MIT ਨਵਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਉੱਤਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਰਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਨਵਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਪਿੰਗ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਵਰਗੇ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਰਾਂ, ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਅਤੇ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਬਾਹਰ ਜਾਪਦੀ ਇੱਕ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ, ਐਮਆਈਟੀ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੈਬਾਰਟਰੀ (ਸੀਐਸਏਆਈਐਲ) ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਦਿਮਾਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ, ਏਆਈ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਧਾਰਨ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ.
ਇਹ ਮੋਹਰੀ ਉੱਨਤੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ “ਅਨੁਮਾਨ, ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਟ, ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ” (EES) ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਘਰਾਂ ਅਤੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਤੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ
ਫਲੋਰ ਸਵੀਪਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, EES ਇੱਕ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੋਬੋਟ ਕਿੰਨੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੋਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਵੀਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਰ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
EES ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਮੁੱਚੇ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੁਨਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। EES ਹਸਪਤਾਲਾਂ, ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਘਰਾਂ, ਜਾਂ ਕੌਫੀ ਦੀਆਂ ਦੁਕਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਸ਼ਾਂਤ ਕੁਮਾਰ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਅਭਿਆਸ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, EES ਉਸ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੰਮ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੇਪਰ ਦੇ ਸਹਿ-ਲੀਡ ਲੇਖਕ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪੀਐਚਡੀ, ਅਤੇ ਏ. CSAIL ਐਫੀਲੀਏਟ।
“ਹੁਣ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਦਸਾਂ ਜਾਂ ਸੈਂਕੜੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਹੁਨਰਾਂ ‘ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਲੱਖਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਜੋ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।”
ਹੋਨਹਾਰ ਨਤੀਜੇ
ਕੁਸ਼ਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ EES ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੋਸਟਨ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ‘ਸਪਾਟ ‘ਤੇ ਖੋਜ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ AI ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਰੋਬੋਟ, ਜਿਸ ਦੀ ਪਿੱਠ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਾਂਹ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਸੀ, ਨੇ ਕਈ ਘੰਟੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਰੋਬੋਟ ਨੇ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਝੁਕੀ ਹੋਈ ਮੇਜ਼ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਗੇਂਦ ਅਤੇ ਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਣਾ ਸਿੱਖ ਲਿਆ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਦੋ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਦਰ ਖਿਡੌਣਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਨ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
ਦੋਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਪਿਛਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅੱਪਗਰੇਡ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ 10 ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਸੀ।
“ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਤਜਰਬਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੁਣ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਇਸਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਨਗੀਆਂ,” ਸਹਿ-ਲੀਡ ਲੇਖਕ ਟੌਮ ਸਿਲਵਰ SM ’20, PhD ’24, ਇੱਕ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ (EECS) ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਾਬਕਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਤੇ CSAIL ਐਫੀਲੀਏਟ ਜੋ ਹੁਣ ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਹੈ।
“ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਉਸ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ: ਰੋਬੋਟ ਕੋਲ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਇਸ ਸਮੇਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ?” EES ਆਖਰਕਾਰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨਵੇਂ ਤੈਨਾਤੀ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟ, ਪਰ ਹੁਣ ਲਈ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਟੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਨੀਵੇਂ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੋਬੋਟ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ। ਕੁਮਾਰ ਅਤੇ ਸਿਲਵਰ ਨੇ ਇੱਕ ਅਟੈਚ ਹੋਣ ਯੋਗ ਹੈਂਡਲ ਵੀ 3D ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਰੱਸ਼ ਨੂੰ ਸਪਾਟ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ।
ਰੋਬੋਟ ਨੇ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਇਆ ਅਤੇ ਗਲਤ ਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਲਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਗਿਣਿਆ।
