EgoThumb: Kendiliğinden yardım eden robotik altıncı parmak

Görüntü, eklemlerin anlık konumuyla birlikte bir yapay zekâ modeline gidiyor. Model taklit yoluyla öğrenme yöntemiyle eğitildi: operatör parmağı ayakla kullanılan bir arayüzle yönetti, algoritma da hangi durumda ne yapılacağını öğrendi. Şimdi kullanıcı şişeye uzandığında başparmak şişeyi tutuyor, doğal parmaklar kapağı açıyor. Şişe bırakılınca tutuş gevşiyor.

EgoThumb ne kadar başarılı?

Araştırmacılar cihazı üç kişiyle dört görevde denedi: küp kaldırma, kapak açma, çay karıştırma ve top taşıma. Her katılımcı her görevi on kez yaptı. Ortalama başarı oranları %90, %92,5 ve %87,5 oldu. Modelin eğitiminde yer almayan iki kişi de operatöre yakın sonuç aldı.

Ama bir ayrıntı var. Bu sonuçlar, algoritmanın eğitimden tanıdığı yerler için geçerli. Ortam değişince bazı görevlerde başarı düştü; iki yeni ortamda çay karıştırma yaklaşık %67 ve %73 oldu. Model harici bir bilgisayarda çalışıyor ve projeye ilham veren lehim işi henüz denenmedi.

Öncüsü, Cambridge Üniversitesi'nin ayak parmaklarının basıncıyla yönetilen Third Thumb'ı. 596 katılımcılı çalışmada %98'i ilk dakikada nesneleri tutabildi. EgoThumb ise kullanıcının sürekli dikkat vermesini azaltmayı hedefliyor.

Sırada ne var?

Geliştiriciler dokunma sensörleri eklemeyi, yapıyı küçültmeyi, takma rahatlığını artırmayı ve kamerayı daha iyi entegre etmeyi planlıyor. Yalnızca sensör güvenliği garanti etmez: parmak fiziksel güçle çalıştığı için yanlış karar nesnenin düşmesine ya da ezilmesine yol açabilir. Sistemin hızlı tepki vermesi ve kullanıcının onu anında durdurabilmesi gerekir. Donanım belgeleri ve yazılım açık kaynak olarak paylaşıldı.