इंजीनियरों ने बड़े वस्तुओं को साझेदारी से स्थानांतरित करने वाले रोबोट बनाए

सिनसिनाटी विश्वविद्यालय में इंटेलिजेंट रोबोटिक्स और ऑटोनोमस सिस्टम लैब के इंजीनियरों ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विकसित की है जो रोबोटों को साझेदारी से बड़े वस्तुओं को स्थानांतरित करने के लिए प्रशिक्षित करती है। टीम ने कंप्यूटर सिमुलेशन में रोबोटों की क्षमता का प्रदर्शन किया जो एक लंबी रॉड को बाधाओं और एक संकीर्ण दरवाजे के चारों ओर ले जा सकती है।

यूसी के कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग और एप्लाइड साइंस में डॉक्टरेट के छात्र एंड्रयू बार्थ के अनुसार, ऐसी वस्तुओं को स्थानांतरित करने का कार्य रोबोटों के लिए एक आदर्श फिट है।

“हमने इसे थोड़ा और कठिन बना दिया है। हम रोबोटों के बीच कम से कम संचार के साथ कार्य को पूरा करना चाहते हैं,” बार्थ ने कहा।

बार्थ इस अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं जो इंटेलिजेंट सर्विस रोबोटिक्स जर्नल में प्रकाशित हुए हैं। इंटेलिजेंट सर्विस रोबोटिक्स। अनुसंधान के सह-लेखकों में प्रोफेसर मा, यूसी डॉक्टरेट छात्र यूफेंग सन और यूसी वरिष्ठ अनुसंधान सहयोगी लिन ज़hang शामिल हैं।

सिस्टम का परीक्षण

परीक्षणों में, दोनों रोबोटों ने एक दूसरे को निर्देशित नहीं किया, और उन्होंने कार्य को पूरा करने से पहले रणनीति को साझा नहीं किया। रोबोटों ने जेनेटिक फज़ी लॉजिक पर भरोसा किया, जो एक प्रकार की एआई है जो एक बुद्धिमान नियंत्रण तकनीक है जहां प्रणाली मानव तर्क की नकल करती है। यह एक सरल द्विआधारी वर्गीकरण को सही और गलत की डिग्री के साथ बदलकर ऐसा करती है, और यह व्यक्तिगत समाधानों को “सीखने” के लिए पिछले परिणामों से संशोधित करती है।

“अंततः, हम 10 या अधिक रोबोटों को एक परियोजना पर साझेदारी से काम करने का विस्तार करना चाहते हैं,” बार्थ ने कहा। “यदि आप अंतरिक्ष में एक विशाल आवास बनाना चाहते हैं, तो आपको कई रोबोटों की आवश्यकता होगी जो साझेदारी से काम करें। लेकिन यदि आप एक संचार नेटवर्क पर निर्भर हैं और यह नीचे जाता है, तो आपकी पूरी परियोजना समाप्त हो जाती है।”

बार्थ के अनुसार, स्वतंत्र रोबोटों का अर्थ है कि एक की हानि कार्य विफलता का परिणाम नहीं होगी क्योंकि अन्य मुआवजा दे सकते हैं।

रोबोटों को दी गई कार्य में एक आभासी सोफे को दो बाधाओं और एक संकीर्ण दरवाजे के चारों ओर ले जाना शामिल था, और उन्होंने 95% समय सिमुलेशन में इसे पूरा किया। रोबोट कार्य साथी ने एक नए दृश्य में 93% की सफलता दर भी दिखाई जहां दो अज्ञात वस्तुएं और एक अलग स्थान में एक लक्ष्य दरवाजा था। रोबोटों ने लगभग समान सटीकता दर दिखाई और उन्हें पुनः प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं थी। और भी अधिक प्रभावशाली ढंग से, उन्होंने यह तब भी दिखाया जब विभिन्न कारकों जैसे वस्तु के आकार को बदल दिया गया।

“यदि आप रोबोटों को कम से कम जानकारी के साथ अर्ध-स्वतंत्र रूप से काम करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, तो आप अपनी प्रणाली को विफलता के लिए अधिक मजबूत बना देंगे और बड़े समूहों के लिए सहयोग करना आसान बना देंगे,” बार्थ ने कहा।

“हमारा दीर्घकालिक लक्ष्य है कि कई रोबोट कठिन कार्यों को पूरा करने के लिए सहयोग कर सकें – जैसे कि फर्नीचर स्थानांतरित करना,” मा ने कहा।

नई संभावनाएं बनाना

मा के अनुसार, साझेदारी रोबोट विभिन्न क्षेत्रों में बड़े नए अवसर पैदा कर सकते हैं, और नई सुरक्षा सुविधाएं रोबोटिक सुरक्षा में सुधार कर सकती हैं।

“ऐसे कई अनुप्रयोग हैं। किसी भी स्थान पर जहां कई लोग भविष्य में काम कर रहे हैं, वहां कई रोबोट काम कर सकते हैं,” मा ने कहा। “वर्तमान में, अधिकांश रोबोट अकेले काम करते हैं। लेकिन भविष्य में हमें लोगों की तरह रोबोटों की आवश्यकता होगी जो साझेदारी से काम करते हैं।”

टीम एक नियंत्रण प्रणाली विकसित कर रही है जो स्केलेबल है, जो कई रोबोटों को एक कार्य को पूरा करने में सक्षम बनाती है।

“और यदि अचानक यह चार या छह हो जाता है, तो आपको उन्हें पुनः प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है,” उन्होंने कहा। “यदि एक या दो विफल हो जाते हैं, तो बाकी जारी रख सकते हैं। यही कुंजी है।”