बोस्टन डायनेमिक्स 🤖 और रोबोटिक्स एंड एआई इंस्टीट्यूट (आरएआई इंस्टीट्यूट) - लड़खड़ाने 🤷‍♂️ से लेकर कलाबाजियों 🤸‍♂️ तक, एटलस के एआई अपग्रेड ने मानव जैसी क्षमताओं को फिर से परिभाषित किया 🚀

प्रकाशित तिथि: 25 फरवरी, 2025 / अद्यतन तिथि: 25 फरवरी, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein

रोबोटिक्स में लड़खड़ाने से लेकर कलाबाजियों तक: एआई अपग्रेड ने मानवाकार रोबोटों की क्षमताओं को नया रूप दिया – चित्र: Xpert.Digital

मानवाकार प्राणियों का भविष्य: एटलस सुदृढ़ीकरण अधिगम के माध्यम से अधिक बुद्धिमान बनता जा रहा है

रणनीतिक साझेदारी: बोस्टन डायनेमिक्स ने एटलस को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया

एक घोषणा में, डायनामिक रोबोटिक्स के क्षेत्र में अग्रणी बोस्टन डायनेमिक्स और प्रसिद्ध रोबोटिक्स विशेषज्ञ और बोस्टन डायनेमिक्स के पूर्व सीईओ मार्क राइबर्ट के नेतृत्व वाले अनुसंधान संस्थान रोबोटिक्स एंड एआई इंस्टीट्यूट (आरएआई इंस्टीट्यूट) ने एक रणनीतिक साझेदारी का खुलासा किया। फरवरी 2025 में आधिकारिक तौर पर शुरू हुए इस सहयोग का घोषित लक्ष्य, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के उपयोग के माध्यम से उन्नत ह्यूमनॉइड रोबोट एटलस की क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाना है। यह सहयोग न केवल एटलस को अधिक लचीला और फुर्तीला बनाएगा, बल्कि इसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए भी योग्य बनाएगा, जिससे ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के एक नए युग का मार्ग प्रशस्त होगा।.

के लिए उपयुक्त:

रोबोटिक्स जैसे ह्यूमनॉइड और गतिशील रोबोट - तुलना: बोस्टन डायनेमिक्स से एटलस और यूबीटेक से वॉकर एक्स

भविष्योन्मुखी सहयोग के प्रमुख उद्देश्य

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट की साझेदारी एटलस की मूलभूत क्षमताओं को बदलने और इसे एक प्रभावशाली अनुसंधान प्रदर्शक से एक बहुमुखी और व्यावहारिक उपकरण में विकसित करने के उद्देश्य से कई महत्वाकांक्षी लक्ष्यों पर केंद्रित है। ये प्रयास तीन मुख्य क्षेत्रों पर केंद्रित हैं:

सिमुलेशन और वास्तविकता के बीच की खाई को पाटना: सिमुलेशन से वास्तविकता तक का मार्ग

रोबोटिक्स में, विशेष रूप से रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के क्षेत्र में, सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है सिमुलेशन में सीखे गए कौशल को वास्तविक दुनिया में स्थानांतरित करना। सिमुलेशन रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए एक आदर्श वातावरण प्रदान करते हैं क्योंकि वे असीमित डेटा, वातावरण पर पूर्ण नियंत्रण और जोखिम के बिना खतरनाक या खर्चीले परिदृश्यों का अनुकरण करने की क्षमता प्रदान करते हैं। रोबोट बिना किसी क्षति या चोट के खतरे के आभासी दुनिया में अनगिनत बार गतिविधियों और कार्यों को दोहरा सकते हैं।.

लेकिन वास्तविकता कहीं अधिक जटिल और अप्रत्याशित है। भौतिक रोबोट संवेदी शोर, अप्रत्याशित व्यवधानों, मॉडलिंग में अशुद्धियों और परिवर्तनशीलता की निरंतर चुनौती से भरी दुनिया में काम करते हैं। जो चीज़ पूरी तरह से नियंत्रित सिमुलेशन में काम करती है, वह अव्यवस्थित वास्तविकता में विफल हो सकती है। "सिमुलेशन-से-वास्तविकता का अंतर" ठीक इसी विसंगति का वर्णन करता है।.

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट की साझेदारी का उद्देश्य नवीन विधियों और एल्गोरिदम के माध्यम से इस अंतर को पाटना है। शोधकर्ता ऐसे मजबूत और सामान्यीकृत गति अनुक्रम विकसित करने पर काम कर रहे हैं जो न केवल सिमुलेशन में बल्कि वास्तविक दुनिया में भी विश्वसनीय रूप से कार्य करें। इसमें उन्नत सिमुलेशन वातावरण विकसित करना शामिल है जो भौतिक वास्तविकता को अधिक सटीक रूप से प्रतिबिंबित करते हैं, साथ ही डोमेन रैंडमाइजेशन और अनुकूली सिमुलेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करना भी शामिल है ताकि सिमुलेशन में प्रशिक्षित मॉडल वास्तविक दुनिया की अनिश्चितता के प्रति अधिक लचीले बन सकें। रोबोटिक्स के लिए सुदृढ़ीकरण अधिगम की पूरी क्षमता को उजागर करने और वास्तविक, असंरचित वातावरण में रोबोटों को तैनात करने के लिए इस क्षेत्र में सफलता अत्यंत महत्वपूर्ण है।.

लोकोमोटिव संचालन में सुधार: गति और अंतःक्रिया की कला

जटिल और गतिशील वातावरण में काम करने वाले रोबोटों के लिए, एक साथ वस्तुओं को हिलाने और संभालने की क्षमता एक महत्वपूर्ण गुण है। कल्पना कीजिए एक मानवाकार रोबोट गोदाम में सामान उठाते हुए घूम रहा है, या एक रोबोट आपदा क्षेत्र में मलबा हटाते हुए साथ ही साथ बचे हुए लोगों की तलाश कर रहा है। इन सभी स्थितियों में, यह आवश्यक है कि रोबोट न केवल कुशलतापूर्वक चल सके, बल्कि साथ ही साथ अपने आसपास के वातावरण के साथ भी तालमेल बिठा सके।.

हालांकि, उन्नत लोको-मैनिपुलेशन रणनीतियों को विकसित करना एक बहुत बड़ी चुनौती है। इसके लिए गति नियोजन, पथ नियोजन, ग्रैस्पिंग नियोजन और बल नियंत्रण के बीच घनिष्ठ समन्वय की आवश्यकता होती है। रोबोट को अपने वातावरण की लगातार बदलती परिस्थितियों के अनुसार वास्तविक समय में अपनी गतिविधियों और हेरफेर को अनुकूलित करने में सक्षम होना चाहिए।.

इस साझेदारी के तहत, शोधकर्ता एटलस की लोको-मैनिपुलेशन क्षमताओं को एक नए स्तर पर ले जाने के लिए नई और अभिनव रणनीतियाँ विकसित करेंगे। इसमें एक साथ गति और पकड़ नियोजन के लिए एल्गोरिदम की खोज करना, विभिन्न वस्तुओं को नियंत्रित करने के लिए मजबूत बल नियंत्रण रणनीतियाँ विकसित करना और प्रतिक्रियाशील एवं अनुकूलनीय लोको-मैनिपुलेशन को सक्षम करने के लिए नियंत्रण लूप में सेंसर जानकारी को एकीकृत करना शामिल है। लोको-मैनिपुलेशन में सुधार करना एटलस को विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए वास्तव में बहुमुखी और उपयोगी उपकरण बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।.

संपूर्ण शरीर संपर्क रणनीतियों की खोज: बाहों और पैरों का तालमेल

एटलस जैसे ह्यूमनॉइड रोबोट में मानव गति से मिलती-जुलती गति और क्रियाशीलता की अनूठी क्षमता है। भुजाओं, पैरों और धड़ सहित पूरे शरीर को जटिल गतिविधियों और कार्यों में एकीकृत करने की यह क्षमता रोबोटिक्स के लिए बिल्कुल नई संभावनाएं खोलती है। संपूर्ण शरीर संपर्क रणनीतियाँ केवल भुजाओं के सरल संचालन से कहीं आगे जाती हैं और उच्च-प्रदर्शन वाली गतिविधियों और कार्यों को सक्षम करने के लिए भुजाओं और पैरों के बीच तालमेल का उपयोग करती हैं।.

कल्पना कीजिए कि कोई व्यक्ति कोई भारी वस्तु उठा रहा है। वह न केवल अपनी भुजाओं का, बल्कि अपने पैरों, धड़ और पूरे शरीर का उपयोग वजन को स्थिर रखने, संतुलन बनाए रखने और वस्तु को कुशलतापूर्वक स्थानांतरित करने के लिए करता है। इसी प्रकार, मानवरूपी रोबोटों को भी अपने पूरे शरीर का उपयोग करके जटिल कार्यों को पूरा करने में सक्षम होना चाहिए, जिनमें भुजाओं और पैरों के बीच घनिष्ठ समन्वय की आवश्यकता होती है।.

शोधकर्ता उच्च-प्रदर्शन वाले संपूर्ण शारीरिक गतिविधियों और कार्यों के लिए उन्नत नियंत्रण एल्गोरिदम और नियोजन रणनीतियों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। इसमें गतिशील चलना, कूदना, चढ़ना, भारी वस्तुओं को उठाना और ले जाना, सीमित स्थानों में काम करना और जटिल वातावरण के साथ संपर्क करना जैसे क्षेत्र शामिल हैं। संपूर्ण शारीरिक संपर्क रणनीतियों पर शोध, मानवरूपी आकार की पूरी क्षमता को साकार करने और ऐसे रोबोट विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो दुनिया में स्वाभाविक और सहज तरीके से चल-फिर और संपर्क कर सकें।.

इस अभूतपूर्व सहयोग का महत्व

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट की साझेदारी रोबोटिक्स और एआई अनुसंधान समुदाय के लिए कई मायनों में अत्यंत महत्वपूर्ण है। सबसे पहले, यह रोबोटिक्स के क्षेत्र में दो अग्रणी संगठनों को एकजुट करती है, जिनमें से प्रत्येक की अपनी अनूठी क्षमताएं और विशेषज्ञता है। बोस्टन डायनेमिक्स एटलस, स्पॉट, हैंडल और स्ट्रेच जैसे अपने प्रभावशाली और गतिशील रोबोट प्लेटफॉर्म के लिए विश्व स्तर पर प्रसिद्ध है। मार्क राइबर्ट के नेतृत्व में आरएआई इंस्टीट्यूट, बुद्धिमान मशीनों के लिए अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों के विकास और जटिल रोबोटिक्स समस्याओं में सुदृढ़ीकरण शिक्षण के अनुप्रयोग में दशकों का अनुभव रखता है।.

आरएआई इंस्टीट्यूट के संस्थापक मार्क राइबर्ट रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक प्रतिष्ठित व्यक्ति हैं। बोस्टन डायनेमिक्स के पूर्व सीईओ के रूप में, उन्होंने कंपनी के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दिया और दुनिया के कुछ सबसे प्रभावशाली रोबोटों का निर्माण किया। वास्तविक दुनिया में मनुष्यों और जानवरों के समान कौशल और बहुमुखी प्रतिभा के साथ चलने वाले रोबोटों की उनकी परिकल्पना ने रोबोटिक्स अनुसंधान को गहराई से प्रभावित किया है। आरएआई इंस्टीट्यूट की स्थापना के साथ, राइबर्ट रोबोटिक्स और एआई में संभावनाओं की सीमाओं को आगे बढ़ाने के अपने मिशन को जारी रखे हुए हैं।.

यह सहयोग पिछले संयुक्त परियोजनाओं की मजबूत नींव पर आधारित है, जिसमें चौपाया रोबोट स्पॉट के लिए "रीइन्फोर्समेंट लर्निंग रिसर्चर किट" भी शामिल है। यह किट दुनिया भर के शोधकर्ताओं को स्पॉट प्लेटफॉर्म पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने और उनका परीक्षण करने में सक्षम बनाती है। इस किट के सफल विकास और कार्यान्वयन ने यह प्रदर्शित किया है कि दोनों संगठन रोबोटिक्स के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के क्षेत्र में प्रभावी ढंग से मिलकर काम करने और नवीन समाधान विकसित करने में सक्षम हैं।.

दुनिया के सबसे उन्नत और सक्षम ह्यूमनॉइड रोबोटों में से एक, एटलस पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग लागू करके, साझेदार ह्यूमनॉइड क्षमताओं के विकास में महत्वपूर्ण प्रगति की उम्मीद कर रहे हैं। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग रोबोटों को जटिल कार्यों को संभालने के लिए प्रशिक्षित करने की क्षमता प्रदान करती है, जिन्हें पारंपरिक प्रोग्रामिंग विधियों से हासिल करना मुश्किल होगा। यह रोबोटों को अपने परिवेश के साथ अंतःक्रिया के माध्यम से सीखने, अनुकूलन करने और अपनी क्षमताओं में लगातार सुधार करने में सक्षम बनाती है।.

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट ने एटलस के साथ अपने काम के नियमित अपडेट और प्रदर्शन प्रकाशित करने का संकल्प लिया है ताकि ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में हो रही प्रगति को व्यापक जनमानस तक पहुँचाया जा सके। यह पारदर्शिता रोबोटिक्स और एआई अनुसंधान में विश्वास जगाने और इन तकनीकों की जनस्वीकृति को बढ़ावा देने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। नियोजित प्रकाशन न केवल वैज्ञानिक समुदाय को जानकारी प्रदान करेंगे बल्कि ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के आकर्षक अवसरों और चुनौतियों से जनता को प्रेरित भी करेंगे।.

संयुक्त अनुसंधान और विकास का विस्तृत विवरण

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट के बीच सहयोग को अनुसंधान और विकास के कई मुख्य क्षेत्रों में विभाजित किया गया है जो आपस में घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं और एक दूसरे के पूरक हैं:

एटलस के लिए साझा रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रेनिंग पाइपलाइन का विकास

इस साझेदारी का मुख्य उद्देश्य एटलस की आवश्यकताओं और क्षमताओं के अनुरूप अत्याधुनिक सुदृढ़ीकरण अधिगम प्रशिक्षण प्रणाली विकसित करना है। यह प्रणाली गतिशील और सामान्यीकृत व्यवहारों को मोबाइल रोबोटों में प्रशिक्षित करने का आधार बनेगी। इसमें सुदृढ़ीकरण अधिगम प्रक्रिया के सभी चरण शामिल हैं, जैसे कि पुरस्कार कार्यों को परिभाषित करना और उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करना, सिमुलेशन वातावरण विकसित करना और डेटा एकत्र करना, तथा सीखे गए व्यवहारों का सत्यापन और उन्हें वास्तविक रोबोट पर लागू करना।.

प्रशिक्षण प्रणाली मॉड्यूलर होगी ताकि विभिन्न कार्यों और वातावरणों के लिए लचीलापन और अनुकूलनशीलता सुनिश्चित हो सके। प्रशिक्षण की दक्षता और मजबूती को अधिकतम करने के लिए इसमें उन्नत सुदृढ़ीकरण शिक्षण तकनीकें, जैसे कि डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, मॉडल-आधारित रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, एकीकृत की जाएंगी। विशेष रूप से रिवार्ड फंक्शन विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा, जो एटलस को प्रत्येक चरण को स्पष्ट रूप से परिभाषित किए बिना जटिल कार्यों को सीखने में सक्षम बनाएगा। ये रिवार्ड फंक्शन रोबोट को कुशल, स्वाभाविक और मानव-समान गतिविधियों और अंतःक्रियाओं को विकसित करने में मार्गदर्शन करेंगे।.

सिम-टू-रियल ट्रांसफर: आभासी और वास्तविक दुनिया के बीच का सेतु

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, रोबोटिक्स के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में सिमुलेशन से वास्तविक दुनिया में स्थानांतरण सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। टीमें सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के बीच के अंतर को पाटने और यह सुनिश्चित करने के लिए गहनता से काम करेंगी कि सिमुलेशन में प्रशिक्षित व्यवहारों को भौतिक हार्डवेयर में सफलतापूर्वक और विश्वसनीय रूप से स्थानांतरित किया जा सके।.

इसके लिए एक बहुस्तरीय दृष्टिकोण की आवश्यकता है जिसमें सिमुलेशन वातावरण को बेहतर बनाना और मजबूत स्थानांतरण विधियों का विकास करना शामिल है। सिमुलेशन वातावरण को भौतिक वास्तविकता को अधिक सटीक रूप से प्रतिबिंबित करने के लिए लगातार बेहतर बनाया जा रहा है, जिसमें घर्षण, संपर्क, जड़त्व और अन्य भौतिक प्रभावों का मॉडलिंग शामिल है। साथ ही, डोमेन रैंडमाइजेशन, सिस्टम आइडेंटिफिकेशन और एडेप्टिव कंट्रोल जैसी तकनीकों का उपयोग सिमुलेशन में प्रशिक्षित मॉडलों को वास्तविक दुनिया की अनिश्चितताओं के प्रति अधिक लचीला बनाने के लिए किया जाता है। लक्ष्य सिमुलेशन से वास्तविकता में एक सहज संक्रमण स्थापित करना है, जिससे एटलस वर्चुअल दुनिया में सीखे गए कौशल को वास्तविक दुनिया के वातावरण में महत्वपूर्ण प्रदर्शन गिरावट के बिना लागू कर सके।.

ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के भविष्य के लिए आवश्यक प्रमुख कौशलों पर ध्यान केंद्रित करें

यह साझेदारी वास्तविक दुनिया के वातावरण में मानवरूपी रोबोटों के व्यावहारिक उपयोग के लिए आवश्यक प्रमुख क्षमताओं को विकसित करने और सुधारने पर केंद्रित है:

बेहतर लोकोमोटिव संचालन: चलते समय वस्तुओं को संभालें

एटलस को चलते-फिरते दरवाज़े, स्विच, लीवर, औज़ार और अन्य चीज़ों को संभालने में सक्षम होना चाहिए। यह क्षमता औद्योगिक स्वचालन और रसद से लेकर खोज एवं बचाव कार्यों तक, विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। कल्पना कीजिए कि एटलस ऊबड़-खाबड़ इलाकों में नेविगेट करते हुए एक साथ मलबा हटा रहा है या क्षतिग्रस्त संरचना की मरम्मत के लिए औज़ार चला रहा है।.

बेहतर लोको-मैनिपुलेशन के लिए ऐसे एल्गोरिदम विकसित करने की आवश्यकता है जो गति नियोजन, ग्रैस्पिंग नियोजन और बल नियंत्रण को वास्तविक समय में समन्वित कर सकें। एटलस को वस्तुओं के आकार, माप, भार और बनावट के अनुसार अपनी गतिविधियों और हेरफेर को अनुकूलित करने में सक्षम होना चाहिए। इसके अलावा, इसे धारणा और वातावरण में अनिश्चितताओं को संभालने और अपनी योजनाओं और गतिविधियों को गतिशील रूप से समायोजित करने में सक्षम होना चाहिए। इन क्षमताओं के विकास से एटलस विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए कहीं अधिक बहुमुखी और उपयोगी उपकरण बन जाएगा।.

संपूर्ण शरीर संपर्क रणनीतियाँ: जटिल गतिविधियाँ और भारी भार

शोधकर्ता ऐसे परिष्कृत शारीरिक गतिविधियों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो साधारण चलने और पकड़ने से कहीं आगे जाती हैं। इनमें गतिशील दौड़ना, कूदना, चढ़ना, भारी वस्तुओं को उठाना और ले जाना, और सीमित स्थानों में काम करना शामिल है। इन क्षमताओं के लिए हाथों, पैरों और धड़ के बीच घनिष्ठ समन्वय की आवश्यकता होती है, जिसमें जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए पूरे शरीर की सहक्रिया का उपयोग किया जाता है।.

गतिशील चाल और कूदने की क्षमता एटलस को ऊबड़-खाबड़ इलाकों और बाधाओं को पार करते हुए तेज़ी और कुशलता से आगे बढ़ने में सक्षम बनाती है। चढ़ाई करने की क्षमता इसकी पहुँच को बढ़ाती है और दुर्गम क्षेत्रों तक पहुँचने में सहायक होती है। भारी वस्तुओं को उठाने और ले जाने की क्षमता इसे रसद और निर्माण कार्य में एक उपयोगी उपकरण बनाती है। सीमित स्थानों में संचालन की क्षमता इसे उन वातावरणों में उपयोग करने की अनुमति देती है जहाँ मनुष्यों का पहुँचना कठिन या खतरनाक होता है। संपूर्ण शरीर संपर्क रणनीतियों का विकास मानवरूपी आकार की पूरी क्षमता को साकार करने और एटलस को वास्तव में एक फुर्तीला और सक्षम रोबोट बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।.

व्यावहारिक कार्यान्वयन और निरंतर प्रगति की निगरानी

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट के बीच साझेदारी उनके अनुसंधान और विकास कार्यों के पारदर्शी और व्यवहारिक कार्यान्वयन पर बहुत जोर देती है:

नियमित प्रगति रिपोर्ट और प्रदर्शन

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट ने अपने सहयोग के नवीनतम विकास और उपलब्धियों को दर्शाने वाली प्रगति रिपोर्ट समय-समय पर प्रकाशित करने का संकल्प लिया है। इन रिपोर्टों में न केवल प्रगति का लिखित विवरण होगा, बल्कि एटलस का उपयोग करके उदाहरण सहित प्रदर्शन भी शामिल होंगे, जो नई अर्जित क्षमताओं को व्यवहार में प्रदर्शित करेंगे। ये प्रदर्शन वीडियो और प्रस्तुतियों के रूप में जारी किए जाएंगे और वैज्ञानिक समुदाय और आम जनता के लिए उपलब्ध कराए जाएंगे।.

नियमित अपडेट और प्रदर्शन कई उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। इनसे वैज्ञानिक समुदाय को ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में हो रही प्रगति पर नज़र रखने और एक-दूसरे को प्रेरित करने का अवसर मिलता है। ये रोबोटिक्स अनुसंधान में पारदर्शिता और विश्वास को बढ़ावा देते हैं और इन तकनीकों की सार्वजनिक स्वीकृति बढ़ाने में मदद करते हैं। इसके अलावा, ये बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान को समुदाय से प्रतिक्रिया प्राप्त करने और तदनुसार अपनी अनुसंधान दिशा को समायोजित करने का अवसर प्रदान करते हैं।.

सहयोग का स्थान: मैसाचुसेट्स, संयुक्त राज्य अमेरिका

इस साझेदारी के अंतर्गत सभी अनुसंधान एवं विकास कार्य मैसाचुसेट्स में होते हैं, जहाँ दोनों संगठनों के मुख्यालय स्थित हैं। भौगोलिक निकटता के कारण अनुसंधान टीमों के बीच घनिष्ठ सहयोग और प्रत्यक्ष आदान-प्रदान संभव हो पाता है। बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट की टीमें साझा प्रयोगशालाओं में काम करती हैं और दोनों संगठनों के संसाधनों और बुनियादी ढांचे का उपयोग करती हैं। टीमों और संसाधनों का यह घनिष्ठ एकीकरण साझेदारी की सफलता का एक महत्वपूर्ण कारक है, जो तालमेल का लाभ उठाने और अनुसंधान एवं विकास को कुशलतापूर्वक आगे बढ़ाने में सहायक होता है।.

एटलस की संभावित नई क्षमताएं: ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के भविष्य पर एक नज़र

बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट के बीच साझेदारी के माध्यम से, एटलस रोबोट को कई अभूतपूर्व नई क्षमताओं को प्राप्त करने की उम्मीद है जो इसे और भी अधिक बहुमुखी और उपयोगी उपकरण बना देगा:

गतिशीलता और संचालन में सुधार: गति में चपलता और सटीकता

गतिशील गति

एटलस अब ऊबड़-खाबड़ इलाकों, जटिल वातावरणों और गतिशील परिस्थितियों में भी अधिक स्थिरता और सुगमता से चल सकेगा। इसमें चलना, कूदना, चढ़ना और वास्तविक समय में विभिन्न सतहों और स्थितियों के अनुकूल ढलने की क्षमता शामिल है। उन्नत नियंत्रण एल्गोरिदम और सेंसर डेटा के संयोजन से गतिशील गति संभव हो पाती है, जिससे एटलस अपना संतुलन बनाए रख सकता है, बाधाओं को पार कर सकता है और विशिष्ट स्थिति के अनुसार अपनी गतिविधियों को अनुकूलित कर सकता है।.

पूरे शरीर का हेरफेर

यह रोबोट भारी वस्तुओं को सटीक और कुशलतापूर्वक उठाने, ले जाने, स्थानांतरित करने और संभालने के लिए उन्नत संपूर्ण-शरीर संपर्क तकनीकों का उपयोग करेगा। इसके लिए वजन को स्थिर रखने, संतुलन बनाए रखने और वस्तुओं को सुरक्षित रूप से संभालने के लिए भुजाओं, पैरों और धड़ के उच्च स्तर के समन्वय की आवश्यकता होती है। संपूर्ण-शरीर संपर्क तकनीक एटलस को उन कार्यों को करने में सक्षम बनाएगी जो पहले केवल मनुष्यों के लिए आरक्षित थे, जैसे कि गोदामों, निर्माण स्थलों या आपदा क्षेत्रों में भारी भार उठाना।.

पर्यावरण के साथ बेहतर अंतःक्रिया: दुनिया के साथ बुद्धिमत्तापूर्ण अंतःक्रिया

वस्तु हेरफेर

एटलस अपने परिवेश में मौजूद विभिन्न वस्तुओं और उपकरणों को चलाना सीखेगा, जिनमें दरवाजे, स्विच, लीवर, वाल्व, औजार, कंटेनर और बहुत कुछ शामिल हैं। यह क्षमता उसे मानव परिवेश में काम करने और मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ तालमेल बिठाने वाले कार्यों को पूरा करने में सक्षम बनाएगी। वस्तुओं को चलाने के लिए उन्नत बोध कौशल की आवश्यकता होती है, जिससे वस्तुओं का पता लगाया जा सके, उनकी स्थिति निर्धारित की जा सके और उनकी पहचान की जा सके, साथ ही उन्हें सुरक्षित और कुशलतापूर्वक संभालने के लिए परिष्कृत पकड़ और संचालन रणनीतियों की भी आवश्यकता होती है।.

सामग्रियों और संरचनाओं के प्रति अनुकूलनशीलता

यह रोबोट विभिन्न सामग्रियों और संरचनाओं को नुकसान पहुंचाए या नष्ट किए बिना, अपनी ताकत, गति और गतिविधियों को स्वचालित रूप से और बुद्धिमत्तापूर्वक अनुकूलित करने में सक्षम होगा। वास्तविक दुनिया में सुरक्षित और विश्वसनीय परस्पर क्रिया के लिए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है, जहां रोबोट विभिन्न प्रकार की सतहों, सामग्रियों और वस्तुओं का सामना करेंगे। यह अनुकूलन क्षमता बल और टॉर्क सेंसर, स्पर्श सेंसर और उन्नत नियंत्रण एल्गोरिदम के उपयोग से प्राप्त होती है, जिससे एटलस वास्तविक समय में अपनी परस्पर क्रियाओं की निगरानी और समायोजन कर सकता है।.

सीखने की क्षमता और सामान्यीकरण: भविष्य के नवाचारों की नींव

सुदृढ़ीकरण अधिगम के माध्यम से अधिक कुशल अधिगम:

उन्नत रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके, एटलस पहले की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी और कुशलता से नए कौशल सीख सकेगा। इसमें सीखने की प्रक्रिया को गति देने और डेटा को संसाधित करने वाले एल्गोरिदम विकसित करना शामिल है।