Home HEALTH, SCIENCE & ENTERTAINMENT वैज्ञानिक इंसानों को लूप गाइड में ढूंढते हैं, रोबोट अपना रास्ता ढूंढते हैं

वैज्ञानिक इंसानों को लूप गाइड में ढूंढते हैं, रोबोट अपना रास्ता ढूंढते हैं

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वैज्ञानिक इंसानों को लूप गाइड में ढूंढते हैं, रोबोट अपना रास्ता ढूंढते हैं

इंसानों की तरह रोबोट पिछली बाधाओं को नहीं देख सकते हैं।
जहां वे जा रहे हैं वहां पहुंचने के लिए, उन्हें कभी-कभी थोड़ी सहायता की आवश्यकता होती है।
राइस यूनिवर्सिटी के इंजीनियरों ने एक ऐसी तकनीक बनाई है जो लोगों को अपने परिवेश को देखने और काम करने में रोबोट की सहायता करने में सक्षम बनाती है, एक नए अध्ययन के अनुसार।
बायेसियन लर्निंग इन द डार्क – ब्लाइंड नामक रणनीति, संक्षेप में – रोबोटों के लिए गति नियोजन की लंबे समय से चली आ रही समस्या का एक नया समाधान है जो ऐसे वातावरण में काम करते हैं जहां हर समय सब कुछ स्पष्ट रूप से दिखाई नहीं देता है।
कंप्यूटर वैज्ञानिकों लिडिया कावराकी और वैभव उनहेलकर और राइस के जॉर्ज आर ब्राउन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग के सह-मुख्य लेखक कार्लोस क्विंटरो-पेना और कॉन्स्टेंटिनो चामजास के नेतृत्व में सहकर्मी-समीक्षा अध्ययन को इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन रोबोटिक्स में प्रस्तुत किया गया था। और मई के अंत में स्वचालन।
अध्ययन के अनुसार, मुख्य रूप से क्विंटरो-पेना और चामजास द्वारा विकसित एल्गोरिथम, कावराकी के साथ काम करने वाले दोनों स्नातक छात्र, “रोबोट धारणा को बढ़ाने और, महत्वपूर्ण रूप से, असुरक्षित गति के निष्पादन को रोकने” के लिए एक मानव को लूप में रखते हैं।
ऐसा करने के लिए, उन्होंने बायेसियन इनवर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (जिसके द्वारा एक सिस्टम लगातार अपडेट की गई जानकारी और अनुभव से सीखता है) को रोबोट की सहायता के लिए स्थापित मोशन प्लानिंग तकनीकों के साथ जोड़ा, जिनके पास “उच्च स्तर की स्वतंत्रता” है – यानी बहुत सारे चलने वाले हिस्से।
ब्लाइंड का परीक्षण करने के लिए, राइस लैब ने एक फ़ेच रोबोट को निर्देशित किया, जिसमें सात जोड़ों वाला एक जोड़ा हुआ हाथ एक टेबल से एक छोटे सिलेंडर को पकड़कर दूसरे में ले जाता है, लेकिन ऐसा करने में उसे एक बाधा से आगे बढ़ना पड़ता है।
“यदि आपके पास अधिक जोड़ हैं, तो रोबोट के लिए निर्देश जटिल हैं,” क्विंटो-पेना ने कहा।
“यदि आप एक इंसान को निर्देशित कर रहे हैं, तो आप बस इतना कह सकते हैं, ‘अपना हाथ उठाओ।”
लेकिन एक रोबोट के प्रोग्रामर को अपने प्रक्षेपवक्र में प्रत्येक बिंदु पर प्रत्येक जोड़ की गति के बारे में विशिष्ट होना चाहिए, खासकर जब बाधाएं मशीन के लक्ष्य के “दृश्य” को अवरुद्ध करती हैं।
एक प्रक्षेपवक्र को सामने की ओर प्रोग्रामिंग करने के बजाय, BLIND कोरियोग्राफ किए गए विकल्पों को परिष्कृत करने के लिए एक मानव मध्य-प्रक्रिया सम्मिलित करता है – या सर्वोत्तम अनुमान – रोबोट के एल्गोरिथ्म द्वारा सुझाए गए।
“ब्लिंड हमें मानव के सिर में जानकारी लेने और इस उच्च-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम स्पेस में हमारे प्रक्षेपवक्र की गणना करने की अनुमति देता है,” क्विंटो-पेना ने कहा।
“हम प्रतिक्रिया के एक विशिष्ट तरीके का उपयोग करते हैं जिसे समालोचना कहा जाता है, मूल रूप से प्रतिक्रिया का एक द्विआधारी रूप है जहां मानव को प्रक्षेपवक्र के टुकड़ों पर लेबल दिया जाता है,” उन्होंने कहा।
ये लेबल जुड़े हुए हरे बिंदुओं के रूप में दिखाई देते हैं जो संभावित पथों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
जैसे ही BLIND बिंदु से बिंदु की ओर बढ़ता है, मानव पथ को परिष्कृत करने के लिए प्रत्येक आंदोलन को स्वीकृत या अस्वीकार करता है, बाधाओं को यथासंभव कुशलता से टालता है।
“यह लोगों के लिए उपयोग करने के लिए एक आसान इंटरफ़ेस है, क्योंकि हम कह सकते हैं, ‘मुझे यह पसंद है’ या ‘मुझे वह पसंद नहीं है,’ और रोबोट इस जानकारी का उपयोग योजना बनाने के लिए करता है,” चामज़स ने कहा।
एक बार आंदोलनों के स्वीकृत सेट से पुरस्कृत होने के बाद, रोबोट अपना कार्य कर सकता है, उन्होंने कहा।
“यहां सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक यह है कि गणितीय सूत्र के साथ मानवीय प्राथमिकताओं का वर्णन करना कठिन है, ” क्विंटो-पेना ने कहा।
“हमारा काम मानवीय प्राथमिकताओं को शामिल करके मानव-रोबोट संबंधों को सरल बनाता है।
इस तरह मुझे लगता है कि इस कार्य से अनुप्रयोगों को सबसे अधिक लाभ मिलेगा।”
“यह काम आश्चर्यजनक रूप से उदाहरण देता है कि कैसे थोड़ा, लेकिन लक्षित, मानव हस्तक्षेप रोबोट की क्षमताओं को वातावरण में जटिल कार्यों को निष्पादित करने के लिए काफी बढ़ा सकता है जहां कुछ हिस्से रोबोट के लिए पूरी तरह से अज्ञात हैं लेकिन मानव के लिए जाने जाते हैं, ” कावराकी ने कहा, एक रोबोटिक्स अग्रणी जिसका फिर से शुरू में अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर नासा के ह्यूमनॉइड रोबोनॉट के लिए उन्नत प्रोग्रामिंग शामिल है।
“यह दिखाता है कि मानव-रोबोट बातचीत के तरीके, मेरे सहयोगी प्रोफेसर अनहेलकर के शोध का विषय, और मेरी प्रयोगशाला में वर्षों से अग्रणी स्वचालित योजना कैसे विश्वसनीय समाधान प्रदान करने के लिए मिश्रण कर सकते हैं जो मानवीय प्राथमिकताओं का भी सम्मान करते हैं।”

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