2023 लेखक: Bryan Walter | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-05-21 22:25
एक सहायक रोबोट एक व्यक्ति को अंडे फोड़ने के लिए फुसफुसाता है
ब्राउन यूनिवर्सिटी, यूएसए के वैज्ञानिकों ने कंप्यूटर गेम माइनक्राफ्ट का उपयोग एक एल्गोरिदम तैयार करने के लिए किया जो रोबोटों की "कठिन" जगहों को नेविगेट करने की क्षमता में सुधार करता है। नया मॉडल ऑब्जेक्ट और डिसीजन ट्री में "संकेत" जोड़ता है, जो बाहरी प्रभावों के लिए रोबोट की प्रतिक्रिया को गति देता है। काम स्वचालित योजना और निर्धारण पर आगामी अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा, अब आप विश्वविद्यालय की वेबसाइट पर रिपोर्ट का पाठ (पीडीएफ) पढ़ सकते हैं।
काम में इस्तेमाल किया गया मॉडल लोकप्रिय ओओ-एमडीपी (ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मार्कोव डिसीजन प्रोसेस) पद्धति के अतिरिक्त है। ऐड-ऑन के पीछे का विचार पिछले अनुभव के आधार पर रोबोट को "संकेत" देना था। मॉडल का परीक्षण Minecraft में किया गया था और फिर रोबोट रसोई सहायक को प्रोग्राम करने के लिए उपयोग किया जाता था।
"सुराग" या "अवसर", जिसे वैज्ञानिक "क्षय" कहते हैं, सरल कार्यों से आते हैं। उदाहरण के लिए, Minecraft में, एल्गोरिथम को खनन अयस्क का काम सौंपा जाता है। ऐसा करने के लिए, उसके पास एक छोटे से प्रारंभिक स्थान में एक पिकैक्स और एक नस है। इस तरह के आदिम वातावरण में भी पूर्ण निर्णय वृक्ष बहुत बड़ा हो जाता है। हालांकि, एक साधारण समस्या में कई प्रयासों के बाद, एल्गोरिथ्म ने संकेत सीखा "यदि शिरा पत्थर के नीचे है, तो आपको पत्थर को नष्ट करना होगा।" अगले प्रयासों में, वह पहले से ही इसका इस्तेमाल कर सकता था, और वस्तुओं के बीच सभी इंटरैक्शन को आजमाने के लिए क्रूर बल नहीं।
"रसोई" प्रयोग में एक समान मॉडल का उपयोग किया गया था। सहायक रोबोट ने देखा कि टेबल पर क्या हो रहा है और इस आधार पर, ब्राउनी तैयार करने वाले व्यक्ति की मदद करने की कोशिश की। उदाहरण के लिए, यह देखते हुए कि एक व्यक्ति ने कैबिनेट से कोको का एक कैन निकाला, रोबोट, पिछले अनुभव के आधार पर, "सूखी वस्तुओं को चम्मच से हिलाना बेहतर है" संकेत को ट्रिगर करता है, इसलिए रोबोट को एक चम्मच मिला मेज और उस व्यक्ति को भेंट की। ऐसी ही स्थिति अंडे को पीटने के साथ हुई, केवल इस मामले में रोबोट ने व्यक्ति को व्हिस्क की पेशकश की।
बड़ी संख्या में संभावित समाधानों के कारण जटिल गतिशील वातावरण में समस्याओं को हल करना रोबोटों के लिए एक बहुत ही कठिन प्रक्रिया है। जैसा कि लेखक नोट करते हैं, "कचरा बाहर फेंकने के लिए, एक व्यक्ति पहले चूल्हे को चालू नहीं करेगा, वह तुरंत कूड़ेदान में जाएगा। एक रोबोट के लिए, स्टोव वाला विकल्प स्वीकार्य हो सकता है, उसके लिए तुरंत इष्टतम समाधान चुनना मुश्किल है।" "संकेत" वाले एल्गोरिदम निर्णय पेड़ों को सरल बना सकते हैं और रोबोट को कठिन परिस्थितियों के अनुकूल बनाने में मदद कर सकते हैं।
