रोबोटिक्स और भौतिक एआई
हाथ की गतिविधियों को सटीक रूप से पहचानने में सक्षम एआई सिस्टम
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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 जैसी इलेक्ट्रॉनिक्स और कंप्यूटर विजन को 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 गतिविधि पहचान प्रणाली केवल दृश्य-आधारित थीं, और पहनने योग्य सेंसर से इनपुट को एकीकृत करने के लिए डेटा फ्यूजन कहा जाता है। एक संवेदनशील क्षमता को सोमाटोसेंसरी कहा जाता है, और पहनने योग्य सेंसर इसे पुनः बना सकते हैं।
गतिविधि पहचान सटीकता अभी भी पहनने योग्य सेंसर से आने वाले डेटा की खराब गुणवत्ता के कारण प्राप्त करना मुश्किल है। यह इसलिए होता है क्योंकि उपयोगकर्ता के साथ संपर्क में आने वाले और दृश्य रूप से अवरुद्ध वस्तुओं और खराब प्रकाश व्यवस्था के प्रभावों के कारण सेंसर भारी और खराब संपर्क में होते हैं।
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 अकुशल 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 प्रणाली बनाना शामिल है जो एकल-दीवार वाले कार्बन नैनोट्यूब से बने त्वचा जैसे खिंचाव सेंसर पर निर्भर करती है। टीम ने मस्तिष्क में त्वचा और दृष्टि की संवेदना को एक साथ संसाधित करने के तरीके को प्रस्तुत करने के लिए एआई पर भी भरोसा किया।
तीन तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोणों को एक प्रणाली में मिलाकर एआई सिस्टम विकसित किया गया था। तीन प्रकार के तंत्रिका 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 गतिविधियों को अधिक सटीक रूप से पहचानने में सक्षम एक प्रणाली विकसित की।
प्रोफेसर चेन शियाडोंग अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं। वह एनटीयू के स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग से हैं।
“हमारी डेटा फ्यूजन आर्किटेक्चर में अपनी अनोखी जैव-प्रेरित विशेषताएं हैं जिनमें मानव-निर्मित प्रणाली शामिल है जो मस्तिष्क में सोमाटोसेंसरी-दृश्य फ्यूजन हायरार्की की नकल करती है। हम मानते हैं 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 निकट संपर्क में नहीं होते हैं और सटीक डेटा संग्रह के लिए, हमारा नवाचार मानव त्वचा पर आराम से चिपकाने वाले खिंचाव सेंसर का उपयोग करता है। यह उच्च-गुणवत्ता वाले सिग्नल अधिग्रहण की अनुमति देता है, जो उच्च-सटीकता वाली पहचान कार्यों के लिए आवश्यक है,” चेन ने कहा।
एनटीयू सिंगापुर और सिडनी विश्वविद्यालय प्रौद्योगिकी (यूटीएस) के वैज्ञानिकों की टीम के निष्कर्ष जून में वैज्ञानिक पत्रिका नेचर इलेक्ट्रॉनिक्स में प्रकाशित हुए थे।
सिस्टम का परीक्षण
टीम ने हाथ की गतिविधियों के माध्यम से नियंत्रित एक रोबोट के साथ जैव-प्रेरित एआई प्रणाली का परीक्षण किया। रोबोट को एक भूलभुलैया के माध्यम से निर्देशित किया गया, और परिणामों ने दिखाया कि एआई हाथ की गतिविधि पहचान प्रणाली रोबोट को भूलभुलैया के माध्यम से बिना किसी त्रुटि के निर्देशित करने में सक्षम थी। यह एक दृश्य-आधारित पहचान प्रणाली की तुलना में था, जिसने उसी भूलभुलैया में छह त्रुटियां कीं।
खराब परिस्थितियों में, जैसे कि शोर और खराब प्रकाश व्यवस्था के तहत परीक्षण, एआई प्रणाली अभी भी उच्च सटीकता बनाए रखी। पहचान सटीकता दर 96.7% से अधिक तक पहुंच गई।
डॉ वांग मिंग एनटीयू सिंगापुर के स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग से अध्ययन के प्रथम लेखक हैं।
“हमारी वास्तुकला में उच्च सटीकता का रहस्य यह है कि दृश्य और सोमाटोसेंसरी जानकारी शुरुआती चरण में एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकती है और जटिल व्याख्या करने से पहले पूरक हो सकती है,” मिंग ने कहा। “परिणामस्वरूप, प्रणाली कम अवशिष्ट डेटा और कम संवेदी अस्पष्टता के साथ सुसंगत जानकारी एकत्र कर सकती है, जिसके परिणामस्वरूप 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 के निष्कर्ष हमें एक स्मार्ट और 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 उम्मीद देता है कि हम एक दिन अपने आसपास की दुनिया को महान विश्वास और सटीकता के साथ शारीरिक रूप से नियंत्रित कर सकते हैं।
“ऐसी प्रौद्योगिकी के लिए बाजार में अनगिनत अनुप्रयोग हैं जो इस भविष्य का समर्थन करेंगे। उदाहरण के लिए, दूरस्थ रोबोट नियंत्रण से लेकर बुजुर्गों के लिए एक्सोस्केलेटन तक।”
शोध टीम अब जैव-प्रेरित एआई प्रणाली पर आधारित एक वीआर और एआर प्रणाली पर काम करेगी।
