“kapalı döngü” için sonuçlar
9 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
AGIBOT 2026 Dünya Yarışması: Yapay Zeka Gerçek Dünyada Test Edilecek
AGIBOT şirketi, yapay zeka modellerinin gerçek dünya görevlerindeki performansını değerlendirmek için 2026 Dünya Yarışması'nı düzenleyeceğini duyurdu. Şirket, endüstrinin simülasyon testlerinden uzaklaşarak gerçek robotlar ve gerçek görevler üzerinde kapalı döngü testlere yöneldiğini belirtiyor. Bu yaklaşım, AI sistemlerinin laboratuvar ortamında değil, gerçek koşullarda ne kadar etkili çalıştığını ölçmeyi hedefliyor. Yarışma, robotik ve yapay zeka alanındaki gelişmelerin pratik uygulamalarını değerlendirmek açısından önem taşıyor.
Beyin sapındaki küçük bölge hareket ve motivasyonu nasıl birleştiriyor?
Bilim insanları, beynin hareket durdurma ve motivasyon süreçlerini nasıl entegre ettiğini anlamak için yenilikçi bir sistem geliştirdi. Pedunkülopontin çekirdek adı verilen beyin sapı bölgesinin optogenetik uyarımının, farelerde geçici hareket durması ve ilginç tercihi davranışları oluşturduğunu keşfettiler. Araştırmacılar, gerçek zamanlı hayvan takibi ve kapalı döngü optogenetik uyarımı birleştiren tamamen otomatik, düşük maliyetli bir sistem tasarladı. Bu sistem, farenin konumunu özerk şekilde tespit ediyor ve önceden tanımlı bölgeye girdiğinde optik uyarım başlatıyor. Çalışma, motor kontrol ve duygusal düzenleme arasındaki karmaşık ilişkiyi daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor.
Yapay Zeka ile Sürekli Zamanlı Kontrol Sistemleri: Veri Tabanlı Yeni Yaklaşım
Araştırmacılar, sürekli zamanlı kontrol sistemlerinin optimizasyonu için veri tabanlı yeni bir yaklaşım geliştirdiler. Linear Quadratic Regulator (LQR) problemi olarak bilinen bu alanda, kapalı döngü ve takviyeli öğrenme parametrizasyonlarını kullanan iki farklı yöntem önerildi. Bu çalışma, robotik, otonom araçlar ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda kritik önem taşıyan kontrol sistemlerinin daha etkili şekilde tasarlanmasına olanak sağlıyor. Özellikle sürekli zamanlı sistemler için geliştirilen bu yaklaşımlar, geleneksel yöntemlere göre daha esnek ve uyarlanabilir çözümler sunuyor.
Yeni Holonomi Tekniği ile Ferroelektrik Malzemelerde Gerilim Uyumsuzluğu Tespit Edildi
Araştırmacılar, ferroelektrik SrTiO₃ malzemesinde gerilim kaynaklı değişimleri analiz etmek için holonomi tabanlı yeni bir geometrik tanı yöntemi geliştirdi. Bu yöntem, malzemenin iki kırılımlı özelliklerinden yararlanarak yerel gradyan ölçümlerinin yakalayamadığı global uyumsuzlukları tespit edebiliyor. Teknik, kapalı döngüler boyunca biriken dönme artıklarından holonomi açısı hesaplayarak malzemedeki yönelim uyumsuzluklarını küresel ölçekte değerlendiriyor. Soğutma sürecinde elektro-mekanik tepkinin yeniden düzenlenmesi gözlemlendi ve ferroelektrik geçiş öncesi gerilim kaynaklı homojen olmayan yapılar ile geçiş sonrası ek düzenlenme tespit edildi.
Oyun Teorisi İle Makine Öğrenmesinde Yeni Çözüm: İzlenemeyen Görevler Artık Sorun Değil
Araştırmacılar, tekrarlayan öğrenme kontrolü (ILC) sistemlerinde mükemmel takip edilemeyen görevler için yeni bir çözüm geliştirdi. Geleneksel ILC sistemleri, istenen rotayı tam olarak takip edebileceği varsayımına dayanır, ancak pratikte bu her zaman mümkün değildir. Yeni yaklaşım, oyun teorisinin kooperatif oyun perspektifini kullanarak, referans girdiyi ve ILC besleme girdiyi birlikte güncelleyen uçtan uca bir tasarım sunuyor. Bu iki oyunculu sistem yaklaşımı, geleneksel tek oyunculu norm optimal ILC yönteminden daha düşük maliyet sağlayabiliyor. Araştırma, kapalı döngü sistemlerde tekrarlamalı ama izlenemeyen görevler için pratik bir çözüm getiriyor.
Otonom sürüş verilerinden 3D simülasyon dünyaları yaratma teknolojisi
Araştırmacılar, otonom araçların gerçek sürüş kayıtlarından tamamlanmış 3D nesneler çıkarabilen Asset Harvester adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu teknoloji, seyrek görüntülerden hareketle tam bir 3D nesne oluşturabiliyor ve otonom araç simülasyonlarını daha gerçekçi hale getiriyor. Sistem, heterojen sensör verilerini işleyerek büyük ölçekli nesne eğitimi gerçekleştiriyor ve çok görüşlü üretim ile 3D Gaussian tekniklerini birleştiriyor. Bu gelişme, otonom araçların test edilmesi ve eğitilmesi için gereken kapalı döngü simülasyonların kalitesini artırarak, gerçek dünyaya çıkmadan önce daha güvenli doğrulama imkanı sunuyor.
Yatırım Portföylerinde Zaman Tutarsızlığının Çözümü için Yeni Matematiksel Model
Araştırmacılar, yatırım portföy yönetiminde karşılaşılan zaman tutarsızlığı sorununa matematiksel bir çözüm geliştirdi. Monoton ortalama-varyans tercihleri adı verilen yeni bir yaklaşımla, yatırımcıların farklı zamanlarda aldığı kararların birbirleriyle çelişmesi problemi ele alındı. Nash denge teorisi kullanılarak geliştirilen model, hem açık döngü hem de kapalı döngü kontrol sistemlerini içeriyor. Çalışma, karmaşık stokastik diferansiyel denklemler ve Hamilton-Jacobi-Bellman denklem sistemleri çözerek yarı-kapalı form çözümler sunuyor. Bulgular, bu yeni yaklaşımın geleneksel yöntemlere göre daha yüksek yatırım miktarları önerdiğini gösteriyor.
Robot sürülerinde güvenlik: Seyrek dizilimin yoğun gruptan neden daha güvenli olduğu
MIT araştırmacıları, robot sürülerinin güvenli kontrolü için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Fokker-Planck denklemini kullanan bu sistem, robotların uzaysal yoğunluğunu kontrol ederek güvenliği artırıyor. Araştırma, seyrek dizilimli robot gruplarının yoğun gruplardan çok daha güvenli olduğunu matematiksel olarak kanıtlıyor. Geleneksel açık döngü sistemlerinin aksine kapalı döngü çalışan bu yöntem, Voronoi tabanlı varyantı sayesinde dağıtık kullanımlara da olanak sağlıyor. Gerçek dünya testlerinde lokalizasyon ve hareket gürültülerine karşı dayanıklılık gösteren sistem, sürü robotik alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.
ArrayTac: Dokunma Duyusunu Dijital Dünyaya Getiren Devrimci Platform
Araştırmacılar, insan dokunma duyusunun üç temel bileşenini - şekil, sertlik ve sürtünmeyi - aynı anda simüle edebilen ArrayTac adlı yeni bir dokunsal görüntüleme sistemi geliştirdi. 4x4 piezoelektrik aktüatör dizisine sahip bu kapalı döngü sistem, 5 mm'ye kadar hareket mesafesi ve 500 Hz'in üzerinde yenileme hızı sunuyor. Sistem, RGB görüntülerden dokunsal geri bildirim üretebiliyor ve uzaktan tıbbi muayene için kullanılabiliyor. Deneyler sırasında katılımcılar, hiç eğitim almadan sadece dokunma yoluyla üç boyutlu şekilleri tanıyıp farklı sertlik seviyelerini ayırt edebildiler. 1000 km mesafeden yapılan uzaktan meme kanseri fantom muayenesinde 11 katılımcının tamamı başarılı sonuçlar elde etti.