मानवाकार रोबोट तंत्रिका नेटवर्क से बर्फ पर स्केटिंग सीख रहे हैं

यूनिट्री G1 ने बर्फ और पहियों पर स्केटिंग करने में महारत हासिल करके रोबोटिक्स में एक कदम आगे बढ़ाया है। एक शोध दल ने इस मानवीय रोबोट को जनरेटिव न्यूरल नेटवर्क के साथ प्रशिक्षित किया है, जिससे तरल गति और सटीक मोड़ प्राप्त हुए हैं। द्विपाद मशीनों के लिए जो असंभव लगता था वह अब वास्तविकता बन गया है, जो रोबोटिक फुटबॉल के पिछले प्रयासों में देखे गए अनाड़ी पहले कदमों को पार कर गया है।

जनरेटिव नेटवर्क रोबोटिक संतुलन को कैसे बदलते हैं 🤖

शोधकर्ताओं ने जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क के साथ सुदृढीकरण सीखने पर आधारित एक दृष्टिकोण का उपयोग किया। सिस्टम मुद्राओं और स्लाइड को समायोजित करने के लिए वास्तविक समय में जड़त्वीय और बल सेंसर डेटा संसाधित करता है। पारंपरिक तरीकों के विपरीत, यह मॉडल G1 को गिरने से पहले असंतुलन की भविष्यवाणी और सुधार करने की अनुमति देता है। रोबोट वास्तविक बर्फ पर ब्रेक लगाना, दिशा बदलना और त्वरण करता है, जिसके लिए 23 जोड़ों के सिंक्रनाइज़ेशन की आवश्यकता होती है। कुंजी बड़े पैमाने पर सिमुलेशन में है: सॉफ्टवेयर हार्डवेयर को जोखिम के बिना सीखने के लिए स्केटिंग के लाखों आभासी परिदृश्य उत्पन्न करता है।

बर्फ से ट्रैक तक: रोबोट जो अब हमारी तरह नहीं गिरते ⛸️

जबकि मनुष्य अभी भी बर्फ के रिंक पर शर्मिंदा होने से बचने के लिए रेलिंग को पकड़ते हैं, यूनिट्री G1 ऐसे स्केट करता है जैसे वह अपने पैरों में ब्लेड लेकर पैदा हुआ हो। सबसे मजेदार बात यह है कि ये रोबोट पहले से ही ऐसे मोड़ में महारत हासिल कर चुके हैं जो कई लोगों को फिजियोथेरेपिस्ट के पास कई बार ले जाएंगे। अभी के लिए, बस उन्हें कोबरा करना या हॉकी स्टिक वाले बच्चे से बचते हुए सेल्फी लेना सीखना बाकी है।