Views
1 year ago

OCAK - MART 2017 SAYI 75

YpB6sb

tazi.io ürününün

tazi.io ürününün çözdüğü yapay öğrenme probleminin odağına bu iş hedeflerini koyuyoruz. Yapay öğrenme sistemleri kendilerine gelen veriden öğrenirler. Fakat, öğrenmenin iş hedeflerine hizmet edebilmesi için, hem sisteme gelen özelliklerin ve örneklerin ne olduğu, hem de yapay öğrenme sisteminin neyi optimize ettiği çok önemli. Ürünümüzün demo, entegrasyon, PoC, pilot ve kurulum sürecini 2-8 hafta arasında gerçekleştirebiliyoruz. Bütün bu süreçler sırasında müşterimiz ile iletişim halinde olduğumuz için, ürünümüze gelen verinin iş problemini çözmede kullanılabilir olması ve çözümün ihtiyacı en iyi şekilde karşılıyor olmasını sağlıyoruz. Ürünlerimizdeki çevrimiçi öznitelik seçimi yöntemleri sayesinde öğrenmek için faydalı olabilecek bütün öznitelikleri her an otomatik olarak değerlendiriyor ve sadece problem çözümüne faydalı olabilecek olan özellikleri modellerin oluşturulmasında kullanıyoruz. Toplam veri miktarı çok fazla olsa bile, veriyi oluşturan sistemler devamlı değiştiği için öğrenmede işe yarayacak veri sayısı aslında sanıldığından daha az olabiliyor. tazi.io modelleri, hem gerekli öznitelikleri kullanmayı sağlayan, hem de sadece eğitim verisini ezberlemeyi (overfitting) engelleyen mekanizmalar sayesinde, başka sistemlere göre daha iyi performans gösteriyor. İnsana hesap verebilen ve insandan da öğrenebilen yapay öğrenme modelleri: tazi.io'nun yapay öğrenme modelleri, sadece aldığı kararların ne olduğunu değil, bu kararın sebebini de kullanıcıya ya da bağlandığı sisteme gönderiyor. Sebeplere bakarak, hem iş sistemlerinin alacakları aksiyonlar daha detaylı olarak tanımlanabiliyor, hem de tazi.io'nun neden karar verdiği kullanıcılar tarafından incelenip aksiyonlar daha kolaylıkla onaylayabiliyor. Özellikle verinin değiştiği ya da belirli bir alt alanda az olduğu durumlarda, tazi. io veri yanında insandan da öğrenebiliyor. Böylece çok fazla miktarda veri toplanmasını beklemeden başka sistemlere göre daha hızlı sonuçlar üretebiliyor. Sürekli olarak öğrenme: tazi.io ürünlerinde kullanılan yapay öğrenme modelleri, sürekli öğrenen ve ölçeklenebilir algoritmalar kullanılarak geliştirildi. Böylece, veri değiştiği anda, tazi.io modelleri de öğreniyor, dolayısıyla önemli olaylar olduktan sonra değil, olurken gerekli aksiyonlar alınabiliyor. Örneğin, birçok değişen sistemden oluşan telefon ya da elektrik şebekesi, insan sosyal ağları gibi sistemlerde, yeni oluşan hatalar, anormal ya da beklenmedik durumlar, değişen müşteri ihtiyaçları, anında belirlenebiliyor. İnsanlar öğrenirken de aslında buna benzer prensiplerle, sürekli, hedef odaklı ve kararlarının sebeplerini açıklayarak öğreniyorlar. Öte yandan, iletişim, ulaşım, haberleşme, sosyal medya, eğitim, oyun gibi sektörlerde, üretilen verinin hızı, çeşitliliği ve değişkenliği her geçen gün artıyor. Bu sistemlerin devamlı olarak operasyonel durumda kalması için sadece insan operatörler, kural tabanlı sistemler ya da ancak veri toplandıktan sonra öğrenen yapay öğrenme sistemleri yetersiz kalıyor. Özellikle insan operatörlerin nihai kararı aldığı sistemlerde, karar destek sistemlerinin hem hızlı ve doğru öğrenmeleri, hem de kararların nedenini açıklamaları gerekiyor ki operatörlerin işleri kolaylaşsın. tazi. io’nun bu tür sistemlerde operatörlerin önüne çıkan yanlış pozitifleri ve sıradan problemler üzerinde harcayacağı zamanı azaltması sayesinde, işlenebilen veri miktarı artıyor ve yanlışlar azalıyor. Böylelikle insan operatörler daha karmaşık ve yeni problemlerin çözümü ile meşgul olacak zamanı bulabiliyor. tazi.io’yu İTÜ ARI Teknokent'te kurduk. Dünyanın en güzel şehirlerinden biri olan İstanbul’da ve İTÜ Maslak kampüsünde çalışıyor olmak, hem biz hem de çalışanlarımız için çok keyifli. İşbirliği yapabileceğimiz birçok büyük-küçük şirketin varlığı, İTÜ’nün donanımlı akademisyen ve yetişmiş insan kaynağı yanında İTÜ NOVA, Çekirdek, GINOVA gibi kurumlar da, İTÜ ARI Teknokent’te iyi bir inovasyon ekosistemi oluşmasını sağlıyor. Prof. Dr. Zehra Çataltepe / Dr. Tanju Çataltepe 1 tazi hunt TUBITAK TEYDEB tarafından desteklenen bir proje kapsamında üretilmiştir. itü vakfı dergisi 45

İNSANLAŞAN MAKİNALAR - YAPAY ZEKÂ ACROME Robotik ve Mekatronik Sistemleri'nden Çok Amaçlı Endüstriyel Robot Acrome, Endüstri 4.0 devrimi yolunda uyguladığı robotik çözümlerle yapay zekâ ile kendi kendine işleyen üretim tesisi hedeflerini bir adım ileriye taşıyor... ACROME Robot ACROME Robot ile ülkemiz endüstrisinde kaynak ve boya yapabilen, taşıma ve montaj amaçlı kullanılabilen, konveyörler arası yük taşıyabilen, paketleme yapabilen tasarımı ve üretimi tamamen Acrome tarafından yapılacak olan; sektörün endüstriyel robotlardan beklentisi göz nünde bulundurulduğunda, talepleri karşılayabilecek geniş kapsamlı bir çözüm ortaya koyabilen çok amaçlı bir robot elde etmek amaçlanmaktadır. Endüstriyel robotlar; imalat, otomoiv, gıda, ilaç gibi birçok sanayi sektöründe ve yüksek düzeyde otomasyon uygulamalarında çok kritik bir role sahiptir. Bu robotların endüstri için taşıdıkları öneme rağmen hala endüstriyel robotların kullanımını engelleyen ve zorlaştıran engeller varlığını sürdürmektedir. Önemli engellerin başında endüstriyel robotların yüksek maliyetli otomasyon araçları olması gelir. Bir diğer engel ise kullanıcı arayüzlerinin kullanıcı dostu tasarlanmamasından dolayı robotların programlanmaya yönelik ACROME, endüstriyel ve akademik alanda kullanılmak üzere robotik ve mekatronik sistemler geliştiren ve aynı zamanda kontrol mühendisliği çözümleri sunan 2013 yılında kurulmuş girişimci bir firmadır. ACROME ismi firmanın dört odak noktası olan Otomasyon, Kontrol, Robotik ve Mekatronik kelimelerinin baş harflerinden oluşmaktadır. ACROME bu alandaki faaliyetleri ile birçok firma ile çözüm ortağıdır. Düşük maliyeti, sezgiselliği ve kullanıcı dostu yazılımı sayesinde 6 eksenli robot kol platformu ACROME ROBOT, geleneksel teknik destek ihtiyacının oldukça uzun zaman ve bütçe kayıplarına neden olmasıdır. Bu doğrultuda Acrome, NI LabVIEW ile çalışan, düşük maliyetli, sezgisel, program kolaylığına sahip ve açık kaynak kodlu endüstriyel robotlar geliştirmektedir. Endüstriyel robotların nitelikli insan gücünün yerini almalarına ya da insanlar ile koordineli çalışabilmelerine olanak sağlayarak, yüksek hassasiyetleri ve aralıksız çalışabilmeleri gibi avantajları sayesinde, Acrome tarafından geliştirilecek olan robot sistemleri büyük bir pazar payına sahip olacaktır. ACROME myCONTROL ACROME kontrol, mekatronik ve robotik konularının uygulamalarına yönelik lisans, yüksek lisans ve doktora düzeyinde öğrenciler için myCONTROL adı altında kontrol deney düzenekleri üretmektedir. Şu anda ACROME tarafından aktif olarak üretilen ve üniversitelerde kullanılan 5 farklı deney düzeneği bulunmaktadır. Bunlar Top Dengeleyen Mekanizma, Top ve Çubuk Düzeneği, Delta Robot, Tek Serbestlik Dereceli Helikopter ve endüstriyel robotlara göre daha yüksek bir güvenlik sunmakta ve robot kol teknolojisinin endüstride kullanımını kolaylaştırmaktadır. Akademik alanda ise eğitim ve araştırmaya yönelik olarak ACROMEmy- CONTROL deney düzeneklerini geliştirmekte ve üretmektedir. Ayrıca, ACROME PROJECT adı altında veri toplama ve test sistemleri, görüntü işleme ve gömülü sistem kontrolü alanlarında endüstriyel projeler geliştirmektedir. ACROME, enstrümantasyon çözümleri ve veri toplama alanında dünya lideri olan National Instruments firmasının Silver Alliance Partneri’dir. Stewart Platform'dur. Bu deney düzenekleri teorik bilgilerin pratiğe dönüşmesi açısından akademik çalışma yapmak isteyenler için oldukça faydalıdır. ACROME ekibi tarafından yerli olarak üretilen bu deney düzenekleri,Türkiye’deki birçok üniversitenin yanısıra dünyada da çeşitli üniversitelerde öğrenciler ve akademisyenler tarafından aktif olarak kullanılmaktadır. ACROME Project ACROME açık kaynak kodlu yazılım desteği ile kişi veya şirketlere özel endüstriyel çözümler üretmektedir. Arçelik, Vestel, General Electric, THY Teknik ve Autoliv gibi şirketlere robotik ve mekatronik çözümler üreten ACROME, daha az maliyetle daha fazla iş yapılmasını sağlayarak üretim verimliliğini arttırmaktadır. Robotik ve mekatronik teknolojilerini endüstriyel proseslere entegre etmeye yönelik projelerden bazıları: • Panel Piksel Hataları Görsel Kontrol Sistemi, üretim hattındaki panellerin hatalı piksel bölgelerinin ve istenmeyen materyallerin tespiti için LabVIEW ortamında tasarlanan ölü piksel görsel kontrol sistemi, Arçelik ile AC- ROME iş birliğinde geliştirilmiştir. • THY Test Konsol; taşınabilir veri toplama ve kontrol sistemidir. Bu sistem yüksek hız ve gerilim, pozisyon, yük, basınç ve debileri görüntüleyip kaydeden veri toplama kanallarına sahiptir. ACROME, sanayi ve akademinin gelecek nesil için robotik ve mekatronik altyapısını geliştirmek amacıyla mekatronik sistemler ve bu sistemleri geliştirenler arasında bir köprü oluşturmaktadır. Geleceğin teknolojisini günümüz endüstrisine uygulayarak üretim verimliliğini maksimize etmektedir. Endüstri 4.0 devrimi yolunda, uyguladığı robotik çözümlerle yapay zekâ ile kendi kendine işleyen üretim tesisleri hedefini bir adım ileriye taşımaktadır. Robotik ve mekatronik konularının temeli olan kontrol algoritmalarını öğretmeye yönelik deney düzenekleriyle öğrencilerin teoriyi pratiğe çevirmesine yardımcı olmaktadır. Başar Şahinbeyoğlu 46 itü vakfı dergisi

MEDYATABLET 2017 MART
MEDYATABLET 2017 OCAK
OCAK 2017