Klavyeah
Üye
- Katılım
- 28 Ağu 2006
- Mesajlar
- 269
- Puanları
- 1
- Yaş
- 39
ROBOT TEKNOLOJiSi ve YAPAY ZEKA
Robot sistemlerin işlem düzeyinde belirgin nitelikleri şunlardır:
1- Robotlar kendi durumlarını ve konumlarını, ve bir parçası oldukları çevrelerini algılayabilirler,
2- Algılanan çevre, kendi konum ve durumları ile önceden belirlenmiş görevlerini karşılaştırarak kararlar alabilirler,
3- Alınan kararları uygulayarak çevreyi, ve kendi durum ve konumlarını değiştirebilirler.
Bir makina ve sistem içinde bu işlevlerin yerine getirilmesi ile, insan yapısı makina ve sistemlere zeki davranış özellikleri kazandırılmaktadır. Burada belirlenen zeki davranış makina ve sistemlerin insanlar tarafından algılanan belirgin davranışlarıdır. Gerçekte insanda varolan zeka olgusu ile mekatronik makina ve sistemlerin zeki davranışları arasında temel kavram ve önemli yapısal farklılıklar olduğu kabul edilmektedir. Güncel ve yakın gelecekte beklenen teknoloji ile bu iki kavram arasındaki açığın kapatılması beklenmemektedir.
ZEKA, YAPAY ZEKA, ve MEKATRONiK ZEKA
Zeki sistemlerin (yapay veya biyolojik) taşıması gereken nitelikler şunlardır:
- Düşünsel tavırları (inanç, istek, eğilim vb) olmalıdır.
- Yeni bilgi kazanabilmelidir (öğrenme yeteneği).
- Sorun çözebilmeli, karmaşık sorunları daha kolay çözümlenebilir yalın alt sorunlara ayırabilmelidir.
- Belirsiz ve çelişkili ortamlar da dahil olmak üzere, anlama yeteneği olmalıdır.
- Düşünülen eylem(ler)in sonuçlarını planlama ve öngörme yeteneği olmalıdır.
- Bilgisinin ve yeteneklerinin sınırlarını bilmelidir.
- Benzer durumlarda farklılıkları ayırt edebilmelidir.
- Yaratıcı ve yenilikçi olabilmeli, yeni kavram ve görüşler üretebilmeli, benzerliklerin farkına varabilmelidir.
- Farklı görünümlü durumlardan genelleme yapabilmelidir.
- Dış dünyayı algılayabilmelidir.
- Lisan ve sembolik gösterimleri anlayabilmeli ve kullanabilmelidir.
Bu nitelikleri sağlayarak; Durum değerlendirmesi yapabilen, ve buna bağlı olarak davranışlarını değiştirebileme yeteneği olan sistemler Zeki Sistemler olarak isimlendirilir. Buna göre; Zeka, uygun davranış uyarlamaları ile durum değerlendirmesi yapabilmektir.
Yapay Zekayı ise alışılmış tanımı ile "Bilgisayarların daha zeki davranmalarını sağlayan bir yaklaşımdır" diye tanımlamamız mümkündür. Farklı bir tanım olarak "Yapay Zeka, makinaların daha zeki davranmalarına olanak veren uygulamalardır". Yapay zeka tanımlarının biyolojik zekayı kapsamadığını, "Yapay Zeka (Artificial Intelligence (AI))" yerine "Uygulamalı Zeka (Applied Intelligence (AI))" kelimesinin de kullanılabileceğini özellikle belirtmek gerekir. Yapay zekaya sahip sistemlerin temel özellikleri şunlardır:
- iletişim yeteneği olmalıdır.
- Belirli bir konuda bilgi sahibi olmalıdır.
- Bilgi sahibi olduğu konuda etkileşim kurabileceği bir dünyanın varlığını farkedebilmeli ve bu dünya hakkında bilgi sahibi olmalıdır.
- Hedef ve planları bulunmalı, görev tanımlarını biliyor olmalıdır.
- Seçenekler üretebilecek yaratıcılık yeteneği olmalıdır. Burada kullanılan yaratıcılık kelimesi seçenek üretmek ile sınırlıdır
Yapay zeka kullanan akıllı bir makinanın kendisini ve çevresini doğru algılaması ve göstermesi, bu bilgileri kodlaması ve kodlanmış bilgiyi çözmesi, mantıksal çıkarım uygulaması, ve bilgiye kolay erişim için sıralaması gerekmektedir. Tüm bu etkinlikler yapay zekanın elemanlarıdır. öğrenme yapay zeka için çok önemli bir başka etkinliktir. özel bilgilerden genel bilgileri çıkarım zekanın temel kavramlarından birisidir. Bu nedenle mekatronik sistemlerin daha zeki makinalar olarak tanımlanabilmeleri için öğrenme birimlerinin olması istenmektedir. ileriye yönelik tahmin yapabilme zeki makinalardan beklenen bir başka özelliktir. Yine zekanın bir parçası olarak hatalı yapılan işlerin farkına varılması ve düzeltilmesi de anlaşılmalıdır. Merak ve yaratıcılık zeki davranışlar için çok önemli iki temel kavram olmakla birlikte henüz makina düzeyinde bu kavramların uygulaması görünmemektedir.
Bu yazının giriş bölümünde bahsedilen algılama-karar alma-uygulama yapabilen makinaları, günümüz teknolojisi içinde Mekatronik Zeka'ya sahip makinalar olarak tanımlayabiliriz. Bu tanıma paralel olarak "Mekatronik zeka makinaların zeki davranmalarını sağlayan donanım ve yazılımlar bütünüdür" diye tanımlamamız gerekir. Bu tanım yapay zeka araştırmacılarının ilk yıllarda beklediği insan benzeri makina tanımlarına tam olarak uymasa da, günümüz teknolojisinde önemli yararlar getirmiş ve teknolojik gelişmelerde önemli adımlar atılmasını sağlamıştır. Mekatronik zeka ile biyolojik zeka ve yapay zeka'nın farklı olduğunun, en azından mühendislik uygulamaları için farklı tanımlanması gerektiğini vurgulamak gerekir. Bu tanım insan zekası üzerinde yapılan çalışmaları mekatronik zeka uygulamaları konusu dışına taşımaktadır. Benzer şekilde Bilişim bilimi olarak isimlendirilen çalışmalar da mekatronik yapay zeka ugulamaları dışında kabul edilmelidir.
Bu konuların, genel mühendislik felsefesi içinde bilim-mühendislik ilişkileri ne ise, mekatronik mühendisliği ve yapay zeka ilişkileri de aynı nitelik ve düzeydedir.
Güncel teknolojik sınırlamalar içinde makinaların hangi zeka düzeylerinde üretilebileceği tartışma konusudur. Tümüyle insan benzeri zeki davranışlarda bulunan makinaların sadece bilim kurgu filmlerinde varolabileceğini kabul etmek zorundayız. Bu durumda teknolojik olarak zeki kabul edilen makinalar, insan davranışlarını sadece yüzeysel düzeyde taklit edebilen makinalardır. Bu taklit düzeyi de insanın birbütün olarak taklit edilmesi değil, insanın bazı davranış biçimlerinin taklidi olarak gerçekleştirilmektedir. Güncel ve yakın zamanda insanın tüm zeki davranışlarını bir birim içinde bütünleştiren bir teknoloji gelişimi olası görünmemektedir.
iNSAN-MAKiNA BiRLiKTELiği
öncelikle makina-insan birlikteliğini iyi tanımlamak gerekir. Güncel teknolojik düzeyimizde insan iletişimi olmayan hiçbir makina yoktur ve olamaz. çeşitli düzeylerde makinalar insan denetimi altındadırlar. Bu nedenle sadece makinaların hakim olduğu bir ortam yoktur. Bu durumda mühendislik sistemlerini insan-makina birlikteliği içeren sistemler olarak tanımlamak daha doğru olmaktadır. Bu durumda kuramsal olarak tamamen makinalardan oluşan sistemler ile tamamen insanlardan oluşan sistemler iki ayrı uç noktayı tanımlamaktadır.
MEKATRONiK/YAPAY ZEKANIN MüHENDiSLiKTEKi UYGULAMALARI
Son 20-30 yıldır yaşanan teknolojik gelişmelerin ışığında, hiçbir zeka niteliği olmayan makinalara yapay zeka içeren birimler eklenerek zeki makinalar üretilmesi ekonomik bir olgu olarak olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu nedenle son yıllarda zeka düzeyi sıfırın üstünde çok sayıda ticari, askeri, vb makinalar tasarlanmış ve üretilmiştir. Bu makinalar çok karmaşık (silah sistemleri) olabildiği gibi ev işlerinde kullanılan (çamaşır yıkama makinaları) ve basit kararlar alabilen makinalar da olabilmektedir. Uygulanan zeka düzeyini belirleyen en önemli etken şüphesiz ekonomik boyuttur. Halen büyük boyutlarda bilgi ve veri depolama amaçlı sistemlerin ürün bazında uygulanabilir olduğu bilinmektedir. işlem bazında ise gerçek zaman boyutu nedeni ile bunu söylemek kolay değildir. Ancak mekatronik makinaların özelliği olarak algılama sistemleri boyutlarında yaygın bir uygulama olmamasının nedeni yine ekonomik boyuttur.
Algılama ve daha sonra eyleyici sistemlerinde sağlanacak ekonomik gelişmelerle daha zeki makinalar üretimi yaygınlaşacaktır.
Güncel niteliklere sahip bir mekatronik mühendisinin tasarım sürecinde mekatronik zeka düzeyi ile ilgili olarak kullandığı temel nitelikler şunlardır:
1- Mekatronik zeka mühendislik uygulamalarında yeni ufuklar açmakta, uygulayıcı mühendis ve tasarımcıya tamamen yeni ve çok geniş tasarım ve ürün seçenekleri sunmaktadır.
2- Mekatronik zeka kullanarak makinaların yetenekleri genişlemekte, makinaların tanımlanan görev ve işlevleri çeşitlendirilmektedir.
3- Mekatronik zeka ile makinaların esnek davranışlar göstermeleri sağlanmakta, böylece "ortama göre davranış gösterebilen " yetenekli makinalar üretilebilmektedir.
4- Mekatronik zeka üretim düzeyinde ağırlıklı olarak bir yazılım paketi olduğu için birden çok sayıda üretimi kolay ve ucuz olmaktadır. Bu nedenle donanım ağırlıklı sistemlere göre üstünlükleri bulunmaktadır.
Yapay zekanın uygulama düzeyindeki elemanları şekil'de verilmiştir. Yapay zeka uygulamalarını zorunlu yapan koşullar; belirsizlik, karmaşıklık, ve kararsızlık olarak tanımlanabilir. Mekatronik zeka uygulama düzeyinde algılama teknolojisi, karar verme süreci, ve eyleyici işlevlerinde etkili olmaktadır.
a) Algılama Sistemlerinde Yapay Zeka: Zeki makinaların tasarımında duyucular temel elemanları oluşturmaktadır. Duyucu teknolojisini kullanarak hem makina içindeki birimler, hem de makina çevresi hakkında bilgi sağlamak mümkündür. Ancak duyucu bilgileri herzaman kullanıma hazır değildir. Duyuculardan gelen bilgi kümesi içindeki gereksiz bilgilerin ayıklanması ve temizlenmesi, gürültü niteliğindeki bilgilerin ayıklanması veya en alt düzeye indirgenmesi, ve duyucu bilgilerinin daha kolay anlaşılabilen sembolik gösterimlere taşınması gerekmektedir. Bilgilerin sembolik olarak gösterilebilmesi hem insanın kavraması, hem de mekatronik zeka için çok önemli bir konudur. Bu konular algılama teknolojisindeki yapay zeka uygulamalarını oluşturmaktadır. Bu kapsamda şu konular sayılabilir:
- örüntü sınıflandırma ve tanıma: örüntü tanıma Biyometrik olarak isimlendirilen alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Biyometrik ilgi alanı, fiziksel ve davranışsal niteliklerini kullanarak otomatik olarak insan tanımaya çalışan bir konudur. Bu kapsamda özellikle yüz tanıma, parmakizi tanıma, iris ve retina tanıma, konuşma tanıma, yüz sıcaklık haritası, ve el geometrisi belirleme yaygın olarak kullanılan tekniklerdir. Uygulama düzeyinde ise el yazısı tanıma, tarım ürünlerinin otomatik olarak sınıflandırılması, imalat hatlarında hatalı ürünlerin tanınması, kalite kontrol uygulamaları, ürün yüzey özelliklerinin izlenmesi ve tanınması vb mühendislik uygulamaları vardır.
- Yapay sinir ağları: örüntü tanıma ve öğrenme işlemleri için çok yaygın olarak uygulama bulmuş bir yöntemdir.
- imge işleme: Optik, sonik, ve radar kaynaklı imgelerin gereksiz bilgilerinden arındırılarak daha anlaşılabilir ve istenilen bilgilere odaklanabilir duruma getirilmesidir.
- Veri kaynaşımı: çeşitli kaynaklardan oluşan verilerin bir odak çevresinde bileşiminin sağlanmasıdır.
- öğrenme: Deneyim birikimi sağlanarak makinaların yeteneklerinin geliştirilmesidir.
b) Biliş Sistemlerinde Yapay Zeka: Makinaların kendileri ve çevreleri hakkında yeterli bilgiye sahip olduktan sonra, kısa ve uzun vadeli olarak uygulamaya yönelik kararlar almaları gerekmektedir. Bu amaçla makinanın kendisini ve çevresini modelleyebilmesi ve işlevsel olarak konumu ve görevleri hakkında bir sonuca ulaşabilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda şu etkinlikler düşünülebilir:
- Akıl yürütme: Gösterim, Mantıksal akıl yürütme, Bilgi tabanlı sistemler, Bulanık mantık, vb.
- çizelgeleme ve planlama: Gösterim, Etkinlik planlama, Kritik yol analizi, Yol planlama, Acil durum planlaması, vb.
- Sorun çözme: Buluşsal sorun çözme vb.
- öğrenme: Deneyim birikimi ile hızlı karar verme süreçleri elde edilmesi, ve böylece makina yeteneklerinin geliştirilmesidir.
c) Eyleyici işlemlerinde Yapay Zeka: Makinanın kendi içinde karar verdiikten sonra eyleyiciler ile çevresini değiştirmesi olağan bir davranıştır. Bu eylem otonom robotlardaki gibi tüm makinanın hareketi (gezinmesi) olabildiği gibi, endüstriyel robot kollardaki gibi makinanın bazı elemanlarının hareketinide kapsayabilir. Genelde karar sonrası eylem bir hareket içerir. Genel anlamda: hareket, yer değiştirme, ısıtma/soğutma, akış kontrolu başlıca eylem seçenekleridir. Eylem aşamasında yapay zeka uygulamalarında dağınık yapay zeka yaygın olarak kullanılan bir yaklaşımdır. Dağınık yapay zeka içeren sistemlerde merkezi denetim biriminin ürettiği ve alt birimlere gönderdiği komutlar, alt birimler tarafından ayrıca yorumlanır. Bu elemanlar bu komutlara göre eyleyicilerin özel komutlarını üretirler ve uygularlar.
Mekatronik/yapay zeka yaklaşımlarını kullanan programlama teknikleri ve alışılmış bilgisayar programlama teknikleri de farklılıklar gösterir (çizelge 1). En önemli yapay zeka uygulama alanlarından birisi, bilgisayarla görme sistemleridir (çizelge 2).
çizelge 2: Uygulama düzeyinde Yapay Zeka elemanları
çizelge1: Yapay Zeka ve Alışılmış bilgisayar programla tekniklerinin karşılaştırması
Yapay Zeka Programlama Teknikleri Alışılmış Proglama Teknikleri
öncelikle sembolik işlemler Genellikle ve öncelikle sayısal işlemler
Buluşsal arama (çözüm adımları gizli) Algoritmik yaklaşım (çözüm adımları belirli)
Bilgiden bağımsız program denetimi Bilgi ve program bütünleşik yapıda
Değiştirme, güncelleme ve büyütmek kolay Güncelleme ve değiştirme zor
Bazı yanlış cevap ve öneriler kabul beklenebilir Tamamen doğru sonuçlar beklenir
Tatmin edici cevaplar kabul edilebilir Genellikle en iyi çözüm ve öneriler istenir
Robot sistemlerin işlem düzeyinde belirgin nitelikleri şunlardır:
1- Robotlar kendi durumlarını ve konumlarını, ve bir parçası oldukları çevrelerini algılayabilirler,
2- Algılanan çevre, kendi konum ve durumları ile önceden belirlenmiş görevlerini karşılaştırarak kararlar alabilirler,
3- Alınan kararları uygulayarak çevreyi, ve kendi durum ve konumlarını değiştirebilirler.
Bir makina ve sistem içinde bu işlevlerin yerine getirilmesi ile, insan yapısı makina ve sistemlere zeki davranış özellikleri kazandırılmaktadır. Burada belirlenen zeki davranış makina ve sistemlerin insanlar tarafından algılanan belirgin davranışlarıdır. Gerçekte insanda varolan zeka olgusu ile mekatronik makina ve sistemlerin zeki davranışları arasında temel kavram ve önemli yapısal farklılıklar olduğu kabul edilmektedir. Güncel ve yakın gelecekte beklenen teknoloji ile bu iki kavram arasındaki açığın kapatılması beklenmemektedir.
ZEKA, YAPAY ZEKA, ve MEKATRONiK ZEKA
Zeki sistemlerin (yapay veya biyolojik) taşıması gereken nitelikler şunlardır:
- Düşünsel tavırları (inanç, istek, eğilim vb) olmalıdır.
- Yeni bilgi kazanabilmelidir (öğrenme yeteneği).
- Sorun çözebilmeli, karmaşık sorunları daha kolay çözümlenebilir yalın alt sorunlara ayırabilmelidir.
- Belirsiz ve çelişkili ortamlar da dahil olmak üzere, anlama yeteneği olmalıdır.
- Düşünülen eylem(ler)in sonuçlarını planlama ve öngörme yeteneği olmalıdır.
- Bilgisinin ve yeteneklerinin sınırlarını bilmelidir.
- Benzer durumlarda farklılıkları ayırt edebilmelidir.
- Yaratıcı ve yenilikçi olabilmeli, yeni kavram ve görüşler üretebilmeli, benzerliklerin farkına varabilmelidir.
- Farklı görünümlü durumlardan genelleme yapabilmelidir.
- Dış dünyayı algılayabilmelidir.
- Lisan ve sembolik gösterimleri anlayabilmeli ve kullanabilmelidir.
Bu nitelikleri sağlayarak; Durum değerlendirmesi yapabilen, ve buna bağlı olarak davranışlarını değiştirebileme yeteneği olan sistemler Zeki Sistemler olarak isimlendirilir. Buna göre; Zeka, uygun davranış uyarlamaları ile durum değerlendirmesi yapabilmektir.
Yapay Zekayı ise alışılmış tanımı ile "Bilgisayarların daha zeki davranmalarını sağlayan bir yaklaşımdır" diye tanımlamamız mümkündür. Farklı bir tanım olarak "Yapay Zeka, makinaların daha zeki davranmalarına olanak veren uygulamalardır". Yapay zeka tanımlarının biyolojik zekayı kapsamadığını, "Yapay Zeka (Artificial Intelligence (AI))" yerine "Uygulamalı Zeka (Applied Intelligence (AI))" kelimesinin de kullanılabileceğini özellikle belirtmek gerekir. Yapay zekaya sahip sistemlerin temel özellikleri şunlardır:
- iletişim yeteneği olmalıdır.
- Belirli bir konuda bilgi sahibi olmalıdır.
- Bilgi sahibi olduğu konuda etkileşim kurabileceği bir dünyanın varlığını farkedebilmeli ve bu dünya hakkında bilgi sahibi olmalıdır.
- Hedef ve planları bulunmalı, görev tanımlarını biliyor olmalıdır.
- Seçenekler üretebilecek yaratıcılık yeteneği olmalıdır. Burada kullanılan yaratıcılık kelimesi seçenek üretmek ile sınırlıdır
Yapay zeka kullanan akıllı bir makinanın kendisini ve çevresini doğru algılaması ve göstermesi, bu bilgileri kodlaması ve kodlanmış bilgiyi çözmesi, mantıksal çıkarım uygulaması, ve bilgiye kolay erişim için sıralaması gerekmektedir. Tüm bu etkinlikler yapay zekanın elemanlarıdır. öğrenme yapay zeka için çok önemli bir başka etkinliktir. özel bilgilerden genel bilgileri çıkarım zekanın temel kavramlarından birisidir. Bu nedenle mekatronik sistemlerin daha zeki makinalar olarak tanımlanabilmeleri için öğrenme birimlerinin olması istenmektedir. ileriye yönelik tahmin yapabilme zeki makinalardan beklenen bir başka özelliktir. Yine zekanın bir parçası olarak hatalı yapılan işlerin farkına varılması ve düzeltilmesi de anlaşılmalıdır. Merak ve yaratıcılık zeki davranışlar için çok önemli iki temel kavram olmakla birlikte henüz makina düzeyinde bu kavramların uygulaması görünmemektedir.
Bu yazının giriş bölümünde bahsedilen algılama-karar alma-uygulama yapabilen makinaları, günümüz teknolojisi içinde Mekatronik Zeka'ya sahip makinalar olarak tanımlayabiliriz. Bu tanıma paralel olarak "Mekatronik zeka makinaların zeki davranmalarını sağlayan donanım ve yazılımlar bütünüdür" diye tanımlamamız gerekir. Bu tanım yapay zeka araştırmacılarının ilk yıllarda beklediği insan benzeri makina tanımlarına tam olarak uymasa da, günümüz teknolojisinde önemli yararlar getirmiş ve teknolojik gelişmelerde önemli adımlar atılmasını sağlamıştır. Mekatronik zeka ile biyolojik zeka ve yapay zeka'nın farklı olduğunun, en azından mühendislik uygulamaları için farklı tanımlanması gerektiğini vurgulamak gerekir. Bu tanım insan zekası üzerinde yapılan çalışmaları mekatronik zeka uygulamaları konusu dışına taşımaktadır. Benzer şekilde Bilişim bilimi olarak isimlendirilen çalışmalar da mekatronik yapay zeka ugulamaları dışında kabul edilmelidir.
Bu konuların, genel mühendislik felsefesi içinde bilim-mühendislik ilişkileri ne ise, mekatronik mühendisliği ve yapay zeka ilişkileri de aynı nitelik ve düzeydedir.
Güncel teknolojik sınırlamalar içinde makinaların hangi zeka düzeylerinde üretilebileceği tartışma konusudur. Tümüyle insan benzeri zeki davranışlarda bulunan makinaların sadece bilim kurgu filmlerinde varolabileceğini kabul etmek zorundayız. Bu durumda teknolojik olarak zeki kabul edilen makinalar, insan davranışlarını sadece yüzeysel düzeyde taklit edebilen makinalardır. Bu taklit düzeyi de insanın birbütün olarak taklit edilmesi değil, insanın bazı davranış biçimlerinin taklidi olarak gerçekleştirilmektedir. Güncel ve yakın zamanda insanın tüm zeki davranışlarını bir birim içinde bütünleştiren bir teknoloji gelişimi olası görünmemektedir.
iNSAN-MAKiNA BiRLiKTELiği
öncelikle makina-insan birlikteliğini iyi tanımlamak gerekir. Güncel teknolojik düzeyimizde insan iletişimi olmayan hiçbir makina yoktur ve olamaz. çeşitli düzeylerde makinalar insan denetimi altındadırlar. Bu nedenle sadece makinaların hakim olduğu bir ortam yoktur. Bu durumda mühendislik sistemlerini insan-makina birlikteliği içeren sistemler olarak tanımlamak daha doğru olmaktadır. Bu durumda kuramsal olarak tamamen makinalardan oluşan sistemler ile tamamen insanlardan oluşan sistemler iki ayrı uç noktayı tanımlamaktadır.
MEKATRONiK/YAPAY ZEKANIN MüHENDiSLiKTEKi UYGULAMALARI
Son 20-30 yıldır yaşanan teknolojik gelişmelerin ışığında, hiçbir zeka niteliği olmayan makinalara yapay zeka içeren birimler eklenerek zeki makinalar üretilmesi ekonomik bir olgu olarak olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu nedenle son yıllarda zeka düzeyi sıfırın üstünde çok sayıda ticari, askeri, vb makinalar tasarlanmış ve üretilmiştir. Bu makinalar çok karmaşık (silah sistemleri) olabildiği gibi ev işlerinde kullanılan (çamaşır yıkama makinaları) ve basit kararlar alabilen makinalar da olabilmektedir. Uygulanan zeka düzeyini belirleyen en önemli etken şüphesiz ekonomik boyuttur. Halen büyük boyutlarda bilgi ve veri depolama amaçlı sistemlerin ürün bazında uygulanabilir olduğu bilinmektedir. işlem bazında ise gerçek zaman boyutu nedeni ile bunu söylemek kolay değildir. Ancak mekatronik makinaların özelliği olarak algılama sistemleri boyutlarında yaygın bir uygulama olmamasının nedeni yine ekonomik boyuttur.
Algılama ve daha sonra eyleyici sistemlerinde sağlanacak ekonomik gelişmelerle daha zeki makinalar üretimi yaygınlaşacaktır.
Güncel niteliklere sahip bir mekatronik mühendisinin tasarım sürecinde mekatronik zeka düzeyi ile ilgili olarak kullandığı temel nitelikler şunlardır:
1- Mekatronik zeka mühendislik uygulamalarında yeni ufuklar açmakta, uygulayıcı mühendis ve tasarımcıya tamamen yeni ve çok geniş tasarım ve ürün seçenekleri sunmaktadır.
2- Mekatronik zeka kullanarak makinaların yetenekleri genişlemekte, makinaların tanımlanan görev ve işlevleri çeşitlendirilmektedir.
3- Mekatronik zeka ile makinaların esnek davranışlar göstermeleri sağlanmakta, böylece "ortama göre davranış gösterebilen " yetenekli makinalar üretilebilmektedir.
4- Mekatronik zeka üretim düzeyinde ağırlıklı olarak bir yazılım paketi olduğu için birden çok sayıda üretimi kolay ve ucuz olmaktadır. Bu nedenle donanım ağırlıklı sistemlere göre üstünlükleri bulunmaktadır.
Yapay zekanın uygulama düzeyindeki elemanları şekil'de verilmiştir. Yapay zeka uygulamalarını zorunlu yapan koşullar; belirsizlik, karmaşıklık, ve kararsızlık olarak tanımlanabilir. Mekatronik zeka uygulama düzeyinde algılama teknolojisi, karar verme süreci, ve eyleyici işlevlerinde etkili olmaktadır.
a) Algılama Sistemlerinde Yapay Zeka: Zeki makinaların tasarımında duyucular temel elemanları oluşturmaktadır. Duyucu teknolojisini kullanarak hem makina içindeki birimler, hem de makina çevresi hakkında bilgi sağlamak mümkündür. Ancak duyucu bilgileri herzaman kullanıma hazır değildir. Duyuculardan gelen bilgi kümesi içindeki gereksiz bilgilerin ayıklanması ve temizlenmesi, gürültü niteliğindeki bilgilerin ayıklanması veya en alt düzeye indirgenmesi, ve duyucu bilgilerinin daha kolay anlaşılabilen sembolik gösterimlere taşınması gerekmektedir. Bilgilerin sembolik olarak gösterilebilmesi hem insanın kavraması, hem de mekatronik zeka için çok önemli bir konudur. Bu konular algılama teknolojisindeki yapay zeka uygulamalarını oluşturmaktadır. Bu kapsamda şu konular sayılabilir:
- örüntü sınıflandırma ve tanıma: örüntü tanıma Biyometrik olarak isimlendirilen alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Biyometrik ilgi alanı, fiziksel ve davranışsal niteliklerini kullanarak otomatik olarak insan tanımaya çalışan bir konudur. Bu kapsamda özellikle yüz tanıma, parmakizi tanıma, iris ve retina tanıma, konuşma tanıma, yüz sıcaklık haritası, ve el geometrisi belirleme yaygın olarak kullanılan tekniklerdir. Uygulama düzeyinde ise el yazısı tanıma, tarım ürünlerinin otomatik olarak sınıflandırılması, imalat hatlarında hatalı ürünlerin tanınması, kalite kontrol uygulamaları, ürün yüzey özelliklerinin izlenmesi ve tanınması vb mühendislik uygulamaları vardır.
- Yapay sinir ağları: örüntü tanıma ve öğrenme işlemleri için çok yaygın olarak uygulama bulmuş bir yöntemdir.
- imge işleme: Optik, sonik, ve radar kaynaklı imgelerin gereksiz bilgilerinden arındırılarak daha anlaşılabilir ve istenilen bilgilere odaklanabilir duruma getirilmesidir.
- Veri kaynaşımı: çeşitli kaynaklardan oluşan verilerin bir odak çevresinde bileşiminin sağlanmasıdır.
- öğrenme: Deneyim birikimi sağlanarak makinaların yeteneklerinin geliştirilmesidir.
b) Biliş Sistemlerinde Yapay Zeka: Makinaların kendileri ve çevreleri hakkında yeterli bilgiye sahip olduktan sonra, kısa ve uzun vadeli olarak uygulamaya yönelik kararlar almaları gerekmektedir. Bu amaçla makinanın kendisini ve çevresini modelleyebilmesi ve işlevsel olarak konumu ve görevleri hakkında bir sonuca ulaşabilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda şu etkinlikler düşünülebilir:
- Akıl yürütme: Gösterim, Mantıksal akıl yürütme, Bilgi tabanlı sistemler, Bulanık mantık, vb.
- çizelgeleme ve planlama: Gösterim, Etkinlik planlama, Kritik yol analizi, Yol planlama, Acil durum planlaması, vb.
- Sorun çözme: Buluşsal sorun çözme vb.
- öğrenme: Deneyim birikimi ile hızlı karar verme süreçleri elde edilmesi, ve böylece makina yeteneklerinin geliştirilmesidir.
c) Eyleyici işlemlerinde Yapay Zeka: Makinanın kendi içinde karar verdiikten sonra eyleyiciler ile çevresini değiştirmesi olağan bir davranıştır. Bu eylem otonom robotlardaki gibi tüm makinanın hareketi (gezinmesi) olabildiği gibi, endüstriyel robot kollardaki gibi makinanın bazı elemanlarının hareketinide kapsayabilir. Genelde karar sonrası eylem bir hareket içerir. Genel anlamda: hareket, yer değiştirme, ısıtma/soğutma, akış kontrolu başlıca eylem seçenekleridir. Eylem aşamasında yapay zeka uygulamalarında dağınık yapay zeka yaygın olarak kullanılan bir yaklaşımdır. Dağınık yapay zeka içeren sistemlerde merkezi denetim biriminin ürettiği ve alt birimlere gönderdiği komutlar, alt birimler tarafından ayrıca yorumlanır. Bu elemanlar bu komutlara göre eyleyicilerin özel komutlarını üretirler ve uygularlar.
Mekatronik/yapay zeka yaklaşımlarını kullanan programlama teknikleri ve alışılmış bilgisayar programlama teknikleri de farklılıklar gösterir (çizelge 1). En önemli yapay zeka uygulama alanlarından birisi, bilgisayarla görme sistemleridir (çizelge 2).
çizelge 2: Uygulama düzeyinde Yapay Zeka elemanları
çizelge1: Yapay Zeka ve Alışılmış bilgisayar programla tekniklerinin karşılaştırması
Yapay Zeka Programlama Teknikleri Alışılmış Proglama Teknikleri
öncelikle sembolik işlemler Genellikle ve öncelikle sayısal işlemler
Buluşsal arama (çözüm adımları gizli) Algoritmik yaklaşım (çözüm adımları belirli)
Bilgiden bağımsız program denetimi Bilgi ve program bütünleşik yapıda
Değiştirme, güncelleme ve büyütmek kolay Güncelleme ve değiştirme zor
Bazı yanlış cevap ve öneriler kabul beklenebilir Tamamen doğru sonuçlar beklenir
Tatmin edici cevaplar kabul edilebilir Genellikle en iyi çözüm ve öneriler istenir
