Geri Dön

Sözel olmayan insan-robot-biyomalzeme etkileşimi üzerine miselyum tabanlı işbirlikçi bir tasarım yaklaşımı

Non-verbal human-robot-biomaterial interaction a mycelium-based collaborative design approach

PDF İndir

  1. Tez No: 933275
  2. Yazar: ŞEYMA BENGÜ ÖZMUTLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKÇAY KAVAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mimarlık, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mimari Tasarımda Bilişim Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

İnsan-robot etkileşimi, endüstriyel üretimden sağlık ve mimariye kadar pek çok alanda giderek daha önemli hale gelmektedir. Robotlar artık yalnızca önceden programlanmış görevleri yerine getiren makineler olmaktan çıkıp, insanlarla dinamik ve etkileşimli bir şekilde çalışabilen sistemlere dönüşmektedir. Bu bağlamda, insan-robot-biyomalzeme etkileşimi, tasarım ve üretim süreçlerinde yeni bir araştırma alanı olarak ortaya çıkmaktadır. Geleneksel tasarım anlayışları statik ve homojen malzemelere dayanırken, biyomalzemelerin üretim süreçlerine entegrasyonu, kendiliğinden örgütlenebilen ve çevresel faktörlere uyum sağlayabilen sistemlerin oluşturulmasını mümkün kılmaktadır. Biyomalzemeler, özellikle miselyum gibi canlı organizmaların kullanımıyla, yeni nesil yapı elemanlarının geliştirilmesine olanak tanımaktadır. Miselyum, mantar kök sistemi olarak bilinen ve organik maddeyi parçalayarak büyüyen biyolojik olarak kendini yenileyebilen bir malzemedir. Hafif, sürdürülebilir ve biyolojik olarak parçalanabilir olması nedeniyle, mimari ve endüstriyel tasarım alanlarında büyük ilgi görmektedir. Miselyumun büyüme sürecini anlamak ve kontrol etmek, robotik sistemlerle etkileşimini optimize etmek açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmanın temel motivasyonu, insan-robot-biyomalzeme etkileşiminin nasıl yapılandırılabileceğini anlamaktır. Geleneksel insan-robot etkileşim modelleri çoğunlukla sözel iletişime ve önceden belirlenmiş komutlara dayanırken, biyomalzemelerin sürece dahil edilmesi, adaptif ve parametrik bir etkileşim modelinin geliştirilmesini gerektirmektedir. Biyomalzemeler, çevresel koşullara tepki verebilen ve zaman içinde değişim gösterebilen sistemlerdir. Bu özellikleri nedeniyle, insan ve robotlarla olan etkileşimleri, geleneksel malzemelere kıyasla çok daha karmaşık ve dinamik bir yapıya sahiptir. Biyomalzemelerin insan-robot etkileşimine entegrasyonu yalnızca teknik bir süreç değil, aynı zamanda insan-biyomalzeme ilişkisini anlamayı gerektiren bir tasarım problemidir. Miselyum gibi büyüme morfolojisi değişken olan malzemeler, statik malzeme anlayışını dönüştürmekte ve yeni form üretim stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır. Bu nedenle, biyomalzemelerin tasarıma entegrasyonu yalnızca yapısal bir değişim değil, aynı zamanda kullanıcı ve çevreyle kurduğu ilişki açısından yeni bir sistem anlayışını gerektirmektedir. Gelişen yapay zeka destekli tasarım yaklaşımları ve hesaplamalı tasarım stratejileri, biyomalzemelerin tasarım süreçlerine entegrasyonunu daha sistematik hale getirmiştir. Robotik üretim sistemleri, biyomalzemelerin belirli bir düzen içinde büyümesini yönlendirebilmekte ve organik süreçleri kontrol edilebilir hale getirmektedir. Bu bağlamda, bilgisayarla görme (CV) ve yapay zeka tabanlı analiz yöntemleri, biyomalzemelerin büyüme süreçlerini izlemek ve tasarıma entegre etmek açısından büyük bir potansiyele sahiptir. Deneysel çalışmada, miselyum tabanlı biyomalzemelerin robotik üretim süreçlerine nasıl entegre edilebileceği araştırılmıştır. Deneylerde, biyomalzemelerin büyüme süreçleri simüle edilerek robotik sistemlerle nasıl uyum içinde çalışabileceği test edilmiştir. Simülasyon sonuçları, robotların biyomalzeme büyüme alanlarını %90 doğruluk oranıyla algıladığını göstermiştir. Ancak, gerçek deneylerde çevresel değişkenlerin etkisiyle başarı oranı %75'e düşmüş, biyomalzemenin düzensiz büyümesi nedeniyle montaj noktalarında hatalar ortaya çıkmıştır. Özellikle yüzey düzensizlikleri, robotun önceden belirlenen montaj noktalarına hassas erişimini zorlaştırmış ve manuel müdahaleyi zorunlu kılmıştır. Deneylerde elde edilen bir diğer önemli bulgu, insan müdahalesinin biyomalzeme süreçlerinde kritik bir rol oynadığıdır. Robotların biyomalzemelerin değişken yapısına uyum sağlaması için gelişmiş yapay zeka algoritmalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Esnek kontrol mekanizmaları ve gerçek zamanlı veri işleme süreçlerinin geliştirilmesi, insan-robot işbirliği bağlamında biyomalzemelerin daha verimli kullanılmasını sağlayacaktır. Biyomalzemelerin insan ve robotlarla olan etkileşimi, yalnızca teknik bir yenilik olarak değil, aynı zamanda tasarım süreçlerinin temel dinamiklerini değiştiren bir unsur olarak ele alınmalıdır. Geleneksel yapı malzemeleri standartlara göre üretilirken, biyomalzemeler sürekli değişen ve çevresel faktörlere adapte olabilen bir yapıya sahiptir. Bu durum, tasarım süreçlerine entegrasyonu karmaşık hale getirse de, daha yenilikçi tasarım yaklaşımlarının geliştirilmesine olanak tanımaktadır. Biyomalzemelerin mimari tasarımda kullanılmasının en büyük avantajlarından biri sürdürülebilirliktir. Geleneksel inşaat malzemeleri büyük miktarda enerji tüketirken ve karbon emisyonuna yol açarken, biyomalzemeler doğal büyüme süreçleriyle üretilebilmektedir. Miselyum gibi malzemeler, organik atıkların geri dönüştürülmesi yoluyla üretilebilmekte ve tamamen biyolojik olarak çözünebilir olmalarıyla çevre dostu bir alternatif sunmaktadır. Bu bağlamda, biyomalzemelerin inşaat sektöründe yaygınlaşması, sürdürülebilir mimari yaklaşımların geliştirilmesine katkı sağlayacaktır. Sonuç olarak, bu çalışma, biyomalzeme tabanlı sistemlerin robotik tasarım ve üretim süreçlerindeki potansiyelini araştırarak, insan-robot-biyomalzeme etkileşimini anlamaya yönelik yeni bir bakış açısı sunmaktadır. Elde edilen bulgular, biyomalzemelerin robotik üretim süreçlerine entegrasyonunun yalnızca teknik bir yenilik olmadığını, aynı zamanda insan-biyomalzeme-robot etkileşiminin nasıl şekillendiğini anlamak açısından önemli bir dönüşüm sunduğunu göstermektedir. İnsan, robot ve biyomalzemeler arasındaki etkileşim, yalnızca teknik bir adaptasyon değil, aynı zamanda işbirlikçi ve dinamik bir süreç olarak ele alınmalıdır. Bu bağlamda, insan-robot-biyomalzeme işbirliği, yalnızca üretim süreçlerinin optimizasyonu için değil, yaratıcı tasarım süreçlerinin geliştirilmesi açısından da büyük bir potansiyele sahiptir. Robotların biyomalzeme büyüme süreçlerine duyarlı hale gelmesi ve insanlarla doğrudan etkileşim kurabilmesi, geleneksel üretim süreçlerini dönüştürerek, daha organik, esnek ve kendini yenileyebilen tasarım modellerinin ortaya çıkmasını sağlayacaktır. İşbirlikçi tasarım yaklaşımları, biyomalzemelerin değişken yapısını anlamlandırarak, insan ve robot arasında geri bildirim odaklı bir üretim sürecinin oluşturulmasına olanak tanıyacaktır. Gelecekte biyomalzemelerin endüstriyel üretim süreçlerinde daha yaygın kullanılması için, robotik sistemlerin biyomalzeme büyüme süreçlerini daha hassas bir şekilde algılayabilmesi ve bu süreçlere adapte olabilmesi gerekmektedir. Yapay zeka destekli veri analizi, bilgisayarla görme teknolojileri ve esnek robotik kontrol sistemleri, biyomalzemelerin üretim süreçlerine entegrasyonunu daha verimli hale getirecektir. Bu çalışma, biyomalzeme tabanlı robotik üretim sistemleri ile insan ve robot etkileşimlerini daha verimli ve dinamik hale getirmek için yeni nesil yapay zeka destekli tasarım stratejilerinin geliştirilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Human-robot interaction has been gaining increasing significance across a wide spectrum of domains, ranging from industrial manufacturing processes to healthcare services, from education to architecture. Robots are no longer merely machines executing pre-programmed tasks; they are evolving into dynamic and interactive systems capable of engaging in complex collaborations with humans. In this context, the study of human-robot-biomaterial interaction emerges as a novel research area in design and production processes. Traditional design paradigms are predominantly based on static and homogeneous materials; however, with the integration of biomaterials into production workflows, the development of dynamic and self-organizing systems has become feasible. Biomaterials, particularly those derived from living organisms such as mycelium, enable the creation of next-generation building components. Mycelium, known as the root structure of fungi, grows by decomposing organic matter and possesses the ability to regenerate itself biologically. Compared to conventional building materials, mycelium stands out due to its sustainability, lightweight nature, and biodegradability, making it increasingly relevant in architectural and industrial design applications. Understanding and controlling the growth process of mycelium is crucial for optimizing its interaction with robotic systems. The primary motivation of this study is to explore how human-robot-biomaterial interaction can be structured. Traditional human-robot interaction models predominantly rely on verbal communication and pre-defined commands. However, the incorporation of biomaterials into this process necessitates the development of an adaptive, dynamic, improvisational, and parametric interaction model. Biomaterials, as organic systems, respond to environmental conditions and undergo transformations over time. These characteristics make their interaction with humans and robots significantly more complex and dynamic than traditional materials. The integration of biomaterials into human-robot interaction is not merely a technical process but also a design challenge that requires a fundamental understanding of human-biomaterial relationships. Biomaterials, much like biological systems, have the capacity to react to environmental changes, and this capability necessitates the formulation of new strategies that challenge conventional design paradigms. Particularly, mycelium, with its unique growth morphology and morphodynamic variability, disrupts the static material understanding and fosters the development of novel form-generation strategies in design processes. Therefore, the incorporation of biomaterials into design is not only a structural transformation but also necessitates a new systemic understanding of the relationship between users and the environment. Advancements in artificial intelligence-supported design approaches and computational design strategies have systematically facilitated the integration of biomaterials into design workflows. Robotic production systems have the ability to guide the structured growth of biomaterials, thereby making organic processes controllable. This transformation enables the development of more innovative and flexible design methodologies compared to traditional manufacturing techniques. In this regard, computer vision (CV) and artificial intelligence-based analytical methods offer significant potential for monitoring biomaterial growth and incorporating these processes into design workflows. The surface texture of biomaterials, their growth rates, and their responses to environmental variables can be analyzed through computer vision systems and subsequently integrated into robotic manufacturing processes. This approach allows biomaterials to be considered not only as static building elements but also as interactive design components. The experimental model developed in this study investigates how mycelium-based biomaterials can be integrated into robotic manufacturing processes. In the conducted experiments, the growth processes of biomaterials were simulated, and their compatibility with robotic systems was tested. The simulation results demonstrated that robots could identify biomaterial growth zones with 90% accuracy. However, real-world experiments revealed that environmental variables introduced additional complexities to these processes. Notably, irregularities on the biomaterial surfaces underscored the necessity of enhancing the flexibility of robotic systems. Another key finding of the experiments is that human intervention plays a critical role in biomaterial processes. Since biomaterials, unlike static materials, undergo changes over time, robots require advanced artificial intelligence algorithms to adapt to these transformations. In order to optimize the interaction among humans, biomaterials, and robots, it is imperative to develop flexible control mechanisms and real-time data processing systems. Within this framework, studies exploring how biomaterials can be more efficiently utilized in human-robot collaboration will contribute to significant transformations in future design and production methodologies. The interaction between biomaterials, humans, and robots should not merely be viewed as a technical innovation but also as a factor that fundamentally reshapes design processes. While conventional building materials are produced based on predetermined standards, biomaterials exhibit dynamic behavior, continuously responding to environmental stimuli. This complexity presents challenges for integrating biomaterials into design processes; however, it also opens avenues for the development of novel and more adaptive design strategies. One of the most significant advantages of utilizing biomaterials in architectural design is sustainability. Conventional construction materials consume substantial amounts of energy and contribute to carbon emissions, whereas biomaterials are cultivated through natural growth processes. Materials such as mycelium can be produced by repurposing organic waste and offer an environmentally friendly alternative due to their complete biodegradability. Consequently, the widespread adoption of biomaterials in the construction industry will play a crucial role in advancing sustainable architectural approaches. Ultimately, this study investigates the potential of biomaterial-based systems within robotic design and manufacturing processes, providing a new perspective on understanding human-robot-biomaterial interactions. The findings indicate that the integration of biomaterials into robotic production processes is not merely a technical innovation but also signifies a profound transformation in comprehending human-biomaterial-robot interactions. The dynamic, self-organizing, and environmentally responsive nature of biomaterials necessitates the development of more flexible, adaptive, and sustainable design methodologies. In biomaterial-driven design processes, the interaction between humans, robots, and biomaterials must be understood not only as a technical adaptation but also as a collaborative and dynamic process. At this point, human-robot-biomaterial collaboration holds great potential not only for optimizing manufacturing processes but also for fostering creative design methodologies. The ability of robots to perceive biomaterial growth patterns and establish direct interaction with humans will redefine traditional manufacturing workflows, enabling the emergence of more organic, flexible, and self-renewing design models. Collaborative design approaches will facilitate the comprehension of biomaterials' continuously evolving nature, thereby establishing a feedback-driven production process between humans and robots. Through this approach, biomaterials will be recognized not only as passive building materials but also as design drivers that actively shape creative processes. As a result, the collective production processes of humans, robots, and biomaterials will lay the foundation for a more sustainable and innovative architectural paradigm. For biomaterials to be more widely adopted in industrial manufacturing processes in the future, robotic systems must develop more precise capabilities to detect and adapt to biomaterial growth processes. At this stage, artificial intelligence-driven data analysis, computer vision technologies, and flexible robotic control systems will enhance the efficiency of integrating biomaterials into production processes. This study highlights the necessity of developing next-generation AI-supported design strategies to render biomaterial-based robotic production systems more efficient and dynamic, ultimately transforming the interaction between humans, robots, and biomaterials.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    836752

    Backchannel prediction in human-robot interaction for engaging agents

    İnsan-robot etkileşiminde ilgi düzeyinin iyileştirilmesine yönelik arka-kanal sinyal kestirimi

    BEKİR BERKER TÜRKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN ERZİN

  2. Tez No

    648848

    Engaging human-robot interaction with batch reinforcement learning

    Kayıtlı veriden pekiştirmeli öğrenme yoluyla insan robot etkileşiminde kullanıcı ilgisinin eniyilenmesi

    NUSRAH HUSSAIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN ERZİN

    PROF. DR. YÜCEL YEMEZ

  3. Tez No

    520924

    Deictic gaze in virtual environments

    Sanal gerçeklik ortamında yönlendirici bakışlar

    EFECAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK

  4. Tez No

    53505

    İnsan felsefesinin bütünlük kavrayışıyla spor olgularına bakış

    A view at the of sport with the conception of human being as a whole as expounded by philosophical anthropology

    NURİYE ÖZSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    SporMersin Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ULUĞ NUTKU

  5. Tez No

    398090

    Risk assessment and marine accident analysis in ice-covered waters

    Buzlu sularda risk değerlendirmesi ve deniz kaza analizi

    BEKİR ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR KUM

Geri Dön