रोबोट वैक्यूम क्लीनर में कैमरा नेविगेशन को प्रोग्राम्ड ऑब्सोलेसेंस का सामना करना पड़ रहा है
एक बढ़ती समस्या रोबोट वैक्यूम क्लीनर को प्रभावित कर रही है जो देखने के लिए कैमरा पर निर्भर करते हैं: उनका कृत्रिम दृष्टि सॉफ्टवेयर लंबे समय तक समर्थन प्राप्त करना बंद कर देता है। निर्माता नए मॉडलों को प्राथमिकता देते हैं, पुराने उपकरणों को एल्गोरिदम सुधार भेजना छोड़ देते हैं, जिससे रोबोट को निश्चित और पुरानी बुद्धिमत्ता के साथ काम करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। ð¤â¡ï¸ðï¸?/p>
कृत्रिम दृष्टि सॉफ्टवेयर का जम जाना
जब समर्थन बंद हो जाता है, तो रोबोट का डिजिटल मस्तिष्क रुक जाता है। यह नए बाधाओं की पहचान करना सीख नहीं सकता और न ही आधुनिक विधियों से अपनी रूटों को अनुकूलित कर सकता है। जबकि LiDAR वाले रोबोट स्थिर ज्यामितीय मानचित्र का उपयोग करते हैं, केवल कैमरा वाले रोबोट को वास्तविक समय में छवियों की व्याख्या करने की आवश्यकता होती है, जो एक ऐसा कार्य है जो धीमा और मंद हो जाता है यदि उनकी तर्क प्रणाली विकसित न हो।
अपडेट न करने के सीधे परिणाम:- रोबोट पुराने एल्गोरिदम से अपने पर्यावरण को प्रोसेस करता है, सफाई की दक्षता कम हो जाती है।
- उन स्थानों में भटकने या खो जाने की संभावना बढ़ जाती है जिन्हें पहले आसानी से पहचान लेता था।
- घर में बदलावों के अनुकूल नहीं हो सकता, जैसे नए फर्नीचर या फर्श पर छोड़े गए वस्तुएं।
समय के साथ, आपका तकनीकी सहायक ऐसा व्यवहार करने लगता है जैसे उसे नई चश्में की जरूरत हो, उन फर्नीचरों से टकराता हुआ जिन्हें वह वर्षों से जानता है।
अनुभव की प्रगतिशील गिरावट
उपयोगकर्ता खराबी महसूस करने लगता है: रोबोट अपना काम पूरा करने में अधिक समय लेता है, अनावश्यक रूप से क्षेत्रों को दोहराता है या अन्य को छोड़ देता है। वह मानचित्र जो उत्पन्न करता है सटीकता खो देते हैं और चार्जिंग बेस पर लौटने में कठिनाई हो सकती है। यह एक ऐसे उपकरण की अपेक्षा को तोड़ता है जो अपडेट के माध्यम से अपना प्रदर्शन बनाए रखे या सुधारे।
ऑब्सोलेसेंस के स्पष्ट लक्षण:- सफाई पूरी करने में सामान्य से अधिक समय लगता है।
- सेव किए गए मानचित्र त्रुटियां दिखाते हैं या असंगत हो जाते हैं।
- उपकरण अधिक बार अटक जाता है या "खो" जाता है।
एक अनिश्चित द्विआधारी भविष्य
यह परिदृश्य घरेलू स्मार्ट उपकरणों में सॉफ्टवेयर की उपयोगी जीवन पर आलोचनात्मक चिंतन प्रस्तुत करता है। फर्मवेयर के माध्यम से निरंतर सुधार का वादा फीका पड़ जाता है, उपयोगकर्ता को एक ऐसे उपकरण के साथ छोड़ देता है जो शारीरिक रूप से सही है लेकिन कम सक्षम हो जाता है। एक नेविगेशन सॉफ्टवेयर पर निर्भरता जो नवीनीकृत नहीं होता, इन रोबोटों को समय से पहले रीसाइक्लिंग के उम्मीदवार बना देता है, कृत्रिम दृष्टि आधारित प्रौद्योगिकी की स्थिरता और दीर्घकालिक मूल्य पर सवाल उठाता है। ð¤âï¸