वैज्ञानिकों ने रोबोट को स्वतंत्र रूप से मेज़ को नेविगेट करना सिखाया

जबकि प्रोसेसर कंप्यूटर के मस्तिष्क के रूप में कार्य करते हैं, वे मूल रूप से मानव मस्तिष्क से अलग हैं। ट्रांजिस्टर इलेक्ट्रॉनिक सिग्नल का उपयोग तर्क संचालन करने के लिए करते हैं, जबकि मस्तिष्क तंत्रिका कोशिकाओं पर निर्भर करता है जो सिनैप्स के माध्यम से जुड़े होते हैं। मस्तिष्क इस सिग्नलिंग का उपयोग शरीर को नियंत्रित करने और आसपास के वातावरण को महसूस करने के लिए करता है, और यह शरीर/मस्तिष्क प्रणाली की प्रतिक्रिया को ट्रिगर करने के लिए कertain उत्तेजनाओं को महसूस करने पर एक सीखने की प्रक्रिया का उपयोग करता है।

मेज़ के माध्यम से रोबोट को निर्देशित करना

वैज्ञानिकों के एक समूह ने अब इस मूलभूत सिद्धांत को अनुभव के माध्यम से सीखने के रूप में एक सरलीकृत रूप में लागू किया है, और उन्होंने एक जैविक न्यूरोमॉर्फिक सर्किट का उपयोग करके मेज़ के माध्यम से रोबोट को निर्देशित करने के लिए इसका उपयोग किया है।

टीम का नेतृत्व पास्कलिस ग्कौपिडेनिस ने किया था, जो मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर पॉलिमर रिसर्च में पेल ब्लोम के विभाग में समूह के नेता हैं। यह काम ईंडहोवन, स्टैनफोर्ड, ब्रेसिया, ऑक्सफोर्ड और कॉउस्ट विश्वविद्यालयों के बीच सहयोग का परिणाम था।

इस शोध पत्र को साइंटिफिक एडवांसेज में प्रकाशित किया गया था।

इम्के क्राउहाउसेन ग्कौपिडेनिस के समूह में एक डॉक्टरेट छात्र हैं और टीयू ईंडहोवन में भी हैं, साथ ही प्रकाशित पत्र के पहले लेखक हैं।

“हम इस सरल सेटअप का उपयोग करके दिखाना चाहते थे कि वास्तविक दुनिया की स्थितियों में ऐसे ‘जैविक न्यूरोमॉर्फिक डिवाइस’ कितने शक्तिशाली हो सकते हैं,” क्राउहाउसेन ने कहा।

शोधकर्ताओं ने मेज़ के अंदर रोबोट की नेविगेशन को प्राप्त करने के लिए पर्यावरण से आने वाले संवेदी संकेतों को स्मार्ट अनुकूली सर्किट में डाला। प्रत्येक मेज़ इंटरसेक्शन पर, निकास की ओर जाने वाला मार्ग इंगित किया गया था, लेकिन रोबोट आमतौर पर दृश्य संकेतों को गलत तरीके से व्याख्या करता है और गलत निर्णय लेता है और खो जाता है।

सुधारात्मक उत्तेजना का अनुप्रयोग

जैसे ही रोबोट गलत निर्णय लेता है और डेड-एंड पथ पर समाप्त होता है, यह गलत मार्ग लेने से रोकने के लिए सुधारात्मक उत्तेजना प्राप्त करता है। उदाहरण के लिए, यदि रोबोट दीवार से टकराता है, तो सुधारात्मक उत्तेजना सीधे जैविक सर्किट में एक टच सेंसर द्वारा उत्पादित इलेक्ट्रिक सिग्नल के माध्यम से लागू की जाती है।

रोबोट तब धीरे-धीरे सही निर्णय लेना सीखता है जब प्रयोग को बार-बार किया जाता है। इससे उसे सुधारात्मक उत्तेजना प्राप्त करने से बचने में मदद मिलती है, और अंततः वह मेज़ से बाहर निकलने का सही तरीका ढूंढ लेता है। सीखने की प्रक्रिया विशेष रूप से जैविक अनुकूली सर्किट पर होती है।

“हमें यह देखकर बहुत खुशी हुई कि रोबोट कुछ रनों के बाद मेज़ से गुजरने में सक्षम हो गया है, जो एक सरल जैविक सर्किट पर सीखने के द्वारा हुआ है। हमने यहां एक पहला, बहुत ही सरल सेटअप दिखाया है। हालांकि, दूर के भविष्य में, हम आशा करते हैं कि जैविक न्यूरोमॉर्फिक डिवाइस वास्तविक दुनिया की रोबोटिक्स, मानव-मशीन इंटरफेस और पॉइंट-ऑफ-केयर निदान में भी उपयोग किए जा सकते हैं। सामग्री विज्ञान और रोबोटिक्स के बीच के交section पर तेजी से प्रोटोटाइप और शिक्षा के लिए नए प्लेटफ़ॉर्म भी उभरने की उम्मीद है।” ग्कौपिडेनिस कहते हैं।