Özgeçmiş: Erhan Öztop
Lisansını ODTÜ’de Çift Anadal yaparak, Bilgisayar Mühendisliği’nde ve Matematik Bölümü’nde tamamlamıştır. Yüksek Lisans derecesini 1996 yılında yine ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği’nden almıştır. 2002 yılında Southern California Universitesi’nde doktorasını tamamladıktan sonra aynı yıl, Japonya’daki Computational Neuroscience Laboratories at Advanced Telecommunications Research Institute International’a (ATR) araştırmacı olarak katılmış, sonra kıdemli araştırmacı, grup lideri ve departman yönetici yardımcılıkları yapmıştır (2002-2011). Bu dönemin son üç senesinde ayrıca Osaka Universitesi’nde ziyaretçi profesörlük yapmıştır. Şu an Özyeğin Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri öğretim üyesi ve bölüm başkanıdır. Araştırma alanlarına hesapsal ve bilişsel neurobilim, insan-makina etkileşimi, akıllı davranışın modellenmesi ve analizi, robotik ve makina ile öğrenme konuları girmektedir.
Özet: Sensorimotor Öğrenme Ve Robotik Bilimi
Primatlar için sensorimotor öğrenme merkezi sinir sisteminin en temel fonksiyonlarından biridir. Evrim, bilişsel hiyerarşide yukarıda olan canlıları oluşabilecek her türlü ortama hazırlamak için sabit bir takım fonksiyonlar üretmek yerine, yeni fonksiyonlar edinmeyi mümkün kılan adaptif öğrenen sistemlerle donatmıştır. 10000 sene öceki insanla şimdiki insan aradısında biyolojik açıdan pek fark olmamasına rağmen, teknoloji harikası alet ve arayüzleri hiç zorlanmadan kullanabiliyoruz. Öreneğin bilgisayar faresini kullanmayı öğrenmek, bisiklete binmeyi ve kayak yapmayı öğrenmek. Bunlar ve daha niceleri sinir sistemizin sensorimotor öğrenme mekanızmaları ile mümkün olmaktadir. Bu mekanızmaların varlığı robotik alanındaki akıllı yarı otonom protez ve dış-iskelet robot çalışmalarını beslemekte, fiziksel olarak engelli insanlara yeni imkanlar sunmaktadır. Bu bağlamda, insan sensorimotor öğrenme mekanızmalarının deneysel olarak davranışsal ve sinirbilimsel açılardan araştırılmasının yanında hesapsal modelleme aracılığıyla da çalışılması önem kazanmaktadır. Diğer yandan insan sensorimotor öğrenme kapasitesinin doğrudan robot davranışı sentezleme teknolojisine katkı yapacak şekilde kullanılması mümkündür. Bunun en güzel örenek insan-döngüde-robot-kontrolü çalışma çercevesidir. Bu çercevede insan robotu gerçek zamanlı olarak bir görevi (örneğin duvar boyama) yerine getirmek için bir araç gibi kullanır. Bu aynı insanin ilk defa bilgisayar faresini kullanmaya başladığı duruma benzer. İnsan için bu önce zor bir görev olsa da yeterli sensorimotor öğrenme yapıldıktan sonra insan robotu uzman bir şekilde kullanarak bahsi geçen görevi yerine getirebilir. Bu aşamaya gelindikten sonra, insanın robot aracılığıyla görevi yerine getirirken ürettiği robotu süren kontrol sinyalleri makina öğrenme teknijleri kullanılarak robot durum bilgisi ile eşleştirilir. Bu sayede artık insana ihtiyaç olmadan robot görevi otonom olarak yapabilir hale gelir. Bu seminerde insan-döngüde-robot-kontrolü konusu için sinirbilimsel motivasyon ve altyapı sunuluktan sonra robot beceri elde etme örnekleri verilecektir.