रोबोटिक और मानव गतिविधियों के बीच की रेखा तेजी से धुंधली होती जा रही है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक एआई विकसित किया है जो रोबोट को वाल्ट्ज (और भी बहुत कुछ) सिखाने में सक्षम है, जो बड़े पैमाने पर रोबोटिक्स में नए दृष्टिकोण खोलता है।
रोबोटों का नृत्य: वाल्ट्ज से युद्ध तक
आज तक, रोबोट की सबसे सहज चाल, जैसे कि शानदार कलाबाजी बोस्टन डायनेमिक्स, पूर्व-क्रमादेशित और सीमित अनुक्रम थे। लेकिन जुआनबिन पेंग और उसकी टीमकैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो वे खेल के नियम बदल रहे हैं एक्सबॉडी2, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जो रोबोटों को प्राकृतिक तरीके से मानवीय गतिविधियों की नकल करने और दोहराने की अनुमति देती है। इस दौरान मैं यहां शोध को लिंक करूंगा, तो मैं आपको इसके बारे में बताऊंगा।
निस्संदेह, ExBody2 का नवप्रवर्तन केवल नृत्य तक ही सीमित नहीं है। यह प्रणाली रोबोटों को साधारण चलने से लेकर जटिल वाल्ट्ज अनुक्रमों और यहां तक कि लड़ने की गतिविधियों तक की एक विस्तृत श्रृंखला को निष्पादित करने की अनुमति देती है। सफलता की कुंजी? एक दृष्टिकोण जो ह्यूमनॉइड रोबोट की भौतिक संरचना और मानव शरीर की शारीरिक संरचना के बीच समानता का फायदा उठाता है।
चूंकि ह्यूमनॉइड रोबोट हमारी जैसी ही शारीरिक संरचना साझा करते हैं, इसलिए पहले से उपलब्ध बड़ी मात्रा में मानव गतिविधि डेटा का लाभ उठाना समझ में आता है। इस प्रकार की गति की नकल करना सीखकर, रोबोट जल्दी से मानव-समान व्यवहारों की एक विस्तृत श्रृंखला प्राप्त कर सकता है। इसका मतलब यह है कि मनुष्य जो कुछ भी कर सकता है, रोबोट उसे करना सीख सकता है।
आंदोलन डेटाबेस
टीम ने उन कार्यों का एक व्यापक डेटाबेस बनाया जो एक ह्यूमनॉइड रोबोट कर सकता है। इस संग्रह में पिछले शोध परियोजनाओं में एकत्र किए गए सैकड़ों मानव स्वयंसेवकों की मोशन कैप्चर रिकॉर्डिंग शामिल हैं। यह वह डेटा है जिसने रोबोट के सीखने का आधार बनाया।
सुदृढीकरण सीखना
एक सिम्युलेटेड ह्यूमनॉइड रोबोट को कैसे चलना है यह सिखाने के लिए, शोधकर्ताओं ने सुदृढीकरण सीखने का उपयोग किया। इस प्रक्रिया में, एआई को एक सही मूवमेंट का उदाहरण दिया जाता है और फिर उसे परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से इसे दोहराना सीखना चाहिए। यह प्रक्रिया दो चरणों में हुई: पहले वर्चुअल रोबोट के डेटा तक पूर्ण पहुंच के साथ, फिर केवल उस डेटा का उपयोग करना जो वास्तविक दुनिया में उपलब्ध होगा।
आभासी वाल्ट्ज, असली वाल्ट्ज
डेटाबेस पर प्रशिक्षण के बाद, ExBody2 को दो अलग-अलग वाणिज्यिक ह्यूमनॉइड रोबोटों पर परीक्षण के लिए रखा गया था। परिणाम आश्चर्यजनक थे: यह प्रणाली सीधी रेखा में चलना और उकड़ू बैठना जैसी सरल गतिविधियों को आसानी से संयोजित करने में सक्षम थी, लेकिन यह 40-सेकंड की नृत्य दिनचर्या, घूंसा फेंकना और निश्चित रूप से, एक मानव के साथ चलना जैसी अधिक जटिल चालें भी करने में सक्षम थी। साथी। प्लस का अधिग्रहण किया? समन्वय. जैसा कि वह बताते हैं पेंग:
ह्यूमनॉइड रोबोट तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब वे अपने सभी अंगों और जोड़ों को एक साथ समन्वयित करते हैं। कई कार्यों और गतिविधियों के लिए हाथ, पैर और धड़ को एक साथ काम करने की आवश्यकता होती है, और पूरे शरीर का समन्वय रोबोट की क्षमताओं का काफी विस्तार करता है।
इस विकास का तात्पर्य क्या है?
सैन डिएगो विश्वविद्यालय का अध्ययन ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के क्षेत्र में नए दृष्टिकोण खोलता है अवतार का सामान्य तौर पर. जटिल मानवीय गतिविधियों को सीखने और दोहराने की क्षमता न केवल एक दिलचस्प तकनीकी प्रदर्शन है, बल्कि स्वास्थ्य सेवा से लेकर मनोरंजन तक कई उद्योगों में इसका व्यावहारिक अनुप्रयोग हो सकता है।
अब हम सचमुच नाच रहे हैं: वाल्ट्ज तो बस शुरुआत है। पेंग और उनकी टीम द्वारा विकसित तकनीक को किसी भी प्रकार की मानव गतिविधि पर लागू किया जा सकता है। निकट भविष्य में हम ऐसे रोबोट देखेंगे जो सभी प्रकार की स्थितियों में तेजी से प्राकृतिक और तरल तरीके से आगे बढ़ेंगे, और हमारी दुनिया के साथ स्वाभाविक रूप से बातचीत करने में सक्षम होंगे।
