फेसबुक ने बनाई ऐसी विधि, जिससे एआई रोबोट बिना मानचित्र के भी कर सकेंगे नेविगेट

फेसबुक ने हाल ही में एक एल्गोरिदम बनाया है जो एआई एजेंट की पर्यावरण को नेविगेट करने की क्षमता को बढ़ाता है, जिससे एजेंट को मानचित्र तक पहुंच के बिना नए वातावरण के माध्यम से सबसे छोटा रास्ता निर्धारित करने में मदद मिलती है। जबकि मोबाइल रोबोट में आमतौर पर एक नक्शा प्रोग्राम किया जाता है, फेसबुक द्वारा डिज़ाइन किया गया नया एल्गोरिदम ऐसे रोबोट के निर्माण को सक्षम कर सकता है जो मानचित्र की आवश्यकता के बिना वातावरण को नेविगेट कर सकते हैं।

एक के अनुसार फेसबुक शोधकर्ताओं द्वारा बनाई गई पोस्टरोबोट नेविगेशन के लिए एक बड़ी चुनौती एआई सिस्टम को नए वातावरण में नेविगेट करने और बिना मानचित्र के प्रोग्राम किए गए गंतव्यों तक पहुंचने की क्षमता प्रदान करना है। इस चुनौती से निपटने के लिए, फेसबुक ने कई शिक्षार्थियों में वितरित एक सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम बनाया। एल्गोरिथ्म को विकेन्द्रीकृत वितरित समीपस्थ नीति अनुकूलन (डीडी-पीपीओ) कहा जाता था। डीडी-पीपीओ को केवल कंपास डेटा, जीपीएस डेटा और आरजीबी-डी कैमरे तक पहुंच दी गई थी, लेकिन कथित तौर पर वह आभासी वातावरण को नेविगेट करने और बिना किसी मानचित्र डेटा के लक्ष्य तक पहुंचने में सक्षम था।

शोधकर्ताओं के अनुसार, एजेंटों को कार्यालय भवनों और घरों जैसे आभासी वातावरण में प्रशिक्षित किया गया था। परिणामी एल्गोरिदम एक अनुरूपित इनडोर वातावरण को नेविगेट करने, पथ में सही कांटा चुनने और गलत पथ चुनने पर त्रुटियों से तुरंत उबरने में सक्षम था। आभासी वातावरण के परिणाम आशाजनक थे, और यह महत्वपूर्ण है कि एजेंट इन सामान्य वातावरणों को विश्वसनीय रूप से नेविगेट करने में सक्षम हों, क्योंकि वास्तविक दुनिया में एक एजेंट विफल होने पर खुद को या उसके आसपास को नुकसान पहुंचा सकता है।

फेसबुक अनुसंधान टीम ने बताया कि उनके प्रोजेक्ट का फोकस सहायक रोबोट पर था, क्योंकि सहायक रोबोट और एआई एजेंटों के लिए उचित, विश्वसनीय नेविगेशन आवश्यक है। शोध टीम ने बताया कि नेविगेशन विभिन्न प्रकार की सहायक एआई प्रणालियों के लिए आवश्यक है, घर के आसपास कार्य करने वाले रोबोट से लेकर एआई-संचालित डिवाइस तक जो दृष्टिबाधित लोगों की मदद करते हैं। अनुसंधान दल ने यह भी तर्क दिया कि एआई रचनाकारों को सामान्य रूप से मानचित्र के उपयोग से दूर जाना चाहिए, क्योंकि मानचित्र अक्सर तैयार होते ही पुराने हो जाते हैं, और वास्तविक दुनिया के वातावरण में, वे लगातार बदल रहे हैं और विकसित हो रहे हैं।

जैसा कि TechExplore ने रिपोर्ट किया है, फेसबुक अनुसंधान टीम ने इसका उपयोग किया ओपन-सोर्स एआई हैबिटेट मंच, जिसने उन्हें समय पर फोटोरिअलिस्टिक 3-डी वातावरण में सन्निहित एजेंटों को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाया। हेवन ने सिम्युलेटेड वातावरणों के एक सेट तक पहुंच प्रदान की, और ये वातावरण इतने यथार्थवादी हैं कि एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न डेटा को वास्तविक दुनिया के मामलों में लागू किया जा सकता है। डगलस स्वर्ग में एमआईटी प्रौद्योगिकी की समीक्षा मॉडल के प्रशिक्षण की तीव्रता को समझाया:

“फेसबुक ने एआई हैबिटेट के अंदर तीन दिनों के लिए बॉट्स को प्रशिक्षित किया, जो एक इमारत के इंटीरियर का एक फोटोरिअलिस्टिक वर्चुअल मॉक-अप है, जिसमें कमरे और गलियारे और फर्नीचर शामिल हैं। उस समय में उन्होंने 2.5 अरब कदम उठाए - जो मानव के 80 वर्षों के अनुभव के बराबर है।''

प्रशिक्षण कार्य की अत्यधिक जटिलता के कारण, शोधकर्ताओं ने कथित तौर पर कमजोर शिक्षार्थियों को हटा दिया क्योंकि प्रशिक्षण समय को तेज करने के लिए प्रशिक्षण जारी रखा गया था। शोध टीम को उम्मीद है कि वे अपने वर्तमान मॉडल को और आगे ले जाएंगे और ऐसे एल्गोरिदम बनाएंगे जो जीपीएस डेटा और कंपास को छोड़कर केवल कैमरा डेटा का उपयोग करके जटिल वातावरण को नेविगेट कर सकते हैं। इसका कारण यह है कि जीपीएस डेटा और कंपास डेटा अक्सर घर के अंदर फेंक दिया जा सकता है, बहुत शोर हो सकता है, या बस अनुपलब्ध हो सकता है।

हालाँकि तकनीक का अभी तक बाहर परीक्षण नहीं किया गया है और लंबी दूरी पर नेविगेट करने में परेशानी होती है, एल्गोरिदम का विकास अगली पीढ़ी के रोबोट, विशेष रूप से डिलीवरी ड्रोन और कार्यालयों या घरों में काम करने वाले रोबोट के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम है।