रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए स्मार्ट चश्मा

हाल के दशकों में, रोबोट मॉल, हवाई अड्डों, अस्पतालों, कार्यालयों और घरों जैसी जगहों पर दिखाई दिए हैं।सहायकों के रूप में सेवा करने के लिए, उन्हें सफाई, व्यंजन धोने, खाना पकाने और कपड़े धोने जैसे कार्यों को संभालना होगा।मशीन लर्निंग के साथ इन कार्यों के लिए प्रशिक्षण रोबोट मुश्किल है, क्योंकि उसे कार्यों को करने वाले मनुष्यों के डेटा या वीडियो की आवश्यकता होती है।इसे हल करने के लिए, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय और यूसी बर्कले के शोधकर्ताओं ने एगोज़ेरो विकसित किया, एक प्रणाली जो मेटा द्वारा प्रोजेक्ट आरिया स्मार्ट ग्लासेस का उपयोग करके प्रथम-व्यक्ति वीडियो एकत्र करती है।

एगोज़ेरो दृश्य के 3 डी अभ्यावेदन उत्पन्न करने के लिए स्मार्ट चश्मा की गति का उपयोग करता है।यह हाथ से आकलन मॉडल से हैंड पोज़ डेटा के साथ इन्हें जोड़ती है।सिस्टम राज्य-एक्शन डेटा बिंदुओं का एक सेट बनाता है, जिसका उपयोग ट्रांसफॉर्मर-आधारित नीति को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है जो रोबोट को कार्यों को सीखने में मदद करता है।


पहले की प्रणालियों के विपरीत, एगोज़ेरो को कई कैमरों, कलाई के पहनने वाले या गति कैप्चर दस्ताने की आवश्यकता नहीं है।डेटा एकत्र करने के लिए केवल स्मार्ट चश्मा का उपयोग किया जाता है।

Egozero रोबोट प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह को सरल बनाता है।20 मिनट के मानव प्रदर्शनों के साथ, सिस्टम रोबोट कार्यों को सिखाने के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र कर सकता है।यह प्राकृतिक सेटिंग्स में डेटा संग्रह को तेज और अधिक व्यावहारिक बनाता है।

टेलीपोजर या रोबोट-विशिष्ट प्रदर्शनों की आवश्यकता को दूर करके, एगोज़ेरो रोबोट को मानव व्यवहार से सीखने की अनुमति देता है।सिस्टम पिछले तरीकों से आवश्यक सेटअप के बिना प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करता है।

एगोज़ेरो द्वारा प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर-आधारित नीति एक बंद लूप में संचालित होती है, प्रदर्शन के दौरान कैप्चर किए गए 3 डी डेटा बिंदुओं का उपयोग करते हुए।यह रोबोट को पर्यावरण और कार्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक कार्यों दोनों को समझने में मदद करता है।

एगोज़ेरो के साथ, शोधकर्ता रोबोट को कुशलता से प्रशिक्षित कर सकते हैं, समय और लागत को कम कर सकते हैं।रोबोट-विशिष्ट डेटा के बिना रोबोट में मानव कौशल को स्थानांतरित करने की प्रणाली की क्षमता रोबोट के तेजी से विकास को सक्षम करती है।

जैसे -जैसे अधिक डेटा उपलब्ध हो जाता है, यह दृष्टिकोण उन रोबोटों को जन्म दे सकता है जो घरों, कार्यालयों और सार्वजनिक स्थानों में कार्यों को संभालते हैं।प्रशिक्षण को सरल बनाकर, एगोज़ेरो हेल्पर्स के रूप में रोबोट को अपनाने को गति दे सकता है।