एमआईटी का रोबोट बास्केटबॉल हूप आपके खेल का स्तर बढ़ाने में आपकी मदद करेगा

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के शोधकर्ता ऐसा प्रतीत नहीं हो सकता है कि प्रयोगशाला आपके हूप-शूटिंग बास्केटबॉल को बेहतर बनाने में आपकी सहायता करने की सबसे अधिक संभावना रखती है कौशल। लेकिन यह बिल्कुल वैसा ही है जैसा कि एक नई MIT CSAIL परियोजना एक अनोखी बास्केटबॉल-प्रशिक्षण मशीन के साथ करने की योजना बना रही है जब आप शॉट लगाते हैं तो बास्केटबॉल का घेरा सिकुड़ता और ऊपर उठता है, जिससे इसके विभिन्न पहलुओं को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए आकार बदलता है आपका खेल।

उदाहरण के लिए, आरंभ करने के लिए, टोकरी को व्यापक घेरा व्यास के साथ कम ऊंचाई पर रखा जा सकता है, जो धीरे-धीरे कम होता जाता है और जैसे-जैसे आप अधिक स्कोर करते हैं, विनियमन अनुपात तक पहुंचने के लिए ऊपर उठता है टोकरियाँ। यह एक प्रयोगशाला से एक असामान्य परियोजना है जो नवीनतम अत्याधुनिक के साथ काम करने के लिए अधिक उपयोग की जाती है कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम - लेकिन, जैसा कि यह पता चला है, यह CSAIL के क्षेत्रों के साथ बिल्कुल फिट बैठता है विशेषज्ञता.

“हम अलग-अलग तरीकों का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं जिससे हम ऐसी तकनीक विकसित कर सकें जो लोगों को अपने मोटर कौशल को प्रशिक्षित करने की अनुमति दे जिसे 'इष्टतम चुनौती बिंदु' कहा जाता है, वह मधुर स्थान जहां कोई कार्य उबाऊ रूप से आसान नहीं है, लेकिन निराशाजनक रूप से कठिन भी नहीं है,''

स्मार्ट बास्केटबॉल घेरा बैकबोर्ड में एक विशेष पीजो सेंसर और रिम पर एक स्विच सेंसर का उपयोग करता है जो यह पता लगाने में सक्षम है कि गेंद टोकरी में कब जाती है। समय के साथ, जैसे-जैसे उपयोगकर्ता अधिक लगातार शूटिंग करना शुरू करता है कलन विधि घेरा उठाते समय, रिम को स्वचालित रूप से सिकोड़ता है, अनिवार्य रूप से एक नियमित बास्केटबॉल घेरा को विभिन्न स्तरों वाले गेम में बदल देता है जो समय के साथ और अधिक कठिन हो जाता है।

फिलहाल, यह कार्य एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रोटोटाइप है, जिसका क्षितिज पर कोई व्यावसायीकरण नहीं है। जब (या यदि) इसका व्यावसायीकरण किया जाता है, तो यह उम्मीद न करें कि तकनीक केवल बास्केटबॉल तक ही सीमित रहेगी। इसके इससे कहीं अधिक व्यापक अनुप्रयोग हो सकते हैं।

"मुझे हमारे द्वारा विकसित एल्गोरिदम पर विशेष रूप से गर्व है क्योंकि यह प्रशिक्षण के सैद्धांतिक विचार पर आधारित है इष्टतम चुनौती बिंदु पर, और विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग उदाहरणों पर सामान्यीकरण करता है, ”तुराखिया ने कहा। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग अनुकूली प्रशिक्षण पहियों वाली बाइक के लिए भी किया जा सकता है जो शिक्षार्थियों को सिखा सकती है शिक्षार्थी के संतुलन के आधार पर प्रशिक्षण पहियों को स्वचालित रूप से ऊपर या नीचे करके इसे चलाना कौशल।"

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