Mürettebatsız Su Altı Araçları için BIER AI ile Tanışın!

BIER AI yöntemi, İnsansız Su Altı Araçları (UUV'ler) için uyarlanabilir kontrolü geliştirerek zorlu su altı koşullarında optimum performans sağlıyor. İnsansız Su Altı Araçları (UUV'ler), çevre araştırmalarından savunma operasyonlarına kadar çeşitli görevlerin vazgeçilmez araçları haline geldi. Ancak öngörülemeyen ve zorlu koşullardaki etkinlikleri sürekli bir zorluk teşkil ediyor. Flinders Üniversitesi ve Fransız araştırmacılar tarafından yürütülen bir çalışmada, biyo-esinli yeni bir bilgi işlem yapay zeka çözümü, uyarlanabilir kontrol sistemlerinde devrim yaratarak UUV'lerin zorlu ortamlarda güvenilirliğini artırmayı vaat ediyor.

Çalışma, uyarlanabilir kontrol sistemlerine son teknoloji bir yaklaşım olan Biyolojiden Esinlenen Deneyim Tekrarı (BIER) yöntemini tanıtıyor. Araştırmanın ilk yazarı Dr. Thomas Chaffre, BIER'in, eksik ama değerli güncel deneyimlerden yararlanarak geleneksel yöntemlerin sınırlamalarına değindiğini açıklıyor. Detaylar haberimizde.

İlginizi Çekebilir: İngiliz Ordusu, Eğitim için ChatGPT Entegreli Robotik Hedefleri Kullanacak

BIER'in Başarısı,Olağanüstü Uyarlanabilirliği ve Verimliliğinde Yatmaktadır

Şu ifadeler belirtildi. "Çalışmanın sonuçları, BIER'in standart Deneyim Tekrarı yöntemlerini aştığını ve varsayılan UUV alanında ikincisinden iki kat daha hızlı optimum performansa ulaştığını gösterdi."

BIER'in başarısı, Dr. Chaffre'nin de vurguladığı gibi olağanüstü uyarlanabilirliği ve verimliliğinde yatmaktadır. Yöntem, son durum-eylem çiftlerine ve olumlu ödüllere odaklanan iki bellek tamponu içerir. UUV'leri de çeşitli ve zorlu koşullarda stabilize etmesini sağlar.

Robot işletim sistemi (ROS) tabanlı bir UUV simülatörü kullanan simüle edilmiş senaryolar, hedef hız değerlerinde ve mevcut bozulmalarda giderek artan karmaşıklıklar ile yöntemin becerisini ortaya koydu.

Flinders Üniversitesi Yapay Zeka ve Robotik alanında Doçent Paulo Santos, BIER'in farklı alanlardaki uyarlanabilir kontrol sistemleri üzerindeki potansiyel etkisinin altını çiziyor. Şu ifadelerde de bulundu. "BIER yönteminin başarısı, dinamik, uyarlanabilir kontrol sistemleri gerektiren çeşitli alanlarda uyarlanabilirliği ve performansı artırma konusunda umut vaat ediyor."

Uygulamalar UUV'lerin ötesine geçerek dinamik ve öngörülemeyen ortamlarda çalışan sistemleri de potansiyel olarak etkileyebilir. UUV'ler için Derin Güçlendirme Öğrenimindeki (DRL) gelişmelere rağmen, gerçek dünyadaki uygulamalar öngörülemeyen zorluklara yol açmaktadır. Su altı ortamının karmaşık dinamikleri UUV manevra görevlerinin gözlemlenebilirliğini sınırlayarak mevcut DRL yöntemlerinin optimum performansını engeller. BIER AI, genel olarak derin takviyeli öğrenmenin etkinliğini önemli ölçüde artıran, dönüştürücü bir çözüm olarak ortaya çıkıyor.

BIER'in piyasaya sürülmesi için belirtelim. Belirsiz ve dinamik ortamlarda gezinmede ileriye doğru atılmış önemli bir adım anlamına geliyor. BIER kullanan uyarlanabilir kontrol sistemlerine sahip UUV'ler, öngörülemeyen değişikliklere etkili bir şekilde yanıt vererek gerçek dünya uygulamalarında en iyi performansı sağlayabilir. Yöntemin haritalama, görüntüleme ve sensör kontrollerindeki verimliliği, onu hızla gelişen uyarlanabilir kontrol sistemleri alanında umut verici bir ilerleme haline getiriyor.

Sonuç olarak ekleyelim. BIER yönteminin yapay zeka kullanarak UUV'ler için uyarlanabilir kontrolü öğrenmedeki başarısı, su altı keşif ve operasyonları için umut verici bir geleceğe işaret ediyor. Veri verimsizliğinin üstesinden gelme ve öngörülemeyen koşullarda performansı artırma yeteneği, BIER'i dönüştürücü bir teknoloji olarak konumlandırıyor.

UUV yetenekleri gelişmeye devam ettikçe, BIER'den ilham alan uyarlanabilir kontrol sistemlerinin entegrasyonu, okyanuslarımızın derinliklerini keşfetmek ve anlamak için yeni olanaklar sunuyor.

​