ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ? [ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ರಸಪ್ರಶ್ನೆ]

ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸಂವೇದನೆ, ತಿಳುವಳಿಕೆ, ಯೋಜನೆ, ನಟನೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ನಿರಂತರ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ, ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಚಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಂವೇದಕಗಳು ಗದ್ದಲ ಮಾಡಿದಾಗ ಅಥವಾ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಧಾನವಾಗುತ್ತವೆ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಸಹಾಯವನ್ನು ಕೇಳುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಕುಣಿಕೆ: ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತ ಅಲ್ಲ, ಅರ್ಥ-ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ-ಯೋಜನೆ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ-ಕಲಿಯಿರಿ ಎಂಬ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.

ದೃಢತೆ: ಹೊಳಪು, ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತತೆ, ಜಾರುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಜನರು ಚಲಿಸುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ: ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೊರಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲು ಬಳಸಿ.

ಸುರಕ್ಷತಾ ದಾಖಲೆಗಳು: ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ ಇದರಿಂದ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ML ಅನ್ನು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು AI ಹೇಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 ಎಲೋನ್ ಮಸ್ಕ್ ಅವರ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗೆ ಬೆದರಿಕೆ ಹಾಕಿದಾಗ
ಟೆಸ್ಲಾ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವ ಪಾತ್ರಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು.

🔗 ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಚಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.

🔗 AI ಯಾವ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ?
ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಉಳಿಯುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಪಾತ್ರಗಳು.

🔗 ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ವೃತ್ತಿಗಳು
ಇಂದಿನ AI ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು AI ಉದ್ಯೋಗ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ? ತ್ವರಿತ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ

ಹೆಚ್ಚಿನ AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಈ ರೀತಿಯ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ:

• ಸೆನ್ಸ್ 👀: ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್‌ಗಳು, ಲಿಡಾರ್, ಫೋರ್ಸ್ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು, ವೀಲ್ ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ.

• ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ 🧠: ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ, ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಚಲನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಿ.

• ಯೋಜನೆ 🗺️: ಗುರಿಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.

• ಕ್ರಿಯೆ 🦾: ಮೋಟಾರ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಹಿಡಿತ, ಉರುಳಿಸಿ, ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಿ, ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.

• ಕಲಿಯಿರಿ 🔁: ಡೇಟಾದಿಂದ ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆನ್‌ಲೈನ್, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಫ್‌ಲೈನ್).

ಬಹಳಷ್ಟು ರೋಬೋಟಿಕ್ “AI” ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ತುಣುಕುಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ -ಗ್ರಹಿಕೆ, ರಾಜ್ಯದ ಅಂದಾಜು, ಯೋಜನೆಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ- ಇವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.

ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ "ಕ್ಷೇತ್ರ" ವಾಸ್ತವ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಠಿಣ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಕ್ಲೀನ್ ಡೆಮೊದಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ ಏನನ್ನಾದರೂ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರುವುದು - ಬೆಳಕು ಬದಲಾದಾಗ, ಚಕ್ರಗಳು ಜಾರಿದಾಗ, ನೆಲ ಹೊಳೆಯುವಾಗ, ಕಪಾಟುಗಳು ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಂಡಾಗ ಮತ್ತು ಜನರು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ NPC ಗಳಂತೆ ನಡೆದಾಗ ಅದೇ ಸರಳ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು

ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮ AI ಮೆದುಳು ಯಾವುದು?

ಘನ ರೋಬೋಟ್ AI ಸೆಟಪ್ ಕೇವಲ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿರಬಾರದು - ಅದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರಬೇಕು

ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ⏱️ (ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಮಯೋಚಿತತೆ ಮುಖ್ಯ)

• ಗೊಂದಲಮಯ ಡೇಟಾಗೆ ದೃಢತೆ (ಪ್ರಜ್ವಲತೆ, ಶಬ್ದ, ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತತೆ, ಚಲನೆಯ ಮಸುಕು)

• ಆಕರ್ಷಕ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು 🧯 (ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಿ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸಿ, ಸಹಾಯ ಕೇಳಿ)

• ಉತ್ತಮ ಪೂರ್ವಭಾವಿಗಳು + ಉತ್ತಮ ಕಲಿಕೆ (ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ + ನಿರ್ಬಂಧಗಳು + ML - ಕೇವಲ "ವೈಬ್ಸ್" ಅಲ್ಲ)

• ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ 📏 (ಸಂವೇದಕಗಳು/ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಳಮಟ್ಟಕ್ಕಿಳಿದಾಗ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು)

ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಮ್ಮೆ ಮಿಂಚುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮಾಡಬಲ್ಲವುಗಳಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ದಿನವಿಡೀ ನೀರಸ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಬಲ್ಲವುಗಳಾಗಿವೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ರೋಬೋಟ್ AI ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ

ಗ್ರಹಿಕೆ: ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಗ್ರಹಿಕೆ ಎಂದರೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸಂವೇದಕ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ:

• ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು → ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು, ದೃಶ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ

• LiDAR → ದೂರ + ಅಡಚಣೆ ರೇಖಾಗಣಿತ

• ಆಳ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು → 3D ರಚನೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಸ್ಥಳ

• ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್‌ಗಳು → ಮಾತು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಸೂಚನೆಗಳು

• ಬಲ/ಟಾರ್ಕ್ ಸಂವೇದಕಗಳು → ಸುರಕ್ಷಿತ ಹಿಡಿತ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗ

• ಸ್ಪರ್ಶ ಸಂವೇದಕಗಳು → ಸ್ಲಿಪ್ ಪತ್ತೆ, ಸಂಪರ್ಕ ಘಟನೆಗಳು

ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ:

• "ನನ್ನ ಮುಂದೆ ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳು ಇವೆ?"

• "ಅದು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯೋ ಅಥವಾ ಮನುಷ್ಯಾಕೃತಿಯೋ?"

• "ಹ್ಯಾಂಡಲ್ ಎಲ್ಲಿದೆ?"

• "ಏನಾದರೂ ನನ್ನ ಕಡೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ?"

ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಆದರೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿವರ: ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೇವಲ ಹೌದು/ಇಲ್ಲ ಉತ್ತರವಲ್ಲ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ) ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು - ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಳಮುಖ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ರೋಬೋಟ್ ಎಷ್ಟು ಖಚಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ

ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್: ಭಯಪಡದೆ ನೀವು ಎಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು

ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ರೋಬೋಟ್ ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ SLAM (ಏಕಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್): ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್‌ನ ಭಂಗಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವಾಗ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸೂತ್ರೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, EKF-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಕಣ-ಫಿಲ್ಟರ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕುಟುಂಬಗಳೊಂದಿಗೆ SLAM ಅನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಅಂದಾಜು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. [1]

ರೋಬೋಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ:

• ಚಕ್ರ ಓಡೋಮೆಟ್ರಿ (ಮೂಲ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್)

• LiDAR ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು

• IMUಗಳು (ತಿರುಗುವಿಕೆ/ವೇಗವರ್ಧನೆ)

• ಜಿಪಿಎಸ್ (ಹೊರಾಂಗಣ, ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ)

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ - ಆದ್ದರಿಂದ ಉತ್ತಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ವಯಸ್ಕರಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ: ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಸುರಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ.

ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು: ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಆರಿಸುವುದು

ಒಂದು ರೋಬೋಟ್ ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ, ಅದು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ:

• ಸ್ಥಳೀಯ ಯೋಜನೆ (ವೇಗದ ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳು) ⚡
  ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ, ಜನರ ಬಳಿ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಿ, ಲೇನ್‌ಗಳು/ಕಾರಿಡಾರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.

• ಜಾಗತಿಕ ಯೋಜನೆ (ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರ) 🧭
  ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ, ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸುತ್ತ ಮಾರ್ಗ, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ರೋಬೋಟ್ "ನನಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾರ್ಗ ಕಾಣುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಚಲನೆಯ ಆಜ್ಞೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ, ಅದು ಶೆಲ್ಫ್‌ನ ಮೂಲೆಯನ್ನು ಕ್ಲಿಪ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ - ಅಥವಾ ಮಾನವನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಅಲೆಯುವುದಿಲ್ಲ.

ನಿಯಂತ್ರಣ: ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮ ಚಲನೆಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು

ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯೋಜಿತ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿಜವಾದ ಚಲನೆಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಕಿರಿಕಿರಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ:

• ಘರ್ಷಣೆ

• ಪೇಲೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು

• ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆ

• ಮೋಟಾರ್ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ PID , ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ , ಮಾದರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ತೋಳುಗಳಿಗೆ ವಿಲೋಮ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಸೇರಿವೆ - ಅಂದರೆ, "ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ ಅನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ " ಜಂಟಿ ಚಲನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಗಣಿತ . [2]

ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗ:
ಯೋಜನೆಯು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಯಂತ್ರಣವು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಕೆಫೀನ್ ಮಾಡಿದ ಶಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಟ್‌ನಂತೆ ಅಲುಗಾಡದೆ, ಅತಿಯಾಗಿ ಚಲಿಸದೆ ಅಥವಾ ಕಂಪಿಸದೆ ಅದನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಲಿಕೆ: ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಮರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪರಿಸರ ಬದಲಾವಣೆಯ ನಂತರವೂ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಬದಲು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಪ್ರಮುಖ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ 📚: ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಿರಿ (ಉದಾ, "ಇದು ಪ್ಯಾಲೆಟ್").

• ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ 🔍: ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ರಚನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ (ಉದಾ, ಭವಿಷ್ಯದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು).

• ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ 🎯: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು, ಪರಿಸರಗಳು ಮತ್ತು ಆದಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ). [3]

ಆರ್‌ಎಲ್ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ: ನಿಯಂತ್ರಕವನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು.
ಆರ್‌ಎಲ್ ಎಲ್ಲಿ ಮಸಾಲೆಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ: ಡೇಟಾ ದಕ್ಷತೆ, ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸಿಮ್-ಟು-ರಿಯಲ್ ಅಂತರಗಳು.

ಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಸಂವಹನ: ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ AI

ಮನೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ, ಸಂವಹನ ಮುಖ್ಯ. AI ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

• ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಧ್ವನಿ → ಪದಗಳು)

• ಉದ್ದೇಶ ಪತ್ತೆ (ಪದಗಳು → ಅರ್ಥ)

• ಸನ್ನೆಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆ (ತೋರು, ದೇಹ ಭಾಷೆ)

ನೀವು ಇದನ್ನು ರವಾನಿಸುವವರೆಗೆ ಇದು ಸರಳವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾನವರು ಅಸಮಂಜಸರು, ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಕೊಠಡಿಗಳು ಗದ್ದಲದಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು "ಅಲ್ಲಿ" ಎಂಬುದು ಒಂದು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಚೌಕಟ್ಟಲ್ಲ.

ನಂಬಿಕೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು “ಭಯಪಡಬೇಡಿ”: ಕಡಿಮೆ ಮೋಜಿನ ಆದರೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗ

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಭೌತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ , ಆದ್ದರಿಂದ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ನಂತರದ ಚಿಂತನೆಯಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ವಿಶ್ವಾಸ/ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ

• ಗ್ರಹಿಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳು

• ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಲಾಗಿಂಗ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳು

• ರೋಬೋಟ್ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ

ಇದನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಆಡಳಿತ, ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು - NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ. [4]

"ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ" ಪ್ರವೃತ್ತಿ: ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು

ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ರೋಬೋಟ್ ನಡವಳಿಕೆಯತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿವೆ - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಭಾಷೆ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ರೂಪಿಸಿದಾಗ.

ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯ ನಿರ್ದೇಶನವೆಂದರೆ ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆ (VLA) ಮಾದರಿಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತಾನು ನೋಡುವುದನ್ನು + ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಲಾಗಿದೆ + ಅದು ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. RT-2 ಈ ಶೈಲಿಯ ವಿಧಾನದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. [5]

ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಭಾಗ: ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ತಿಳುವಳಿಕೆ.
ವಾಸ್ತವ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಭೌತಿಕ-ಪ್ರಪಂಚದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಇನ್ನೂ ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ - ರೋಬೋಟ್ "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಮಾತನಾಡಬಹುದು" ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅಂದಾಜು, ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ದೂರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು

ಹಾಗಾದರೆ, ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ? ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು, ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು (ನಾನು ಎಲ್ಲಿದ್ದೇನೆ?), ಯೋಜಿಸಲುಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು- ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ . AI ರೋಬೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಶಸ್ಸು ಸುರಕ್ಷತೆ-ಮೊದಲ ನಡವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ಗೋದಾಮಿನ ರೋಬೋಟ್‌ಗಾಗಿ AI ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಸನ್ನಿವೇಶ

ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಬೆಂಚುಗಳಿಂದ ರವಾನೆ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಮೊಹರು ಮಾಡಿದ ಟೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಣ್ಣ ಫುಲ್‌ಫಿಲ್ಮೆಂಟ್ ಗೋದಾಮನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ರೋಬೋಟ್ "ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ" ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದು ಒಂದು ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ: ಟೋಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಹಜಾರದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಜನರು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಲೆಟ್ ಟ್ರಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು.

AI ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, LiDAR, SLAM, ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ, ಅಡಚಣೆ ತಪ್ಪಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿಯಿಂದ ಮೂಲ ಭಾಷಾ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕನು "ಬೇ 3 ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಈ ಟೋಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಇನ್ನೂ ಭಾಷಾ ಪದರದ ಕೆಳಗೆ ದೃಢವಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಮಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಇದು ಒಂದು ಬಲವಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ರೋಬೋಟ್ AI ಒಂದು ದೈತ್ಯ ಮಾದರಿಯ ಊಹೆಗಳಿಗಿಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು

ಸೆಟಪ್‌ಗೆ ಇವುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ:

• ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಬೆಂಚುಗಳು, ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಬೇಗಳು, ನಿಷೇಧಿತ ವಲಯಗಳು, ಚಾರ್ಜಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಿರಿದಾದ ನಡುದಾರಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಗೋದಾಮಿನ ನಕ್ಷೆ

• ಟೋಟ್‌ಗಳು, ಜನರು, ನೆಲದ ಗುರುತುಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅಥವಾ ಆಳ-ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಡೇಟಾ

• ಅಡಚಣೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ LiDAR ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ದೂರ ಸಂವೇದಕ

• ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಚಕ್ರ ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು IMU ಡೇಟಾ

• ವೇಗ ಮಿತಿಗಳು, ನಿಲ್ಲಿಸುವ ದೂರ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಸುರಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ನಿಯಮಗಳು

• ಟೋಟ್ ಐಡಿ, ಪಿಕಪ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನದಂತಹ ಗೋದಾಮಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯ ಪಟ್ಟಿ

• ಮಾರ್ಗ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕಗಳು, ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ಸಮೀಪದ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ದಾಖಲೆಗಳು

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಭಾಷಾ ಬೋಧನೆಯು ಎಂದಿಗೂ ಏಕೈಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರವಾಗಿರಬಾರದು. ರೋಬೋಟ್ ಮಾನವ ಸ್ನೇಹಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಚಲನೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, ಯೋಜನೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು.

ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ

ರೋಬೋಟ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಸರಳವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸೂಚನೆಯು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು:

ನೀವು ಗೋದಾಮಿನ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಕಾರ್ಯ ಸಹಾಯಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಚಲನೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ. ಪಿಕಪ್ ಪಾಯಿಂಟ್, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಟೋಟ್ ಐಡಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ವಿವರಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ. ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಡಿ. ಮಾರ್ಗವು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೆ, ಒಂದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಅನುಮೋದಿತ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಗ್ರಹಿಕೆ ವಿಶ್ವಾಸವು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾದರೆ, ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಿ, ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಸಹಾಯವನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ವಿಫಲ ಪಿಕಪ್, ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಮಾರ್ಗ, ತುರ್ತು ನಿಲುಗಡೆ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಓವರ್‌ರೈಡ್ ಅನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.

ಸಿಬ್ಬಂದಿ ವಿನಂತಿಯು ಹೀಗಿರಬಹುದು:

ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಬೆಂಚ್ 6 ರಿಂದ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಬೇ 3 ಗೆ T-1842 ಟೋಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಸಿ.

ಒಳ್ಳೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆ:

ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಬೆಂಚ್ 6 ರಿಂದ T-1842 ಟೋಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಅದನ್ನು ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಬೇ 3 ಗೆ ತಲುಪಿಸಿ. ಹಜಾರ B ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪಾದಚಾರಿ ದಾಟುವಿಕೆಯ ಬಳಿ ವೇಗ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಹಜಾರ B ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೆ, ಅನುಮೋದಿತ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾರ್ಗ C ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಕೆಟ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆ:

ಖಂಡಿತ, ನಾನು ಅದನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಹೋಗುತ್ತೇನೆ.

ಕೆಟ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಯು ತುಂಬಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಇದು ಟೋಟ್ ಐಡಿ, ಪಿಕಪ್ ಪಾಯಿಂಟ್, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನ, ಮಾರ್ಗ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಲೈವ್ ಹಜಾರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಿಡುವ ಮೊದಲು, ಸಣ್ಣ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ:

• ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೋಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಸಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ

• ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಬೇ ನೀಡದೆ ಅದನ್ನು ಟೋಟ್ ಸರಿಸಲು ಕೇಳಿ

• ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಆಕಾರದ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಇರಿಸಿ

• ಶೆಲ್ಫ್ ಮಾರ್ಕರ್ ಅನ್ನು ಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣದ ವಿಶ್ವಾಸ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

• ನೆಲದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಜ್ವಲಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

• ಆದ್ಯತೆಯ ಹಜಾರವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ಅನುಮೋದಿತ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

• ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಅದು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

• ಪ್ರತಿ ರನ್ ನಂತರ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ಮರುಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಅತಿಕ್ರಮಣಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ

ಗುರಿ ಕೇವಲ "ರೋಬೋಟ್ ಬಂದಿತೇ?" ಅಲ್ಲ, ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: "ಪರಿಸರ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾದಾಗ ಅದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ತಿಸಿತೇ?"

ಫಲಿತಾಂಶ

ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ: ಸಣ್ಣ ಗೋದಾಮಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಟೋಟ್-ಸಾಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ 20 ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಸಮಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ.

ರೋಬೋಟ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು, ಒಬ್ಬ ಮಾನವ ಓಟಗಾರನು ಪ್ರತಿ ಟೋಟ್ ಚಲನೆಗೆ ಸರಾಸರಿ 4 ನಿಮಿಷ 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಂಡನು, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಬೆಂಚ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದು ಸೇರಿದೆ. ಸರಳವಾದ ಪಾಯಿಂಟ್-ಟು-ಪಾಯಿಂಟ್ ಟೋಟ್ ವರ್ಗಾವಣೆಗಾಗಿ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾನವ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಮಯವು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು 50 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗೆ ಇಳಿಯಿತು, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಟೋಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು.

ಅದು ಪ್ರತಿ ಟೋಟ್ ಚಲನೆಗೆ ಸುಮಾರು 3 ನಿಮಿಷ 40 ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ದಿನಕ್ಕೆ 80 ಟೋಟ್ ಚಲನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂದಾಜು ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯವು ಸರಿಸುಮಾರು 293 ನಿಮಿಷಗಳು ಅಥವಾ ದಿನಕ್ಕೆ 4.9 ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಗಂಟೆಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ.

ಒಂದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• 20 ರಲ್ಲಿ 20 ಕಾರ್ಯಗಳು ಸರಿಯಾದ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವನ್ನು ತಲುಪಿವೆ

• 3 ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮಾರ್ಗ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿತ ಮಾರ್ಗ ಬದಲಾವಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ

• 2 ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸ ಘಟನೆಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿಲುಗಡೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು

• 0 ಅನುಮೋದಿಸದ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ

• 0 ಕಾಣೆಯಾದ ಟೋಟ್ ಐಡಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ

ಈ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ವಿವರಣಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಬೋಟ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬಗ್ಗೆ ಹಕ್ಕು ಅಲ್ಲ. ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಓವರ್‌ರೈಡ್‌ಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು, ಮಾರ್ಗ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಫಲವಾದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಂಡವು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.

ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?

ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ನೀಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದರರ್ಥ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಅಥವಾ "ಬಹುಶಃ ಸುರಕ್ಷಿತ" ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅದನ್ನು ನಂಬಬೇಕು ಎಂದಲ್ಲ.

ಇತರ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಶೆಲ್ಫ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಂಚುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಿದ ನಂತರ ಹಳೆಯ ನಕ್ಷೆಗಳು

• ಕಳಪೆ ಬೆಳಕು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಮಹಡಿಗಳು ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ

• ರೋಬೋಟ್ ಗುರುತಿಸದ ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಸ್ಥಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಿಬ್ಬಂದಿ

• ಟೋಟ್ ಐಡಿಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ತಪ್ಪಾದ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

• ದುರ್ಬಲ ಮರ ಕಡಿಯುವಿಕೆ, ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿಹೋದರೆ ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟ

• ವಿಫಲ ಓಟಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಅಳೆಯದೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒಂದು ಸರಳ ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ರೋಬೋಟ್ ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದಾಗ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿಯಾಗಬೇಕು, ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲವಾಗಬಾರದು.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ

ಬಲವಾದ ರೋಬೋಟ್ AI ಸೆಟಪ್ ಕಿರಿದಾದ ಕೆಲಸ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ" ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು ಅಲ್ಲ. ಅದು ಯಾವಾಗ ಚಲಿಸಬೇಕು, ಯಾವಾಗ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಯಾವಾಗ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಸಹಾಯ ಕೇಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ?

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ನಿರಂತರ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ: ಜಗತ್ತನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು, ಮೋಟಾರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ಒಂದು "ಮ್ಯಾಜಿಕ್" ಮಾದರಿಗಿಂತ ಕನ್ಸರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಘಟಕಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಗುರಿಯು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಡವಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಾರಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಪ್ರದರ್ಶನವಲ್ಲ.

ರೋಬೋಟ್ AI ಕೇವಲ ಒಂದು ಮಾದರಿಯೇ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ರೋಬೋಟ್ AI ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ: ಗ್ರಹಿಕೆ, ಸ್ಥಿತಿಯ ಅಂದಾಜು, ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಚಲನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ನೈಜ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ "ವೈಬ್ಸ್-ಮಾತ್ರ" ಕಲಿಕೆಯು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಹೊರಗೆ ವಿರಳವಾಗಿ ಬದುಕುಳಿಯುತ್ತದೆ.

AI ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಯಾವ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ?

AI ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, LiDAR, ಆಳ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್‌ಗಳು, IMUಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಲ/ಟಾರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಶ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಹಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತು, ಭಂಗಿ, ಮುಕ್ತ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಸೂಚನೆಗಳಂತಹ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಕೇತಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಥವಾ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುವುದು. ಆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಸಂವೇದಕಗಳು ಪ್ರಜ್ವಲಿಸುವಿಕೆ, ಮಸುಕು ಅಥವಾ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತತೆಯಿಂದ ಕ್ಷೀಣಿಸಿದಾಗ ಸುರಕ್ಷಿತ ಯೋಜನೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ SLAM ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

SLAM (ಏಕಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್) ರೋಬೋಟ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವಾಗ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಬದಲಾದಾಗ "ಭಯಪಡದೆ" ಚಲಿಸುವ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಚಕ್ರ ಓಡೋಮೆಟ್ರಿ, IMU ಗಳು ಮತ್ತು LiDAR ಅಥವಾ ದೃಷ್ಟಿ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೊರಾಂಗಣದಲ್ಲಿ GPS ಸೇರಿವೆ. ಉತ್ತಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ಥಳೀಕರಣವು ಅಲುಗಾಡಿದಾಗ ರೋಬೋಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿಯಾಗಿ ವರ್ತಿಸಬಹುದು.

ರೋಬೋಟ್ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ?

ಯೋಜನೆಯು ರೋಬೋಟ್ ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು, ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ದಾಟುವುದು ಅಥವಾ ಜನರನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು. ಘರ್ಷಣೆ, ಪೇಲೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೋಟಾರ್ ವಿಳಂಬಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸುಗಮ, ಸ್ಥಿರ ಚಲನೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಯೋಜನೆ (ದೊಡ್ಡ-ಚಿತ್ರ ಮಾರ್ಗಗಳು) ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಯೋಜನೆ (ಅಡೆತಡೆಗಳ ಬಳಿ ವೇಗದ ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳು) ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಲು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ PID, ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಯಂತ್ರಣದಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ?

ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಒಂದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ವಿಷಯವಲ್ಲ. ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ವಿಶ್ವಾಸ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ, ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದು, ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಮಾನವ ಸಹಾಯವನ್ನು ಕೋರುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಹ ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ "ಸುಂದರ ವೈಫಲ್ಯ" ಮನಸ್ಥಿತಿಯು ಡೆಮೊಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ಯಾವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಠಿಣವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು?

ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕುಶಲತೆ ಅಥವಾ ಚಲನಶೀಲತೆಯಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಕವನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಫಲ-ಚಾಲಿತ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ. ಪರಿಶೋಧನೆಯು ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಬಹುದು, ಡೇಟಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಿಮ್-ಟು-ರಿಯಲ್ ಅಂತರಗಳು ನೀತಿಗಳನ್ನು ಮುರಿಯಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯು ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ. ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಜೊತೆಗೆ ಅನೇಕ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು RL ಅನ್ನು ಆಯ್ದವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆಯೇ?

ಫೌಂಡೇಶನ್-ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಸೂಚನೆ-ಅನುಸರಣಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಕಡೆಗೆ ತಳ್ಳುತ್ತಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ RT-2-ಶೈಲಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ-ಕ್ರಿಯೆ (VLA) ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ. ಇದರ ಲಾಭವೆಂದರೆ ನಮ್ಯತೆ: ರೋಬೋಟ್ ಏನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು. ವಾಸ್ತವವೆಂದರೆ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅಂದಾಜು, ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಭೌತಿಕ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಜೀವನಚಕ್ರ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಎಂದು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು NIST ಯ AI RMF ನಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

[1] ಡುರಾಂಟ್-ವೈಟ್ & ಬೈಲಿ - ಏಕಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ (SLAM): ಭಾಗ I ಅಗತ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು (PDF)
[2] ಲಿಂಚ್ & ಪಾರ್ಕ್ - ಆಧುನಿಕ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್: ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರ, ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ (ಪ್ರಿಪ್ರಿಂಟ್ PDF)
[3] ಸಟ್ಟನ್ & ಬಾರ್ಟೊ - ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ: ಒಂದು ಪರಿಚಯ (2ನೇ ಆವೃತ್ತಿಯ ಕರಡು PDF)
[4] NIST - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) (PDF)
[5] ಬ್ರೋಹನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು - RT-2: ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ವೆಬ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ರೋಬೋಟಿಕ್ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತವೆ (arXiv)

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ