2018 yılında Burro bir demo yaptı. Robot çalıştı. Heyecanlandık. Sorunu anladığımızı sandık. Ama aslında sorunu anlamamıştık.
Anladığımız şey, bir robotu kontrol ettiğimiz koşullar altında, başarılı olacağını görmeye hazır bir izleyici kitlesi için, gerçek dünyadaki başarısızlıkların ortaya çıkmasına yetmeyecek kadar kısa bir zaman diliminde nasıl çalıştıracağımızdı. Bir demo işte budur: En iyi senaryo için bir kavram kanıtıdır.
Oysa bu, Kasım ayında yağmurlu bir Salı sabahı, ışığın loş olduğu, bir işçinin beklenmedik bir açıdan yaklaştığı ve robotun daha önce hiç bulunmadığı bir ülkede çalıştığı bir senaryo için geçerli değildir.
Bu iki durum arasındaki fark, çoğu robotik şirketinin başarısız olduğu noktadır. Teknolojileri kötü olduğu için değil, çok uzun süre yanlış şeye odaklandıkları için. Demoyu canlı tutarken, gerçek dünyada dağıtım sorununu çözülmemiş halde bıraktılar.
Demoyu Ürüne Dönüştürmek
Burro farklı bir tercih yaptı, ancak daha akıllı olduğumuz için değil. Başka seçeneğimiz olmadığı için yaptık. Çalıştığımız ortamlar, sabit altyapısı, kontrollü aydınlatması ve ağaç gölgesi altında güvenilir GPS'i olmayan açık hava tarım alanlarıydı.
Tarım iş gücü, bir makineye uyum sağlamak için kendi davranışını değiştirmeyecekti. Tüm bunlar, iç mekan robotiğinin gerçek dünyayla karşılaşmadan önce yıllarca sürdürebildiği türden kontrollü koşullar optimizasyonuna izin vermiyordu. Gerçek dünya sorunuyla hemen yüzleşmek zorundaydık, bu da ondan hemen öğrenmeye başlamamız gerektiği anlamına geliyordu.
İlk öğrendiğimiz şey toleransla ilgiliydi. Geçimini bir robota bağlayan insanların güvenilmezliğe karşı sıfır toleransı vardır.
Bir müşteri otonom bir sistemi ilk kez benimsediğinde, onu ilginç yeni bir araç olarak görür. Ancak haftalar içinde, sistem değer sağlıyorsa, zihinsel modelleri tamamen değişir. Artık ona bağımlıdırlar. İş akışlarını onun etrafında düzenlemişlerdir. Ekiplerine onu plana dahil etmelerini söylemişlerdir.
Sistem başarısız olduğunda, hafifçe hayal kırıklığına uğramazlar. Kritik bir altyapı arızalandığında öfkelenir gibi öfkelenirler, çünkü sistem artık tam olarak budur. Yenilikten bağımlılığa bu geçiş, çoğu şirketin beklediğinden daha hızlı gerçekleşir ve belirlediği güvenilirlik çıtası, hiçbir laboratuvar ortamının sizi hazırlayamayacağı kadar yüksektir.
İkinci öğrendiğimiz şey çevresel değişkenlikti. Açık havada hiçbir şey durağan değildir. Aynı sıra, şafakta, öğle vakti ve alacakaranlıkta farklı görünür. Yaz ve kışta, yağmurda ve güneşte, tozda ve çamurda farklı görünür. Sıcaklık aralığı donma noktasının altından 120 Fahrenheit dereceye kadar çıkar.
Tüm bu koşullarda güvenilir bir şekilde çalışan robot, bunlardan yalnızca birinde güvenilir şekilde çalışan robotun daha iyi bir versiyonu değildir. Bu, temelde farklı bir mühendislik başarısıdır ve zaman içinde bu koşullara maruz kalarak inşa edilir, simülasyonda modellenerek değil.
Açık Hava Ortamlarında, Elementlerle Başa Çıkmak
Otonom robotik için yeni sınırı temsil eden endüstriyel açık hava ortamları, bazı eklemelerle birlikte tam olarak aynı sorun kümesini sunar. Bir liman sahası, açık hava koşullarının değişkenliğine ek olarak ağır araç trafiğinin karmaşıklığını, düzensiz insan hareketini ve mevsimsel aralar olmaksızın sürekli çalışan operasyonları barındırır.
Bir lojistik kampüsü, açık hava arazisinin öngörülemezliğine ek olarak, kesintiye tahammülü olmayan bir işletmenin verimlilik gereksinimlerini taşır. Bir inşaat sahası ise tüm bunlara ek olarak, çalışmalar ilerledikçe fiziksel olarak her gün değişen bir ortama sahiptir.
Bu ortamların hiçbiri bir laboratuvarın içinden çözülemez. Hiçbiri, ne kadar sofistike olursa olsun, yalnızca simülasyonla çözülemez. Bunlar ancak içinde bulunarak, gerçek operasyonel veri biriktirerek, güvenli bir şekilde başarısız olarak, hızlı öğrenerek ve bu öğrenmeyi filo ölçeğinde yineleyerek çözülebilir.
Bir ortamda yapılan, sisteme dahil edilen ve düzeltilen bir hata, her yerde çalışan her birimi daha güvenilir hale getirir. Bu teorik bir avantaj değildir. Bu tür bir sorunun gerçekten çözülmesinin tek yoludur.
Açık hava ve endüstriyel otonom robotiğin bir sonraki aşamasını kilitleyecek araştırma temeli, yapılandırılmamış açık dünya koşullarında altyapısız yerelleştirme ve algılamadır. Nerede olduğunuzu ve çevrenizde ne olduğunu tam olarak bilme, sensörler zamanla bozulurken ve çevre değişirken bu bilgiyi herhangi bir destekleyici altyapı olmadan güvenilir bir şekilde sürdürme yeteneği, gösterilerde çalışan sistemleri gerçek dünyada çalışan sistemlerden ayıran yetenektir.
Bu, on yıl önce iç mekan ortamları için ciddi araştırma yatırımı aldı. Açık hava yapılandırılmamış ortamlar için eşdeğer bir yatırım almadı ve bu boşluk, kalan birincil teknik darboğazdır.
Endüstriyel otomasyon sektörü, kontrollü ortamlar içinde olağanüstü işler çıkardı. Önümüzdeki on yılın değeri, fiziksel ekonominin gerçekten işlediği sahalarda, koridorlarda ve şantiyelerde, bu ortamların dışındadır.
Oraya ulaşmanın dersleri araştırma literatüründe değil. Sekiz yıllık saha operasyonunda, başka hiç kimsede olmayan bir veri setinde ve bir demo ile bir dağıtım arasındaki farka dair çok net bir anlayışta yatıyor.
Bu farkı öğrenmenin maliyetini biliyoruz. Bunun bedelini tam olarak ödedik.
Yazar Hakkında
Vibhor Sood, Burro Robotics'in kurucu ortağı ve mühendislik başkan yardımcısıdır. Burro robotlarını inşa ediyor ve yazılımları onları kontrol ediyor.
Sood, Philadelphia merkezli Burro'da yerelleştirme ve otonomiye yönelik bilgisayarlı görü yaklaşımlarının çoğunu geliştirdi.
Burro'dan önce Sood, Lehigh Üniversitesi Vader Laboratuvarları'nda araştırmacı olarak çalıştı ve burada doğru, altyapısız açık hava yerelleştirmesi konusunda uzmanlaştı. Ayrıca Samsung'da yazılım mühendisi olarak görev yaptı.
Sood, Lehigh'den M.E.E. ve Hindistan'ın Faridabad kentindeki Manav Rachna Uluslararası Üniversitesi'nden elektrik, elektronik ve haberleşme mühendisliği alanında lisans derecesi aldı.
