MIT Mütəxəssisləri Həşərat Sürətində Uçan Çevik Mikrorobot Yaratdılar: Axtarış-Xilasetmə İşləri üçün Nəzərdə Tutulub

Gələcəkdə kiçik uçan robotların dağıdıcı zəlzələlərdən sonra dağıntılar altında qalan insanların axtarışında istifadə edilməsi planlaşdırılır. Bu mikroskopik cihazlar, canlı həşəratlar kimi, iri robotların keçə bilmədiyi dar yerlərdə maneələrdən və tökülən hissələrdən yayınaraq çevik hərəkət etmək qabiliyyətinə sahib olmalıdırlar. Əvvəlki hava mikrorobotları yalnız yavaş, hamar trayektoriyalarla uça bilirdilər və həşəratların cəldliyinə uzaq idilər. Lakin MIT-nin tədqiqatçıları bu vəziyyəti kökündən dəyişdilər. Onlar bioloji həmkarları ilə müqayisə oluna biləcək sürət və çevikliyə malik mikrorobotları nümayiş etdirdilər.

Əməkdaşlıq edən mühəndislər qrupu robot üçün yeni, süni intellektə (AI) əsaslanan idarəetmə sistemi yaratdı. Bu yeni kontrol sxemi sayəsində robot ardıcıl bədən fırlatmaları kimi mürəkkəb gimnastik uçuş yollarını izləyə bildi. İki hissəli idarəetmə mexanizmi yüksək performansı hesablama səmərəliliyi ilə birləşdirərək robotun sürətini təxminən 450 faiz, sürətlənməsini isə 250 faiz artırmağa imkan verdi. Robot o qədər çevik idi ki, kənar külək təsirləri onu yoldan çıxarmaqla hədələsə belə, 11 saniyədə ardıcıl 10 salto (somersault) yerinə yetirə bildi. Elektrik Mühəndisliyi və Kompüter Elmləri Departamentindən professor Kevin Çen bildirir ki, bu bioloji ilhamlanmış kontrol sistemi ilə robotun uçuş performansı artıq sürət və dönmə bucağı baxımından həşəratlara bənzəyir. Bu, gələcək axtarış missiyaları üçün çox həyəcanlı bir addımdır.

Əvvəllər kağız sancağından daha yüngül olan bu mikro-kasset ölçülü robotun idarəetmə sistemi, yəni "beyni" insan tərəfindən əl ilə tənzimlənirdi, bu da onun cəld hərəkətlərini məhdudlaşdırırdı. Həşərat kimi cəld uçmaq üçün robot daha dəqiq, amma eyni zamanda yüngül bir idarəetmə sisteminə ehtiyac duyurdu. Bu məqsədlə mütəxəssislər iki mərhələli AI kontrol sxemi tətbiq etdilər. Birinci mərhələdə, Model-Proqnozlaşdırıcı Kontrolçu (MPC) robotun davranışını proqnozlaşdıran və optimal manevr planlarını çıxaran riyazi modeldən istifadə edir. İkinci və həlledici addım isə "təqlidi öyrənmə" adlanan prosesdir. Bu proses güclü MPC planlayıcısını sıxaraq real vaxt rejimində işləyə bilən, hesablama baxımından səmərəli bir AI modelinə (policy) çevirdi. Bu texnika sayəsində robot sınaqlar zamanı planlaşdırılan trayektoriyadan cəmi 4-5 santimetr kənara çıxdı. Mühəndislər gələcəkdə bu robotlara kameralar və sensorlar əlavə etməyi hədəfləyirlər ki, onlar xüsusi laboratoriya sistemlərinə ehtiyac duymadan açıq havada uçaraq toqquşmalardan yayına bilsinlər və naviqasiyanı əlaqələndirə bilsinlər.