Genel amaçlı robotlar ve insanoidler gelişmeye devam ederken, bu robotların insanlar tarafından kullanılabilir görevleri yerine getirmesini sağlayacak yazılım altyapısı da aynı şekilde evrim geçiriyor. Palm Garden AI, “insanlarla etkileşimde bulunan robotlar için platformdan bağımsız bir karar verme katmanı” olarak tanımladığı Coherence Guard’ı geliştiriyor.
Palm Garden AI CEO’su Joachim Scheuerer yaptığı açıklamada, “Amaç, algılama, hareket planlama, pekiştirmeli öğrenme veya mevcut robot kontrol sistemlerini değiştirmek değil. Aksine, bu katman ek bir ön değerlendirme adımı olarak çalışıyor: Bir robot bir eylemi gerçekleştirmeden önce, bu katman eylemin gerçek bir insan ortamında ilişkisel olarak tutarlı olup olmadığını değerlendirebilir.” dedi.
Bu gelişme, 1960’ların sonlarında ve 1970’lerin başlarında başlayan robotik araştırmalarına benzer bir dönüm noktasını temsil ediyor. O dönemde, Unimate gibi ilk endüstriyel robotlar, belirli, tekrarlayan görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştı. Ancak, bu robotların insanlarla daha karmaşık ve dinamik ortamlarda çalışabilmesi için, çevrelerini anlamalarına ve uygun tepkiler vermelerine olanak tanıyan daha gelişmiş yazılım sistemlerine ihtiyaç duyuluyordu.
“Bu, zamanlama, yakınlık, sınır talepleri, duygusal ton, güvenin korunması, saygılı bir şekilde geri çekilme ve teknik olarak mümkün olan eylem ile sosyal olarak uygun eylem arasındaki fark gibi sinyalleri içerir” diye ekledi. “İnsan benzeri robotlar misafirperverlik, bakım, perakende, eğitim, rehberlik ve ev ortamlarına yöneldikçe, bunun gerekli bir altyapı kategorisi haline geleceğine inanıyoruz.”
Almanya ve Tayland’da ofisleri bulunan Palm Garden AI, ANATTA 9 davranışsal altyapısını Transwarp Cloud Operating System (TCOS) üzerine inşa etti. Şirket, Coherence Guard’ın mevcut robot kontrol sistemlerinin, SDK/API’lerin, ROS 2’nin, planlama veya dünya modeli sistemlerinin üzerine veya yanına entegre edilebilecek şekilde tasarlandığını belirtti.
Fiziksel dünya modelleri, yapay zeka (AI) sistemlerinin nesneleri, boşluğu ve hareketi anlamalarına yardımcı olurken, Palm Garden’ın İlişkisel Altyapı Çerçevesi (RIF), rollerin, niyetlerin, güvenlik açıklarının ve olası gelecekteki sonuçların anlaşılmasını da ekliyor. Bu yaklaşım, 1960’larda NASA’nın Apollo programında kullanılan karmaşık navigasyon sistemlerine benzer şekilde, robotların çevreleriyle daha derin bir etkileşim kurmalarını sağlıyor.
Bu teknoloji, insan ifadelerini değerlendirebilir ve bir kişinin rahatsızlık gösterdiğinde geri çekilmek gibi tutarlı eylemleri yönlendirebilir. RIF İlişkisel Altyapı Çerçevesi şu anda Palm Garden’dan talep üzerine temin edilebilir.
Palm Garden AI, robotların anlayışına yeni bir katman ekledi
Scheuerer, The Robot Report‘un aşağıdaki sorularına yanıt verdi:
Hizmet Robotlarının Yeteneklerindeki İhtiyaçları ve Boşlukları Nasıl Belirlediniz?
Scheuerer: Bu ihtiyacı iki farklı açıdan tespit ettik. Öncelikle, günümüzde birçok hizmet robotu navigasyon, konuşma, algılama, görev yürütme ve etkileşim konularında önemli yeteneklere sahip hale geliyor.
Ancak gerçek hayattaki insanlarla etkileşimde en zor anlar genellikle görevin kendisi değil, görevle ilgili ilişkisel kararlardır: ne zaman yaklaşılmalı, ne zaman durulmalı, ne zaman geri çekilmeliyiz, ne kadar açıklama yapılmalı, tereddüt, rahatsızlık, kafa karışıklığı veya değişen sınırlar nasıl ele alınmalı. Bu durumlar, robot kontrolünün teknik olarak doğru olmasına rağmen, zamanlama, mesafe, ton veya bağlam tutarlı olmadığında bile “yanlış” bir his yaratabilir.
İkinci olarak, Tayland’daki Palm Garden Retreat’te yaptığımız çalışmalar sırasında birçok gerçek dünya insan etkileşimine tanık olduk: varış, yönlendirme, rehberlik, sessizlik, savunmasızlık, güven oluşturma, yanlış anlaşılmalar ve saygılı geri çekilme. Bu deneyimler, Coherence Guard’ın geliştirilmesinde önemli bir rol oynadı.
Coherence Guard, robot kontrolünü değiştirmeyen, ancak önerilen bir eylemin yürütülmeden önce veya sırasında ilişkisel olarak uygun olup olmadığını değerlendiren bir sistemdir. Bu yaklaşım, 1960’ların sonlarında ve 1970’lerin başlarında geliştirilen ilk yapay zeka programlarına benzer şekilde, insan davranışlarını modelleyerek daha doğal ve etkili robot-insan etkileşimleri sağlamayı amaçlar.
İnsan Etkileşimlerinden Elde Edilen Gözlemlere Dayalı Temel Davranış Kalıplarınız Var mı?
Scheuerer: Evet. Üç yıllık yapılandırılmış gözlem, inziva pratiği ve insan etkileşimi eğitiminden elde edilen verilere dayanarak bir dizi temel davranış kalıbı geliştirdik. Bunlar arasında karşılama ve yönlendirme, destekleyici varlık, dikkat çekmeyen yardım, saygılı geri çekilme, belirsizlik yüksek olduğunda tırmanma ve tutarlılığı koruyan açıklama yer almaktadır.
Robotların İnsanlarla Etkileşimi: Saygılı Yaklaşımın Önemi
Basit bir ölçüt, “saygılı geri çekilme” prensibidir. Eğer bir kişi rahatsızlık belirtisi gösterirse veya mesafe isterse, robotun görevi doğrudan devam ettirmemesi gerekir. Robot, duraklamalı, bu sinyali anlamalı, uygunsa mesafeyi artırmalı, ifade yoğunluğunu azaltmalı ve nötr veya müsait bir duruma geçmelidir. Bu, özellikle hizmet robotları, yaşlı bakımı, rehberlik ve ev ortamları gibi alanlarda temel bir davranış olarak görülmektedir.
Şirketinizde insan-robot etkileşimi (HRI) konusunda uzmanlar var mı? Diğer teknolojilerde benzer örnekler mevcut mu?
Scheuerer: Palm Garden AI, geleneksel bir akademik HRI laboratuvarı değildir. Temel uzmanlığımız, uzun yıllara dayanan insan etkileşimi, psikoterapi odaklı yazılım geliştirme, inziva programları düzenleme, ilişkisel eğitim ve insan ortamlarının tasarımına yönelik çalışmalar ile yapay zeka davranış tasarımı konularındadır. Bu deneyimlerimizi, şimdi özel olarak tasarlanmış bir robotik altyapısıyla insan-robot etkileşimine entegre ediyoruz.
Bu yaklaşım, 1960’ların sonlarında ve 1970’lerde geliştirilen erken dönem robotik sistemlere kıyasla önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. O zamanlar, robotlar genellikle önceden belirlenmiş görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştı ve insan güvenliği veya kullanıcı deneyimi gibi konulara daha az önem verilirdi. Örneğin, Unimate adlı ilk endüstriyel robotun kullanımı sırasında, operatörlerin robotla doğrudan etkileşimde bulunması gerekiyordu, bu da potansiyel riskler oluşturuyordu. Günümüzde ise, Palm Garden AI’nin geliştirdiği saygılı geri çekilme prensibi gibi özelliklerle donatılmış robotlar, insanlarla daha güvenli ve doğal bir şekilde etkileşim kurmayı mümkün kılıyor.
.
Diğer teknolojilerde de benzer uygulamalar bulunmaktadır. Havacılık ve otomotiv sistemlerinde güvenlik izleme ve iptal mekanizmaları kullanılırken, işbirlikçi robotik alanında güvenlik bölgeleri tanımlanır. Yapay zeka sistemlerinde giderek daha fazla sayıda “güvenlik duvarı” ve politika katmanları kullanılırken, otonom sistemlerde genellikle görev planlaması ile güvenlik veya yönetim kontrolleri ayrılır. Bu durum, 1960’ların sonlarında geliştirilen Apollo programındaki uçuş kontrol yazılımlarını hatırlatmaktadır; burada da farklı fonksiyonlar (yörünge hesaplama, motor kontrolü, iletişim) birbirinden ayrı modüller halinde tasarlanmış ve olası hataların sistemin tamamını etkilemesini engellemek için güvenlik önlemleri alınmıştır.
Coherence Guard: Mevcut Güvenlik Sistemlerini Tamamlayacak Bir Çözüm
Sisteminiz, robotlar – özellikle de insanoidler için geliştirilen gelişen güvenlik standartlarıyla nasıl entegre olacak?
Scheuerer: Coherence Guard’ı, mevcut güvenlik sistemlerinin yerini alacak bir çözüm olarak değil, onları tamamlayacak bir unsur olarak görüyoruz. Sertifikalı robot güvenliğinin donanım, kontrol, acil durum durdurma, çarpışma önleme ve risk değerlendirmesi seviyelerinde kalması gerekmektedir.
Bizim katmanımız, bu sistemlerin üzerinde veya yanında yer alır. Robotun gerçekleştireceği eylemleri ilişkisel ve bağlamsal bir perspektifle değerlendirir: Robot devam etmeli mi, durmalı mı, açıklama yapmalı mı, onay istemeli mi, mesafeyi azaltmalı mı, yoksa geri çekilmeli mi?
İnsan benzeri robotların tasarımında ve kullanımında, bu tür katmanların önemi giderek artmaktadır çünkü bu robotlar insanlara yakın çalışır ve kullanıcılar tarafından genellikle sosyal bir bağlamda değerlendirilir. Coherence Guard, denetlenebilirliği, günlük kaydını, senaryo testlerini ve yapılandırılabilir eşikleri desteklemek üzere tasarlanmıştır, böylece farklı uyumluluk gereksinimlerine uyum sağlayabilir.
Coherence Guard nerede çalışır — cihaz üzerinde mi, şirket içinde mi yoksa bulutta mı?
Scheuerer: Mimari esnek olacak şekilde tasarlanmıştır. Gecikme hassasiyeti yüksek veya gizlilik gerektiren durumlarda, Coherence Guard cihaz üzerinde veya şirket içinde çalışabilir. Simülasyon, analiz, yapılandırma, model iyileştirilmesi veya filo düzeyinde öğrenme için bulut bileşenleri kullanılabilir.
İnsanlarla etkileşimde bulunan robotlar için tercih ettiğimiz dağıtım modeli “yerel öncelikli”dir. Anında karar verme süreci, bulut gecikmelerine bağlı olmamalıdır. Bulut, güncellemeleri, senaryo kütüphanelerini, günlükleri ve gerçek zamanlı olmayan analizleri destekleyebilir, ancak gerçek zamanlı tutarlılık kontrolü robota yakın bir konumda gerçekleşmelidir.
Yazılım, donanım ortaklarına sunulmaktadır
Bunu bir yazılım-hizmet (SaaS) modeli üzerinden mi sunuyorsunuz? Yazılım ne kadar açık kaynaklı?
Scheuerer: Şu anda ticari modelin hazırlıklarını yapıyoruz. Olası yapı, yapılandırma, simülasyon desteği, analiz ve güncellemeler için isteğe bağlı SaaS bileşenlerine sahip lisanslı bir yazılım katmanı olacaktır.
Temel fikri mülkiyet patent bekleyen aşamada olduğundan, şu anda tamamen açık kaynaklı olmayacaktır. Ancak, entegrasyon arayüzlerinin mümkün olduğunca açık ve platformdan bağımsız olmasını istiyoruz. ROS 2 etrafında, SDK/API uyumluluğu, simülasyon odaklı iş akışları ve adaptör katmanları üzerine tasarlıyoruz, böylece robot üreticileri mevcut altyapılarını değiştirmek zorunda kalmayacaklardır.
Simülasyon Odaklı Yaklaşımlar: Veri ve Sonuçların Doğruluğu Nasıl Sağlanır?
Simülasyon odaklı yaklaşımlarda, doğru veriyi elde etmek ve güvenilir sonuçlara ulaşmak için nasıl bir yöntem iziyorsunuz?
Scheuerer: Simülasyonu mutlak bir doğruluk kaynağı olarak kabul etmiyoruz. Simülasyon, ilk aşamada kullanılan bir filtre görevi görüyor. Bu sayede, belirli senaryoları test edebiliyor, farklı davranış seçeneklerini karşılaştırabiliyor, karar alma süreçlerini kaydedebiliyor ve gerçek donanımı kullanmadan önce olası hataları tespit edebiliyoruz.
Süreç aşamalı olarak ilerliyor: Öncelikle mantıksal simülasyon yapılıyor, ardından ROS 2 veya URDF/SDK arayüzleri kullanılarak platform simülasyonuna geçiliyor ve son olarak sınırlı sayıda gerçek robotla pilot uygulamalar gerçekleştiriliyor. Simülasyondan elde edilen sonuçlar, kesin iddialar yerine uyumluluk ve davranış hipotezleri olarak değerlendiriliyor. Bu yaklaşım, Apollo görevlerinde kullanılan yöntemlere benzer bir mantıkla ilerliyor; o zaman da, uzay aracının gerçek koşullarda nasıl davranacağını anlamak için kapsamlı testler yapılıyordu.
Önemli olan, dar ve gözlemlenebilir ölçütler belirlemek. Örneğin, yaklaşma mesafesi, duruş süresi, geri çekilme davranışı, açıklama düzeyi ve tırmanma tetikleyicileri gibi parametreleri tanımlayıp, bunları gerçek kullanıcı geri bildirimleriyle doğrulamak gerekiyor.
Halihazırda robotik donanım ve yazılım sağlayıcılarıyla çalışıyor musunuz?
Scheuerer: Birçok robotik sağlayıcıyla aktif olarak teknik değerlendirmeler ve ortaklık görüşmeleri yürütüyoruz. Robotera ile zaten bir teknik görüşme gerçekleştirdik ve gizlilik anlaşması (NDA) sürecinin ardından simülasyon odaklı uyumluluk testlerine başlayacağız.
Hanson Robotics ile de uyumluluk süreci hakkında görüşmeler yaptık ve gizlilik anlaşması/ek protokol altında bir sonraki aşamaya hazırlanıyoruz. Ayrıca, ROS 2/SDK tabanlı insanoid sistemler gibi diğer platformlarla arayüz uyumluluğunu değerlendirdik ve NVIDIA Isaac/GR00T benzeri simülasyon ve ara yazılım ortamlarıyla olası bağlantıları inceliyoruz.
Teknolojik Değerlendirme ve Pilot Çalışmalar
Şu anda bu çalışmaları teknik değerlendirmeler ve pilot çalışmalar olarak tanımlıyoruz, henüz tamamlanmış ticari uygulamalar olarak değil.
Patent Onayı Süreci ve Sonraki Adımlar
Patent onay süreci devam ederken, bir sonraki adımlarınız neler olacak?
Scheuerer: Bir sonraki adımlarımız şunlardır:
- TCOS (Total Cost of System), FIE (Functional Integration Environment) ve Coherence Guard teknolojileriyle ilgili patent başvurusunun teknik çerçevesini tamamlamak.
- Seçilen robot platformlarıyla uyumluluk incelemelerinin 0. aşamasını tamamlamak.
- İnsanlarla etkileşimde bulunan servis senaryoları için, simülasyon odaklı performans ölçütlerini oluşturmak ve belgelendirmek.
- Selamlama, yönlendirme, açıklama ve saygılı bir şekilde geri çekilme konularına odaklanan sınırlı bir pilot uygulama başlatmak.
- Robotik şirketler için daha anlaşılır bir teknik doküman hazırlamak: mimari, entegrasyon noktaları, performans ölçüt senaryoları ve ticari lisanslama seçenekleri.
Amacımız, başka bir robot gövdesi veya başka bir konuşma yapay zekası sistemi oluşturmak değil. Amacımız, servis robotlarının gerçek insan ortamlarında daha tutarlı, güvenli ve saygılı davranmasına yardımcı olacak ilişkisel karar verme katmanı sağlamaktır. Bu yaklaşım, 1961’de Yuri Gagarin’in uzaya yaptığı ilk insanlı uçuş gibi, robotik teknolojideki önemli bir dönüm noktasıdır; bu olay, gelecekteki keşifler ve teknolojik ilerlemeler için zemin hazırlamıştır.
Kaynak: Therobotreport