एआई शोधकर्ता रोबोटों को मानव निपुणता की नकल करना सिखा रहे हैं - डिक्रिप्ट

शोधकर्ता रोबोटिक निपुणता और स्पर्श संवेदन को बढ़ाने में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहे हैं। लक्ष्य? रोबोट जो मानव हाथों की चालाकी और सटीकता से वस्तुओं में हेरफेर कर सकते हैं।

इस अनुसंधान क्षेत्र में सबसे आगे एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब (सीएसएआईएल) का एक अभूतपूर्व अध्ययन है। टीम ने संपर्क-समृद्ध हेरफेर की जटिल चुनौती का सामना किया, एक ऐसा डोमेन जहां रोबोट जटिल तरीकों से वस्तुओं के साथ बातचीत करते हैं।

"संपर्क के माध्यम से योजना बनाने की मुख्य चुनौती संपर्क गतिशीलता की मिश्रित प्रकृति है," अध्ययन नोट्स.

सुदृढीकरण सीखना एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग एआई द्वारा पुरस्कार और दंड के आधार पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यहां शोधकर्ताओं ने जीवित प्राणियों द्वारा चीजों को महसूस करने की प्रक्रिया को सरल बनाने और इसे एक आदिम रोबोट द्वारा दोहराने योग्य बनाने के लिए "स्मूथिंग" नामक एक प्रकार की सुदृढीकरण सीखने की विधि का उपयोग किया।

इसके अलावा, उनकी पद्धति, नमूना-आधारित गति योजना के साथ मिलकर, कई संपर्क बिंदुओं को शामिल करते हुए अधिक जटिल हेरफेर का मार्ग प्रशस्त करती है। दूसरे शब्दों में: किसी वस्तु में हेरफेर करने और उसके साथ बातचीत करने के लिए दो हाथों का उपयोग करना। उनके प्रयोगों ने मात्र मिनटों में जटिल गतिविधियों को उत्पन्न करने की क्षमता प्रदर्शित की है, जो पारंपरिक आरएल विधियों द्वारा मांगे गए घंटों से एक महत्वपूर्ण छलांग है।

एआई के साथ अधिक रोबोट सीख रहे हैं

इसके समानांतर, यूके में ब्रिस्टल विश्वविद्यालय ने "का अनावरण किया"द्वि-स्पर्श,'' एक अग्रणी दोहरे हाथ वाली स्पर्शनीय रोबोटिक प्रणाली। "हम स्पर्श प्रतिक्रिया के अनुरूप द्वि-मैन्युअल हेरफेर कार्यों का एक सूट प्रस्तावित करते हैं: द्वि-पुशिंग, द्वि-पुनर्विन्यास, और द्वि-एकत्रीकरण।" शोध पत्र पढ़ता है. यह प्रणाली, सिम-टू-वास्तविक गहन सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से, जटिल हेरफेर कार्यों में महारत हासिल कर सकती है, जैसे कि वस्तुओं को सहयोगात्मक रूप से धकेलना और कुशलता से उन्हें घुमाना।

पश्चिमी तट पर, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ता मानव वीडियो प्रदर्शनों का उपयोग करके रोबोटों को जटिल कार्य सिखा रहे हैं। उनकी पद्धति, जो नकाबपोश आंखों वाले हाथ वाले कैमरे के फुटेज को नियोजित करती है, मानव और रोबोट डोमेन के बीच महंगे छवि अनुवाद की आवश्यकता को दरकिनार कर देती है।

शोधकर्ताओं ने अपने तर्क में तर्क दिया, "दूसरी ओर, कार्य करने वाले मनुष्यों के वीडियो एकत्र करना बहुत सस्ता है क्योंकि वे रोबोटिक टेलीऑपरेशन विशेषज्ञता की आवश्यकता को खत्म करते हैं।" शैक्षिक पत्र.

मूलतः, जैसे लोग YouTube ट्यूटोरियल देखकर सीखते हैं, वैसे ही ये शोधकर्ता भी हैं वीडियो का उपयोग करना अपने रोबोटों को कुछ चीजें करने का तरीका सिखाने के लिए, और उनके दृष्टिकोण ने पारंपरिक रोबोट डेटा प्रशिक्षण की तुलना में नई परीक्षण सेटिंग्स में सफलता दर को प्रभावशाली 58% तक बढ़ा दिया है।

ये अभूतपूर्व अध्ययन सामूहिक रूप से मानव क्षमताओं के समान सूक्ष्म वस्तु हेरफेर में सक्षम रोबोटों के लिए मार्ग प्रशस्त करते हैं। इस तरह की प्रगति विनिर्माण लाइनों से लेकर ऑपरेटिंग रूम तक उद्योगों को फिर से परिभाषित कर सकती है। एक सर्जिकल प्रक्रिया की कल्पना करें जहां एआई द्वारा संचालित एक रोबोट, एक सर्जन की सहायता करता है, सटीकता और परिणामों को बढ़ाता है।

तो, विज्ञान-कथा प्रेमी डरें नहीं। मैत्रीपूर्ण सहायक रोबोटों को कभी-कभार आकर्षक रोबोट घुमक्कड़ों के साथ मानवता के सह-अस्तित्व की संभावना से इंकार नहीं करना चाहिए। जब तक रोबोट अपने मानव साथियों को खत्म करने के बजाय उनके साथ झगड़ते रहेंगे, तब तक हमें स्पष्ट रहना चाहिए।

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• स्रोत: https://decrypt.co/153646/ai-researchers-are-teaching-robots-to-mimic-human-dexterity