कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस और बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने एक रोबोट जैसी रोबोटिक प्रणाली विकसित की है। बोस्टन डायनेमिक्स, जो उबड़-खाबड़ इलाकों, फिसलन वाली असमान सतहों पर भी नेविगेट कर सकता है, सीढ़ियाँ चढ़ सकता है और उतर सकता है, लेकिन निर्माण के लिए बहुत सस्ता है।
ऐसे ज्यादातर रोबोटिक सिस्टम में मोशन प्लानिंग के लिए एनवायरनमेंट के मैप्स का इस्तेमाल किया जाता है, जो मोशन शुरू होने से पहले कैमरों की मदद से बनाए जाते हैं। यह प्रक्रिया धीमी है और मानचित्रण चरण में अशुद्धियों या गलत सेटिंग्स के कारण अक्सर विफल हो जाती है, जो रोबोट की बाद की योजना और गति को प्रभावित करती है। मैपिंग और मूवमेंट प्लानिंग उच्च-स्तरीय नियंत्रण पर केंद्रित प्रणालियों में उपयोगी हैं, शोधकर्ताओं का कहना है, लेकिन चलने या क्रॉस-कंट्री रनिंग जैसे निम्न-स्तरीय कौशल की गतिशील मांगों के लिए हमेशा उपयुक्त नहीं होते हैं।
आसपास के वातावरण को प्रदर्शित करने और क्षेत्र के नक्शे बनाने के लिए कैमरों का उपयोग करने के बजाय, वैज्ञानिकों की टीम ने सिमुलेशन की मदद से रोबोट को प्रशिक्षित किया: इसके चार हजार आभासी क्लोनों को विभिन्न प्रकार के इलाकों में जाने के लिए मजबूर किया गया ताकि यह अधिग्रहण कर सके। आवश्यक कौशल।
सिमुलेशन के उपयोग के लिए धन्यवाद, रोबोट ने केवल एक दिन में कौशल हासिल कर लिया, जिसे सामान्य परिस्थितियों में मास्टर करने में छह साल लग जाते। अधिग्रहीत मोटर कौशल एक तंत्रिका नेटवर्क में संग्रहीत किया गया था, जिसे शोधकर्ताओं ने रोबोटिक सिस्टम के कार्यशील प्रोटोटाइप में कॉपी किया था।
नई प्रणाली मैपिंग और मोशन प्लानिंग के बिना करती है और सीधे रोबोट नियंत्रण इकाइयों को इनपुट विज़ुअल डेटा भेजती है। रोबोट उसके सामने जो "देखता है" उसके आधार पर चलता है। यह तकनीक रोबोट को इलाके में होने वाले बदलावों का तुरंत जवाब देने और उस पर सहजता से चलने में सक्षम बनाती है।
टीम के सदस्य अनंज अग्रवाल ने कहा, "यह प्रणाली रोबोट के मोटर सिस्टम को आउटपुट कमांड के इनपुट के रूप में सीधे शरीर (रोबोट) से दृश्य धारणा और प्रतिक्रिया का उपयोग करती है।" - यह विधि वास्तविक दुनिया में रोबोटिक सिस्टम की उच्च विश्वसनीयता सुनिश्चित करती है। अगर वह (रोबोट कुत्ता) सीढ़ियों पर फिसल जाता है, तो वह अपना संतुलन वापस पाने और पर्यावरण के अनुकूल होने में सक्षम हो जाएगा।"
चूंकि मानचित्रण और नियोजन की कोई आवश्यकता नहीं है, और मशीन सीखने के माध्यम से मोटर कौशल हासिल किए जाते हैं, रोबोट की लागत काफी कम हो जाती है। वैज्ञानिकों की एक टीम द्वारा बनाया गया रोबोट मौजूदा समकक्षों की तुलना में कम से कम 25 गुना सस्ता है।
वैज्ञानिकों का कहना है कि रोबोटिक सिस्टम वैसे ही काम करता है जैसे जानवर बिल्ली की तरह करते हैं। "चौपाइयों में एक स्मृति क्षमता होती है जो उनके पिछले पैरों को अपने सामने के पैरों को ट्रैक करने की अनुमति देती है। हमारा सिस्टम इसी तरह से काम करता है," अग्रवाल ने कहा। यह रोबोट कुत्ता भी अंधेरे में नेविगेट करने में सक्षम होने की सूचना है, हालांकि इसे अभी भी प्रदर्शन में सुधार के लिए एक कैमरा सिस्टम की आवश्यकता होगी।
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