पर प्रकाशित: 25 फरवरी, 2025 / अपडेट से: 25 फरवरी, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
रोबोटिक्स में सोमरसॉल्ट से ठोकर से: एआई-अपग्रेड ने ह्यूमनॉइड कौशल-छवि को परिभाषित किया: Xpert.digital
द फ्यूचर ऑफ द ह्यूमनॉइड्स: एटलस सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से होशियार है
रणनीतिक साझेदारी: बोस्टन डायनेमिक्स वास्तविक अनुप्रयोगों के लिए एटलस का अनुकूलन करता है
एक घोषणा में, बोस्टन डायनेमिक्स, डायनेमिक रोबोट के क्षेत्र में अग्रणी, और रोबोटिक्स एंड एआई इंस्टीट्यूट (आरएआई इंस्टीट्यूट), प्रसिद्ध रोबोट विशेषज्ञ और बोस्टन डायनेमिक्स के पूर्व सीईओ के निर्देशन में एक शोध संस्थान, मार्क रायबर ने घोषणा की। रणनीतिक साझेदारी। इस सहयोग का घोषित लक्ष्य, जिसने आधिकारिक तौर पर फरवरी 2025 में अपनी शुरुआत की, जो सुदृढीकरण सीखने (सुदृढ़ीकरण सीखने) का उपयोग करके उन्नत ह्यूमनॉइड रोबोट एटलस के कौशल का महत्वपूर्ण सुधार है। यह सहयोग न केवल एटलस को अधिक लचीला और चुस्त बनाने का वादा करता है, बल्कि वास्तविक अनुप्रयोगों के व्यापक स्पेक्ट्रम के लिए इसे अर्हता प्राप्त करने के लिए भी है और इस प्रकार ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के एक नए युग के लिए मार्ग प्रशस्त करता है।
के लिए उपयुक्त:
भविष्य के मुख्य लक्ष्य -संबंधी सहयोग
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट के बीच साझेदारी कई महत्वाकांक्षी लक्ष्यों पर केंद्रित है, जिसका उद्देश्य एटलस के मौलिक कौशल को बदलना और इसे एक प्रभावशाली अनुसंधान प्रदर्शनकारी से एक विविध और व्यावहारिक उपकरण में विकसित करना है। इन प्रयासों के केंद्र में तीन मुख्य क्षेत्र हैं:
सिम-टू-रियल गैप का ब्रिजिंग: द वे से सिमुलेशन से रियलिटी तक
रोबोटिक्स में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक, विशेष रूप से सुदृढीकरण सीखने के क्षेत्र में, वास्तविक दुनिया के लिए सिमुलेशन में सीखे गए कौशल का हस्तांतरण है। सिमुलेशन प्रशिक्षण रोबोट के लिए एक आदर्श वातावरण प्रदान करते हैं क्योंकि वे असीमित मात्रा में डेटा, पर्यावरण पर पूर्ण नियंत्रण और जोखिम के साथ खतरनाक या लागत -संविदा परिदृश्यों का अनुकरण करने की संभावना को सक्षम करते हैं। रोबोट नुकसान या चोटों के जोखिम के बिना आभासी दुनिया में आंदोलनों और कार्यों के अनगिनत पुनरावृत्तियों को अंजाम दे सकते हैं।
दूसरी ओर, वास्तविकता, बहुत अधिक जटिल और अप्रत्याशित है। भौतिक रोबोट संवेदी शोर, अप्रत्याशित विकारों, मॉडलिंग में अशुद्धि और परिवर्तनशीलता की निरंतर चुनौती से भरी दुनिया में काम करते हैं। पूरी तरह से नियंत्रित सिमुलेशन में जो काम करता है वह अराजक वास्तविकता में विफल हो सकता है। "सिम-टू-रियल-लुके" बिल्कुल इस विसंगति का वर्णन करता है।
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट के बीच साझेदारी ने खुद को अभिनव विधियों और एल्गोरिदम का उपयोग करके इस अंतर को बंद करने का लक्ष्य निर्धारित किया है। शोधकर्ता मजबूत और सामान्य आंदोलनों को विकसित करने पर काम कर रहे हैं जो न केवल सिमुलेशन में, बल्कि वास्तविक दुनिया में भी काम करते हैं। इसमें उन्नत सिमुलेशन वातावरण का विकास शामिल है जो भौतिक वास्तविकता को अधिक सटीक रूप से मैप करते हैं, साथ ही वास्तविक दुनिया के इम्पोन्डेबल्स के लिए अधिक प्रतिरोधी सिमुलेशन में प्रशिक्षित मॉडल बनाने के लिए डोमेन रैंडमाइजेशन और अनुकूली सिमुलेशन जैसी तकनीकों का उपयोग। इस क्षेत्र में सफलता रोबोटिक्स के लिए सुदृढीकरण सीखने की पूरी क्षमता का फायदा उठाने और वास्तविक, असंरचित वातावरण में रोबोट का उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण है।
लोको हेरफेर का सुधार: आंदोलन और बातचीत की कला
लोको हेरफेर का पता लगाने की क्षमता, यानी वस्तुओं का एक साथ परिवहन और हेरफेर, रोबोट के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता है जो जटिल और गतिशील वातावरण में कार्य करना चाहिए। एक ह्यूमनॉइड रोबोट की कल्पना करें जो पैकेज लेने के लिए एक गोदाम से होकर गुजरता है, या एक रोबोट जो एक आपदा क्षेत्र में मलबे को समाप्त करता है और एक ही समय में बचे लोगों को खोजता है। इन सभी परिदृश्यों में, यह आवश्यक है कि रोबोट न केवल कुशलता से आगे बढ़ता है, बल्कि एक ही समय में अपने परिवेश के साथ भी बातचीत कर सकता है।
हालांकि, उन्नत लोको हेरफेर रणनीतियों का विकास एक बहुत बड़ी चुनौती है। इसके लिए आंदोलन योजना, रेल योजना, मनोरंजक योजना और ताकत के स्तर के बीच घनिष्ठ समन्वय की आवश्यकता होती है। रोबोट को वास्तविक समय में अपने परिवेश की लगातार बदलती परिस्थितियों में अपने आंदोलनों और जोड़तोड़ों को अनुकूलित करने में सक्षम होना चाहिए।
साझेदारी के हिस्से के रूप में, शोधकर्ताओं ने एटलस लोको हेरफेर कौशल को एक नए स्तर तक बढ़ाने के लिए नई और अभिनव रणनीति विकसित की। इसमें एक साथ योजना और मनोरंजक योजना के लिए एल्गोरिदम पर शोध करना, विभिन्न वस्तुओं के हेरफेर के लिए मजबूत शक्ति नियंत्रण रणनीतियों का विकास और प्रतिक्रिया लूप में संवेदी जानकारी के एकीकरण को तेजी से और अनुकूली लोको हेरफेर को सक्षम करने के लिए नियंत्रण लूप में एकीकरण शामिल है। लोको हेरफेर का सुधार विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए एटलस को वास्तव में बहुमुखी और उपयोगी उपकरण बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।
पूर्ण-शरीर संपर्क रणनीतियों में अनुसंधान: गरीब और पैरों का तालमेल
एटलस जैसे ह्यूमनॉइड रोबोट में एक तरह से स्थानांतरित करने और बातचीत करने की अनूठी क्षमता है जो मानव आंदोलन के समान है। जटिल आंदोलनों और कार्यों में हाथ, पैर और धड़ सहित पूरे शरीर को एकीकृत करने की यह क्षमता रोबोटिक्स के लिए पूरी तरह से नए अवसर खोलती है। ऑल-बॉडी संपर्क रणनीतियाँ हथियारों के साथ सरल हेरफेर से परे जाती हैं और उच्च-प्रदर्शन आंदोलनों और कार्यों को सक्षम करने के लिए हथियारों और पैरों के बीच तालमेल का उपयोग करती हैं।
एक ऐसे व्यक्ति के बारे में सोचें जो एक भारी वस्तु को वहन करता है। वह न केवल अपनी बाहों का उपयोग करता है, बल्कि उसके पैरों, उसके धड़ और उसके पूरे शरीर को वजन को स्थिर करने, संतुलन बनाए रखने और वस्तु को कुशलता से परिवहन करने के लिए भी। इसी तरह, ह्यूमनॉइड रोबोट को अपने पूरे शरीर का उपयोग उन जटिल कार्यों का प्रबंधन करने में सक्षम होना चाहिए, जिन्हें हथियारों और पैरों के बीच घनिष्ठ समन्वय की आवश्यकता होती है।
शोधकर्ता उन्नत नियामक एल्गोरिदम के विकास और उच्च -प्रदर्शन पूर्ण शरीर आंदोलनों और कार्यों के लिए योजना रणनीतियों के विकास पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसमें डायनेमिक रनिंग, जंपिंग, क्लाइम्बिंग, लिफ्टिंग और भारी वस्तुओं को ले जाने, तंग कमरे में हेरफेर और जटिल वातावरण के साथ बातचीत जैसे क्षेत्र शामिल हैं। ह्यूमनॉइड फॉर्म फैक्टर की पूरी क्षमता का फायदा उठाने और उन रोबोटों को विकसित करने के लिए फुल-बॉडी संपर्क रणनीतियों का अनुसंधान महत्वपूर्ण महत्व है जो दुनिया में प्राकृतिक और सहज तरीके से आगे बढ़ सकते हैं और बातचीत कर सकते हैं।
इस दिशात्मक सहयोग का महत्व
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान के बीच साझेदारी कई कारणों से रोबोटिक्स और एआई अनुसंधान समुदाय के लिए बहुत महत्व है। सबसे पहले, वह रोबोटिक्स के क्षेत्र में दो प्रमुख संगठनों को जोड़ती है, प्रत्येक अद्वितीय ताकत और कौशल के साथ। बोस्टन डायनेमिक्स को दुनिया भर में अपने प्रभावशाली और गतिशील रोबोट प्लेटफार्मों जैसे एटलस, स्पॉट, हैंडल और स्ट्रेच के लिए जाना जाता है। मार्क रायबर्ट के निर्देशन में RAI संस्थान बुद्धिमान मशीनों के लिए शीर्ष प्रौद्योगिकियों के विकास में और जटिल रोबोटिक्स समस्याओं के लिए सुदृढीकरण सीखने के उपयोग में दशकों का अनुभव लाता है।
RAI संस्थान के संस्थापक मार्क राइबर, रोबोटिक्स का एक आइकन है। बोस्टन डायनेमिक्स के पूर्व सीईओ के रूप में, उन्होंने कंपनी के विकास को काफी आकार दिया है और दुनिया के कुछ सबसे प्रभावशाली रोबोटों का उत्पादन किया है। रोबोटिक्स रिसर्च का रोबोट के अपने दृष्टिकोण पर एक स्थायी प्रभाव पड़ा है, जो वास्तविक दुनिया में लोगों और जानवरों के रूप में चतुर और बहुमुखी के रूप में आगे बढ़ सकता है। RAI संस्थान की स्थापना के साथ, Raiber ने रोबोटिक्स और AI में संभव की सीमाओं का विस्तार करने के लिए अपने मिशन को जारी रखा है।
यह सहयोग पहले संयुक्त परियोजनाओं के एक ठोस आधार पर आधारित है, जिसमें चार -लेग्ड रोबोट स्पॉट के लिए "सुदृढीकरण लर्निंग रिसर्चर किट" शामिल है। यह किट दुनिया भर में शोधकर्ताओं को स्पॉट प्लेटफॉर्म पर सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम को विकसित करने और परीक्षण करने में सक्षम बनाता है। इस किट के सफल विकास और कार्यान्वयन से पता चला है कि दोनों संगठन प्रभावी ढंग से एक साथ काम करने में सक्षम हैं और रोबोटिक्स के लिए री -फोर्समेंट लर्निंग के क्षेत्र में अभिनव समाधान विकसित करने के लिए हैं।
एटलस को सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके, दुनिया में सबसे उन्नत और शक्तिशाली ह्यूमनॉइड रोबोटों में से एक, साझेदार ह्यूमनॉइड कौशल के विकास में महत्वपूर्ण प्रगति की उम्मीद करते हैं। सुदृढीकरण लर्निंग रोबोट को प्रशिक्षित करने की क्षमता प्रदान करता है, जटिल कार्यों का प्रबंधन करने के लिए जो पारंपरिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोणों के साथ लागू करना मुश्किल होगा। यह रोबोट को अपने परिवेश के साथ बातचीत के माध्यम से सीखने में सक्षम बनाता है, अनुकूलन करने और अपने कौशल को लगातार सुधारने के लिए।
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान ने आम जनता के लिए मानवीय रोबोटिक्स में प्रगति करने के लिए एटलस के साथ अपने काम के नियमित अपडेट और प्रदर्शनों को प्रकाशित करने का कार्य किया है। यह पारदर्शिता रोबोटिक्स और एआई अनुसंधान में विश्वास को मजबूत करने और इन प्रौद्योगिकियों के लिए सामाजिक स्वीकृति को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण है। नियोजित प्रकाशन न केवल वैज्ञानिक समुदाय को सूचित करेंगे, बल्कि जनता को ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स की आकर्षक संभावनाओं और चुनौतियों के लिए प्रेरित करेंगे।
संयुक्त अनुसंधान और विस्तार से विकास
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान के बीच सहयोग को अनुसंधान और विकास के कई मुख्य क्षेत्रों में विभाजित किया गया है, जो एक दूसरे को बारीकी से जुड़े हुए हैं और पूरक हैं:
एटलस के लिए एक सामान्य री-फॉलो-अप लर्निंग ट्रेनिंग पाइपलाइन का विकास
साझेदारी के केंद्र में एक अत्याधुनिक सुदृढीकरण सीखने के प्रशिक्षण पाइपलाइन का विकास है, जो विशेष रूप से एटलस की जरूरतों और कौशल के अनुरूप है। यह पाइपलाइन मोबाइल हेरफेर के लिए गतिशील और सामान्य व्यवहार के प्रशिक्षण के लिए आधार बनाएगी। इसमें सुदृढीकरण सीखने की प्रक्रिया के सभी चरण शामिल हैं, इनाम कार्यों की परिभाषा और सिमुलेशन वातावरण के विकास के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम के चयन और वास्तविक रोबोट पर सीखा व्यवहार के सत्यापन और स्थानांतरण के लिए डेटा अधिग्रहण।
विभिन्न कार्यों और वातावरणों के लिए लचीलापन और अनुकूलनशीलता सुनिश्चित करने के लिए प्रशिक्षण पाइपलाइन मॉड्यूलर होगी। यह सुदृढीकरण सीखने की उन्नत तकनीकों को एकीकृत करेगा, जैसे कि गहरी सुदृढीकरण सीखने, मॉडल-आधारित सुदृढीकरण सीखने और प्रशिक्षण की दक्षता और मजबूती को अधिकतम करने के लिए बहु-एजेंट सुदृढीकरण सीखने। एक विशेष ध्यान इनाम कार्यों के विकास पर होगा जो एटलस को हर कदम को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट किए बिना जटिल कार्यों को सीखने में सक्षम बनाता है। इनाम कार्यों का उद्देश्य कुशल, प्राकृतिक और मानवीय -समान आंदोलनों और इंटरैक्शन को विकसित करने के लिए रोबोट का मार्गदर्शन करना है।
सिम-टू-रियल ट्रांसफर: वर्चुअल और रियल वर्ल्ड के बीच का पुल
जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, सिम-टू-रियल ट्रांसफर रोबोटिक्स के लिए सुदृढीकरण सीखने में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। टीमें सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के बीच की खाई को पाटने के लिए गहन रूप से काम करेंगी और यह सुनिश्चित करें कि सिमुलेशन में प्रशिक्षित व्यवहार को सफलतापूर्वक और मज़बूती से भौतिक हार्डवेयर में स्थानांतरित किया जा सकता है।
इसके लिए एक मल्टी -लेयर दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, जिसमें सिमुलेशन वातावरण में सुधार और मजबूत स्थानांतरण विधियों का विकास शामिल है। घर्षण, संपर्क, जड़ता और अन्य भौतिक प्रभावों के मॉडलिंग सहित भौतिक वास्तविकता को अधिक सटीक रूप से मैप करने के लिए सिमुलेशन वातावरण में लगातार सुधार किया जाता है। इसी समय, डोमेन रैंडमाइजेशन, सिस्टम पहचान और अनुकूली नियंत्रण जैसी तकनीकों का उपयोग वास्तविक दुनिया के imponderables के लिए अधिक प्रतिरोधी सिमुलेशन में प्रशिक्षित मॉडल बनाने के लिए किया जाता है। लक्ष्य सिमुलेशन से वास्तविकता तक एक सहज संक्रमण बनाना है, ताकि एटलस वास्तविक वातावरण में प्रदर्शन के महत्वपूर्ण नुकसान के बिना आभासी दुनिया में सीखे गए कौशल का उपयोग कर सके।
ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के भविष्य के लिए प्रमुख कौशल पर ध्यान दें
साझेदारी प्रमुख कौशल के विकास और सुधार पर केंद्रित है जो वास्तविक वातावरण में ह्यूमनॉइड रोबोट के व्यावहारिक उपयोग के लिए आवश्यक हैं:
बेहतर लोको हेरफेर: आंदोलन के दौरान वस्तुओं को संभालें
एटलस एक ही समय में चलते समय दरवाजे, स्विच, लीवर, टूल और अन्य ऑब्जेक्ट जैसे वस्तुओं और उपकरणों में हेरफेर करने में सक्षम होना है। यह क्षमता विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, औद्योगिक स्वचालन से लेकर रसद तक खोज और बचाव संचालन तक। एटलस की कल्पना करें, जो एक खुरदरे इलाके से गुजरता है और एक ही समय में मलबे को समाप्त कर देता है या एक क्षतिग्रस्त संरचना की मरम्मत के लिए उपकरणों परोसता है।
बेहतर लोको हेरफेर के लिए एल्गोरिदम के विकास की आवश्यकता होती है, जो आंदोलन की योजना को समन्वित करता है, योजना को पकड़ने और वास्तविक समय में ताकत के स्तर को समन्वित करता है। एटलस को अपने आंदोलनों और जोड़तोड़ों को उन वस्तुओं के आकार, आकार, वजन और प्रकृति के लिए अनुकूलित करने में सक्षम होना चाहिए जो वह हेरफेर करता है। इसके अलावा, वह धारणा और आसपास के क्षेत्र में अनिश्चितताओं से निपटने में सक्षम होना चाहिए और अपनी योजनाओं और आंदोलनों को गतिशील रूप से अनुकूलित करना चाहिए। इन कौशल का विकास एटलस को अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए बहुत अधिक बहुमुखी और अधिक उपयोगी उपकरण बना देगा।
पूर्ण शरीर संपर्क रणनीतियाँ: जटिल आंदोलनों और भारी भार
शोधकर्ता पूर्ण -आंदोलनों की मांग के विकास पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो सरल चलने और पहुंचने से परे जाते हैं। इसमें डायनेमिक रनिंग, जंपिंग, चढ़ाई, उठाना, उठाना और भारी वस्तुओं को ले जाना और तंग कमरों में हेरफेर करना शामिल है। इन कौशल को हथियारों, पैरों और धड़ के बीच घनिष्ठ समन्वय की आवश्यकता होती है और जटिल कार्यों का प्रबंधन करने के लिए पूरे शरीर के तालमेल का उपयोग किया जाता है।
डायनेमिक रनिंग और जंपिंग एटलस को असमान इलाके और बाधाओं पर जल्दी और कुशलता से आगे बढ़ने में सक्षम बनाता है। चढ़ाई अपनी सीमा का विस्तार करती है और कठिन क्षेत्रों तक पहुंच को सक्षम करती है। भारी वस्तुओं को उठाना और पहनना उसे रसद और निर्माण में एक मूल्यवान सहायक बनाता है। तंग कमरे में हेरफेर वातावरण में उपयोग को सक्षम बनाता है जो मनुष्यों के लिए पहुंच या खतरनाक है। पूर्ण-शरीर संपर्क रणनीतियों का विकास ह्यूमनॉइड फॉर्म फैक्टर की पूरी क्षमता का फायदा उठाने और एटलस को वास्तव में चुस्त और शक्तिशाली रोबोट बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।
व्यावहारिक कार्यान्वयन और निरंतर प्रगति नियंत्रण
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान के बीच साझेदारी आपके अनुसंधान और विकास कार्य के पारदर्शी और अभ्यास-उन्मुख कार्यान्वयन के लिए बहुत महत्व देती है:
नियमित प्रगति रिपोर्ट और प्रदर्शन
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान ने समय -समय पर प्रगति की रिपोर्ट प्रकाशित करने के लिए किया है जो नवीनतम विकास और सहयोग के सफलता का दस्तावेजीकरण करता है। इन रिपोर्टों में न केवल प्रगति के लिखित विवरण शामिल होंगे, बल्कि एटलस के साथ विशद प्रदर्शन भी शामिल होंगे, जो कार्रवाई में नए अधिग्रहीत कौशल को दर्शाते हैं। ये प्रदर्शन वीडियो और प्रस्तुतियों के रूप में प्रकाशित होते हैं और वैज्ञानिक समुदाय और आम जनता के लिए सुलभ किए जाते हैं।
नियमित अपडेट और प्रदर्शन कई उद्देश्यों को पूरा करते हैं। वे वैज्ञानिक समुदाय को ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में प्रगति को आगे बढ़ाने और एक दूसरे को प्रेरित करने में सक्षम बनाते हैं। वे रोबोटिक्स अनुसंधान में पारदर्शिता और विश्वास को बढ़ावा देते हैं और इन तकनीकों के लिए सामाजिक स्वीकृति बढ़ाने में मदद करते हैं। इसके अलावा, वे बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान को समुदाय से प्रतिक्रिया प्राप्त करने और तदनुसार अपने शोध दिशा को अनुकूलित करने का अवसर प्रदान करते हैं।
सहयोग का स्थान: मैसाचुसेट्स, यूएसए
साझेदारी के हिस्से के रूप में संपूर्ण अनुसंधान और विकास कार्य मैसाचुसेट्स में होता है, जहां दोनों संगठनों का मुख्यालय है। यह स्थानिक निकटता अनुसंधान टीमों के बीच घनिष्ठ सहयोग और प्रत्यक्ष विनिमय को बढ़ावा देती है। बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई इंस्टीट्यूट की टीमें आम प्रयोगशालाओं में काम करती हैं और दोनों संगठनों के संसाधनों और इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करती हैं। टीमों और संसाधनों का यह करीबी एकीकरण साझेदारी की सफलता के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है और सहक्रियाओं को उपयोग करने और कुशलता से अनुसंधान और विकास कार्य को बढ़ावा देने में सक्षम बनाता है।
एटलस के नए कौशल अपेक्षित: ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के भविष्य में एक नज़र
बोस्टन डायनेमिक्स और आरएआई संस्थान के बीच साझेदारी के कारण, एटलस रोबोट का उद्देश्य कई नए कौशल प्राप्त करना है जो इसे और भी अधिक बहुमुखी और उपयोगी उपकरण बना देगा:
बेहतर गतिशीलता और हेरफेर: गति में चपलता और सटीकता
गतिशील नियंत्रण
एटलस को जटिल वातावरण में और यहां तक कि गतिशील परिदृश्यों में, असमान इलाके में और भी अधिक स्थिर और तरल को स्थानांतरित करने में सक्षम होना है। इसमें रनिंग, जंपिंग, चढ़ाई और वास्तविक समय में विभिन्न सतहों और स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता शामिल है। गतिशील लोकोमोशन को उन्नत नियामक एल्गोरिदम और सेंसर डेटा फ्यूजन द्वारा संभव बनाया गया है जो एटीएलएएस को अपना संतुलन बनाए रखने, बाधाओं को दूर करने और इसके आंदोलनों को संबंधित स्थिति के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
पूर्ण शरीर में हेरफेर
रोबोट पूर्ण -संपर्क के लिए उन्नत रणनीतियों को लागू करेगा, ताकि भारी और कुशलता से भारी वस्तुओं का उपयोग करने, ले जाने, स्थानांतरित करने और हेरफेर करने में सक्षम होने के लिए। इसके लिए वजन को स्थिर करने, संतुलन रखने और वस्तुओं को सुरक्षित रूप से संभालने के लिए हथियारों, पैरों और धड़ के एक उच्च विकसित समन्वय की आवश्यकता होती है। पूर्ण शरीर में हेरफेर एटलस को उन कार्यों को लेने में सक्षम करेगा जो पहले केवल लोगों के लिए आरक्षित थे, जैसे कि गोदामों में भारी भार, निर्माण स्थलों पर या आपदा क्षेत्रों में।
उन्नत पर्यावरण बातचीत: दुनिया के साथ बुद्धिमान बातचीत
वस्तु हेरफेर
एटलस को अपने क्षेत्र में विभिन्न प्रकार की वस्तुओं और उपकरणों में हेरफेर करना सीखना चाहिए, जिसमें दरवाजे, स्विच, लीवर, वाल्व, टूल, कंटेनर और बहुत कुछ शामिल हैं। यह क्षमता उसे मानव वातावरण में कार्य करने और ऐसे कार्यों को करने में सक्षम करेगी, जिनके लिए मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ बातचीत की आवश्यकता होती है। ऑब्जेक्ट हेरफेर को वस्तुओं को पहचानने, पहचानने और पहचानने के लिए उन्नत धारणा कौशल की आवश्यकता होती है, साथ ही साथ उन्हें सुरक्षित और कुशलता से संभालने के लिए परिष्कृत ग्रिपिंग और हेरफेर रणनीतियों को भी।
सामग्री और संरचनाओं के अनुकूलता
रोबोट स्वचालित रूप से और समझदारी से अपनी ताकत, गति और आंदोलनों को अलग -अलग सामग्रियों और संरचनाओं के लिए बिना किसी नुकसान या नष्ट किए बिना अनुकूलित करने में सक्षम होगा। यह वास्तविक दुनिया के साथ सुरक्षित और विश्वसनीय बातचीत के लिए महत्वपूर्ण है, जिसमें रोबोट विभिन्न प्रकार की सतहों, सामग्रियों और वस्तुओं का सामना करेंगे। अनुकूलनशीलता शक्ति और टोक़ सेंसर, स्पर्श सेंसर और उन्नत नियामक एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से प्राप्त की जाती है जो एटीएलएएस को वास्तविक समय में इसकी बातचीत की निगरानी और अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं।
सीखने की क्षमता और सामान्यीकरण: भविष्य के नवाचारों के लिए आधार
सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से अधिक कुशल शिक्षण:
उन्नत शुद्धिकरण सीखने की तकनीक का उपयोग एटलस को पहले की तुलना में नए कौशल सीखने में सक्षम और अधिक कुशलता से सीखने में सक्षम है। इसमें एल्गोरिदम का विकास शामिल है जो सीखने में तेजी लाते हैं, डेटा
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कोनराड वोल्फेंस्टीन
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