All for Joomla All for Webmasters

İletişim Tel: +90 544 795 01 01

Cumartesi, 06 Ocak 2018 07:37

İstif Araçlarında Yapay Zekâya Doğru İlk Adımlar Özel

Yazan
Öğeyi Oyla
(0 oy)

Bundan böyle Yapay Zeka (AI) hep gündemimizde olacak gibi. Daha birkaç sene önce varlığından haberdar olmadığımız bu inanılmaz büyük buluş, yeni bir çağın, - ki öncekilerle kıyaslanamayacak kadar önemli olan - belki de insanlığın geleceğini belirleyecek bir buluş. Gün geçmiyor ki yapay zekânın yeni bir uygulamasını duymayalım. Hemen her yerde bunun bir uygulaması şu veya bu şekilde karşımıza çıkıyor. AI’nın ufak çaplı olarak telefonlardan bilgisayarlara, ev aletlerinden, yaşlı insanların bakımına çeşitli uygulamalarını duymuştuk. Büyük ölçeklilerde son duyduklarımız arasında AI tarafından yönetilen otomobiller, kamyonlar, trenler ve son olarak da bunun uçaklara uygulanması yer alıyordu. Bugünlerde AI’nın “Materials Handling” sektörüne de el attığına ilişkin haberler gelmeye başladı. Bugünkü yazımızda bu konuda gözümüze çarpan son bazı gelişmelerden bahsedeceğiz.

Yüzyılımızın en önemli konularından biri olan ve hatta başı çeken Yapay Zekâ (AI-Artificial Intelligence), son günlerde gündemi bir hayli işgal ediyor. Bir tarafta Yapay Zekâya sahip robot çalışmaları (bkz. örneğin Boston Dynamics firmasından Robot HANDLE: https://www.youtube.com/watch?v=-7xvqQeoA8c, ve Robot SpotMini: https://www.youtube.com/watch?v=tf7IEVTDjng ve bir de Robot ATLAS: https://www.youtube.com/watch?v=rVlhMGQgDkY. Bu da aynı firmanın bazı Yapay Zekaya sahip robot prototip çalışmaları: https://www.youtube.com/watch?v=-e9QzIkP5qI. İnanılmaz, değil mi, sanki bir Transformers filmi izliyormuşuz gibi), bir tarafta, daha önceki birkaç yazımızda bahsettiğimiz gibi, Yapay Zekâ ile hareket eden otomobiller (örneğin TESLA yanı sıra bazı büyük otomotiv üreticilerinin çalışmaları), bir de Yapay Zekâyı kullanan müthiş yüksek hıza sahip trenler ve son olarak Yapay Zekâya sahip uçaklar konusundaki ilk çalışmalar.

Peki, bizim sektörümüzde bu yönde çalışmalar yok mu? Genelde baktığımızda, otomotiv sektöründe kaydedilen yeniliklerin bir kısmı bir süre sonra Materials Handling alanında da uygulanma olasılığı buluyor. Şu ana kadar basına yansımış örneklerini görmesek de, eminim kısa süre içinde çağın bu önemli gelişimi, Yapay Zekâ faktörü sektörümüze de sıçrayacak. Elbette bunun sonucu ne olur diye şimdiden düşünmeye başlamaK, uzun vadeli planlar yapmak gerekiyor. Örneğin, bildiğimiz operatörlü forkliftler yerine, sağlanan bir yazılıma göre hareket eden ve operatör kullanımına gerek bırakmayan Yapay Zekâlı forkliftler, çekiciler ve hatta dar koridor forkliftleri ve ötesi.

Gördüğümüz kadarıyla bu konuda ilk çalışmalar başlamış bile. Küresel basına yansıdığı kadarıyla ilk hareket Kuzey Amerika kıtasında görülüyor. Şimdilik ağırlıklı olarak üzerinde çalışılan araçlar çekiciler, çekici platformlar ve bazı basit istif araçları gibi. Elbette bunlarla kalmayacak. Kısa süre sonra, herhalde başta dar koridor forkliftleri olmak üzere sektörün diğer istif araçlarına da yansıyacak bu dalga.

Kapalı saha istif araçlarında otomasyon yönünde ilk çalışmaların, AGV denilen otomatik yönlendirmeli malzeme taşıma ve istifleme araçları olduğunu biliyoruz. Bunların ilk örneklerinin 1980-90’lı yıllarda yurdumuzda da uygulamalarına rastlamıştık. Elbette onlar o günün koşullarına göre oldukça ileri ama bugün artık birçok yerde rastladığımız ve basit bulduğumuz taşıma araçları idi.

AGV’leri ele alalım. Klasik anlamda AGV sistemleri, zemine gömülü kablolar (teller), duvarlarda lazer hedefleri, zeminde bant veya zemin altı mıknatıslar ile yönlendirilen araçlardır. Ancak bugün farklı AGV sistemlerine rastlıyoruz. Örneğin bugün bazı AGV sistemlerine stereo kameralarla araç üstü sensörler ve LİDAR (Işık Algılama ve Uzaklık Ölçümü) denilen iki boyutlu ya da üç boyutlu lazerler ve SLAM (Simultane Konumlandırma ve Haritalama) olarak adlandırılan bir akıllı otomasyon sisteminin uygulandığını görüyoruz. Peki, bunlar ne işe yarıyor. Eskiden bu araçlar daima bir fiziksel rotayı takip ederek belirlenmiş bir yol üzerinde hareket ediyordu. Ama bu yeni geliştirilen araçlarda bu güzergâh kısıtlaması ortadan kaldırılmış. Araç herhangi bir fiziksel rotayı takip etmeden kendi seçtikleri bir rota üzerinde hareket ediyor. Engelleri görüyor ve ona göre kendisi önlem alıyor.

Diğer bir ifadeyle diyebiliriz ki, önceden AGV ile ilgili meselelerin %95’i zemin altı ile ilgiliydi. Yani, insanlar (alıcılar) genellikle zemin üstündeki makinanın kendisine odaklanırken, aslında bu işin sadece çok küçük bir kısmıydı, esas sorun zemin altı idi. Halbuki şimdi, işin en önemli kısmı, bir aracın çıkış noktasından varış noktasına nasıl varacağı, yani NAVİGASYON. Bugün Navigasyon otomatik araçların en önemli öğesi, vazgeçilmezi. Navigasyon olmazsa, ya da yetersiz ise, gerisi boş. İşin en önemli yanı, Navigasyon sayesinde artık güzergâh değiştirmek için zemine gömülü tellerle uğraşmak, söküp tekrar gömmek gerekmiyor. Sabitlenmiş sistemlerden vazgeçiliyor, akıllı otomasyon teknolojisi ile özellikle güzergâh konusuna esneklik getirilmiş oluyor, güzergâh seçenekleri istendiği anda yazılım sayesinde anında değiştirilebiliyor, eskiden olduğu gibi değiştirme işi günler haftalar almıyor, zemini kazma, yeniden tel döşeme, kapatma yok. Herhangi bir şeyi kurmak, monte etmek gerekmiyor. Her an her şey değiştirilebiliyor. Örneğin 25.000 metrekarelik bir alanın haritalanması sadece 1-2 saat sürüyor. Diğer yeni özelliklerin sağladığı faydalar da cabası. Navigasyonun en popüler uygulaması Çekiciler. Örneğin ABD’deki bir çamaşır makinası fabrikasında kendi başına çalışan 54 adet robot çekici sürekli olarak iki düzine farklı çamaşır makinası parçalarını alt montaj ve montaj hatlarındaki 24 farklı konuma teslim ediyor. Sonuç, akıllı otomasyon ile bağlantılı işçilik tasarrufu yanı sıra akıllı yöntemlerle arttırılmış güvenlik, kalite ve hız. Ve nihayetinde, üretim ve dağıtımda odak noktası, akıllı otomasyon sistemleriyle donatılmış AGV araçları.

Söylemeden geçmeyelim. SLAM için uzmanlar bunu sahada karşı takımın savunmasını aşmak için bir delik arayan bir futbolcuya benzetiyorlar. Karşısındaki engel ne olursa olsun araç hedef noktaya ulaşmak için bunu aşmanın bir yolunu buluyor. Önce verileri işliyor, ardından aracın olası güzergâh seçenekleri için bir genel harita geliştiriyor. Ama Araç bu haritanın önerilerine kulak asmıyor, sadece ondan faydalanarak kendi yolunu kendi tespit ediyor.

LiDAR ise, yapının iki boyutlu bir haritasını çıkarıyor ve yapıdaki kolonları, duvarları ve rafları teşhis ederek ölçümleme yapıyor. Uzmanlar sistemin 2 saniyede 50.000 veri noktası kaydettiğini belirtiyorlar. Sonuçta, ister tek bir araç olsun ister bir filo, tüm bilgiler sistem içinde paylaşılıyor. Her aracın tesis içindeki kendi haritası oluşuyor ve hedef noktaya ulaşmak için güzergâh kararını kendisi veriyor. Bundan faydalanarak ilk aşamada kendi karar verip iş yapan kendi-yürür transpaletler ve çekiciler geliştirilmiş. Bunların her birinde beş çift kamera bulunuyor ve aracın çevresini 360 derece tarıyor. Sistem her çeyrek saniyede bir, milyonlarca veri noktasından veriler topluyor, bu veriler işleniyor ve dinamik ortamlarda en güvenilir güzergâhları içeren ayrıntılı bir harita oluşturuluyor. Ve değerlendirme sonucuna göre yol alınıyor. Elbette bu işlemler farkına bile varamayacağınız kadar büyük bir hızla gerçekleştiriliyor. Bu işlemler, mevcut akan araç trafiği, onların sahadaki olası konumları ve genelde araç trafiği yönetimi ile entegrasyon içinde yürütülüyor. Yani, aracın kendi kararlarını kendi başına alabilmesi ve kendi güzergâhını bağımsız tayin edebilmesi yeterli olmuyor. Bir filo içinde, herhangi bir anda yönetilecek çok sayıda araç mevcut. Sorun bu araçların tümünün güzergâhlarının birbiriyle kesişmesini önleyecek koordinasyonu, zamanında ve tekrarlanabilir şekilde gerçekleştirmek. Elbette bu çalışmada izlenecekler sadece bu araçlardan ibaret değil, güvenlikte en önemli unsur çalışma sahasındaki insanlar ve bunların güvenliği. Ve sistem yönetimi bunları da dikkate alarak gerekli koordinasyonu sağlıyor.

Peki, bunun ardından ne göreceğiz? Konunun uzmanlarına göre, sırada akıllı otomasyon sistemine sahip otomatik forkliftler, ARM denilen otonom mobil robotlar ve otomatik sistemle yönlendirilen depo içi malzeme taşıyıcı arabalar var. Öngörülen o ki, önümüzdeki 10 yıl içinde bu navigasyon sistemli akıllı otomasyon araçlarının Pazar büyüklüğü, günümüzün geleneksel araç pazarının büyüklüğüne eşit olacak (ama, elbette bunun istihdam sorununa da hayli olumsuz yansıması olacak).

Yazımı kapatmadan önce bugün basında gözüme çarpan bir haberi, bir Yapay Zekâ zaferini ileteyim size. Haber şöyle:

“Yapay zekânın insan neslini yok edebileceği tartışması sürerken, Google’ın satın aldığı AlphaZero şirketinin geliştirdiği yapay zekânın (AI) dört saat içinde satrancı öğrenip rakibini 1500 yıldır akıl edilemeyen hamlelerle mat ettiği bildirildi.

“İngiliz Daily Mail gazetesine göre, AlphaZero’nun yapay zekâsı 240 dakika boyunca oyunun nasıl oynandığını, nasıl hamleler atıldığını öğrendi. Şimdiye kadar en iyi satranç oynayan yapay zekâ kabul edilen Stockfisk8’e karşı 100 oyunluk bir maratona girişti. Ve AlphaZero’nun1500 yıldır görülmemiş hamleler geliştirerek rakibini alt ettiği görüldü. AlphaZero, ödüllü (insan) satranç ustasının karşısında da aynı kıvraklığı gösterdi. İngiliz satranç ustası Simon Williams “6 Aralık 2017’de satranç dünyasını AlphaZero ele geçirerek kendine köle etti” diye espri yaptı.

“Bu arada, Prof. Michael Wooldridge, yapay zekânın ‘asileşebileceği’ ve yaratıcı mühendislerin yarattıkları bu makinaları anlayamaz ve öngöremez hale gelebilecekleri konusunda uyarıda bulunmuştu.”

Gördüğünüz gibi, Yapay Zekânın sağlayacağı olağanüstü büyük yararlar var. Elbette, bunun istihdam konusunda ortaya çıkaracağı sakıncaları da öngörerek ona göre önlemlerin alınması gerek. Ama, Yapay Zekânın kontrolden çıkması olasılığı en korkutucu durum. Bu nedenle, bu konuya büyük yatırımlar yapan dünya çapında tanınmış yenilikçi girişimcilerin de tüm olası korkutucu durumları öngörerek ve bununla ilgili tüm çalışmaları tamamlayıp nihai yazılımları hazırlayıp defalarca test ettikten sonra piyasaya uygulama çalışmalarına geçmelerinde yarar var diye düşünüyorum.

Sonuç olarak; Yapay Zekâ ile tanışmamız sonucunda çok büyük avantajlar elde edebileceğimiz görünüyor. Ama şu anda aklımıza gelmeyen, öngöremeyeceğimiz sayısız sorunlarla da karşı karşıya kalmamız olasılığı yok değil.

Şimdilik hoşçakalın.

Okunma 214 defa Son Düzenlenme Cumartesi, 06 Ocak 2018 07:37

Yorum Ekle

Gerekli olan (*) işaretli alanlara gerekli bilgileri girdiğinizden emin olun. HTML kod izni yoktur.

We use cookies to improve our website. By continuing to use this website, you are giving consent to cookies being used. More details…