PR2 - रोबोट पेय-मित्र प्रशिक्षण

दुनिया का अन्वेषण करें और गठबंधन करें - ये दो स्तंभ हैं जिन पर मानव सभ्यता आधारित है। अच्छी तरह से और लालच, बिल्कुल। अकेले डिजाइन कप का आविष्कार 21 वीं सदी में किया गया था जो पिछली शताब्दी के महान आविष्कारों से अधिक थे। हालांकि, ऐसा लगता है कि यह मुखिया और कप धारक द्वारा फहराए गए ग्लास की तुलना में आसान हो सकता है।

हालांकि, अगर हमारे लिए विषय की दुनिया (और हमारे अपने शरीर) में महारत हासिल करना दूर, दूर के बचपन में अपेक्षाकृत आसान था, तो कई बीयर मग से निपटने के तरीके सीखने वाले रोबोट के लिए एक असंभव काम है जो आमतौर पर वयस्क दाढ़ी वाले प्रोग्रामर को हस्तांतरित किया जाता है।

इसलिए, अठारहवें वर्ष के लिए रोबोटिक्स के विकास में गहरी शिक्षण एल्गोरिदम का विकास मुख्य दिशा बना हुआ है। और कहाँ इस तरह के एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए मैदान में नहीं विभिन्न प्रकार के झुनझुने के साथ: cogs, latches, keyholes और बटन।

आज सबसे सक्षम बच्चा विलक्षण PR2 (पर्सनल रोबोट 2) नाम के तहत विलो गैराज के दिमाग की उपज है । लोग किसी भी तरह पहले मॉडल के साथ एक साथ हो जाना नहीं था, लेकिन वारिस पहले से ही सक्रिय रूप से कर रहे हैं होटल में moonlighting ।



PR2 के कई फायदे हैं । स्वाभाविक रूप से, ये YUMI , अच्छे सेंसर, और सबसे महत्वपूर्ण, ओपन सोर्स कोड के समान गुणवत्ता वाले मैनिपुलेटर्स हैं । आमतौर पर, सात नर्सों में एक आंख के बिना एक बच्चा होता है, लेकिन इस बार नर्सों के रूप में, दुनिया के सबसे अच्छे विश्वविद्यालयों के विशेषज्ञ हैं, इसलिए प्रशिक्षण में छलांग और सीमा होती है।

मेरे सिर में, PR2 में ताजा पुस्तकालयों, हार्डवेयर ड्राइवरों और वर्कपीस का एक समूह है जो वैज्ञानिकों को कुछ नया करने में मदद करता है, और रोबोट को फिर से सिखाने के लिए नहीं कि कैसे चलना है। PR2पहले से ही जानता है कि बीयर कैसे खोलें, कॉफी के लिए जाएं (दरवाजे, लिफ्ट, लाओ-सेवा), बिलियर्ड्स और - सबसे महत्वपूर्ण बात - वस्तुओं को पकड़ो। इस तरह की सफलताएं काफी हद तक स्पर्शनीय प्रतिक्रिया के कारण संभव हो जाती हैं, इसलिए रोबोट आपकी नाक के सामने गर्म चाय के एक जार को समतल नहीं करेगा, लेकिन ध्यान से इसे अपनी मेज पर रख दें।



हालांकि, 2013 में यह सब वापस आ गया था। केवल डेढ़ साल में, एल्गोरिदम उस बिंदु तक बढ़ गया है जहां PR2 अब आपकी कॉफी काढ़ा कर सकता है। ध्यान दें: कागज के एक टुकड़े पर मुद्रित निर्देशों का पालन करते हुए, एक अज्ञात कॉफी मशीन पर कॉफी बनाएं। उदाहरण के लिए: "गर्म पानी के साथ एक नल के नीचे एस्प्रेसो का एक कप पकड़ो।"



यह विचार है कि रोबोट स्वतंत्र रूप से वस्तुओं से भरे कमरे में नेविगेट करता है, आवश्यक बटन और पेन को संकेत के बिना और पहले से संकलित ज्ञान आधार के रूप में पहचानता है। वह सब जो उसके हाथों में है वह दिशाओं और वस्तुओं के साथ कागज का एक टुकड़ा है।



कॉर्नवेल डेवलपर्स के लिए तालियाँ!

एक और शाब्दिक रूप से हाल ही में गहन शिक्षा "परीक्षण और त्रुटि" एल्गोरिथ्म द्वारा रोबोट की शिक्षा में उपलब्धि प्रकाशित हुई है। इस बार, यह कार्यक्रम बर्कले रिसर्च सेंटर के वैज्ञानिकों द्वारा लिखा गया था।



इस मामले में, डेवलपर्स सीखने की प्रक्रिया को पुन: पेश करने में सक्षम थे, जो संभव के रूप में मानव के करीब है। स्वाभाविक रूप से, थोड़ा PR2 अभी भी बहुत कुछ सीखने के लिए है, लेकिन वैज्ञानिकों ने सही रास्ता चिह्नित किया है।

अब, एक डेवलपर के लिए एक कार्य निर्धारित करने के लिए, इसमें लगभग 10 मिनट का समय लगता है। मशीन को कार्य पूरा करने में लगभग 3 घंटे लगते हैं। यह, निश्चित रूप से थोड़ा बहुत है (यह देखते हुए कि वास्तविक दुनिया में यह रेक पर कदम बढ़ाने के लिए दर्दनाक है), हालांकि, यह एल्गोरिथ्म अभी शुरुआत है और वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि रोबोट तेजी से विकसित होना शुरू हो जाएगा।