बाइटडांस अनुसंधान टीम ने हाल ही में दूसरा पीढ़ी का रोबोट मॉडल GR-2 (जनरेटिव रोबोट 2.0) लॉन्च किया है, जो उद्योग में व्यापक ध्यान आकर्षित कर रहा है। यह स्मार्ट रोबोट न केवल रोबोट मॉडल तकनीक में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतीक है, बल्कि यह भी संकेत करता है कि स्मार्ट रोबोट के अनुप्रयोग एक नए युग में प्रवेश करने वाले हैं।
GR-2 की विशेषता इसकी अभिनव शिक्षण विधि में है। विकास टीम ने मानव विकास प्रक्रिया की नकल करने वाली प्रशिक्षण विधि का उपयोग किया, जिससे GR-2 ने "रोबोट शिशु चरण" के समान एक अध्ययन चरण का अनुभव किया। पूर्व-प्रशिक्षण चरण में, GR-2 ने विभिन्न सार्वजनिक डेटा सेट से 3800 लाख से अधिक इंटरनेट वीडियो "देखे", जिसमें घरेलू, बाहरी, कार्यालय आदि जैसे विभिन्न दैनिक परिदृश्य शामिल हैं। इस अनोखी "वीडियो देख कर सीखने" की विधि ने GR-2 को समृद्ध ज्ञान का भंडार प्राप्त करने में मदद की, जिससे उसने मानव के दैनिक व्यवहार पैटर्न और जटिल विश्व वातावरण को गहराई से समझा।
व्यापक पूर्व-प्रशिक्षण के बाद, विकास टीम ने विशेष माइक्रो-ट्यूनिंग तकनीक का उपयोग किया, जिससे GR-2 की क्रिया पूर्वानुमान और वीडियो निर्माण क्षमता में उल्लेखनीय सुधार हुआ। केवल एक सरल भाषा निर्देश जैसे "सफेद प्लेट के बाएं तरफ से कांटा उठाएं", GR-2 सटीक क्रिया वीडियो उत्पन्न कर सकता है और आसानी से कार्य पूरा कर सकता है। यह क्षमता रोबोट की स्मार्ट निर्णय लेने और स्वायत्त संचालन के लिए नए संभावनाओं का मार्ग प्रशस्त करती है।
प्रदर्शन के मामले में, GR-2 ने प्रभावशाली प्रदर्शन दिखाया है। मॉडल के आकार के बढ़ने के साथ, इसकी जटिल कार्यों को संभालने और नए वातावरण में अनुकूलित करने की क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। मल्टी-टास्क लर्निंग परीक्षण में, GR-2 ने 105 डेस्क कार्य पूरे किए, जिसमें सफलता की दर 97.7% थी। विशेष रूप से, GR-2 न केवल ज्ञात कार्यों का सामना कर सकता है, बल्कि नए वातावरण, वस्तुओं या कार्यों का सामना करते समय जल्दी से अनुकूलित हो सकता है और समाधान ढूंढ सकता है।
GR-2 का एक और प्रमुख आकर्षण इसकी बड़े भाषा मॉडल के साथ सहयोग करने की क्षमता है। उदाहरण के लिए, जब उपयोगकर्ता को एक कप कॉफी की आवश्यकता होती है, तो GR-2 स्वतंत्र रूप से कप लेने, रखने, कॉफी बनाने और वापस लाने की पूरी प्रक्रिया को पूरा कर सकता है, जो उच्च स्तर की स्मार्ट और स्वचालित क्षमता को प्रदर्शित करता है।
पर्यावरण अनुकूलन के मामले में, GR-2 ने भी उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है। चाहे फल और सब्जियों की वर्गीकरण कार्य में वस्तुओं के स्थान में बदलाव का सामना करना हो, या औद्योगिक अनुप्रयोग में एंड-टू-एंड वस्तु चयन करना हो, GR-2 लक्ष्य की सटीक पहचान कर सकता है और कार्य पूरा कर सकता है, जो वास्तविक अनुप्रयोग में महत्वपूर्ण मूल्य रखता है।
हालांकि GR-2 कई पहलुओं में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, लेकिन विकास टीम यह भी समझती है कि वास्तविक दुनिया की क्रिया डेटा की विविधता के मामले में सुधार की आवश्यकता है। यह दर्शाता है कि GR-2 केवल एक स्थिर रोबोट मॉडल नहीं है, बल्कि एक ऐसा स्मार्ट एजेंट है जो विभिन्न कार्यों को निरंतर सीखने और अनुकूलित करने में सक्षम है, जिसका भविष्य विकास की अपार संभावनाएँ हैं।
GR-2 का उदय निश्चित रूप से स्मार्ट रोबोट क्षेत्र में नए संभावनाओं का संचार करता है। घरेलू सेवाओं से लेकर औद्योगिक स्वचालन तक, GR-2 द्वारा प्रदर्शित तकनीक कई क्षेत्रों में गहरा प्रभाव डालने की उम्मीद है। जैसे-जैसे तकनीक में निरंतर सुधार और अनुप्रयोग परिदृश्यों का विस्तार होता है, हमें उम्मीद है कि GR-2 और इसी तरह के स्मार्ट रोबोट सिस्टम भविष्य में हमारे जीवन और कार्य करने के तरीकों में क्रांतिकारी परिवर्तन लाएंगे।
प्रोजेक्ट पता: https://gr2-manipulation.github.io/
