रोबोटिक्स और भौतिक एआई
मानव-रोबोट सहयोग प्रणाली जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित है और फैक्ट्री फ्लोर के लिए तैयार है
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एक नई मानव-रोबोट सहयोग प्रणाली जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर आधारित है, फैक्ट्री फ्लोर के लिए तैयार है। यह प्रणाली रोबोट को काम के वातावरण और परिस्थितियों के बारे में संदर्भ प्रदान करती है ताकि वे लोगों को अगला क्या करना है इसकी भविष्यवाणी कर सकें, जिसका अर्थ है कि वे मानवों के साथ असेंबली लाइनों पर पहले से अधिक सहयोग कर सकते हैं।
एक पारंपरिक प्रणाली केवल अपने और मानव सहकर्मियों के बीच की दूरी का निर्णय ले सकती है, लेकिन नव विकसित प्रणाली प्रत्येक अलग-अलग कार्यकर्ता और व्यक्ति के कंकाल मोड की पहचान कर सकती है। केथीथ रॉयल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ता होंगी लियू के अनुसार, रोबोट प्रणाली इस जानकारी का उपयोग करके कार्यकर्ता की मुद्रा को पहचान सकती है और अगली मुद्रा की भविष्यवाणी कर सकती है। इसका अर्थ है कि रोबोट मानव कार्यकर्ताओं के साथ बातचीत करते समय संदर्भ के बारे में जागरूक हो जाता है।
केथी प्रोफेसर लिहुई वांग प्रकाशन में सह-लेखक थे रोबोटिक्स और कंप्यूटर इंटीग्रेटेड मैन्युफैक्चरिंग में।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्थानांतरण सीखना
प्रणाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है, जिसका अर्थ है कि यह पारंपरिक मशीन लर्निंग विधियों की तुलना में कम गणना शक्ति और छोटे डेटासेट की आवश्यकता होती है। मानव-रोबोट सहयोग प्रणाली विशेष रूप से स्थानांतरण सीखने का उपयोग करती है, जो एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जो प्रशिक्षण के माध्यम से विकसित की जाती है trước कि यह एक संचालन मॉडल में उपयोग की जाए।
प्रौद्योगिकी बाहर है और आज के अंतर्राष्ट्रीय मानक संगठन (आईएसओ) की संयुक्त रोबोट सुरक्षा के लिए आवश्यकता का पालन करती है। प्रणाली को लागू करने के लिए, औद्योगिक कार्रवाई की आवश्यकता है।
वर्तमान में रोबोट के साथ कार्यकर्ताओं के एक-आयामी संवाद की तुलना में, नई प्रणाली संदर्भ जागरूकता के कारण अधिक कुशल है।
“आईएसओ मानक और तकनीकी विशिष्टता के तहत, जब एक मानव रोबोट के पास आता है, तो यह धीमा हो जाता है, और यदि वह पर्याप्त करीब आता है तो यह रुक जाता है। यदि व्यक्ति दूर जाता है तो यह फिर से शुरू हो जाता है। यह संदर्भ जागरूकता का एक बहुत ही निम्न स्तर है,” लियू कहते हैं।
“यह दक्षता को खतरे में डालता है। उत्पादन धीमा हो जाता है और मानव रोबोट के करीब नहीं काम कर सकते,” वह जारी रखता है।
संदर्भ-जागरूक रोबोट प्रणाली एक स्व-ड्राइविंग कार की तरह हो सकती है जो पहचान सकती है कि एक स्टॉपलाइट कितनी देर से लाल है। वह वाहन तब अनुमान लगा सकता है कि यह कब फिर से चलेगा, इसलिए इसके बजाय ब्रेक लगाने या डाउनशिफ्ट करने के बजाय, यह अपनी गति को समायोजित करता है और इंटरसेक्शन की ओर बढ़ता है। इस व्यवहार को ब्रेक और ट्रांसमिशन को बहुत अधिक पहनने से रोकता है।
प्रयोगों में, नई प्रणाली ने प्रदर्शित किया कि एक रोबोट संदर्भ को समझने की अपनी क्षमता के कारण अधिक सुरक्षित और कुशलता से काम कर सकता है, बिना उत्पादन को धीमा किए।
एक विशिष्ट परीक्षण में, रोबोट ने अपनी बांह के मार्ग को एक व्यक्ति के हाथ द्वारा अप्रत्याशित रूप से ब्लॉक किए जाने के बाद समायोजित किया। इसके बजाय रुकने के, रोबोट ने हाथ की भविष्य की ट्रेक्टरी की भविष्यवाणी की और अपनी बांह को एक अलग स्थान पर रखा।
“यह सुरक्षा न केवल तकनीकी दृष्टिकोण से टकराव से बचने में, बल्कि असेंबली लाइन के संदर्भ को पहचानने में सक्षम होने के लिए है,” लियू कहते हैं। “यह सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है।”
