रोबोटिक्स
एआई सिस्टम हाथ के इशारों को सटीक रूप से पहचान सकता है
नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी, सिंगापुर (एनटीयू सिंगापुर) के वैज्ञानिकों द्वारा हाथ के इशारों को पहचानने में सक्षम एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित की गई है। यह तकनीक त्वचा जैसे इलेक्ट्रॉनिक्स को कंप्यूटर विज़न के साथ जोड़कर काम करती है।
मानव हाथ के इशारों को पहचानने के लिए एआई सिस्टम का विकास लगभग 10 वर्षों से हो रहा है, और वर्तमान में इसका उपयोग सर्जिकल रोबोट, स्वास्थ्य निगरानी उपकरण और गेमिंग सिस्टम में किया जाता है।
प्रारंभिक एआई जेस्चर पहचान प्रणालियाँ केवल दृश्य थीं, और उन्हें बेहतर बनाने के लिए पहनने योग्य सेंसर से इनपुट को एकीकृत किया गया है। इसे "डेटा फ़्यूज़न' कहा जाता है। संवेदन क्षमताओं में से एक को 'सोमैटोसेंसरी' कहा जाता है, और पहनने योग्य सेंसर इसे फिर से बना सकते हैं।
पहनने योग्य सेंसर से आने वाले डेटा की कम गुणवत्ता के कारण इशारा पहचान सटीकता हासिल करना अभी भी मुश्किल है। ऐसा भारीपन और उपयोगकर्ता के साथ खराब संपर्क के साथ-साथ दृश्य अवरुद्ध वस्तुओं और खराब रोशनी के प्रभाव के कारण होता है।
दृश्य और संवेदी डेटा के एकीकरण से अधिक चुनौतियाँ आती हैं, क्योंकि बेमेल डेटासेट को अलग से संसाधित करने और अंततः अंत में विलय करने की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया अक्षम है और प्रतिक्रिया समय को धीमा कर देती है।
एनटीयू टीम इन चुनौतियों से पार पाने के लिए कुछ तरीके लेकर आई, जिसमें एक 'बायोइंस्पायर्ड' डेटा फ्यूजन सिस्टम का निर्माण भी शामिल है, जो एकल-दीवार वाले कार्बन नैनोट्यूब से बने त्वचा जैसे स्ट्रेचेबल स्ट्रेन सेंसर पर निर्भर करता है। त्वचा की इंद्रियों और दृष्टि को मस्तिष्क में एक साथ कैसे संसाधित किया जाता है, इसका प्रतिनिधित्व करने के तरीके के रूप में टीम ने एआई पर भी भरोसा किया।
एआई प्रणाली को विकसित करने के लिए तीन तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोणों को एक प्रणाली में जोड़ा गया था। तंत्रिका नेटवर्क तीन प्रकार के थे: एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, एक विरल तंत्रिका नेटवर्क, और एक बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क।
इन तीनों को मिलाकर, टीम अन्य तरीकों की तुलना में मानवीय इशारों को अधिक सटीक रूप से पहचानने में सक्षम प्रणाली विकसित कर सकती है।
प्रोफेसर चेन ज़ियाओडोन अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं। वह एनटीयू के स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग से हैं।
“हमारे डेटा फ़्यूज़न आर्किटेक्चर की अपनी अनूठी जैव-प्रेरित विशेषताएं हैं जिनमें मस्तिष्क में सोमैटोसेंसरी-विज़ुअल फ़्यूज़न पदानुक्रम जैसा मानव निर्मित सिस्टम शामिल है। हमारा मानना है कि ऐसी विशेषताएं हमारी वास्तुकला को मौजूदा दृष्टिकोणों के लिए अद्वितीय बनाती हैं।
चेन एनटीयू में इनोवेटिव सेंटर फॉर फ्लेक्सिबल डिवाइसेज (iFLEX) के निदेशक भी हैं।
“कठोर पहनने योग्य सेंसर की तुलना में जो सटीक डेटा संग्रह के लिए उपयोगकर्ता के साथ पर्याप्त अंतरंग संपर्क नहीं बनाता है, हमारा नवाचार स्ट्रेचेबल स्ट्रेन सेंसर का उपयोग करता है जो मानव त्वचा पर आराम से चिपक जाता है। यह उच्च गुणवत्ता वाले सिग्नल अधिग्रहण की अनुमति देता है, जो उच्च परिशुद्धता मान्यता कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है, ”चेन ने कहा।
एनटीयू सिंगापुर और यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी सिडनी (यूटीएस) के वैज्ञानिकों से बनी टीम के निष्कर्ष जून में वैज्ञानिक पत्रिका में प्रकाशित हुए थे। प्रकृति इलेक्ट्रॉनिक्स.
सिस्टम का परीक्षण
टीम ने हाथ के इशारों से नियंत्रित रोबोट के साथ जैव-प्रेरित एआई प्रणाली का परीक्षण किया। रोबोट को एक भूलभुलैया के माध्यम से निर्देशित किया गया था, और परिणामों से पता चला कि एआई हाथ इशारा पहचान प्रणाली बिना किसी त्रुटि के भूलभुलैया के माध्यम से रोबोट का मार्गदर्शन करने में सक्षम थी। इसकी तुलना दृश्य-आधारित पहचान प्रणाली से की गई, जिसने एक ही भूलभुलैया में छह त्रुटियां कीं।
खराब परिस्थितियों, जैसे शोर और खराब रोशनी की स्थिति में परीक्षण करने पर भी एआई प्रणाली ने उच्च सटीकता बनाए रखी। पहचान सटीकता दर 96.7% से अधिक पहुंच गई।
एनटीयू सिंगापुर में स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग के डॉ. वांग मिंग अध्ययन के पहले लेखक थे।
मिंग ने कहा, "हमारी वास्तुकला में उच्च सटीकता के पीछे का रहस्य इस तथ्य में निहित है कि दृश्य और सोमाटोसेंसरी जानकारी जटिल व्याख्या करने से पहले प्रारंभिक चरण में एक-दूसरे से बातचीत और पूरक हो सकती है।" "परिणामस्वरूप, सिस्टम तर्कसंगत रूप से कम अनावश्यक डेटा और कम अवधारणात्मक अस्पष्टता के साथ सुसंगत जानकारी एकत्र कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर सटीकता होती है।"
जर्मनी में मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट ऑफ कोलाइड्स एंड इंटरफेसेस के निदेशक प्रोफेसर मार्कस एंटोनियेटी के एक स्वतंत्र दृष्टिकोण के अनुसार, “इस पेपर के निष्कर्ष हमें एक स्मार्ट और अधिक मशीन-समर्थित दुनिया की ओर एक और कदम आगे लाते हैं। स्मार्टफोन के आविष्कार की तरह, जिसने समाज में क्रांति ला दी है, यह काम हमें आशा देता है कि एक दिन हम एक इशारे के माध्यम से बड़ी विश्वसनीयता और सटीकता के साथ अपने आसपास की दुनिया को भौतिक रूप से नियंत्रित कर सकते हैं।
“इस भविष्य का समर्थन करने के लिए बाज़ार में ऐसी तकनीक के लिए बस अंतहीन अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए, स्मार्ट कार्यस्थलों पर रिमोट रोबोट नियंत्रण से लेकर बुजुर्गों के लिए एक्सोस्केलेटन तक।
अनुसंधान टीम अब जैव प्रेरित एआई प्रणाली पर आधारित वीआर और एआर प्रणाली पर काम करेगी।
