Friday, September 11, 2020
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वैज्ञानिक ऐसी प्रणाली विकसित करते हैं जो रोबोट को काम करना सिखाती है

वैज्ञानिक ऐसी प्रणाली विकसित करते हैं जो रोबोट को काम करना सिखाती है

बोस्टन: भारतीय मूल के शोधकर्ताओं में से एक ने एक ऐसी प्रणाली तैयार की है, जो रोबोट को कुछ शर्तों के तहत डिनर टेबल सेट करने जैसे जटिल काम सीखने देती है, जिसका पालन करने के लिए वे कई नियमों के साथ भ्रमित होते हैं।

जर्नल आई रोबोटिक्स एंड ऑटोमेशन लेटर्स जर्नल में प्रकाशित अपने अध्ययन के अनुसार, नई प्रणाली, जिसे अनरिजर्व्ड स्पेसिफिकेशन्स (पीयूएनएस) प्रणाली कहा जाता है, रोबोटों को एक साथ कई अस्पष्ट, और अंतिम लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए संभावित विरोधाभासी आवश्यकताओं को पूरा करने की क्षमता देता है। ।

नई प्रणाली के साथ, रोबोट अमेरिका में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के शोधकर्ताओं के अनुसार, जिस कार्य को करने वाला है, उसके लिए कुछ संभावित विशिष्टताओं के बारे में “विश्वास” के आधार पर, सबसे अधिक संभावित कार्रवाई का चयन करते हैं।

अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने आठ वस्तुओं, एक मग, कांच, चम्मच, कांटा, चाकू, डिनर प्लेट, छोटी प्लेट, और कटोरे के बारे में जानकारी के साथ एक डेटासेट संकलित किया, जिसे विभिन्न विन्यासों में एक मेज पर रखा जा सकता है।

अध्ययन के अनुसार, एक रोबोटिक हाथ ने पहली बार वस्तुओं के साथ तालिका स्थापित करने के लिए यादृच्छिक रूप से चयनित मानव प्रदर्शनों का अवलोकन किया।

शोधकर्ताओं ने इसके बाद हाथ को एक विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन में वास्तविक दुनिया के प्रयोगों और सिमुलेशन में, जो देखा गया था, उसके आधार पर स्वचालित रूप से एक तालिका स्थापित करने का काम सौंपा।

सफल होने के लिए, रोबोट को कई संभावित प्लेसमेंट ऑर्डर को तौलना पड़ा, तब भी जब आइटम जानबूझकर हटा दिए गए, ढेर हो गए या छिपे हुए थे, उन्होंने कहा।

शोधकर्ताओं ने कहा कि इन नियमों का पालन करते हुए आमतौर पर रोबोट को बहुत अधिक भ्रमित किया जाएगा, नई प्रणाली ने बॉट को कई वास्तविक दुनिया के प्रयोगों में कोई गलती नहीं करने में मदद की, और दसियों हज़ार नकली परीक्षण रन में केवल कुछ ही गलतियाँ हुईं।

एमआईटी के पहले लेखक अंकित शाह ने कहा, “विज़न को प्रोग्रामिंग विशेषज्ञों के हाथों में रखना है, जो सहज ज्ञान युक्त तरीकों से रोबोट को प्रोग्राम कर सकते हैं, बल्कि एक इंजीनियर को अपने कोड में जोड़ने के आदेशों का वर्णन कर सकते हैं।”

“इस तरह, रोबोटों को अब प्रीप्रोग्राम किए गए कार्य नहीं करने होंगे। फैक्टरी कर्मचारी कई जटिल विधानसभा कार्यों को करने के लिए एक रोबोट को सिखा सकते हैं। घरेलू रोबोट सीख सकते हैं कि अलमारियाँ कैसे स्टैक करें, डिशवॉशर लोड करें या घर पर लोगों से टेबल सेट करें, ”शाह ने कहा।

वैज्ञानिकों के अनुसार, रोबोटों के लिए, प्रदर्शनों को देखते हुए एक तालिका निर्धारित करना सीखना अनिश्चितताओं से भरा है।

आइटम को कुछ स्थानों पर रखा जाना चाहिए, जो मेनू पर निर्भर करता है और जहां मेहमान बैठे हैं, और कुछ आदेशों में, आइटम की तत्काल उपलब्धता या सामाजिक सम्मेलनों के आधार पर, उन्होंने समझाया।

शोधकर्ताओं ने कहा कि नियोजन के लिए वर्तमान दृष्टिकोण इस तरह के अनिश्चित विनिर्देशों से निपटने में सक्षम नहीं हैं।

वैज्ञानिकों ने कहा कि नए PUnS प्रणाली के प्रयोग से एक रोबोट को संभावित विशिष्टताओं पर “विश्वास” रखने में मदद मिलती है।

शाह ने कहा, “रोबोट अनिवार्य रूप से किसी कार्य में अभिप्रेरित होने के संदर्भ में अपने दांव लगा रहा है, और कार्रवाई करता है जो हमारे विश्वास को संतुष्ट करता है, बजाय इसके कि हम इसे स्पष्ट विनिर्देश दें।”

शाह और उनकी टीम के अनुसार, नई प्रणाली “रैखिक अस्थायी तर्क” (एलटीएल) पर बनाई गई है, जो एक ऐसी भाषा है जो वर्तमान और भविष्य के परिणामों के बारे में रोबोट तर्क को सक्षम बनाती है।

शोधकर्ताओं ने एलटीएल में टेम्पलेट्स को परिभाषित किया जो विभिन्न समय-आधारित स्थितियों को मॉडल करते हैं, जैसे कि अब क्या होना चाहिए, आखिरकार होना चाहिए, और तब तक होना चाहिए जब तक कुछ घटित न हो जाए।

उन्होंने कहा कि टेबल की स्थापना के लिए 30 मानव प्रदर्शनों की रोबोट की टिप्पणियों ने 25 अलग-अलग एलटीएल फॉर्मूले पर संभाव्यता वितरण प्राप्त किया, उन्होंने कहा।

प्रत्येक सूत्र, वैज्ञानिकों के अनुसार, टेबल की स्थापना के लिए थोड़ी अलग प्राथमिकता या विनिर्देश को एन्कोड किया गया।

यह संभाव्यता वितरण उसका विश्वास बन जाता है, शोधकर्ताओं ने समझाया।

“प्रत्येक सूत्र कुछ अलग करता है, लेकिन जब रोबोट सभी टेम्पलेट्स के विभिन्न संयोजनों पर विचार करता है, और सब कुछ एक साथ संतुष्ट करने की कोशिश करता है, तो यह आखिरकार सही काम करता है,” शाह ने कहा।

अध्ययन में कहा गया कि सिमुलेशन में रोबोट को अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन में टेबल सेट करने के लिए कहा गया था, इसने 20,000 कोशिशों में से केवल छह गलतियां कीं।

शोधकर्ताओं ने कहा कि रोबोट एक समान व्यवहार दिखाता है कि मानव वास्तविक दुनिया के प्रदर्शनों में कैसे कार्य करेगा।

यदि कोई आइटम प्रारंभिक रूप से दिखाई नहीं दे रहा था, तो वैज्ञानिकों ने कहा, रोबोट आइटम के बिना बाकी की मेज की स्थापना को पूरा करेगा।

फिर, जब कांटा सामने आया, तो यह कांटा को उचित स्थान पर स्थापित करेगा, उन्होंने कहा।

“यह वह जगह है जहाँ लचीलापन बहुत महत्वपूर्ण है। अन्यथा, जब यह कांटा लगाने की उम्मीद करता है और टेबल सेटअप के बाकी हिस्सों को खत्म नहीं करने की उम्मीद करता है, तो अटक जाता है, ”शाह ने कहा।

वैज्ञानिक मौखिक निर्देशों, सुधारों या उपयोगकर्ता के मूल्यांकन के आधार पर रोबोट को अपने व्यवहार को बदलने में मदद करने के लिए सिस्टम को संशोधित करने की उम्मीद करते हैं।

“एक व्यक्ति एक रोबोट को केवल एक स्थान पर एक टेबल सेट करने का तरीका दिखाता है। शाह ने कहा, ‘अन्य सभी स्थानों के लिए एक ही काम कर सकते हैं,’

“हम अतिरिक्त प्रदर्शनों की आवश्यकता के बिना, उन मौखिक आदेशों को संभालने के लिए स्वाभाविक रूप से अनुकूल बनाने के लिए प्रणाली के लिए तरीके विकसित करना चाहते हैं,” उन्होंने कहा।

shiwam pandey
My name is Shiwam Pandey and I am a late bloomer but an early learner. I likes to be honestly biased. Though fascinated by the far-flung corners of the galaxy, I doesn’t fancy the idea of humans moving to Mars. I am a Contributing Author for Daynewspaper.com. Be it mobile devices, laptops, etc. I brings my passion for technology wherever i goes.

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