Yeni bir sistem, robotların yanıt süresini hızlandırmak için donanım mimarileri tasarlıyor.
MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndan (CSAIL) Araştırmacı Sabrina Neuman, uyaranları algılamak ve bir yanıtı hesaplamak, tepki süresini sınırlayan “bir sürü hesaplama” gerektirdiğini söylüyor. Neuman, bir robotun “zihni” ile bedeni arasındaki bu uyumsuzlukla savaşmanın bir yolunu buldu. Robomorfik Bilgi İşlem olarak adlandırılan yöntem, robotun yanıt süresini en aza indiren özelleştirilmiş bir bilgisayar çipi oluşturmak için robotun fiziksel düzenini ve amaçlanan uygulamaları kullanır.
Bu ilerleme, potansiyel olarak bulaşıcı hastaların tıbbi bakımı dahil olmak üzere çeşitli robotik uygulamalarını besleyebilir.
Neuman, “Hastalar ve hastane çalışanları için riski azaltmaya yardımcı olabilecek robotlara sahip olsaydık harika olurdu.”
Neuman’a göre bir robotun çalışmasında üç ana adım var:
-Birincisi, sensör veya kameralar kullanarak veri toplamayı içeren algıdır.
-İkincisi, haritalama ve yerelleştirmedir.
Neuman: “Gördüklerine dayanarak, etraflarında bir dünya haritası oluşturmalı ve ardından kendilerini bu harita içinde yerelleştirmeliler…”
-Üçüncü adım, hareket planlaması ve kontrolüdür; diğer bir deyişle, bir eylem planını çizmektir.
Bu adımlar zaman alabilir ve çok fazla bilgi işlem gücü gerekir.
Araştırmacı Plancher: “Robotların sahaya yerleştirilmesi ve insanların etrafındaki dinamik ortamlarda güvenli bir şekilde çalışması için çok hızlı düşünebilmeleri ve tepki verebilmeleri gerekiyor. Mevcut algoritmalar, mevcut CPU donanımında yeterince hızlı çalıştırılamaz.”
Neuman, araştırmacıların daha iyi algoritmaları araştırdıklarını ekliyor, ancak tek başına yazılım iyileştirmelerinin çözüm olmadığını düşünüyor. Ona göre nispeten yeni olan şey, daha iyi donanımı keşfedebileceğimiz fikirdir. Bu, donanım hızlandırma yardımıyla robotun beynini oluşturan standart bir CPU işlem yongasının ötesine geçmek anlamına gelir.
Donanım hızlandırma; belirli bilgi işlem görevlerini daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek için özel bir donanım biriminin kullanılması anlamına gelir. Yaygın olarak kullanılan donanım hızlandırıcı, paralel işleme için özelleştirilmiş bir çip olan grafik işleme birimidir. (GPU) Paralel yapıları aynı anda binlerce pikseli işlemelerine izin verdiği için, bu cihazlar grafikler için kullanışlıdır.
Araştırmacı Neuman, “Bir GPU her şeyde en iyisi değildir, ancak bunun için inşa edildiğinde en iyisidir diyebiliriz. Belirli bir uygulama için daha yüksek performans elde edersiniz.”
Çoğu robot, amaçlanan bir dizi uygulama ile tasarlanmıştır ve donanım hızlandırmadan yararlanabilir. Bu nedenle Neuman’ın ekibi bir Robomorfik Bilgi İşlem geliştirdi.
Sistem, belirli bir robotun bilgi işlem ihtiyaçlarına en iyi şekilde hizmet etmek için özelleştirilmiş bir donanım tasarımı oluşturur. Kullanıcı, uzuv düzeni ve çeşitli eklemlerinin nasıl hareket edebileceği gibi bir robotun parametrelerini girer. Neuman’ın sistemi bu fiziksel özellikleri matematiksel matrislere çevirir. Bu matrisler “seyrek” dir, yani robotun belirli anatomisi göz önüne alındığında imkansız olan hareketlere kabaca karşılık gelen birçok sıfır değeri içerirler. (Benzer şekilde, kolunuzun hareketleri sınırlıdır çünkü yalnızca belirli eklemlerde bükülebilir.)
Sistem, daha sonra hesaplamaları yalnızca matrislerdeki sıfır olmayan değerler üzerinde çalıştırmak için özelleştirilmiş bir donanım mimarisi tasarlar. Sonuç olarak ortaya çıkan çip tasarımı, robotun bilgi işlem ihtiyaçları ve verimliliği en üst düzeye çıkarmak için özel olarak tasarlanmıştır. (…ve bu özelleştirme testlerde karşılığını verdi.)
Belirli bir uygulama için bu yöntemi kullanarak tasarlanan donanım mimarisi; kullanıma hazır CPU ve GPU birimlerinden daha iyi performans gösterdi. Neuman’ın ekibi sıfırdan özel bir çip üretmezken, sistem önerilerine göre özelleştirilebilir bir alanda programlanabilir geçit dizisi (FPGA) yongası programladılar. Daha düşük bir saat hızında çalışmasına rağmen, bu çip CPU’dan sekiz kat ve GPU’dan 86 kat daha hızlı performans gösterdi.
Neuman: “Bu sonuçlardan çok etkilendim. Daha düşük saat hızına bağlı kalmamıza rağmen, sadece daha verimli kalarak bunu telafi ettik.”
Plancher, robomorfik hesaplama için yaygın bir potansiyel görüyor. İdeal olarak, sonuçta her robot için özel bir hareket planlama çipi üretebileceklerini söylüyor. Bu da onların güvenli ve verimli hareketleri hızlı bir şekilde hesaplamalarına olanak tanır, diyor. Bundan 20 yıl sonra her robot; kendisine güç veren bir avuç özel bilgisayar yongasına sahip olabilir. Neuman, robomorfik hesaplamanın, robotların, Covid-19 hastalarına bakmak veya ağır nesnelere müdahale etmek gibi çeşitli ortamlarda insanları riskten kurtarmasına izin verebileceğini ekliyor.
Robotik Mühendisi Robin Deits: “Bu çalışma heyecan verici, çünkü robot kontrolünün temel bir bileşenini hızlandırmak için özel devre tasarımlarının nasıl kullanılabileceğini gösteriyor. Yazılım performansı robotik için çok önemlidir. Çünkü gerçek dünya; robotun düşünmeyi bitirmesini asla beklemez. Neuman’ın çalışması; robotların daha hızlı düşünmesini sağlayabilecek ve önceden hesaplama açısından çok zor olan heyecan verici davranışların kilidini açabilecek.”
Neuman bundan sonra tüm robomorfik hesaplama sistemini otomatikleştirmeyi planlıyor. Kullanıcılar, robotlarının parametrelerini sürükleyip bırakacaklar ve Neumann’a göre; diğer ucundan da donanım açıklaması geliyor. Onu sınırlara itecek ve gerçekten kullanışlı hale getirecek şey bu…
