जॉर्जिया टेक के शोधकर्ताओं ने असमान, वास्तविक दुनिया की सतहों पर ह्यूमैनॉइड को चलाना सिखाने का एक नया प्रशिक्षण तरीका विकसित किया है। टीम ने रेत, गीली घास, बजरी, ढलान, सीढ़ियाँ और समतल ज़मीन पर दो-पैर वाले ह्यूमैनॉइड का परीक्षण किया।
मशीन लर्निंग के पीएचडी छात्र Feiyang Wu ने पूरे शरीर के नए नियंत्रक पर यह काम नेतृत्व किया और इसे पारंपरिक तरीकों की तुलना में तेज़ तथा कम महँगा बताया। पारंपरिक दृष्टिकोण में पहले एक सिम्युलेटेड “टीचर” को पूरा प्रशिक्षण दिया जाता है और फिर एक “स्टूडेंट” को सिखाया जाता है, जिससे समय ज्यादा लगता है और कुछ उपयोगी जानकारी खो सकती है। प्रशिक्षण सिमुलेशन में GPU चिप्स पर कई घंटे की गणना मांगता है, इसलिए समय महँगा रहता है।
टीम ने टीचर और स्टूडेंट को एक साथ प्रशिक्षित करने का तरीका अपनाया। इस बदलाव से टीचर-स्टूडेंट नकल अंतर कम हुआ और सिमुलेशन के बाद नियंत्रक को Ye Zhao की प्रयोगशाला में वास्तविक रोबोट पर सफलतापूर्वक तैनात किया गया। रोबोट ने विविध सतहों पर सुचारू रूप से चलना और धकेलने/खींचने पर अनुकूलन दिखाना जारी रखा।
कठिन शब्द
- ह्यूमैनॉइड — दो पैरों वाला मानव जैसा चलने वाला रोबोट
- प्रशिक्षण — किसी कौशल को सीखाने या सिखने की प्रक्रिया
- नियंत्रक — रोबोट के आंदोलन को नियंत्रित करने वाला प्रोग्राम
- सिमुलेशन — किसी वास्तविक प्रक्रिया का कम्प्यूटर में अनुकरण
- पारंपरिक — किसी काम करने का पुराना या सामान्य तरीका
- तैनात — किसी उपकरण या व्यक्ति को किसी जगह भेजना
- अनुकूलन — परिस्थिति के अनुसार व्यवहार बदलने की क्षमता
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चर्चा के प्रश्न
- क्या आप सोचते हैं कि एक साथ टीचर और स्टूडेंट प्रशिक्षण करने से रोबोट का व्यवहार वास्तविक दुनिया में बेहतर होगा? क्यों?
- आपके अनुसार ऐसे रोबोट असमान सतहों पर किस तरह की रोज़मर्रा की मदद कर सकते हैं? उदाहरण दें।
- अगर आप इस प्रयोग को आगे बढ़ाएँगे, तो आप अगले कौन से सतह या परिक्षण जोड़ना चाहेंगे और क्यों?
