रोबोटिक्स और भौतिक एआई

“मूर्ख रोबोट” शारीरिक विशेषताओं का लाभ उठाकर कार्यों को पूरा करते हैं

mm
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें

स्वार्म रोबोट्स को सामूहिक रूप से कार्य करने के लिए, शोधकर्ताओं को उन्हें उन्नत एल्गोरिदम और घटकों पर निर्भर करके उनके परस्पर क्रियाओं को निर्देशित करना होगा। हालांकि, यदि रोबोट सरल होते हैं और उनमें उन्नत प्रोग्रामिंग की कमी होती है, तो समन्वित व्यवहार शायद ही कभी प्राप्त किया जा सकता है।

डाना रैंडल, एडवांस प्रोफेसर ऑफ कंप्यूटिंग और डैनियल गोल्डमैन, डन फैमिली प्रोफेसर, जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में शोधकर्ताओं की एक टीम का नेतृत्व करते हैं इस मुद्दे को संबोधित करने के लिए। टीम ने यह प्रदर्शित करने के लिए निर्धारित किया कि सरल रोबोट अभी भी एक से परे कार्यों को पूरा कर सकते हैं।

शोध 23 अप्रैल को साइंस एडवांसेज पत्रिका में प्रकाशित हुआ था।

मूर्ख रोबोट जटिल कार्यों को पूरा करते हैं

“मूर्ख रोबोट” नामक, टीम ने मूल रूप से मोबाइल ग्रैन्युलर कणों का उपयोग किया, और वे यह साबित करना चाहते थे कि वे जटिल कार्यों को पूरा कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने बताया कि उन्होंने रोबोट से सभी सेंसर, संचार, मेमोरी और गणना को हटा दिया, और उन्होंने रोबोट की शारीरिक विशेषताओं का लाभ उठाकर एक सेट कार्यों को पूरा किया। टीम के अनुसार, इस विशेषता को “कार्य अवतार” कहा जाता है।

बीओबीबोट्स, जो “व्यवहार, संगठन, बजने वाले बॉट्स” के लिए खड़ा है, बॉब बेहरिंगर, ग्रैन्युलर भौतिकी में एक अग्रणी के नाम पर रखा गया था।

रोबोट “जितना हो सकता है उतना मूर्ख हैं,” रैंडल कहते हैं। “उनके सिलिंडर चेसिस के नीचे कंपन करने वाले ब्रश और उनके परिधि पर ढीले चुंबक हैं, जिससे वे अपने पड़ोसियों के साथ अधिक समय बिताते हैं।”

https://www.youtube.com/watch?v=hsLJShwjknI

कंप्यूटर सिमुलेशन

प्रयोगात्मक प्लेटफ़ॉर्म के साथ, टीम ने शेंगकाई ली, जॉर्जिया टेक के एक भौतिकी छात्र द्वारा नेतृत्व वाले सटीक कंप्यूटर सिमुलेशन पर भी भरोसा किया। इन सिमुलेशन ने उन विभिन्न पहलुओं का अध्ययन करने में मदद की जो प्रयोगशाला में नहीं देखे जा सकते थे।

बीओबीबोट्स बहुत सरल हैं, लेकिन शोधकर्ताओं ने अभी भी प्रदर्शित किया कि जब रोबोट एक साथ चलते हैं और एक दूसरे से टकराते हैं, तो “कॉम्पैक्ट समूह बनते हैं जो एकल रूप से हटाने के लिए बहुत भारी मलबे को साफ करने में सक्षम होते हैं,” गोल्डमैन कहते हैं। “जबकि अधिकांश लोग समन्वय सुनिश्चित करने के लिए बढ़ती जटिलता और महंगे रोबोट बनाते हैं, हम देखना चाहते थे कि बहुत सरल रोबोट के साथ कौन से जटिल कार्य पूरे किए जा सकते हैं। “

टीम का काम एक चेस बोर्ड पर चलते कणों के एक सैद्धांतिक मॉडल से प्रेरित था, और बीओबीबोट्स के एक गणितीय मॉडल का अध्ययन करने के लिए, एक स्व-संगठित कण प्रणाली नामक एक सैद्धांतिक अमूर्तता विकसित की गई थी। संभाव्यता सिद्धांत, सांख्यिकीय भौतिकी, और स्टोकास्टिक एल्गोरिदम से आकर्षित करके, टीम यह साबित करने में सक्षम थी कि जब चुंबकीय परस्पर क्रिया बढ़ती है, तो सैद्धांतिक मॉडल एक चरण परिवर्तन से गुजरता है। यह तेजी से वितरित से एकत्रित होने के लिए बदलता है, पानी और बर्फ जैसी प्रणालियों के समान कॉम्पैक्ट क्लस्टर बनाता है।

रैंडल जॉर्जिया टेक में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर और गणित के सहायक प्रोफेसर भी हैं।

“कठोर विश्लेषण न केवल हमें बीओबीबोट्स का निर्माण करने के लिए दिखाया, बल्कि हमारे एल्गोरिदम की एक आंतरिक लचीलापन का भी खुलासा किया जो कुछ रोबोटों को दोषपूर्ण या अप्रत्याशित होने की अनुमति देता है,” रैंडल कहते हैं।

एलेक्स मैकफारलैंड एक एआई पत्रकार और लेखक हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नवीनतम विकासों का अन्वेषण कर रहे हैं। उन्होंने विश्वभर के कई एआई स्टार्टअप्स और प्रकाशनों के साथ सहयोग किया है।