Kanadalı yazılım devi QNX, 2026 Robotik Zirvesi ve Fuarı'nda gerçek zamanlı işletim sistemleri ve otonom teknolojilerdeki son gelişmelerini tanıtacak. Şirket, 307 numaralı standında ziyaretçilere interaktif demonstrasyonlar sunarak, robotik alanındaki yeni araştırmalarını paylaşacak. QNX'in güvenli ve güvenilir işletim sistemleri, özellikle otonom araçlar ve endüstriyel robotlarda kritik görevler için tercih ediliyor. Bu etkinlik, robotik teknolojilerinin geleceğine yön verecek yeniliklerin sergileneceği önemli bir platform olacak.

Queen's Üniversitesi'nden Dr. Melissa Greeff, hava robotlarının otonom navigasyon ve öğrenme yeteneklerini geliştiren araştırmalarını paylaştı. Robora Lab'ın başında bulunan Greeff, drone'ların görüş tabanlı navigasyon sistemleri ve güvenli öğrenme algoritmaları üzerinde çalışıyor. Bu teknolojiler, hava robotlarının çevresel engelleri daha iyi algılamasını, kendi başlarına karar vermesini ve güvenli bir şekilde öğrenmesini sağlıyor. Araştırmalar, drone'ların arama kurtarma operasyonlarından tarımsal uygulamalara kadar geniş bir yelpazede daha etkili kullanılmasının yolunu açıyor. Yapay zeka destekli bu sistemler, robotik alanında önemli bir dönüm noktası oluşturuyor.

Araştırmacılar, doğrusal olmayan negatif imajiner sistemlerin mutlak kararlılığı için yeni koşullar geliştirdi. Bu çalışma, statik doğrusal olmayan geri besleme ile bağlantılı sistemlerin kararlılığını analiz ediyor ve mevcut teorileri genişletiyor. Negatif imajiner özelliğin, geri besleme doğrusal olmayanlığı sürekli türevlenebilir bir fonksiyonun gradyeni olarak ifade edildiğinde korunduğu gösterildi. Bu keşif, kontrol sistemleri ve robotik uygulamalarında önemli gelişmelere yol açabilir. Yeni teori, mevcut eğim-kısıtlı veya sektör-sınırlı çerçevelerin kapsamadığı bağlaşık doğrusal olmayanlıkları da kapsıyor.

Araştırmacılar, 6G endüstriyel alt ağlarda acil durum alarmlarının zamanında iletilmesi için dağıtık derin öğrenme tabanlı yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, fabrika ve endüstriyel tesislerde yaşanan kritik olayların saniyeler içinde güvenilir şekilde iletilmesini sağlayacak. Geleneksel iletişim yöntemlerinin yetersiz kaldığı büyük ölçekli endüstriyel ortamlarda, birden fazla alt ağın aynı anda aktif hale geldiği durumlarda bile alarm mesajlarının kaybolmamasını garanti ediyor. Yapay zeka algoritması, her yerel erişim noktasının çevresindeki yoğunluk durumunu anlayarak en uygun iletim desenini seçmesini sağlıyor. Bu teknoloji, endüstriyel güvenlik ve acil müdahale sistemlerinde devrim yaratabilir.

Araştırmacılar, otonom sistemlerin hedeflerini gizleyebilme kabiliyeti üzerine çığır açan bir çalışma gerçekleştirdi. Özellikle güvenlik açısından kritik ortamlarda çalışan yapay zeka ajanlarının, düşman gözlemcilerden niyetlerini nasıl saklayabileceği matematiksel olarak modellendi. Çalışma, geleneksel Lyapunov kararlılığının ötesinde, ajanların davranışlarından çıkarılabilecek niyet bilgilerinin kontrolü üzerine odaklanıyor. Bu yaklaşım, savunma sistemleri, otonom araçlar ve stratejik robotik uygulamalar için kritik önem taşıyor. Araştırma, fiziksel durum kontrolü ile gözlemci inancının yönetimini birleştiren yeni bir kontrol teorisi yaklaşımı sunuyor.

Araştırmacılar, otonom robotların sürekli gözetleme görevlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilen yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, robotun karar alma mekanizması kapalı kutu olsa bile çalışabiliyor. Çevreyi küçük bölgelere ayırarak her birinin belirsizlik durumunu takip eden teknoloji, gözlemlenen alanların güvenlik seviyesini artırırken gözlemlenmeyen bölgelerdeki riskleri hesaplıyor. Özellikle büyük alanların gözetiminde kullanılmak üzere geliştirilen kompozisyonel yaklaşım, her belirsizlik bölgesi için ayrı ayrı hesaplama yaparak sistemin verimliliğini artırıyor. Gerçek robot testlerinde labirent ortamında başarıyla denenen teknoloji, güvenlik, arama-kurtarma ve çevre izleme uygulamalarında kullanılabilir.

Araştırmacılar, dinamik sistemlerin güvenliğini doğrulamak için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemler, zaman adımlarında biriken hatalar nedeniyle uzun vadeli güvenlik tahminlerinde başarısız oluyordu. Yeni kernel embedding çerçevesi, güvenlik sertifikasyonunu bir sınıflandırma problemi olarak ele alarak bu sorunu çözüyor. Özellikle otonom sistemler ve robotik uygulamalarda kritik olan bu yöntem, Markov olmayan dinamiklere sahip sistemler için de güvenlik garantisi verebiliyor. Araştırma, mevcut barrier sertifikaları ve robust Markov modelleri gibi yaklaşımları özel durumlar olarak içeriyor ve onların sınırlarını aşmayı başarıyor.

Model öngörülü kontrol (MPC) sistemleri endüstride yaygın kullanılmasına rağmen, donanım ve zaman kısıtlamaları nedeniyle uygulanması zor olabilir. Araştırmacılar, yapay sinir ağları kullanarak MPC politikalarını taklit eden yeni bir yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemler sadece hatayı minimize etmeye odaklanırken, yeni 'maliyet odaklı öğrenme' yaklaşımı doğrudan operasyonel maliyeti azaltmayı hedefliyor. Bu devrimci yaklaşım, teorik analizlerde geleneksel yöntemlere göre daha sıkı performans garantileri sunduğunu gösterdi. Sürekli karıştırmalı tank reaktörü testlerinde başarılı sonuçlar elde eden bu teknoloji, endüstriyel otomasyon alanında önemli bir ilerleme vaat ediyor.

Araştırmacılar, endüstriyel süreçlerin optimizasyonunda kullanılan 'kendi kendini optimize eden kontrol' stratejisini dinamik sistemler için yeniden tasarladı. Geleneksel yöntem durağan koşullarda çalışırken, yeni yaklaşım sürekli değişen batch üretim süreçleri ve ürün geçişleri gibi dinamik durumlar için optimize edildi. 'Dinamik kontrollü değişkenler' adı verilen yeni bir kavram tanıtılarak, süreç optimizasyonu problemleri kontrol problemlerine dönüştürülüyor. Bu gelişme, daha rafine hale gelen endüstriyel sistemlerin ihtiyaçlarına yanıt veriyor ve özellikle kimya, petrokimya ve ilaç endüstrilerinde önemli uygulamalara sahip olabilir.

Araştırmacılar, kesikli üretim süreçlerinin verimliliğini artırmak için yeni bir kontrol sistemi geliştirdi. Kesikli üretim, sürekli üretimin aksine belirli miktarlarda gerçekleştirilen üretim türüdür ve daha karmaşık dinamiklere sahiptir. Geleneksel kendini optimize eden kontrol (SOC) sistemleri, kesikli süreçlerin doğrusal olmayan yapısı ve değişkenler arası nedensellik ilişkileri nedeniyle yetersiz kalıyordu. Yeni geliştirilen küresel SOC sistemi, bu zorluklarla başa çıkarak kesikli üretim süreçlerinde optimal performansa yakın sonuçlar elde etmeyi hedefliyor. Bu gelişme, kimya endüstrisi, ilaç üretimi ve gıda işleme gibi birçok sektörde üretim verimliliğinin artırılmasında önemli rol oynayabilir.

Araştırmacılar, havada yüzen robotların hareketlerini kontrol etmek için yeni bir matematiksel yaklaşım geliştirdi. Lie grupları teorisini kullanan bu yöntem, robotların dinamiklerini daha yüksek hassasiyetle hesaplayabiliyor. Özellikle drone üzerine monte edilmiş robot kolları gibi karmaşık sistemler için tasarlanan algoritma, robotun hem yörünge planlaması hem de gerçek zamanlı kontrol işlemlerini iyileştiriyor. 12 serbestlik dereceli bir hava manipülatörü üzerinde test edilen sistem, geleneksel yöntemlere kıyasla daha kararlı ve verimli sonuçlar verdi. Bu gelişme, arama-kurtarma operasyonlarından endüstriyel uygulamalara kadar birçok alanda kullanılabilecek uçan robotların performansını artırabilir.