हाल ही में, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला (CSAIL) ने एक नवीन घरेलू रोबोट प्रशिक्षण विधि का प्रदर्शन किया। यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को अपने आईफोन के माध्यम से अपने घर के किसी क्षेत्र को स्कैन करने और इन डेटा को एक अनुकरणीय वातावरण में प्रशिक्षण के लिए अपलोड करने की अनुमति देती है।
घर के वातावरण की जटिलता के साथ, पारंपरिक रोबोट प्रशिक्षण विधियाँ विभिन्न घरेलू लेआउट, प्रकाश और वस्तुओं की व्यवस्था के अनुकूलन में असमर्थ दिखाई देती हैं, इसलिए यह नई विधि विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
नोट: चित्र YouTube से लिया गया है
अनुकरणीय प्रशिक्षण रोबोट सीखने का एक महत्वपूर्ण साधन बन गया है। वर्चुअल वातावरण के माध्यम से, रोबोट कम समय में बार-बार प्रयास और विफलता कर सकते हैं, जिससे उन्हें बहुत सारे अभ्यास मिलते हैं। इस प्रशिक्षण विधि का लाभ यह है कि भले ही रोबोट अनुकरण में "हजारों" वर्चुअल कप तोड़ दे, वास्तविक नुकसान नहीं होता। एक वीडियो में, शोधकर्ता पुलकित अग्रवाल ने कहा: "वर्चुअल दुनिया में प्रशिक्षण बहुत शक्तिशाली है, रोबोट लाखों बार अभ्यास कर सकते हैं, और ये सभी वास्तविक दुनिया पर कोई प्रभाव नहीं डालते।"
हालांकि, केवल अनुकरण पर निर्भर रहना रोबोट को गतिशील परिवर्तित घरेलू वातावरण के अनुकूल बनाने के लिए पर्याप्त नहीं है। सरल आईफोन स्कैन के माध्यम से प्राप्त वातावरण डेटा रोबोट की अनुकूलता को काफी बढ़ा सकता है। यही डेटा रोबोट को वास्तविक अनुप्रयोगों में घर के फर्नीचर के स्थानांतरण या रसोई की मेज पर अचानक दिखाई देने वाले बर्तन-बरतन का बेहतर सामना करने में मदद करता है।
कुल मिलाकर, एक मजबूत वातावरण डेटाबेस बनाना न केवल रोबोट को परिचित वातावरण में बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करता है, बल्कि उन्हें परिवर्तनों का सामना करते समय तेजी से समायोजित करने में भी मदद करता है।
मुख्य बिंदु:
- 🏠 मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी ने नया तरीका पेश किया, जिससे आईफोन के माध्यम से घरेलू वातावरण को स्कैन कर रोबोट को वर्चुअल में प्रशिक्षण दिया जा सके।
- 💡 अनुकरणीय प्रशिक्षण रोबोट को तेजी से अभ्यास करने में सक्षम बनाता है, जिससे वास्तविक संचालन में विफलता की लागत को काफी कम किया जा सकता है।
- 🤖 वातावरण डेटाबेस के माध्यम से, रोबोट गतिशील घरेलू वातावरण का सामना करते समय अधिक अनुकूल और बुद्धिमान होते हैं।
