Robots that fly ... and cooperate | Vijay Kumar

Vijay Kumar: İşbirliği yapan ve uçan robotlar

Çeviri: Sancak Gülgen Gözden geçirme: Aylin Femener

Good morning.

Günaydın.

I'm here today to talk about autonomous flying beach balls.

Bugün buraya kendi kendine çalışan

uçan plaj topları hakkında konuşmak için geldim.

(Laughter)

Hayır, bunun gibi çevik hava robotları hakkında.

No, agile aerial robots like this one.

I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these,

Bunları inşa ederken karşılaşılan zorluklar ve

bu teknolojiyi uygulamak için inanılmaz fırsatlar hakkında

and some of the terrific opportunities for applying this technology.

bir kaç şey söylemek istiyorum.

So these robots are related to unmanned aerial vehicles.

Bu yüzden bu robotlar

insansız uçan hava araçlarıdır.

Buna rağmen, bruada gördüğünüz araçlar büyük.

However, the vehicles you see here are big.

Binlerce kilogram ağırlığında ve

They weigh thousands of pounds, are not by any means agile.

hiç bir şekilde çevik değiller.

They're not even autonomous.

Kendi kendine çalışan bile değiller.

In fact, many of these vehicles are operated by flight crews

Gerçekte, bu araçların çoğu

birden fazla pilotu içeren

alıcıları kontrol eden ve görev koordinatörleri olan

that can include multiple pilots,

operators of sensors,

uçuş ekipleri tarafından

and mission coordinators.

çalıştırılmaktadır.

What we're interested in is developing robots like this --

Buna benzer robotları geliştirirken ilgimizi çeken şey

ve burada diğer iki resmi var --

and here are two other pictures --

raftan satın alabiliyor olunması.

of robots that you can buy off the shelf.

Bunlar dört pervaneli helikopterler

So these are helicopters with four rotors,

ve neredeyse bir metre büyüklüğünde

and they're roughly a meter or so in scale,

ve bir kilodan az.

and weigh several pounds.

Ve sensör ve işlemcilerle donanımı iyileştirdik,

And so we retrofit these with sensors and processors,

ve bu robotlar GPS bilgisi olmaksızın

and these robots can fly indoors.

iç mekanlarda uçabiliyorlar.

Without GPS.

Elimde tutmuş olduğum robot

The robot I'm holding in my hand

bir tanesidir,

is this one,

ve Alex ve Daniel isimli öğrenciler tarafından

and it's been created by two students,

yaratılmıştır.

Alex and Daniel.

Öyle ki, bunun ağırlığı

So this weighs a little more than a tenth of a pound.

60 gramdan biraz daha fazla.

It consumes about 15 watts of power.

Yaklaşık 15 watt enerji harcıyor.

Görüdüğünüz üzere,

And as you can see, it's about eight inches in diameter.

yaklaşık 20 cm çapındadır.

Bu robotların nasıl çalıştığı ile ilgili

So let me give you just a very quick tutorial

on how these robots work.

size kısa bir bilgilendirme yapmama izin verin.

Dört adet pervanesi var.

So it has four rotors.

If you spin these rotors at the same speed,

Bunları aynı hızda döndürürseniz,

the robot hovers.

robot havada duruyor.

If you increase the speed of each of these rotors,

Eğer pervanelerden her birinin hızını arttırırsanız,

robot uçuşa geçiyor ve yükseliyor.

then the robot flies up, it accelerates up.

Of course, if the robot were tilted,

Tabi robot eğimli ise,

yatay eksene yöneliyor,

inclined to the horizontal,

then it would accelerate in this direction.

daha sonra bu doğrultuda hızlanıyor.

So to get it to tilt,

Eğim kazandırmak için, iki yöntemden biri bu.

there's one of two ways of doing it.

Bu yüzden, resimde gördüğünüz

So in this picture, you see that rotor four is spinning faster

dördüncü pervane daha hızlı dönüyor ve

and rotor two is spinning slower.

ikinci pervane daha yavaş dönüyor.

And when that happens,

Ve oluşan şey

there's a moment that causes this robot to roll.

robotun yuvarlanmasına sebep olan andır.

Diğer bir yolu,

And the other way around,

if you increase the speed of rotor three and decrease the speed of rotor one,

eğer pervane üçü hızlandırır ve

pervane birin hızını yavaşlatırsanız,

robot öne doğru ilerler.

then the robot pitches forward.

And then finally,

Ve son olarak,

if you spin opposite pairs of rotors

eğer ters pervane çiftlerini diğer çiften

faster than the other pair,

daha hızlı döndürürseniz,

then the robot yaws about the vertical axis.

robot dik eksininde sapar.

Bu yüzden yerleşik bir işlemci

So an on-board processor

essentially looks at what motions need to be executed

temel olarak hangi hareketin yapılacağına bakar ve

bu hareketleri oluşturur ve

and combines these motions,

motorlara saniye de 600 kere hangi komutları

and figures out what commands to send to the motors --

göndereceğini tespit eder.

600 times a second.

That's basically how this thing operates.

Bu basit olarak bunun nasıl çalıştığıdır.

Bu tasarımın avantajlarından biri

So one of the advantages of this design

ölçeği küçülttüğünüz zaman

is when you scale things down,

robot doğal olarak çevik oluyor.

the robot naturally becomes agile.

İşte burada R

So here, R is the characteristic length of the robot.

robotun karekteristik uzunluğudur.

Aslında çapın yarısıdır.

It's actually half the diameter.

And there are lots of physical parameters that change as you reduce R.

R'yi azalttığınızda değişen çok fazla

fiziksel parametre vardır.

The one that's most important is the inertia,

Bunlardan en önemlisi

eylemsizlik ya da harekete karşı gelmedir.

or the resistance to motion.

Sonuçta,

So it turns out the inertia, which governs angular motion,

açısal hareketi idame eden eylemsizlik

R'nin beşinci kuvveti (R üzeri 5) olarak hesaplanır.

scales as a fifth power of R.

Bu yüzden R ne kadar küçükse

So the smaller you make R,

the more dramatically the inertia reduces.

eylemsizlikte bir o kadar azalancaktır.

So as a result, the angular acceleration,

Sonuçta, burada Yunan alfabesindeki Alfa ile belirtilen

denoted by the Greek letter alpha here,

açısal hızlanma

goes as 1 over R.

R üzeri bir şeklide gidiyor.

It's inversely proportional to R.

Ters olarak R'ye orantılıdır.

The smaller you make it, the more quickly you can turn.

Daha küçük yaparsanız daha hızlı döndürebilirsiniz.

Bu videolar daha net görülebilir.

So this should be clear in these videos.

Sağ altta gördüğünüz bir robot

On the bottom right, you see a robot performing a 360-degree flip

yarım saniyeden az bir sürede

in less than half a second.

360 derece dönebiliyor.

Multiple flips, a little more time.

Bir çok dönüş, daha az bir zamanda oluyor.

Kartın üzerindeki işlemci

So here the processes on board

hız ölçerlerden ve kart üzerindeki

are getting feedback from accelerometers and gyros on board,

ciroskoptan geri bildirim alıyor ve

and calculating, like I said before,

daha önce söylediğim gibi

commands at 600 times a second,

bu robotu stabil tutmak için saniyede 600 kez

to stabilize this robot.

komut gönderek hesaplama yapıyor.

So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air,

Solda, Daniel'in robotu havaya attığını görüyorsunuz.

and it shows you how robust the control is.

Ve bu kontrolün ne kadar duyarı olduğunu gösteriyor.

Nasıl fırlatırsanız fırlatın

No matter how you throw it,

the robot recovers and comes back to him.

robot kendini kurtarıp tekrar olması gereken hale geliyor.

So why build robots like this?

Peki bunun gibi robotları niye yapıyoruz?

Şey, bunun gibi robotlar bir çok uygulamaya sahiptir.

Well, robots like this have many applications.

Onları saldırganlarla ilk olarak temas kurmak için ya da

You can send them inside buildings like this,

as first responders to look for intruders,

biokimyasal sızıntıları ya da gaz sızıntılarını

kontrol etmek için

maybe look for biochemical leaks,

gönderebilirsiniz.

gaseous leaks.

Onları inşaat işleri gibi uygulamalarda

You can also use them for applications like construction.

Kullanabilirsiniz.

So here are robots carrying beams, columns

İşte burada robotlar kiriş, kolon taşıyorlar ve

küp biçimde yapılar oluşturuyorlar.

and assembling cube-like structures.

I'll tell you a little bit more about this.

Size bunun hakkında biraz daha anlatayım.

The robots can be used for transporting cargo.

Robotlar kargo taşımacılığında kullanılabilirler.

So one of the problems with these small robots

Küçük robotların problemlerinden biri

is their payload-carrying capacity.

taşıyabilecekleri yük kapasitesidir.

So you might want to have multiple robots carry payloads.

Bunu birden çok robot kullanarak

aşabilirsiniz.

This is a picture of a recent experiment we did --

Bu yaşamış olduğumuz bir tecrübenin resmidir.

aslında çok yakın bir zamanda değil artık--

actually not so recent anymore --

in Sendai, shortly after the earthquake.

depremden kısa bir süre sonra Sendai'de.

So robots like this could be sent into collapsed buildings,

Bunu gibi robotlar yıkılmış binalara

hasar tespiti için ya da reaktör binalarına

to assess the damage after natural disasters,

radyasyon seviyesini oluşturmak için

or sent into reactor buildings,

to map radiation levels.

gönderebilebilirler.

So one fundamental problem that the robots have to solve

Burada temel problem

Eğer robotlar birbirinden bağımsız şekildeyse

if they are to be autonomous,

is essentially figuring out how to get from point A to point B.

çözmek zorunda olduğu temel problem

temel olarak A noktasından B noktasına nasıl gideceğidir.

So this gets a little challenging,

Burası biraz zorlayıcı çünkü

because the dynamics of this robot are quite complicated.

robotların dinamiği oldukça karmaşıktır.

In fact, they live in a 12-dimensional space.

Aslında, 12 boyutlu bir uzayda yaşıyorlar.

Burada ufak bir hile yapıyoruz.

So we use a little trick.

We take this curved 12-dimensional space,

Eğik 12 boyutlu uzayı alıyoruz ve

onu dört boyutlu düz bir uzaya

and transform it into a flat, four-dimensional space.

dönüştürüyoruz.

Dört boyutlu uzay

And that four-dimensional space consists of X, Y, Z,

X,Y,Z ve rota açısından oluşmaktadır.

and then the yaw angle.

And so what the robot does,

Bu yüzden robotların yaptığı şey

is it plans what we call a minimum-snap trajectory.

minimum hava yörüngesinin oluşumunun planlamasıdır.

Fiziği hatırlamak gerekirse,

So to remind you of physics:

You have position, derivative, velocity;

konumunuz, türeviniz, ivmeniz var,

then acceleration;

sonra hızlanma ve

and then comes jerk,

ve sonra hareketlenme geliyor

and then comes snap.

ve daha sonra birleştirme geliyor.

So this robot minimizes snap.

Bu robot birleşimi minimize ediyor.

So what that effectively does,

Etkin olarak yaptığı şey

is produce a smooth and graceful motion.

pürüzsüz ve ince hareket oluşturmasıdır.

And it does that avoiding obstacles.

Bunu engellerden kaçınarak yapıyor.

Bu düz bir uzayda minimum yörünge oluşturma

So these minimum-snap trajectories in this flat space are then transformed

daha sonra robotların kontrolü

back into this complicated 12-dimensional space,

ve sonra yerine getirmesi için

yapması gereken karmaşık 12 boyutlu uzaya

which the robot must do for control and then execution.

tekrar geri dönüştürülecektir,

So let me show you some examples

Size bu minimum yörünge oluşturmanın

of what these minimum-snap trajectories look like.

neye benzediğini göstermem için bazı örnekler vermeme izin verin.

Ve ilk videoda,

And in the first video,

you'll see the robot going from point A to point B,

Robot A noktasından B noktasına

bir ara noktadan geçerek gidiyor.

through an intermediate point.

(Whirring noise)

Yani robot herhangi bir kavis yörüngesini

So the robot is obviously capable of executing any curve trajectory.

kesinlikle oluşturabilir durumda.

Bunlar robotların 2G oluşuturduğu

So these are circular trajectories,

where the robot pulls about two G's.

dairesel yörüngelerdir.

Here you have overhead motion capture cameras on the top

Burada saniyede 100 kere robota nerede olduğunu ileten

that tell the robot where it is 100 times a second.

üzerindeki hareket yakalayan kameradır.

It also tells the robot where these obstacles are.

Aynı zamanda roboto engellerin nerede olduğunu söylüyor.

Engeller hareket ediyor olabilir.

And the obstacles can be moving.

And here, you'll see Daniel throw this hoop into the air,

Ve burada Daniel'in halkayı havaya attığını görüyorsunuz,

while the robot is calculating the position of the hoop,

robot halkanın konumunu hesaplıyor

ve halkanın içinden geçecebileceği en iyi yeri bulmaya çalışıyor.

and trying to figure out how to best go through the hoop.

Ve akademik olduğu gibi,

So as an academic,

we're always trained to be able to jump through hoops

laboratuarımızda fonları arttırabilmek için halkaların içinden atlamak için eğitim alıyoruz

to raise funding for our labs,

ve robotların bunu yapmasını sağlıyoruz.

and we get our robots to do that.

(Applause)

(alkış)

Robotların yapabildiği diğer birşey

So another thing the robot can do

daha önce programlanabilen ve öğrenen

is it remembers pieces of trajectory

that it learns or is pre-programmed.

yörünge parçalarını hatırlamasıdır.

Burada görüdüğünüz robot hızlanmayı gerçekleştirmek için

So here, you see the robot combining a motion that builds up momentum,

bir hareket oluşturuyor ve

ve oryantasyonunu değiştirip,

and then changes its orientation and then recovers.

sonra önceki konumuna geliyor.

Bunu yapmak zorunda çünkü penceredeki bu boşluk

So it has to do this because this gap in the window

is only slightly larger than the width of the robot.

robotun genişliğinden birazcık daha büyük.

Sıçrama tahtasının üzerinde duran dalgıç gibi

So just like a diver stands on a springboard

and then jumps off it to gain momentum,

eblirli bir momentum kazaranak kendini bırakır,

ve sonra kendi etrafında döner, ikibuçuk salto ve

and then does this pirouette, this two and a half somersault through

zarifçe eksi haline döner,

and then gracefully recovers,

this robot is basically doing that.

bu robot basitçe bunu yapıyor.

So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories

Böylece bu oldukça zor işleri yapabilmek için küçük ufak tefek

to do these fairly difficult tasks.

yolları nasıl birleştireceğini biliyor.

Şimdi konuyu değiştirmek istiyorum.

So I want change gears.

So one of the disadvantages of these small robots is its size.

Bu küçük robotların en büyük dezavantajlarından biri boyutlarıdır.

Size daha önce söylediğim gibi

And I told you earlier

that we may want to employ lots and lots of robots

bu boyut engelini aşmak için çok, bir çok robot

kullanmak isteyebiliriz.

to overcome the limitations of size.

Zorluklardan biri

So one difficulty is:

How do you coordinate lots of these robots?

bukadar çok robotu nasıl koordine edebileceğinizdir.

And so here, we looked to nature.

Burada doğaya dönüyoruz.

So I want to show you a clip of Aphaenogaster desert ants,

Size Professor Stephen Pratt'in laboratuarında

nesne taşıyan Aphaenogaster çöl karıncılarının

bir klibini göstermek istiyorum.

in Professor Stephen Pratt's lab, carrying an object.

Bu aslında bir incir parçasıdır.

So this is actually a piece of fig.

Aslında incir suyu ile kaplanmış herhangi bir nesneyi alabilirsiniz

Actually you take any object coated with fig juice,

ve karıncalar bunu yuvalarına götüreceklerdir.

and the ants will carry it back to the nest.

So these ants don't have any central coordinator.

Bu karıncaların herhangi bir merkezi koordinatörü yoktur.

Komşularını algılayabiliyorlar.

They sense their neighbors.

Belirgin bir iletişim yok.

There's no explicit communication.

Fakat, komşularını algılabildikleri ve

But because they sense the neighbors

nesneleri algılayabildikleri için

and because they sense the object,

they have implicit coordination across the group.

Grup arasında üstü kapalı bir koordinasyon var.

Bu robotlarda olmasını istediğimiz

So this is the kind of coordination we want our robots to have.

bir koordinasyon tipidir.

So when we have a robot which is surrounded by neighbors --

etrafında komşularının olduğu bir robotumuz

olduğu zaman --

robot I ve robot J'ye bakalım --

and let's look at robot I and robot J --

robotlardan yapmasını istediğimiz

what we want the robots to do,

belli bir formasyonda uçarken

is to monitor the separation between them,

as they fly in formation.

kendi aralarındaki mesafeyi gözlemlemeleridir.

And then you want to make sure

Ve bu mesafenin kabuledilebilir seviyelerde olduğundan

that this separation is within acceptable levels.

emin olmak istiyorsunuz.

Böylece tekrar robotlar bu hataları gözlemler ve

So again, the robots monitor this error

and calculate the control commands 100 times a second,

daha sonra saniyede 600 kez hareket komutlarına çevirdikleri

saniyede 100 kez olan

which then translates into motor commands,

kontrol komutlarını hesaplarlar.

600 times a second.

Bu merkezi olmayan bir yol ile de

So this also has to be done in a decentralized way.

yapılabilir.

Again, if you have lots and lots of robots,

Tekrar, eğer çok ama çok robotunuz varsa,

görevi yerine getirebilmek için bu kadar hız ile bu bilgiyi merkezi olarak

it's impossible to coordinate all this information centrally

fast enough in order for the robots to accomplish the task.

koordine etmeniz mümkün değildir.

Plus, the robots have to base their actions only on local information --

Ayrıca robotlar kendi hareketlerini diğer komuşlarından algıladıkları

yalnızca lokal bilgiyi

temel alırlar.

what they sense from their neighbors.

Ve son olarak

And then finally,

we insist that the robots be agnostic to who their neighbors are.

robotların komşularına

bilinmezlik içinde olduğu üzerinde duruyoruz.

So this is what we call anonymity.

Ve buna kişisel alan diyoruz.

Size bir sonraki göstermek istediğim

So what I want to show you next is a video of 20 of these little robots,

belirli bir formda uçan

bu küçük 20 robotun

flying in formation.

videosudur.

Komşularının konumlarını iziliyorlar.

They're monitoring their neighbors' positions.

Dizilişi koruyorlar.

They're maintaining formation.

The formations can change.

Diziliş değişebiliyor.

They can be planar formations,

Düzlemsel dizilimde olabilirler,

they can be three-dimensional formations.

üç boyutlu diziliş içinde olabilirler.

Burada gördüğünüz gibi,

As you can see here,

they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.

üç boyutlu dizilişten düzlemsel dizilişe geçiyorlar.

Engellerin içinden uçarak geçebilmek için

And to fly through obstacles,

they can adapt the formations on the fly.

uçuş sırasında dizilişe uymaları gerekiyor.

Yani tekrar, bu robotlar gerçekten birbirlerine yaklaşıyorlar.

So again, these robots come really close together.

As you can see in this figure-eight flight,

Sekizinci uçuşta gördüğünüz gibi,

they come within inches of each other.

birbirlerine 3-5 santim kadar yaklaşıyorlar.

Bu pervane kantlarının aerodinamik

And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades,

etkileşimlerine rağmen,

they're able to maintain stable flight.

stabil uçusu sağlayabiliyorlar.

(Applause)

(Alkış)

Dizilişte nasıl uçaçacağınızı bir kere bildikten sonra

So once you know how to fly in formation,

nesneleri elbirliği ile toplayabilirsiniz.

you can actually pick up objects cooperatively.

Bu gösteriyor ki,

So this just shows that we can double, triple, quadruple

robotun dayanıklılığını komşuları ile

takım oluşturarak iki, üç, dört katına

the robots' strength,

by just getting them to team with neighbors, as you can see here.

çıkarabilirsiniz, burada gördüğünüz gibi.

Bunu yapmanın dezavantajlarından biri

One of the disadvantages of doing that is, as you scale things up --

bunları yükselttiğiniz zaman

so if you have lots of robots carrying the same thing,

diyelim ki aynı şeyi taşıyan birçok robota sahipsiniz,

temel olarak etkili şekilde eylemsizliği arttırıyorsunuz,

you're essentially increasing the inertia,

and therefore you pay a price; they're not as agile.

ve bir bedel ödüyorsunuz; çok çevik olmuyorlar.

But you do gain in terms of payload-carrying capacity.

Fakat taşıma kapasitesi adına kazanım elde ediyorsunuz.

Size göstermek istediğim diğer bir uygulama --

Another application I want to show you -- again, this is in our lab.

tekrar, bizim laboratuarımızda--

This is work done by Quentin Lindsey, who's a graduate student.

Bu Quentin Lindsey isimli yüksek lisans ögrencimizin çalışmasıdır.

Onun algoritması bu rotobotlara temel olarak

So his algorithm essentially tells these robots

üçgen şeklindeki elemanlardan

how to autonomously build cubic structures

kübik yapıları nasıl bağımsız olarak inşa edeceğini

söylüyor olmasıdır.

from truss-like elements.

Algoritması robotlara hangi parçanın

So his algorithm tells the robot what part to pick up,

alınacağı

nereye konulacağını söylüyor.

when, and where to place it.

Bu videoda görüdüğünüz --

So in this video you see --

and it's sped up 10, 14 times --

10-15 kat hızlandırılmıştır--

üç farklı yapının robotlar tarafından inşa ediliğini görüyorsunuz.

you see three different structures being built by these robots.

Ve tekrar, herşey birbirinden bağımsız,

And again, everything is autonomous,

ve Quentinin yapmak zorunda olduğu şey

and all Quentin has to do

is to give them a blueprint of the design that he wants to build.

inşa etmek istediği tasarımın

kopyasını elde etmektir.

So all these experiments you've seen thus far,

Şu ana kadar gördüğünüz deneyler,

all these demonstrations,

bütün bu gösteriler,

have been done with the help of motion-capture systems.

hareket yakalama sistemlerinin yardımıyla yapılmıştır.

Laboratuardan ayrıldığınız zaman ve

So what happens when you leave your lab,

ve dışarı çıkıp gerçek dünyaya çıktığınızda ne oluyor?

and you go outside into the real world?

And what if there's no GPS?

Ya hiç GPS konum bilgisi yoksa?

So this robot is actually equipped with a camera,

Bu robot

bir kamera, lazer mesafe ölçer

tarayıcı ile donatılmıştır.

and a laser rangefinder, laser scanner.

Çevresinin haritasını çıkarmak için

And it uses these sensors to build a map of the environment.

sensörlerini kullanıyor.

Haritanın sahip olduğu özellikler olan --

What that map consists of are features --

kapı girişleri, pencereler,

like doorways, windows, people, furniture --

insanlar, mobilyalar--

ve sonra kendi konumunu bunlarla karşılaştırarak

and it then figures out where its position is,

tahmin edebiliyor.

with respect to the features.

So there is no global coordinate system.

Öyle ki hiç bir global koordinasyon sistemi yok.

Koordinasyon sistemi robotun

The coordinate system is defined based on the robot,

where it is and what it's looking at.

nerede olduğu ve nereye baktığı baz alınarak oluşuyor.

And it navigates with respect to those features.

Bu özelliklere riayet ederek yön tayininde bulunuyor.

Size Frank Shen ve

So I want to show you a clip

of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael,

Professor Nathan Micheal tarafından geliştirilen

robotun binaya ilk kez girdiğinde ve

that shows this robot entering a building for the very first time,

uçuş sırasında harita oluşturmasını gösteren

and creating this map on the fly.

bir video göstereceğim.

So the robot then figures out what the features are,

Öyle ki robotlar binanın özelliklerinin ne olduğunu buluyorlar.

it builds the map,

Harita oluşturuyorlar.

it figures out where it is with respect to the features,

Bu özelliklerin nerede olduğunu tayin edip

and then estimates its position 100 times a second,

size daha önce tarif ettiğim

bize saniyede 100 kez izin veren

allowing us to use the control algorithms that I described to you earlier.

kontrol algoritmalarını

kullanarak kendi yerini tahmin ediyor.

So this robot is actually being commanded remotely by Frank,

Bu robot aslında Frank tarafından

komuta ediliyor.

Fakat bu robot kendisinin

but the robot can also figure out where to go on its own.

nereye gideceğini bilebilir.

Farz edin ki; bunu bir binanın içine gönderdim

So suppose I were to send this into a building,

ve binanın neye benzediği hakkında bir fikrim yok,

and I had no idea what this building looked like.

robota içeri girip

I can ask this robot to go in,

bir harita oluşturmasını ve sonra geri gelip

create a map,

bana binanın neye benzediğini isteyebilirim.

and then come back and tell me what the building looks like.

So here, the robot is not only solving the problem

Öyle ki burada, robot bu haritadaki A noktasından B noktasına

nasıl gideceği problemi sadece çözmekle kalmıyor,

of how to go from point A to point B in this map,

but it's figuring out what the best point B is at every time.

ayrıca B noktasına her defasında gideceği en iyi yolun ne olduğunu

buluyor.

Temel olarak az bilgi ile yerleri arayarak

So essentially it knows where to go

to look for places that have the least information,

nereye gideceğini biliyor.

Ve bu haritayı nasıl oluşturduğudur.

and that's how it populates this map.

So I want to leave you with one last application.

Sizi son bir uygulama ile

bırakmak istiyorum.

And there are many applications of this technology.

Bu teknolojinin bir çok uygulaması vardır.

I'm a professor, and we're passionate about education.

Ben bir profesörüm ve eğiteme tutkuluyum.

Robotlar anaokuldan lise son eğitimine kadar ki

Robots like this can really change the way we do K-12 education.

yapıyı gerçekten değiştirebilir.

Fakat biz Güney Kaliforniya'dayız,

But we're in Southern California,

Los Angeles'a yakınız,

close to Los Angeles,

Bu yüzden eğlenceye yönelik birşey ile

so I have to conclude with something focused on entertainment.

sonlandırmak istiyorum.

Bir müzik videosu ile bitirmek istiyorum.

I want to conclude with a music video.

Bu videoyu oluşturan yaratıcılardan

I want to introduce the creators, Alex and Daniel, who created this video.

Alex ve Daniel'i takdim etmek istiyorum.

(Alkış)

(Applause)

So before I play this video,

Bu videoyu başlatmadan önce,

I want to tell you that they created it in the last three days,

bunun Chris'ten telefon aldıktan son üç gün

after getting a call from Chris.

içinde yaptıklarını söylemek istiyorum.

And the robots that play in the video are completely autonomous.

Ve videoyu çalan robotlar

tamamen bağımsızlar.

You will see nine robots play six different instruments.

Dokuz robotun altı farklı enstrümanı çaldığını göreceksiniz.

Ve tabi ki, sadece TED 2012 için yapıldı.

And of course, it's made exclusively for TED 2012.

Hadi izleyelim.

Let's watch.

(Sound of air escaping from valve)

(Music)

(Whirring sound)

(Music)

(Müzik)

(Alkış)

(Applause) (Cheers)