Facebook एक नए कदम की घोषणा की जिसे वह "शरीर में कृत्रिम बुद्धिमत्ता" कहते हैं। यह उन तकनीकों को संदर्भित करता है जिनसे उम्मीद की जाती है कि वे रोज़मर्रा के वातावरण में नियमित कार्य करने में सक्षम रोबोट बना सकें। उदाहरण के लिए, फ्रिज को भोजन के साथ लोड करना या कचरा बाहर निकालना। विकास पद्धति त्वरित परिणाम का वादा करती है और सभी प्रकार के रोबोटिक सहायकों के विकास के लिए उत्प्रेरक होने की संभावना है।
सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म ने हैबिटेट 2.0 का अनावरण किया, जो इसके सिमुलेशन प्लेटफॉर्म के लिए एक अपडेट है जो शोधकर्ताओं को आभासी वातावरण का उपयोग करके अपने रोबोटों को अधिक तेज़ी से प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। इस प्रशिक्षण में उन स्थितियों के अत्यधिक विस्तृत सिमुलेशन शामिल हैं जो मशीनों को एक सामान्य वातावरण जैसे कि रसोई या लिविंग रूम में मिलते हैं।
सिम्युलेटेड आभासी वातावरण में प्रशिक्षण रोबोट वास्तविक परिस्थितियों में उन्हें प्रशिक्षित करने की तुलना में पैसे और समय बचाने के मामले में कई फायदे लाता है। इसका मतलब यह हो सकता है कि हम जल्द ही असली रोबोट को घर का काम करते देखेंगे।
ऐसी मशीनें, उदाहरण के लिए, कमांड पर वस्तुओं को उठाकर - रेफ्रिजरेटर में सामान डालकर, डिशवॉशर को लोड करके, आदि में मदद कर सकती हैं। अधिक जटिल अनुप्रयोगों की अपेक्षा की जा सकती है, जैसे कि एक रोबोट जो बाहरी सैर के दौरान दृष्टिबाधित व्यक्ति का मार्गदर्शन करेगा।
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क्या अंतर है? Facebook 2.0 वास
मशीनों को उपयोगी वास्तविक दुनिया के कार्यों को करने में सक्षम होने के लिए, उन्हें सैकड़ों अलग-अलग वास्तविक दुनिया के वातावरण में "अनुभव" प्रदान करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, फर्श पर बिखरे बच्चों के खिलौने तक और कालीन के मुड़े हुए कोने।
इस लिहाज से सिमुलेशन एक गेम चेंजर है। महीनों और वर्षों तक रोबोट को अलग-अलग अपार्टमेंट, घरों और कार्यालयों में शारीरिक रूप से लाने के बजाय, वैज्ञानिक Facebook मानते हैं कि रोबोट को आभासी वातावरण में रखना एक अधिक व्यावहारिक दृष्टिकोण है। इससे उसके सीखने की गति तेज होती है।
ऐसा करने के लिए, वे प्रतिकृति डेटासेट का उपयोग करते हैं - वास्तविक परिस्थितियों के 18 3डी स्कैन का संकलन, कार्यालय सम्मेलन कक्ष से लेकर दो मंजिला इमारतों तक। प्रतिकृति को एक अति-यथार्थवादी पुस्तकालय के रूप में वर्णित किया गया है जिसमें स्पेक्युलर प्रतिबिंब और कालीन बनावट सहित किसी भी वास्तविक दुनिया की सेटिंग में कुछ बेहतरीन विवरण शामिल हैं।
कुछ समय पहले तक, प्रौद्योगिकी की कुछ सीमाएँ थीं: प्रतिकृति एक स्थिर डेटा सेट थी। यानी, हालांकि रोबोट साइबरस्पेस के माध्यम से आगे बढ़ सकता था, लेकिन उसने किसी भी वस्तु के साथ इंटरैक्ट नहीं किया।
हालाँकि, हैबिटेट 2.0 पर्यावरण के नए संस्करण के साथ, यह चुनौती दूर हो गई है। नए प्लेटफॉर्म पर रोबोट न केवल आभासी वातावरण में घूम सकते हैं। वे अब उन वस्तुओं के साथ परस्पर क्रिया करेंगे जो उन्हें एक साझा रसोई, भोजन कक्ष या अन्य सामान्य स्थान में मिलती हैं।
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