इंजीनियर्स ने किसी भी स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम में सुधार करने के लिए एक टूल विकसित किया है

एमआईटी में एक इंजीनियरों की टीम ने किसी भी स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम में सुधार करने के लिए एक ऑप्टिमाइजेशन कोड विकसित किया है। यह कोड स्वचालित रूप से पहचानता है कि कैसे और कहाँ एक सिस्टम को बदलने से रोबोट के प्रदर्शन में सुधार हो सकता है।

इंजीनियरों के परिणाम न्यूयॉर्क में वार्षिक रोबोटिक्स: विज्ञान और सिस्टम सम्मेलन में प्रस्तुत किए जाने वाले हैं। टीम में चार्ल्स डावसन, एमआईटी स्नातक छात्र, और चुचु फैन, एमआईटी के एयरोनॉटिक्स और एस्ट्रोनॉटिक्स विभाग में सहायक प्रोफेसर शामिल थे।

एआई और रोबोटिक सिस्टम का डिज़ाइन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और रोबोटिक सिस्टम विभिन्न उद्योगों में उपयोग किए जाते हैं, और प्रत्येक सिस्टम एक विशिष्ट डिज़ाइन प्रक्रिया का परिणाम होता है। एक स्वायत्त रोबोट को डिज़ाइन करने के लिए, इंजीनियर्स ट्रायल-एंड-एरर सिमुलेशन पर निर्भर करते हैं जो अक्सर直觉 से सूचित होते हैं। साथ ही, सिमुलेशन विशिष्ट घटकों और कार्यों के लिए अनुकूलित होते हैं, जिसका अर्थ है कि एक सफल परिणाम सुनिश्चित करने के लिए कोई “नुस्खा” नहीं है।

एमआईटी के इंजीनियर इसे अपने नए सामान्य डिज़ाइन टूल के साथ बदल रहे हैं। उन्होंने एक ऑप्टिमाइजेशन कोड विकसित किया है जो लगभग किसी भी स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम के सिमुलेशन पर लागू किया जा सकता है, और यह स्वचालित रूप से पहचानता है कि रोबोट के प्रदर्शन में सुधार कैसे किया जा सकता है।

टूल ने दो बहुत अलग स्वायत्त सिस्टम के प्रदर्शन में सुधार दिखाया। पहला एक रोबोट था जो दो बाधाओं के बीच एक पथ की योजना बनाता था, और दूसरा दो रोबोटों की एक जोड़ी थी जो एक भारी बॉक्स को स्थानांतरित करने के लिए एक साथ काम करते थे।

शोधकर्ताओं के अनुसार, यह नया सामान्य-उद्देश्य वाला ऑप्टिमाइज़र स्वायत्त प्रणालियों के विकास को तेज कर सकता है, जैसे कि चलने वाले रोबोट या स्व-ड्राइविंग वाहन।

डावसन और फैन ने कहा कि उन्होंने इस प्रकार के टूल की आवश्यकता को महसूस किया जब उन्होंने अन्य इंजीनियरिंग अनुशासनों के लिए उपलब्ध विभिन्न स्वचालित डिज़ाइन टूल देखे।

“यदि एक यांत्रिक इंजीनियर एक पवन टरबाइन डिज़ाइन करना चाहता है, तो वे एक 3डी सीएडी टूल का उपयोग करके संरचना को डिज़ाइन कर सकते हैं, फिर एक फाइनाइट-एलिमेंट विश्लेषण टूल का उपयोग करके यह जांच सकते हैं कि यह कertain भार का सामना करेगा या नहीं,” डावसन कहते हैं। “हालांकि, स्वायत्त प्रणालियों के लिए कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन टूल की कमी है।”

एक स्वायत्त प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए, एक रोबोटिस्ट आमतौर पर पहले प्रणाली और इसके इंटरैक्टिंग सब-सिस्टम का एक सिमुलेशन विकसित करता है, फिर प्रत्येक घटक के कertain पैरामीटर लेता है। सिमुलेशन को आगे चलाया जाता है ताकि यह देखा जा सके कि प्रणाली कैसे प्रदर्शन करेगी।

अनुकूल संयोजन का निर्धारण करने से पहले कई ट्रायल-एंड-एरर प्रक्रियाओं को चलाना आवश्यक है, और यह एक समय लेने वाला कार्य है।

“हमने सोचा कि ‘एक डिज़ाइन दिया गया है, इसका प्रदर्शन क्या है?’ के बजाय, हम इसको उल्टा करना चाहते हैं और कहा, ‘हम जो प्रदर्शन देखना चाहते हैं, वह कौन सा डिज़ाइन है जो हमें वहाँ ले जाता है?'” डावसन कहते हैं।

ऑप्टिमाइजेशन फ्रेमवर्क, या कंप्यूटर कोड, को एक मौजूदा प्रणाली में बदलाव करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। कोड स्वचालित विभेदन पर आधारित है, जो एक प्रोग्रामिंग टूल है जो मूल रूप से न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता था। इस तकनीक को “ऑटोडिफ” भी कहा जाता है, जो जल्दी और कुशलता से “व्युत्पन्न” या किसी भी पैरामीटर के प्रति संवेदनशीलता का मूल्यांकन करने में मदद करती है।

“हमारी विधि स्वचालित रूप से हमें बताती है कि एक प्रारंभिक डिज़ाइन से एक डिज़ाइन की ओर कैसे बढ़ना है जो हमारे लक्ष्यों को प्राप्त करता है,” डावसन कहते हैं। “हम ऑटोडिफ का उपयोग करके सिमुलेटर को परिभाषित करने वाले कोड में गहराई से जाने के लिए करते हैं और यह स्वचालित रूप से यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि इसे कैसे करना है।”

टूल का परीक्षण

टूल को दो अलग-अलग स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम पर परीक्षण किया गया था, और यह प्रत्येक प्रणाली के प्रदर्शन में सुधार करने में सफल रहा। जबकि पहली प्रणाली एक पहियेदार रोबोट थी जो दो बाधाओं के बीच एक पथ की योजना बनाती थी, दूसरी प्रणाली वास्तव में प्रभावशाली थी।

दूसरी प्रणाली अधिक जटिल थी, जिसमें दो पहियेदार रोबोट एक साथ मिलकर एक भारी बॉक्स को एक लक्ष्य स्थिति की ओर धकेलने का काम करते थे, जिसका अर्थ था कि सिमुलेशन में कई अधिक पैरामीटर शामिल थे। टूल ने कुशलता से पहचाना कि रोबोटों को अपना कार्य पूरा करने के लिए किन चरणों की आवश्यकता थी, और अनुकूलन प्रक्रिया परंपरागत तकनीकों की तुलना में 20 गुना तेज थी।

“यदि आपकी प्रणाली में अधिक पैरामीटर हैं जिन्हें अनुकूलित करने की आवश्यकता है, तो हमारा टूल और भी बेहतर प्रदर्शन कर सकता है और अधिक समय बचा सकता है,” फैन कहते हैं। “यह मूल रूप से एक संयोजन विकल्प है: जैसे ही पैरामीटरों की संख्या बढ़ती है, विकल्प भी बढ़ते हैं, और हमारा दृष्टिकोण इसे एक ही शॉट में कम कर सकता है।”

सामान्य ऑप्टिमाइज़र डाउनलोड के लिए उपलब्ध है, और टीम अब इसे और अधिक परिष्कृत करने की योजना बना रही है, जिससे यह अधिक जटिल प्रणालियों के लिए उपयोगी हो जाएगी।

“हमारा लक्ष्य लोगों को बेहतर रोबोट बनाने में सक्षम करना है,” डावसन कहते हैं। “हम उनकी प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए एक नया निर्माण खंड प्रदान कर रहे हैं, ताकि उन्हें शुरू से नहीं करना पड़े।”