रोबोट सीखता है स्वयं को समझने के लिए मानव सहायता के बिना

कोलम्बिया विश्वविद्यालय के इंजीनियरों ने पहला रोबोट बनाया है जो मानव सहायता के बिना अपने पूरे शरीर का मॉडल सीख सकता है।

यह अध्ययन साइंस रोबोटिक्स में प्रकाशित हुआ है।

रोबोट को सिखाना

शोधकर्ताओं ने दिखाया कि रोबोट अपने आप का किनेमैटिक मॉडल बना सकता है और स्व-मॉडल का उपयोग करके गति की योजना बना सकता है, लक्ष्यों तक पहुंच सकता है, और विभिन्न स्थितियों में बाधाओं से बच सकता है। यह अपने शरीर को हुए नुकसान को स्वचालित रूप से पहचान सकता है और मुआवजा दे सकता है।

एक रोबोटिक आर्म को पांच स्ट्रीमिंग वीडियो कैमरों के एक सर्कल के अंदर रखा गया था, और रोबोट ने कैमरों के माध्यम से खुद को देखा जब यह स्वतंत्र रूप से चलता था। यह विभिन्न मोटर कमांडों के प्रति अपने शरीर की गति सीखने के लिए हिलाता और मोड़ता था, और तीन घंटे के बाद, यह आखिरकार रुक गया। रोबोट का आंतरिक गहरा न्यूरल नेटवर्क तब अपने मोटर एक्शन और पर्यावरण में कब्जे वाले आयतन के बीच संबंध को सीखने का काम पूरा करता है।

होड लिपसन कोलम्बिया के क्रिएटिव मशीन्स लैब के प्रोफेसर और निदेशक हैं।

“हम वास्तव में यह देखने के लिए उत्सुक थे कि रोबोट ने खुद को कैसे कल्पना की,” लिपसन ने कहा। “लेकिन आप बस एक न्यूरल नेटवर्क में नहीं देख सकते, यह एक ब्लैक बॉक्स है।”

शोधकर्ताओं ने कई दृश्य तकनीकों पर काम किया trước कि स्व-छवि धीरे-धीरे उभरी।

“यह एक प्रकार का धीरे-धीरे फ्लिकर होता हुआ बादल था जो रोबोट के त्रि-आयामी शरीर को घेरता था,” लिपसन ने जारी रखा। “जैसे ही रोबोट चलता था, फ्लिकर बादल धीरे-धीरे उसका पीछा करता था।”

रोबोट का स्व-मॉडल लगभग 1% अपने कार्यस्थल के सटीक था।

संभावित अनुप्रयोग और उन्नति

मानव सहायता के बिना रोबोट को अपने आप का मॉडल बनाने में सक्षम करके, विशेषज्ञ विभिन्न उन्नतियों को प्राप्त कर सकते हैं। एक उदाहरण के लिए, यह श्रम को बचाता है और रोबोट को अपने आप के पहनने और आंसू की निगरानी करने की अनुमति देता है, किसी भी नुकसान का पता लगाने और मुआवजा देने के लिए। लेखकों का कहना है कि यह क्षमता स्वायत्त प्रणालियों को अधिक स्व-निर्भर बनाने में मदद करेगी। एक उदाहरण जो वे देते हैं वह एक फैक्ट्री रोबोट का है, जो इस क्षमता का उपयोग करके यह पता लगा सकता है कि कुछ सही से चल नहीं रहा है और सहायता के लिए बुला सकता है।

बोयुआन चेन इस अध्ययन के पहले लेखक हैं। उन्होंने इस काम का नेतृत्व किया और अब ड्यूक विश्वविद्यालय में एक सहायक प्रोफेसर हैं।

“हम मनुष्यों में स्पष्ट रूप से स्वयं की एक धारणा है,” चेन ने कहा। “अपनी आंखें बंद करें और कल्पना करें कि आपका अपना शरीर कैसे चलेगा यदि आप कोई कार्रवाई करते हैं, जैसे कि अपनी बाहों को आगे बढ़ाना या पीछे की ओर कदम उठाना। कहीं हमारे मस्तिष्क में हमारे पास स्वयं की एक धारणा है, एक स्व-मॉडल जो हमें बताता है कि हमारे तुरंत आसपास के वातावरण में हम कितना आयतन घेरते हैं और यह आयतन कैसे बदलता है जब हम चलते हैं।”

लिपसन वर्षों से रोबोट को स्वयं-जागरूकता का कुछ रूप देने के तरीके खोजने के लिए काम कर रहे हैं।

“स्व-मॉडलिंग स्वयं-जागरूकता का एक प्रारंभिक रूप है,” उन्होंने समझाया। “यदि एक रोबोट, जानवर, या मानव के पास एक सटीक स्व-मॉडल है, तो यह दुनिया में बेहतर काम कर सकता है, यह बेहतर निर्णय ले सकता है, और इसके पास एक विकासवादी लाभ है।”

शोधकर्ताओं ने मान्यता दी कि मशीनों को स्वयं-जागरूकता के माध्यम से स्वतंत्रता देने से जुड़े विभिन्न सीमाओं और जोखिमों को, और लिपसन यह सुनिश्चित करते हैं कि इस अध्ययन में स्वयं-जागरूकता का विशिष्ट प्रकार “मानवों की तुलना में तुच्छ है, लेकिन आपको कहीं से शुरू करना होगा। हमें धीरे-धीरे और सावधानी से जाना होगा, ताकि हम लाभों को प्राप्त कर सकें और जोखिमों को कम कर सकें।”