रोबोटिक्स
एआई सिस्टम हाथ की गतिविधियों को सटीक रूप से पहचान सकता है
नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी, सिंगापुर (एनटीयू सिंगापुर) के वैज्ञानिकों द्वारा हाथ की गतिविधियों को पहचानने में सक्षम एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सिस्टम विकसित किया गया है। यह तकनीक त्वचा जैसे इलेक्ट्रॉनिक्स को कंप्यूटर विजन के साथ मिलाकर काम करती है।
मानव हाथ की गतिविधियों को पहचानने वाले एआई सिस्टम का विकास लगभग 10 वर्षों से चल रहा है, और यह वर्तमान में सर्जिकल रोबोट, स्वास्थ्य निगरानी उपकरण और गेमिंग सिस्टम में उपयोग किया जा रहा है।
प्रारंभिक एआई इशारा पहचान प्रणाली दृश्य-मात्र थी, और इसे बेहतर बनाने के लिए पहनने योग्य सेंसर से इनपुट को एकीकृत किया गया है। इसे “डेटा फ्यूजन” कहा जाता है। एक संवेदनशील क्षमता “सोमैटोसेंसरी” कहलाती है, और पहनने योग्य सेंसर इसे पुनः बना सकते हैं।
इशारा पहचान सटीकता अभी भी पहनने योग्य सेंसर से आने वाले डेटा की खराब गुणवत्ता के कारण प्राप्त करना मुश्किल है। यह उपयोगकर्ता के साथ खराब संपर्क और भारीपन के कारण होता है, साथ ही दृश्य रूप से अवरुद्ध वस्तुओं और खराब प्रकाश व्यवस्था के प्रभाव के कारण भी।
दृश्य और संवेदनशील डेटा के एकीकरण से अधिक चुनौतियाँ आती हैं, क्योंकि असंगत डेटासेट को अलग-अलग संसाधित करने और अंत में मिलाने की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया अक्षम है और धीमी प्रतिक्रिया समय की ओर ले जाती है।
एनटीयू टीम ने इन चुनौतियों का सामना करने के लिए कुछ तरीके निकाले, जिनमें एक ‘जैव-प्रेरित’ डेटा फ्यूजन सिस्टम बनाना शामिल है जो एकल-दीवार वाले कार्बन नैनोट्यूब से बने त्वचा जैसे खिंचाव वाले स्ट्रेन सेंसर पर निर्भर करता है। टीम ने मस्तिष्क में त्वचा और दृष्टि की संयुक्त प्रक्रिया को प्रस्तुत करने के लिए एआई का भी उपयोग किया।
तीन न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोणों को एक सिस्टम में मिलाकर एआई सिस्टम विकसित किया गया। तीन प्रकार के न्यूरल नेटवर्क थे: एक कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, एक स्पार्स न्यूरल नेटवर्क, और एक मल्टीलेयर न्यूरल नेटवर्क।
इन तीनों को मिलाकर, टीम ने अन्य विधियों की तुलना में मानव इशारों को अधिक सटीक रूप से पहचानने में सक्षम एक सिस्टम विकसित किया।
प्रोफेसर चेन शियाडोंन इस अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं। वह एनटीयू के स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग से हैं।
“हमारी डेटा फ्यूजन आर्किटेक्चर में अपनी विशिष्ट जैव-प्रेरित विशेषताएं हैं जिनमें मस्तिष्क में सोमैटोसेंसरी-दृश्य फ्यूजन हायरार्की जैसा एक मानव-निर्मित सिस्टम शामिल है। हमें लगता है कि ऐसी विशेषताएं हमारी आर्किटेक्चर को मौजूदा दृष्टिकोणों से अलग बनाती हैं,”
चेन एनटीयू में इनोवेटिव सेंटर फॉर फ्लेक्सिबल डिवाइसेज (आईफ्लेक्स) के निदेशक भी हैं।
“सख्त पहनने योग्य सेंसर की तुलना में जो उपयोगकर्ता के साथ पर्याप्त संपर्क नहीं बनाते हैं और सटीक डेटा संग्रह नहीं करते हैं, हमारी नवाचार त्वचा पर आराम से जुड़ने वाले खिंचाव वाले स्ट्रेन सेंसर का उपयोग करती है। यह उच्च-गुणवत्ता वाले सिग्नल अधिग्रहण की अनुमति देता है, जो उच्च-सटीकता वाली पहचान कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है,” चेन ने कहा।
एनटीयू सिंगापुर और यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी सिडनी (यूटीएस) के वैज्ञानिकों की टीम के निष्कर्ष जून में वैज्ञानिक पत्रिका नेचर इलेक्ट्रॉनिक्समें प्रकाशित हुए थे।
सिस्टम का परीक्षण
टीम ने हाथ की गतिविधियों के माध्यम से नियंत्रित एक रोबोट के साथ जैव-प्रेरित एआई सिस्टम का परीक्षण किया। रोबोट को एक भूलभुलैया में मार्गदर्शन किया गया, और परिणामों ने दिखाया कि एआई हाथ इशारा पहचान प्रणाली रोबोट को भूलभुलैया में बिना किसी त्रुटि के मार्गदर्शन करने में सक्षम थी। यह दृश्य-आधारित पहचान प्रणाली की तुलना में था, जिसने उसी भूलभुलैया में छह त्रुटियाँ कीं।
खराब परिस्थितियों में, जैसे कि शोर और खराब प्रकाश व्यवस्था की स्थिति में, एआई सिस्टम अभी भी उच्च सटीकता बनाए रखा। पहचान सटीकता दर 96.7% से अधिक तक पहुँच गई।
डॉ वांग मिंग एनटीयू सिंगापुर के स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग में अध्ययन के प्रथम लेखक हैं।
“हमारी आर्किटेक्चर में उच्च सटीकता का रहस्य यह है कि दृश्य और संवेदनशील जानकारी एक प्रारंभिक चरण में एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकती है और पूरक हो सकती है trước कि जटिल व्याख्या की जाए,” मिंग ने कहा। “परिणामस्वरूप, प्रणाली कम अवशिष्ट डेटा और कम संवेदनशील अस्पष्टता के साथ सुसंगत जानकारी एकत्र कर सकती है, जिससे बेहतर सटीकता मिलती है।”
जर्मनी में मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट ऑफ कोलॉइड्स एंड इंटरफेसेज के निदेशक प्रोफेसर मार्कस एंटोनिएट्टी के एक स्वतंत्र दृष्टिकोण के अनुसार, “इस पत्र से निकलने वाले निष्कर्ष हमें एक स्मार्ट और अधिक मशीन-समर्थित दुनिया की ओर एक कदम और ले जाते हैं। स्मार्टफोन के आविष्कार की तरह, जिसने समाज को क्रांतिकारी बना दिया है, यह काम हमें आशा दिलाता है कि हम एक दिन हाथ की गतिविधियों के माध्यम से अपने आसपास की दुनिया को बड़ी विश्वसनीयता और सटीकता के साथ नियंत्रित कर सकते हैं।”
“बाजार में ऐसी प्रौद्योगिकी के लिए अनगिनत अनुप्रयोग हैं जो इस भविष्य का समर्थन करेंगे। उदाहरण के लिए, स्मार्ट कार्यस्थलों पर दूरस्थ रोबोट नियंत्रण से लेकर वृद्धों के लिए एक्सोस्केलेटन तक।”
शोध टीम अब जैव-प्रेरित एआई सिस्टम पर आधारित एक वीआर और एआर सिस्टम पर काम करेगी।
