यूसी बर्कले के वैज्ञानिकों ने RoVi-Aug नामक गेम-चेंजिंग टूल का अनावरण किया है। यह चतुर ढांचा इंजीनियरों को मानवीय मार्गदर्शन की आवश्यकता के बिना मॉडलों के बीच कौशल स्थानांतरित करने की अनुमति देकर रोबोटों के सीखने के तरीके को सरल बनाने की अनुमति देता है। यह रोबोट को अधिक स्वतंत्र बनाने की दिशा में एक कदम है
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वास्तविक दुनिया की सेटिंग में रोबोट अधिक आम होते जा रहे हैं, लेकिन अभी भी एक बड़ी बाधा है – अंतहीन पुनर्प्रशिक्षण के बिना उन्हें नए कार्यों और वातावरण के अनुकूल कैसे बनाया जाए।
पारंपरिक तरीकों के लिए अक्सर प्रत्येक मॉडल के लिए ढेर सारे डेटा और अनुकूलित प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, जिससे प्रक्रिया धीमी और श्रमसाध्य हो जाती है। अब, शोधकर्ता ऐसे ढाँचे तैयार करके चीजों को हिला रहे हैं जो रोबोटों को कौशल साझा करने में मदद करते हैं, सीखने की कठिन प्रक्रिया को छोड़कर।
यूसी बर्कले के वैज्ञानिकों ने RoVi-Aug नामक गेम-चेंजिंग टूल का अनावरण किया है। यह चतुर ढांचा इंजीनियरों को मानवीय मार्गदर्शन की आवश्यकता के बिना मॉडलों के बीच कौशल स्थानांतरित करने की अनुमति देकर रोबोटों के सीखने के तरीके को सरल बनाने की अनुमति देता है। यह रोबोट को अधिक बहुमुखी और स्वतंत्र बनाने की दिशा में एक कदम है।
कौशल साझा करने के लिए कोड को क्रैक करना
रोबोटिक्स में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक अलग-अलग डिज़ाइन और हार्डवेयर वाले रोबोट प्राप्त करना है जो उन्होंने सीखा है। कल्पना कीजिए कि एक रोबोट शेफ एक फैक्ट्री बॉट को भागों को कैसे जोड़ना सिखा रहा है – यह भविष्यवादी लगता है, है ना?
यह कौशल साझा करने की क्षमता समय बचा सकती है और उद्योगों में अनगिनत संभावनाएं खोल सकती है।
समस्या यह है कि वर्तमान रोबोटिक्स डेटासेट बहुत असंतुलित हैं। फ्रेंका और एक्सआर्म मैनिपुलेटर्स जैसे लोकप्रिय रोबोट डेटा पर हावी हो जाते हैं, जिससे अन्य मॉडल मुश्किल में पड़ जाते हैं। यह असमान प्रसार रोबोटों के लिए अपने कौशल को प्रभावी ढंग से सामान्यीकृत करना मुश्किल बना देता है।
रोबोटों को प्रशिक्षित करने का एक बेहतर तरीका
इससे निपटने के लिए, यूसी बर्कले टीम ने RoVi-Aug विकसित किया। यह प्रणाली सिंथेटिक प्रदर्शन बनाने के लिए अत्याधुनिक प्रसार मॉडल का उपयोग करती है, इस प्रक्रिया में रोबोट प्रकार और कैमरा कोण दोनों को बदल देती है। अनिवार्य रूप से, यह यथार्थवादी प्रशिक्षण परिदृश्यों का मिश्रण उत्पन्न करता है, जिससे रोबोटों को अधिक लचीले ढंग से सीखने में मदद मिलती है।
रोवी-अगस्त के दो प्रमुख भाग हैं। रो-अगस्त मॉड्यूल विभिन्न रोबोट प्रणालियों के लिए डेटा उत्पन्न करने पर केंद्रित है, जबकि वी-अगस्त मॉड्यूल विविध कैमरा परिप्रेक्ष्य का अनुकरण करके विविधता जोड़ता है। साथ में, वे एक समृद्ध प्रशिक्षण डेटासेट बनाते हैं जो विभिन्न मॉडलों के बीच बाधाओं को तोड़कर रोबोटों को नए कार्यों को अधिक कुशलता से अनुकूलित करने में मदद करता है।
सामान्यीकृत रोबोटिक्स की ओर एक छलांग
RoVi-Aug के पीछे की प्रेरणा मशीन लर्निंग में प्रगति से उपजी है, विशेष रूप से जेनरेटिव मॉडल में जो सामान्यीकरण में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। यूसी बर्कले के शोधकर्ताओं का लक्ष्य रोबोटिक्स में इस अनुकूलन क्षमता को दोहराना है, जिससे रोबोट के लिए अप्रत्याशित सेटिंग्स में काम करना आसान हो सके।
RoVi-Aug के साथ, मानव इनपुट के बिना तुरंत सीखने वाले रोबोट का सपना वास्तविकता बन रहा है। यह सिर्फ एक तकनीकी जीत नहीं है – यह उस भविष्य की एक झलक है जहां रोबोट वास्तव में अधिक कठिन नहीं बल्कि अधिक स्मार्ट तरीके से काम करेंगे।
