रोबोटों को सिखाना रोबोटों को सिखाना
नई प्रणाली, सी-लर्न, रोबोटिक सीखने के दो पारंपरिक तत्वों को जोड़ती है - प्रदर्शन से सीखना और मोशन प्लानिंग नामक कुछ, क्रियाएं जिन्हें डेवलपर्स द्वारा हार्ड-कोड किया जाना है। उनका कहना है कि इस नई तकनीक का उद्देश्य रोबोटों के लिए कम प्रोग्रामिंग के साथ कई प्रकार के कार्य करना आसान बनाना है।
"रोबोट बहुत मददगार हो सकते हैं यदि केवल अधिक लोग उनका उपयोग कर सकें," क्लाउडिया पेरेज़-डी'अर्पिनोप्रोजेक्ट पर काम करने वाले एक पीएचडी उम्मीदवार ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। उन्होंने बताया कि टीम का उद्देश्य अत्याधुनिक प्रोग्रामरों द्वारा सक्षम कुछ उच्च-स्तरीय कौशल को बनाए रखना था, जबकि सिस्टम को प्रदर्शन के माध्यम से सीखने की अनुमति देना था।
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किसी एक कार्य को करने के लिए रोबोट की प्रोग्रामिंग करना जटिल हो सकता है, जिसमें सटीक निर्देश शामिल होते हैं जिन्हें कोड करने में समय लगता है। इसके बजाय, पेरेज़-डी'अर्पिनो और उनकी टीम ने विशेषज्ञों को उनके संबंधित क्षेत्रों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने देने के लिए सी-लर्न विकसित किया। इस प्रणाली के साथ, गैर-कोडर रोबोट को किसी कार्रवाई के बारे में डेटा के बिट्स दे सकते हैं और फिर रोबोट को हाथ में कार्य का प्रदर्शन दिखाकर अंतराल को भर सकते हैं।
जेसन डोर्फ़मैन / एमआईटी सीसेल
पेरेज़-डी'अर्पिनो ने कहा, "हम चाहते थे... रोबोटों को उन कार्यों के लिए योजना बनाने का तरीका सिखाने के लिए [विशेषज्ञों] को सशक्त बनाना जो उनके अनुप्रयोग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण हैं।" "प्रदर्शनों से सीखने में हाल के वर्षों में प्रगति इस दिशा में आगे बढ़ रही है,"
सी-लर्न अनुभव के भंडार को एकत्रित करके काम करता है, जिसे शोधकर्ता ज्ञान का आधार कहते हैं। इस आधार में वस्तुओं तक पहुंचने और पकड़ने के बारे में ज्यामितीय जानकारी शामिल है। इसके बाद, मानव ऑपरेटर रोबोट को कार्य का 3डी प्रदर्शन दिखाता है। अपने ज्ञान के आधार को उसके द्वारा देखी गई कार्रवाई से जोड़कर, रोबोट कार्यों को सर्वोत्तम तरीके से करने के लिए सुझाव दे सकता है, और ऑपरेटर सुझावों को अपनी इच्छानुसार स्वीकृत या संपादित कर सकता है।
पेरेज़-डी'अर्पिनो ने कहा, "इस ज्ञानकोष को एक रोबोट से दूसरे रोबोट में स्थानांतरित किया जा सकता है।" कल्पना कीजिए कि आपका रोबोट हेरफेर कौशल के लिए एक 'ऐप' डाउनलोड कर रहा है। सीखी गई बाधाओं के लचीलेपन के कारण 'ऐप' एक अलग बॉडी वाले नए रोबोट के लिए अनुकूल हो सकता है, जो एक गणितीय है कार्य की अंतर्निहित ज्यामितीय आवश्यकता का प्रतिनिधित्व, जो एक विशिष्ट पथ सीखने से अलग है जो संभव नहीं हो सकता है नया रोबोट बॉडी।
दूसरे शब्दों में, सी-लर्न उस ज्ञान को उसके संदर्भ में स्थानांतरित करने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है - जैसे कि एक एथलीट कैसे सीख सकता है एक खेल में कौशल और एक अलग खेल में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए इसे थोड़ा बदलना, पूरी तरह से दोबारा सीखे बिना कार्रवाई।
छह फुट लंबे ह्यूमनॉइड एटलस में कौशल को सफलतापूर्वक स्थानांतरित करने से पहले, शोधकर्ताओं ने ऑप्टिमस पर सी-लर्न का परीक्षण किया, जो बम निपटान के लिए डिज़ाइन किया गया एक छोटा दो-सशस्त्र रोबोट है। उनका मानना है कि यह प्रणाली समय-संवेदनशील स्थितियों में त्वरित प्रतिक्रिया की अनुमति देने के लिए विनिर्माण और आपदा राहत में रोबोट के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकती है।
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