AI2-THOR v1.0 डेमो
वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटने में रोबोट बेहतर हो रहे हैं, लेकिन आसानी से परिभाषित प्रयोगशाला स्थितियों के बाहर अपना पहला अस्थायी कदम उठाते समय उन्हें अभी भी मदद की ज़रूरत होती है। इसे ही नया ओपन सोर्स वर्चुअल रियलिटी ट्रेनिंग ग्राउंड कहा जाता है AI2-थोर, शोधकर्ताओं द्वारा बनाया गया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए सिएटल का एलन इंस्टीट्यूट, का उद्देश्य मदद करना है। यह वास्तविक दुनिया के दृश्यों का एक इंटरैक्टिव वीआर मॉडल है, जैसे कि एक नियमित घर में रसोई या लिविंग रूम, जो ए.आई. की अनुमति देता है। एजेंट को सामना करना सीखना होगा हमारी दुनिया के साथ इस तरह से काम करना न केवल कम समय लेने वाला है, बल्कि बहुत कम जोखिम भरा भी है - रोबोट और मानव लोगों दोनों के लिए वे बातचीत करते हैं साथ।
वर्तमान में, अधिकांश व्यावसायिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वीडियो और स्थिर छवियों से बने डेटा सेट से दुनिया के बारे में सीखते हैं। संख्या पर एक त्वरित नज़र के रूप में, उस दृष्टिकोण के निश्चित रूप से अपने उपयोग हैं हाल के वर्षों में रोबोटिक्स से संबंधित प्रगति साबित हो जाएगा। हालाँकि, यह आवश्यक रूप से वास्तविक दुनिया के साथ शारीरिक रूप से बातचीत करने के अवसर का विकल्प नहीं है, जहाँ AI2-THOR आता है।
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THOR प्रोजेक्ट का संक्षिप्त रूप "द हाउस ऑफ़ इंटरेक्शन्स" है। यथार्थवादी ए.आई. ग्राफिकल इंजन यूनिटी का उपयोग करके बनाया गया प्रशिक्षण मैदान, 2016 की गर्मियों से विकास में है। सॉफ़्टवेयर के पहले संस्करण में रसोई, लिविंग रूम, शयनकक्ष और बाथरूम सेटिंग्स के आधार पर 120 अलग-अलग दृश्य पेश किए गए थे। प्रत्येक में बातचीत करने के लिए स्थान-उपयुक्त वस्तुएं होती हैं, जैसे कि रसोई में खुलने योग्य माइक्रोवेव, साथ ही यथार्थवादी भौतिकी मॉडल। विवरण में खाली और भरे हुए बाथटब और स्लाइस करने योग्य सेब जैसी छोटी-छोटी बातें भी शामिल हैं।
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भविष्य में, AI2-THOR के पीछे की टीम गैर-कठोर भौतिकी वाली वस्तुओं को जोड़कर इसे और विस्तारित करने की योजना बना रही है, जिससे रोबोटों को बिस्तर बनाने या कपड़ों की वस्तुओं को स्थानांतरित करने में मूल्यवान अभ्यास मिल सके। (अरे, हम अपना साथ नहीं छोड़ रहे हैं जेट्सन-एक रोबोट घरेलू सहायक का अभी तक का सपना!)
ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं के लिए पहले से ही उपलब्ध है, और कोई भी इसे डाउनलोड कर सकता है और विभिन्न दृश्यों को अपनी विशिष्टताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकता है। उम्मीद है, इस तरह की पहल से रोबोट को टूलसेट खोलने के साथ-साथ और भी अधिक स्मार्ट बनने की अनुमति मिलेगी ताकि यह उच्च-स्तरीय अनुसंधान प्रयोगशालाओं के बाहर तक पहुंच सके।
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