इस चीता रोबोट ने खुद को अजीब तरीके से स्प्रिंट करना सिखाया

शोधकर्ताओं को यह मशीन करीब 13 फीट प्रति सेकेंड चलाने की मिली। यह सुंदर नहीं है, लेकिन यह शक्तिशाली तकनीक दुनिया की अराजकता के लिए रोबोट तैयार कर रही है।

यह शायद के लिए हैसबसे अच्छा यह है कि मानव शिशु जन्म के तुरंत बाद 9 मील प्रति घंटे की रफ्तार से दौड़ नहीं सकते। रेंगने और फिर अच्छी तरह से चलने में वर्षों का अभ्यास लगता है, इस दौरान माताओं को अपने बच्चों को काउंटी से बाहर ले जाने के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं होती है। हालांकि, रोबोटिकवादियों के पास उस तरह का समय नहीं है, इसलिए वे मशीनों के लिए परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से आगे बढ़ने के लिए सीखने के तरीके विकसित कर रहे हैं-बिल्कुल बच्चों की तरह, केवल रास्ता, तेजी से रास्ता।

हाँ, ठीक है, आप ऊपर वीडियो में जो देख रहे हैं वह सबसे सुंदर हरकत नहीं है। लेकिन एमआईटी के वैज्ञानिकों ने पिछले हफ्ते घोषणा की कि उन्हें यह शोध मंच मिला है, एक चार पैरों वाली मशीन जिसे मिनी चीता के नाम से जाना जाता है , इसकी सबसे तेज गति को हिट करने के लिए – लगभग 13 फीट प्रति सेकेंड, या 9 मील प्रति घंटा- इसके आंदोलनों को सावधानीपूर्वक हाथ से कोड करके नहीं लाइन दर लाइन, लेकिन मशीन के डिजिटल संस्करणों को नकली दुनिया में चलने के साथ प्रयोग करने के लिए प्रोत्साहित करके। सिस्टम जिस पर उतरा है… अपरंपरागत है।

लेकिन शोधकर्ता इस भौतिक मशीन में वर्चुअल रोबोट ने जो कुछ सीखा, उसे पोर्ट करने में सक्षम थे, जो उसके, उम, चेहरे पर गिरने के बिना सभी प्रकार के इलाकों में बोल्ट कर सकता था।

इस तकनीक को सुदृढीकरण सीखने के रूप में जाना जाता है। इसे ऐसे समझें जैसे किसी बच्चे को रेंगने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए उसके सामने एक खिलौना लटकाना, केवल यहाँ शोधकर्ताओं ने रोबोट के 4,000 संस्करणों का अनुकरण किया और उन्हें पहले चलना, फिर कई दिशाओं में दौड़ना सीखने के लिए प्रोत्साहित किया।

डिजिटल मिनी चीता ने अद्वितीय नकली सतहों पर ट्रायल रन लिया जिन्हें घर्षण और कोमलता जैसी विशेषताओं के कुछ स्तरों के लिए प्रोग्राम किया गया था। इसने आभासी रोबोटों को उन सतहों की श्रेणी के लिए तैयार किया, जिनसे उन्हें वास्तविक दुनिया में निपटने की आवश्यकता होगी, जैसे घास, फुटपाथ, बर्फ और बजरी।

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हजारों नकली रोबोट अपने अंगों को हिलाने के सभी प्रकार के विभिन्न तरीकों की कोशिश कर सकते हैं। तेजी लाने वाली तकनीकों को पुरस्कृत किया गया, जबकि खराब तकनीकों को फेंक दिया गया। समय के साथ, आभासी रोबोटों ने परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखा, जैसे मानव करता है। लेकिन क्योंकि यह डिजिटल रूप से हो रहा था, रोबोट तेजी से सीखने में सक्षम थे : सिमुलेशन में सिर्फ तीन घंटे का अभ्यास समय वास्तविक दुनिया में 100 घंटे के बराबर था।

फिर शोधकर्ताओं ने वास्तविक जीवन मिनी चीता में विभिन्न सतहों पर चलने के बारे में डिजिटल रोबोटों ने जो सीखा था, उसे चित्रित किया। रोबोट के पास कैमरा नहीं है, इसलिए वह अपनी चाल को समायोजित करने के लिए अपने परिवेश को नहीं देख सकता है। इसके बजाय, यह अपने संतुलन की गणना करता है और इस बात पर नज़र रखता है कि कैसे इसके कदम इसे आगे बढ़ा रहे हैं।

उदाहरण के लिए, यदि यह घास पर चल रहा है, तो यह वास्तविक टर्फ के समान घर्षण और कोमलता के साथ सतह पर अपने डिजिटल प्रशिक्षण को वापस संदर्भित कर सकता है। एक एआई शोधकर्ता गेब्रियल मार्गोलिस कहते हैं, “एक मानव यह बताने के बजाय कि रोबोट को कैसे चलना चाहिए, रोबोट एक सिम्युलेटर से सीखता है और अनिवार्य रूप से आगे और पीछे दोनों को चलाने की क्षमता हासिल करता है, और बहुत तेज़ी से मुड़ता है।” MIT जिसने सिस्टम को कोड विकसित किया।

परिणाम विशेष रूप से सुरुचिपूर्ण नहीं है, लेकिन यह स्थिर और तेज़ है, और रोबोट ने इसे बड़े पैमाने पर अपने दम पर किया है। मिनी चीता एक पहाड़ी से नीचे गिर सकता है क्योंकि बजरी नीचे की ओर खिसकती है और बर्फ के पैच पर अपना संतुलन बनाए रखती है। यह एक ठोकर से ठीक हो सकता है और यहां तक ​​​​कि अगर उसका एक पैर अक्षम हो जाता है तो आगे बढ़ने के लिए अनुकूल हो सकता है।

स्पष्ट होने के लिए, रोबोट को चलाने के लिए यह सबसे सुरक्षित या सबसे अधिक ऊर्जा कुशल तरीका नहीं है-टीम केवल गति के लिए अनुकूलन कर रही थी। लेकिन यह एक क्रांतिकारी प्रस्थान है कि दुनिया के माध्यम से अन्य रोबोटों को कितनी सावधानी से आगे बढ़ना है। “इनमें से अधिकांश रोबोट वास्तव में धीमे हैं,” एमआईटी के एक एआई शोधकर्ता पुलकित अग्रवाल कहते हैं, जिन्होंने सिस्टम को कोडित किया था। “वे तेज नहीं चलते, या वे दौड़ नहीं सकते। और जब वे चल रहे होते हैं, तब भी वे सीधे चल रहे होते हैं। या वे मुड़ सकते हैं, लेकिन वे तेज गति से घूमने जैसा फुर्तीला व्यवहार नहीं कर सकते।”

रोबोटिक्स में इस तरह का सुदृढीकरण सीखना एक तेजी से लोकप्रिय तकनीक है: एक इंजीनियर के लिए हर बोधगम्य स्थिति के लिए व्यवहार को हाथ से कोड करना असंभव है, एक रोबोट खुद को पा सकता है, जैसे जमी हुई जमीन पर फिसलना या एक किनारे पर फिसलना या चट्टान पर कदम रखना। एक विशेष आकार।

ओस्लो मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी में चौगुनी रोबोटों का अध्ययन करने वाले टॉन्स न्यागार्ड कहते हैं, “हम यहां जो देख रहे हैं, वह मशीन लर्निंग की महान विशेषताओं में से एक है – यह केवल उस विशिष्ट समस्या को हल करता है जो इसे दी गई है।” “इस मामले में, मशीन लर्निंग एल्गोरिथम इस रोबोट को चलाने का सबसे तेज़ तरीका ढूंढता है, चाहे वह कितना भी भद्दा हो, जो देखने में समाप्त हो सकता है।”

रोबोटिकिस्ट प्रकृति से संकेत ले सकते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए, क्योंकि विकास ने पहले से ही एक ही तरह की परीक्षण और त्रुटि प्रक्रिया के माध्यम से जीव विज्ञान को रखा है: वास्तविक चार-पैर वाली प्रजातियों को जीवित रहने और पुनरुत्पादन में मदद करने वाली पीढ़ियों के माध्यम से नीचे पारित किया गया है और लगातार सुधार हुआ है। लेकिन रोबोट बिल्कुल जानवरों की तरह काम नहीं करते।

हां, मिनी चीता के असली चीते की तरह चार पैर होते हैं, लेकिन इसमें मांसपेशियों और टेंडन के बजाय मोटरें होती हैं । और जबकि चीतों और अन्य बड़ी बिल्लियों के दिमाग चार-पैर वाले शरीर को मूल रूप से नियंत्रित करने के लिए लाखों वर्षों में विकसित हुए हैं, एक रोबोट का सॉफ्टवेयर अपने विशेष शरीर विज्ञान को नियंत्रित करने के लिए बहुत तेजी से विकसित हो सकता है।

यह इस सुदृढीकरण सीखने की तकनीक की शक्ति है, जो तेजी से महत्वपूर्ण होगी क्योंकि रोबोट अधिक “असंरचित” वातावरण में धकेलते हैं। ऑटोमोटिव असेंबली लाइन पर एक रोबोट आर्म को बोल्ट किया गया है, इसलिए इसे अप्रत्याशित इलाके का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

दूसरी ओर, मिनी चीता बाहरी दुनिया का पता लगा सकता है, जो जटिल और अराजक है, फिसलन वाली सतहों और पैदल चलने वालों से भरा है। उसके लिए, उसे सिमुलेशन में समान वातावरण के साथ अपने पिछले अनुभवों को आकर्षित करने की आवश्यकता होगी।

मिनी चीता एक प्रभावशाली शुरुआत के लिए तैयार है, खासकर जब से यह अपनी दुनिया को समझने के लिए सेंसर के जटिल सूट का उपयोग नहीं कर रहा है। अग्रवाल कहते हैं, अगला कदम रोबोट को दृष्टि देना है, जो बाधाओं से बचने जैसे व्यवहारों के अधिक जटिल सेट को सक्षम करेगा। टीम नए वीडियो में दिखाए गए शोध का वर्णन करते हुए एक पेपर प्रकाशित करने की भी योजना बना रही है।

इस बीच, न्यागार्ड कहते हैं, प्रयोग से पता चलता है कि रोबोट आंदोलन को सुंदर नहीं होना चाहिए, इसे बस काम करना है। न्यागार्ड कहते हैं, “मानव शोधकर्ता और इंजीनियर अपनी खुद की धारणाओं से सीमित हैं कि एक अच्छा चलने वाला चाल क्या हो सकता है।” “चाहे वह पुरानी डिजाइन परंपराओं पर आधारित हो, दूसरों ने इसी तरह के रोबोटों पर पहले क्या किया है, प्रकृति से प्रेरणा, या समरूपता या ‘सौंदर्य’ के लिए अवचेतन वरीयता, यह अक्सर हमारे दृष्टिकोण को सीमित करता है और अंततः बदतर समाधान देता है।”