Bir yangın anı hayal edin; yangın alarmlarının gürültüsünü, duman odayı doldurduğunda sadece dokunarak kapıyı bulmaya çalışırken ne kadar umutsuz hissettiğinizi ve panik halinizi düşünün. Şimdi, teknolojinin sizi dokunma hissi ile yönlendirdiğini hayal edin. Aynı alarmlarla uyarılan akıllı saatiniz, cildinizle “konuşarak” başlıyor, kodlanmış titreşimler, sıkma ve sözler gibi net ifadeler içeren talimatlar veriyor.
Bu senaryo, Rice Mekanik Mühendisi Marcia O’Malley’in laboratuvarında geliştirilecek teknoloji sayesinde gelecekte mümkün olabilir. İnsanların teknolojiyle etkileşimde bulunmak için haptik (dokunma duyusu ile ilgili) duyuları nasıl kullandığını (robotlar, protezler, felç rehabilitasyon yazılımı vb.) 15 yıldan fazla bir süredir incelemektedir.
Rice Robotik Girişimi ve Rice Mekatronik ve Haptik Arayüzleri Laboratuvarı (MAHI) Direktörü O’Malley; “Cildimiz tüm vücudumuzu kaplar ve içinde birçok çeşitli reseptör vardır ve biz bunu yetersiz bir bilgi kanalı olarak görürüz.”
Yangın senaryosunda olduğu gibi acil durumlar sadece bir örnektir. Bir ekrana bakmak istemeyebileceğiniz pek çok durum olabilir ya da görsel olarak yeterince fazla şeye tanık olabilirsiniz. Örneğin, bir cerrah için veya bir pilot için başka bir iletişim kanalına sahip olmak çok yararlı olabilir.
Ulusal Bilim Vakfı’nın desteğiyle O’Malley ve Stanford Üniversitesi araştırmacısı Allison Okamura, yakında robotlardan doğrudan temas temelli iletişimlere izin veren yumuşak, giyilebilir cihazlar tasarlamaya ve test etmeye başlayacak. Bu çalışma, görsel dağınıklığı ve gürültüyü atlayarak hızlı ve açık bir şekilde iletişim kurmak için yeni iletişim biçimleri geliştirmeye yöneliktir.
O’Malley; “Bazı depolar ve fabrikalar zaten insan işçiliğinden daha fazla güce sahipler ve kendi kendine giden arabalar ve fiziksel destekleyici cihazlar gibi teknolojiler sayesinde, insan-robot etkileşimleri yakın gelecekte çok daha yaygın hale gelecek.”
Yumuşak giyilebilir cihazlar örneğin; bir giysi kolu, eldiven, saat kordonu veya kemer gibi bir üniformanın parçası olabilir. O’Malley; “Belirli bir yönde ve yerde sert ya da yumuşak bir sıkma, cildin gerilmesi gibi bir dizi ipucu sunarak, belirli anlamları taşıyan anlamlı bir “kelime” hissi oluşturmak mümkün olabilir. Bir arabanın sinyalini sadece baktığımda görebilirim. İnsanların robotları etraflarında hissetmelerini ve bu robotların ne yapmak üzere olduklarını ve nerede olduklarını açıkça anlamaları için teknolojiyi istiyoruz. İdeal olarak, eğer bunu doğru yaparsak, ipuçlarını öğrenmesi kolay ve sezgisel olacaktır. ”
Singapur Uluslararası Giyilebilir Bilgisayarlar Sempozyumunda (ISWC) bu ay sunulan bir çalışmada, MAHI lisans öğrencisi Nathan Dunkelberger, kullanıcıların, haptik bir kolluk tarafından iletilen çoğu kelimeyi “hissetme” öykülerini öğrenmek için iki saatten az eğitime ihtiyaçları olduğunu gösterdi. MAHI tarafından geliştirilen “gerdirme, sıkma ve entegre titreşim uyaranlı elemanların çoklu-duyusal arayüzü” veya MISSIVE, üst kolun etrafına oturan iki banttan oluşur. Bunlardan biri, bir tansiyon aleti gibi hafifçe sıkılabilir ve aynı zamanda cildi bir yönde hafifçe gerebilir veya çekebilir. İkinci bantta titreşim uyaranlı motorlar (çoğu cep telefonunda kullanılan aynı titreşimli alarmlar) kolun ön, arka, sol ve sağ taraflarında bulunur.
MAHI bu ipuçlarını bir arada kullanarak, İngilizce konuşanlar için en yaygın 23 vokal sesten oluşan bir kelime hazinesi oluşturdu. Fonemler* olarak adlandırılan bu sesler, sözcük yapmak için bir arada kullanılır. Örneğin, “ouch” ve “chow” sözcükleri, farklı düzende aynı iki fonem, “ow” ve “ch” kelimelerini içerir. O’Malley, fonemlerle iletişim kurmanın, yazım kelimesinden daha hızlı olduğunu ve deneğin bir kelimenin nasıl hecelendiğini bilmesinden ziyade nasıl telaffuz edildiğini bilmesinin yeterli olduğunu söyledi.
Dunkelberger, İngilizce konuşmacıların 39 fonem kullandığını, ancak kavram ispatı çalışması için, o ve MAHI’deki meslektaşlarının en yaygın 23 tanesini kullandığını söyledi. Testlerde, deneklere sadece 1 saat 40 dakika eğitim verildi. Bu test, konuşulan fonemin işitilmesini ve aynı zamanda MISSIVE tarafından görüntülenmesini içermektedir. Daha sonraki testlerde, deneklerin her birinden iki ila altı fonemden oluşan 150 konuşulan sözcüğü belirlemeleri istenmiştir. Test edilenler, sözcüklerin yüzde 86’sını doğru yapmıştır.
O’Malley, “Bu sınırlı eğitim, insanların yüksek doğrulukla hatırlayabilecekleri küçük bir kelime dağarcığını öğretebilmesinin mümkün olduğunu gösteriyor ve kesinlikle yapabileceğimiz şeyler var. İpuçlarını daha belirgin hale getirebiliriz. Eğitim protokolünü hassaslaştırabiliriz. Bu bizim prototip yaklaşımımızdı ve gayet iyi çalıştı. NSF projesinde, ekip kelimeleri aktarmaya değil, sözel olmayan bilgileri aktarmaya odaklanacaktır. Bireyler ile robotlar arasında veya bireyler ile Google haritaları gibi sanal ajanlar arasında iletişimi sağlamak için giyilebilir haptik geri bildirim sistemleri için pek çok potansiyel uygulama var. Ekranın tamamına bakmanıza gerek kalmadan, doğrudan ve özel olarak tüm ipucu dilini size aktarabilecek bir akıllı saat düşünün…”
*Fonem, ses birimidir. Dil biliminde birbirleri yerine anlamda değişme olmadan geçebilen bir dizi ses, ses birimi veya sesliktir. Dil olgusunun en küçük yapı taşıdır. Fonetik alfabesindeki her simge bir fonemi işaret eder.
