So what does it mean for a machine to be athletic? We will demonstrate the concept of machine athleticism and the research to achieve it with the help of these flying machines called quadrocopters, or quads, for short.
Bir makinenin atletik olması ne manaya gelir? Makine atletizmi kavramını ve bunu geliştirmek için yapılan araştırmayı kuadrokopter veya kısaca kuad denen bu uçan makineler yardımıyla göstereceğiz.
Quads have been around for a long time. They're so popular these days because they're mechanically simple. By controlling the speeds of these four propellers, these machines can roll, pitch, yaw, and accelerate along their common orientation. On board are also a battery, a computer, various sensors and wireless radios.
Kuadlar bayadır piyasada var. Bu aralar bu kadar meşhur olmalarının sebebi mekanik olarak basit olmaları. Buradaki dört pervanenin hızlarının kontrol edilmesiyle bu makineler takla atabiliyor, bir yana meyledebiliyor, yalpa yapabiliyor ve ortak bir hedefe doğru hız yapabiliyor. Buna ilaveten bir pil, bir bilgisayar, çeşitli sensörler ve kablosuz telsizler var.
Quads are extremely agile, but this agility comes at a cost. They are inherently unstable, and they need some form of automatic feedback control in order to be able to fly.
Kuadlar aşırı çevik. Ancak bu çevikliğin de bir bedeli var. Kuadlar doğal olarak dengesiz ve uçabilmek için otomatik geribildirim kontrolüne ihtiyaçları var.
So, how did it just do that? Cameras on the ceiling and a laptop serve as an indoor global positioning system. It's used to locate objects in the space that have these reflective markers on them. This data is then sent to another laptop that is running estimation and control algorithms, which in turn sends commands to the quad, which is also running estimation and control algorithms. The bulk of our research is algorithms. It's the magic that brings these machines to life.
Şimdi, bunu nasıl oldu da becerdi? Tavandaki kameralar ve bir dizüstü bilgisayar kapalı küresel konumlama sistemi olarak iş görüyor. Üzerinde bu yansıtıcı aygıtın bulunduğu nesneleri boşlukta tespit etmek için kullanılır. Bu bilgi sonra tahmin ve kontrol algoritmaları çalıştıran bir başka dizüstü bilgisayara gönderilir. Bu bilgisayar da tahmin ve kontrol algoritmaları çalıştıran kuada talimatlar gönderir. Bizim araştırmamızın olayı algoritmalar. Bu makinelere hayat katan sihir algoritmalar.
So how does one design the algorithms that create a machine athlete? We use something broadly called model-based design. We first capture the physics with a mathematical model of how the machines behave. We then use a branch of mathematics called control theory to analyze these models and also to synthesize algorithms for controlling them. For example, that's how we can make the quad hover. We first captured the dynamics with a set of differential equations. We then manipulate these equations with the help of control theory to create algorithms that stabilize the quad.
Peki makineyi atletik kılan algoritmalar nasıl tasarlanır? Genel olarak model tabanlı tasarım diye tabir olunan bir sistem kullanıyoruz. İlk önce fiziğe makinelerin davranış şekilleriyle alakalı matematiksel bir modelle bakıyoruz. Sonra bu modelleri tahlil etmek ve algoritmaları da birleştirebilmek için kontrol teorisi denen matematiğin bir alanını kullanıyoruz. Mesela; kuadı bu şekilde sallayabilirsiniz. Evvela bir takım diferansiyel denklemlerle devinimi elde ettik. Sonra kuadı sabitleyen algoritmaları oluşturmak için kontrol teorisi yardımıyla bu denklemlerin üzerinde oynuyoruz.
Let me demonstrate the strength of this approach. Suppose that we want this quad to not only hover but to also balance this pole. With a little bit of practice, it's pretty straightforward for a human being to do this, although we do have the advantage of having two feet on the ground and the use of our very versatile hands. It becomes a little bit more difficult when I only have one foot on the ground and when I don't use my hands. Notice how this pole has a reflective marker on top, which means that it can be located in the space.
Bu yaklaşımın gücünü göstereyim. Farz edelim bu kuadın hem sallanmasını hem de bu çubuğu dengelemesini istiyoruz. Birazcık alıştırmadan sonra bunu yapabilmek bir insan için çok kolay. Ancak yere basan iki ayak ve iyi iş gören iki elimizi kullanma avantajımız var. Yere basan sadece bir ayağım olduğunda ve ellerimi kullanmadığım zaman daha da zorlaşır. Bakın bu çubuğun üzerinde yansıtıcı aygıt var. Bu da boşlukta konumunun saptanabileceği anlamına geliyor.
(Audience) Oh!
(Alkışlar)
(Applause)
(Applause ends)
Bu kuadın, çubuğu dengede tutmak için ince ayarlar yaptığını
You can notice that this quad is making fine adjustments to keep the pole balanced. How did we design the algorithms to do this? We added the mathematical model of the pole to that of the quad. Once we have a model of the combined quad-pole system, we can use control theory to create algorithms for controlling it. Here, you see that it's stable, and even if I give it little nudges, it goes back -- to the nice, balanced position.
farkedebiliyorsunuz. Bunu gerçekleştirecek algoritmaları nasıl tasarladık? Çubuğun matematiksel modelini kuadınkine ekledik. Kuad-çubuk sisteminin ortak modelini elde ettiğimizde bunu kontrol edecek algoritmaları oluşturmak için kontrol teorisini kullanabiliyoruz. İşte, sabit olduğunu görüyorsunuz. Hafif sürüklesem dahi tekrardan düzgün ve dengeli bir hal alıyor.
We can also augment the model to include where we want the quad to be in space. Using this pointer, made out of reflective markers, I can point to where I want the quad to be in space a fixed distance away from me.
Modele kuadın boşlukta nerede duracağının bilgisini de ekleyebiliriz. Yansıtıcı aygıtlar bulunduran bu çubuğu kullanarak kuada, benden belirli bir uzaklıkta olacak şekilde boşlukta durmasını istediğim yeri gösterebilirim.
(Laughter)
The key to these acrobatic maneuvers is algorithms, designed with the help of mathematical models and control theory.
Bu akrobatik manevraların anahtarı matematiksel teorilerle ve kontrol teorisinin yardımıyla tasarlanan algoritmalardır.
Let's tell the quad to come back here and let the pole drop, and I will next demonstrate the importance of understanding physical models and the workings of the physical world. Notice how the quad lost altitude when I put this glass of water on it. Unlike the balancing pole, I did not include the mathematical model of the glass in the system. In fact, the system doesn't even know that the glass is there. Like before, I could use the pointer to tell the quad where I want it to be in space.
Kuada buraya geri gelmesini söyleyelim ve çubuğun düşmesini sağlayalım. Şimdi fiziksel modelleri ve fiziksel dünyanın nasıl cereyan ettiğini anlamanın önemini göstereceğim. Bir bardak suyu üzerine koyduğumda kuadın nasıl da irtifa kaybettiğine bir bakın. Dengelediği çubuğun aksine bardağın matematik modelini sisteme dahil etmedim. Aslında sistem bir bardak suyun orada olduğunu bile bilmiyor. Daha önce olduğu gibi boşlukta olmasını istediğim yeri kuada bildirmek için bu çubuğu kullanabilirim.
(Applause)
(Alkış)
(Applause ends)
Okay, you should be asking yourself, why doesn't the water fall out of the glass? Two facts. The first is that gravity acts on all objects in the same way. The second is that the propellers are all pointing in the same direction of the glass, pointing up. You put these two things together, the net result is that all side forces on the glass are small and are mainly dominated by aerodynamic effects, which at these speeds are negligible. And that's why you don't need to model the glass. It naturally doesn't spill, no matter what the quad does.
Pekala, bardaktan niye su dökülmüyor diye kendinize soruyor olmalısınız. İki gerçek var: İlki, yer çekimi bütün nesnelere aynı şekilde tesir eder. İkincisi ise, pervanelerin hepsi bardağı aynı yöne itiyor, yani düzlüyor. Bu iki gerçeği bir araya getirdiğinizde ortaya çıkan netice itibariyle bardağa tesir eden yan kuvvetler küçük olduğundan temel olarak aerodinamik tesirler galip geliyor. Bu da hızlar ihmal edilebilir düzeyde bulunduğundan oluyor. Neticede bardağın modelini çıkarmaya ihtiyaç kalmıyor. Doğal olarak kuad ne yaparsa yapsın suyu dökmüyor.
(Audience) Oh!
(Applause)
(Alkış)
(Applause ends)
The lesson here is that some high-performance tasks are easier than others, and that understanding the physics of the problem tells you which ones are easy and which ones are hard. In this instance, carrying a glass of water is easy. Balancing a pole is hard.
Buradan çıkardığımız ders: Yüksek performans gerektiren bazı vazifeler diğerlerinden daha kolaydır ve meselenin fiziğini anlamak size hangi vazifenin kolay hangisinin zor olduğunu söyler. Bu durumda, bir bardak su taşımak kolaydır. Bir çubuğu dengelemek ise zor.
We've all heard stories of athletes performing feats while physically injured. Can a machine also perform with extreme physical damage? Conventional wisdom says that you need at least four fixed motor propeller pairs in order to fly, because there are four degrees of freedom to control: roll, pitch, yaw and acceleration. Hexacopters and octocopters, with six and eight propellers, can provide redundancy, but quadrocopters are much more popular because they have the minimum number of fixed motor propeller pairs: four. Or do they?
Fiziken yaralı haldeyken marifetlerini sergileyen atletlerin hikayelerini hep duyuyoruz Fiziksel olarak aşırı hasarlı bulunan bir makine de aynını yapabilir mi? Yaygın inanışa göre uçabilmek için en az dört sabit motorlu pervaneye ihtiyaç var. Çünkü kontrol edilmesi gereken dört serbestlik derecesi var. Bunlar: dönme, eğim, yalpalama ve hızlanma. Altı ve sekiz pervanesi olan hekzakopter ve oktokopterler yedekleme sağlayabilir. Ama kuadrokopterler en az sayıda, yani dört adet sabit motorlu pervane çiftine sahip olduklarından çok daha meşhurdurlar. Ya da gerçekten de öyle mi?
(Audience) Oh!
(Laughter)
If we analyze the mathematical model of this machine with only two working propellers, we discover that there's an unconventional way to fly it. We relinquish control of yaw, but roll, pitch and acceleration can still be controlled with algorithms that exploit this new configuration. Mathematical models tell us exactly when and why this is possible. In this instance, this knowledge allows us to design novel machine architectures or to design clever algorithms that gracefully handle damage, just like human athletes do, instead of building machines with redundancy.
Çalışan sadece iki pervanesi olduğunda bu makinanın matematik modelini tahlil edersek, bunu uçurmanın pek de bilinmeyen bir yolu olduğunu keşfederiz. Yalpalama kontrolünden feragat ettik. Ama dönme, eğim ve hızlanma bu yeni yapılanmayı sömüren algoritmalarla hala kontrol edilebiliyor. Matematiksel modeller bunun tam olarak ne zaman ve neden mümkün olduğunu bize söylüyor. Bu durumda, bu bilgi yeni makine mimarileri tasarlamamıza veya hasarı iyi bir şekilde telafi edebilecek akıllı algoritmalar tasarlamamıza imkan tanıyor. Aynen insan atletlerin yaptığı gibi. Yedekleme yapan makineler yapmaktan iyidir.
We can't help but hold our breath when we watch a diver somersaulting into the water, or when a vaulter is twisting in the air, the ground fast approaching. Will the diver be able to pull off a rip entry? Will the vaulter stick the landing? Suppose we want this quad here to perform a triple flip and finish off at the exact same spot that it started. This maneuver is going to happen so quickly that we can't use position feedback to correct the motion during execution. There simply isn't enough time. Instead, what the quad can do is perform the maneuver blindly, observe how it finishes the maneuver, and then use that information to modify its behavior so that the next flip is better. Similar to the diver and the vaulter, it is only through repeated practice that the maneuver can be learned and executed to the highest standard.
Bir dalgıcı suya dalarken veya uzun atlama yapan birini havada uçarken ve yere değmek üzereyken izlediğimizde nefeslerimizi tutmaktan kendimizi alıkoyamayız. Dalgıç iyi bir dalış yapabilecek mi? Ya uzun atlama yapan kişi nasıl bir düşüş gerçekleştirecek? Farzedelim bu kuadın burada üçlü takla atmasını ve tam da başladığı noktada bitirmesini istiyoruz. Bu manevra o kadar hızlı gerçekleşecektir ki bu esnada hareketi düzeltmek için konumlandırma geri bildirimini kullanamayız. Kısaca, bunun için yeterince vakit yok. Ama kuadın yaptığı bu manevrayı kabaca yapmak, manevrayı nasıl bitirdiğini gözlemlemek ve bir sonraki taklanın daha iyi olması için bu gözlemi kullanmak. Uzun atlamacı ve dalgıç gibi sadece sürekli tekrarla manevra öğrenilip en yüksek standartlarda tatbik edilebilir.
(Laughter)
(Applause)
(Alkış)
Striking a moving ball is a necessary skill in many sports. How do we make a machine do what an athlete does seemingly without effort?
Hareket eden bir topa vurmak bir çok spor için lüzumlu bir kabiliyettir. Atletin yaptığının aynısını görünürde hiç gayret sarfetmeden bir makineye nasıl yaptırabiliriz?
(Laughter)
(Applause)
(Alkış)
(Applause ends)
This quad has a racket strapped onto its head with a sweet spot roughly the size of an apple, so not too large. The following calculations are made every 20 milliseconds, or 50 times per second. We first figure out where the ball is going. We then next calculate how the quad should hit the ball so that it flies to where it was thrown from. Third, a trajectory is planned that carries the quad from its current state to the impact point with the ball. Fourth, we only execute 20 milliseconds' worth of that strategy. Twenty milliseconds later, the whole process is repeated until the quad strikes the ball.
Bu kuadın üstüne bağlı bir raket var. Raketin de üzerinde çok da büyük olmayan, elma büyüklüğünde bir odak noktası var. Sonraki hesaplamalar her 20 milisaniyede gerçekleşiyor. Yani saniyede 50 defa. Önce topun nereye gittiğini tespit ediyoruz. Sonraki aşamada kuad topa nasıl vurursa top geldiği yere döner onu hesaplıyoruz. Üçüncü aşamada, kuadı bulunduğu yerden topa temas ettiği noktaya taşıyan güzergah hesaplanır. Dördüncü olarak ise bu stratejinin sadece 20 milisaniye değerindeki kısmını tatbik ediyoruz. 20 milisaniye sonra ise tüm süreç kuad topa vurana kadar devam ediyor.
(Applause)
(Alkış)
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own, they can do it collectively. These three quads are cooperatively carrying a sky net.
Makineler dinamik manevraları sadece tek başlarına değil, toplu olarak da yapabilirler. Bu üç kuad birlikte bir ağ taşıyorlar.
(Applause)
(Alkış)
(Applause ends)
They perform an extremely dynamic and collective maneuver to launch the ball back to me. Notice that, at full extension, these quads are vertical.
Topu bana geri fırlatmak için aşırı dinamik ve toplu bir manevra sergiliyorlar. Ağ tam gerildiğinde bu kuadların dikey vaziyette olduğunu görün.
(Applause)
(Alkış)
In fact, when fully extended, this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels at the end of their launch.
Aslında ağ tam gerildiğinde kabaca bangi jumping yapan birinin fırlatma sonunda hissettiğinin beş katı kadar.
The algorithms to do this are very similar to what the single quad used to hit the ball back to me. Mathematical models are used to continuously re-plan a cooperative strategy 50 times per second.
Bunu yapmak için kullanılan algoritmalar tek bir kuadın topu bana geri atmak için kullandığı algoritmalara çok benzer. Matematik modeller ortak bir stratejiyi saniyede 50 defa devamlı tekrar planlamak için kullanılır.
Everything we have seen so far has been about the machines and their capabilities. What happens when we couple this machine athleticism with that of a human being? What I have in front of me is a commercial gesture sensor mainly used in gaming. It can recognize what my various body parts are doing in real time. Similar to the pointer that I used earlier, we can use this as inputs to the system. We now have a natural way of interacting with the raw athleticism of these quads with my gestures.
Şu ana kadar gördüğümüz her şey makineler ve kabiliyetleri ile alakalı. Makinelerin atletizmini insanlarınkiyle eşleştirsek ne olur? Şu an önümde genel olarak oyun sektöründe kullanılan bir hareket sensörü var. Gerçek zamanlı olarak vücudumun çeşitli kısımlarının ne yaptığını algılayabilir. Daha önce kullandığım işaretçiye benzer bir şekilde bunu sistemde bir girdi olarak kullanabiliriz. Şimdi daha doğal bir yolla bu kuadların ham atletizmiyle hareketlerim arasında bir etkileşim kurabiliriz.
(Applause)
(Alkış)
Interaction doesn't have to be virtual. It can be physical. Take this quad, for example. It's trying to stay at a fixed point in space. If I try to move it out of the way, it fights me, and moves back to where it wants to be. We can change this behavior, however. We can use mathematical models to estimate the force that I'm applying to the quad. Once we know this force, we can also change the laws of physics, as far as the quad is concerned, of course. Here, the quad is behaving as if it were in a viscous fluid.
Etkileşimin illa ki sanal olmasına gerek yok. Fiziksel de olabilir. Mesela, bu kuad boşlukta belirli bir noktada kalmak istiyor. Eğer onu ordan çekmeye çalışırsam mukavemet eder ve olmak istediği yere geri döner. Ancak bu davranışı değiştirebiliriz. Kuada uyguladığım kuvveti tahmin etmek için matematik modelleri kullanabiliyoruz. Bu kuvveti bildiğimizde kuad söz konusu olduğunda fiziğin kurallarını bile değiştirebiliriz. Burada kuad akmayan sıvı içindeymiş gibi
We now have an intimate way of interacting with a machine. I will use this new capability to position this camera-carrying quad to the appropriate location for filming the remainder of this demonstration.
hareket ediyor. Şimdi daha yakın bir şekilde bir makineyle etkileşim kuruyoruz. Bu yeni özelliği, kamera taşıyan bu kuadı gösterinin geri kalanını videoya almak üzere uygun bir yere yerleştirmek için kullanacağım.
So we can physically interact with these quads and we can change the laws of physics. Let's have a little bit of fun with this. For what you will see next, these quads will initially behave as if they were on Pluto. As time goes on, gravity will be increased until we're all back on planet Earth, but I assure you we won't get there. Okay, here goes.
Yani bu kuadlarla fiziksel olarak etkileşim kurup fizik yasalarını değiştirebiliyoruz. Bununla biraz eğlenelim. Şimdiki gösterimizde, bu kuadlar başlangıçta Plüton'daymış gibi davranacaklar. Zaman ilerledikçe yer çekimi artacak, ta ki tamamen dünyada oluncaya kadar. Ancak sizi temin ederim oraya kadar varamayacağız. Tamam, işte başlıyor.
(Laughter)
(Kahkaha)
(Laughter)
(Kahkaha)
(Applause)
(Alkış)
Whew! You're all thinking now, these guys are having way too much fun, and you're probably also asking yourself, why exactly are they building machine athletes? Some conjecture that the role of play in the animal kingdom is to hone skills and develop capabilities. Others think that it has more of a social role, that it's used to bind the group. Similarly, we use the analogy of sports and athleticism to create new algorithms for machines to push them to their limits. What impact will the speed of machines have on our way of life? Like all our past creations and innovations, they may be used to improve the human condition or they may be misused and abused. This is not a technical choice we are faced with; it's a social one. Let's make the right choice, the choice that brings out the best in the future of machines, just like athleticism in sports can bring out the best in us.
uhh! Şu an hepiniz bu adamlar ne de eğleniyor diye düşünüyorsunuz ve muhtemelen kendi kendinize bunlar neden makine atletler üretiyor diye soruyorsunuz. Bazılarınız hayvanlar aleminde oyunun rolü yetenek ve kabiliyetleri keskinleştirmektir diye bir çıkarım yapar. Diğer bazılarınız bunun grubu birbirine bağlamak için kullanılan sosyal bir rolü olduğunu düşünür. Benzer şekilde, spor ve atletizm arasındaki yakınlığı makinelerin sınırlarını zorlayacak algoritmalar üretmek için kullanıyoruz. Makinelerin hızının yaşam tarzımız üzerinde nasıl bir etkisi olacak? Geçmişteki tüm icatlarımız ve yeniliklerimiz gibi insanların içinde bulunduğu vaziyeti geliştirmek için kullanılabilirler ya da kötüye kullanılıp suistimal edilebilirler. Karşı karşıya olduğumuz teknik bir seçim değil. Sosyal bir seçim. Doğru olanı seçelim. Spordaki atletizmin bizim içimizdeki en iyileri ortaya çıkardığı gibi, makinelerin geleceğindeki en iyiyi ortaya çıkartacak olanı seçelim.
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain. They're the current members of the Flying Machine Arena research team.
Yeşil perdenin ardındaki sihirbazları tanıtayım. Flying Machine Arena araştırma ekibinin halihazırdaki üyeleri.
(Applause)
(Alkış)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz. Look out for them. They're destined for great things.
Federico Augugliaro, Dario Brescianini , Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller ve Robin Ritz. Onlara iyi bakın. Çok iyi şeyler becerecekler.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)