थोडक्यात उत्तर: रोबोट एआयचा वापर संवेदना, समज, नियोजन, कृती आणि शिकण्याचा सतत चक्र चालवण्यासाठी करतात, जेणेकरून ते गोंधळलेल्या, बदलत्या वातावरणात सुरक्षितपणे हालचाल करू शकतील आणि काम करू शकतील. जेव्हा सेन्सर्समध्ये आवाज येतो किंवा आत्मविश्वास कमी होतो, तेव्हा चांगल्या प्रकारे डिझाइन केलेल्या सिस्टीम मंदावतात, सुरक्षितपणे थांबतात किंवा अंदाज लावण्याऐवजी मदत मागतात.
महत्वाचे मुद्दे:
स्वायत्तता चक्र : एकाच मॉडेलवर नव्हे तर इंद्रियेवर - समजून घ्या - योजना करा - कृती करा - शिका - याभोवती प्रणाली तयार करा.
मजबूतपणा : चमक, गोंधळ, घसरणे आणि लोकांची अनपेक्षित हालचाल यासाठी डिझाइन.
अनिश्चितता : आत्मविश्वास निर्माण करा आणि सुरक्षित, अधिक रूढीवादी वर्तन सुरू करण्यासाठी त्याचा वापर करा.
सुरक्षा नोंदी : कृती आणि संदर्भ रेकॉर्ड करा जेणेकरून अपयशांचे ऑडिट करता येईल आणि ते दुरुस्त करता येतील.
हायब्रिड स्टॅक : विश्वासार्हतेसाठी भौतिकशास्त्राच्या मर्यादा आणि शास्त्रीय नियंत्रणासह ML एकत्र करा.
रोबोट्सना प्रभावीपणे काम करण्यासाठी एआय त्यांच्या आत कसे दिसते याचा आढावा खाली दिला आहे.
या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:
🔗 जेव्हा एलोन मस्कचे रोबोट नोकऱ्यांना धोका देतात
टेस्लाचे रोबोट काय करू शकतात आणि कोणत्या भूमिका बदलू शकतात.
🔗 ह्युमनॉइड रोबोट एआय म्हणजे काय?
ह्युमनॉइड रोबोट्स कसे पाहतात, हालचाल करतात आणि सूचनांचे पालन करतात ते जाणून घ्या.
🔗 एआय कोणत्या नोकऱ्यांची जागा घेईल?
ऑटोमेशन आणि मौल्यवान राहणाऱ्या कौशल्यांच्या संपर्कात असलेल्या भूमिका.
🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या नोकऱ्या आणि भविष्यातील करिअर
आजचे एआय करिअर मार्ग आणि एआय रोजगाराच्या ट्रेंडला कसे आकार देते.
रोबोट एआय कसे वापरतात? जलद मानसिक मॉडेल
बहुतेक एआय-सक्षम रोबोट अशा लूपचे अनुसरण करतात:
-
अर्थ 👀: कॅमेरे, मायक्रोफोन, LiDAR, फोर्स सेन्सर्स, व्हील एन्कोडर इ.
-
समजून घ्या 🧠: वस्तू शोधा, स्थितीचा अंदाज घ्या, परिस्थिती ओळखा, गतीचा अंदाज घ्या.
-
योजना 🗺️: ध्येये निवडा, सुरक्षित मार्गांची गणना करा, कामे शेड्यूल करा.
-
कृती 🦾: मोटर कमांड तयार करा, पकड घ्या, फिरवा, संतुलन साधा, अडथळे टाळा.
-
शिका 🔁: डेटावरून समज किंवा वर्तन सुधारा (कधीकधी ऑनलाइन, अनेकदा ऑफलाइन).
बरेच रोबोटिक "एआय" म्हणजे प्रत्यक्षात एकत्र काम करणाऱ्या तुकड्यांचा एक संच असतो - धारणा , स्थिती अंदाज , नियोजन आणि नियंत्रण - जे एकत्रितपणे स्वायत्ततेत भर घालतात.
एक व्यावहारिक "फील्ड" वास्तव: कठीण भाग म्हणजे रोबोटला स्वच्छ डेमोमध्ये काहीतरी करायला लावणे नाही - ते म्हणजे प्रकाश बदलल्यावर, चाके घसरल्यावर, फरशी चमकदार झाल्यावर, शेल्फ् 'चे अव रुप हलले असताना आणि लोक अप्रत्याशित NPCs सारखे चालताना विश्वसनीयरित्या
रोबोटसाठी चांगला एआय मेंदू कशामुळे बनतो?
एक मजबूत रोबोट एआय सेटअप केवळ स्मार्ट नसावा - तो अप्रत्याशित, वास्तविक-जगातील वातावरणात विश्वासार्ह
महत्वाच्या वैशिष्ट्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
-
रिअल-टाइम कामगिरी ⏱️ (निर्णय घेण्यामध्ये वेळेवर काम करणे महत्त्वाचे आहे)
-
गोंधळलेल्या डेटाची मजबूती (चमक, आवाज, गोंधळ, हालचाल अस्पष्टता)
-
सुंदर अपयश मोड 🧯 (धीमा करा, सुरक्षितपणे थांबा, मदत मागा)
-
चांगले पूर्वज्ञान + चांगले शिक्षण (भौतिकशास्त्र + मर्यादा + एमएल - फक्त "वायब्स" नाही)
-
मोजता येणारी आकलन गुणवत्ता 📏 (सेन्सर्स/मॉडेल्स कधी खराब होतात हे जाणून घेणे)
सर्वोत्तम रोबोट बहुतेकदा असे नसतात जे एकदाच एक आकर्षक युक्ती करू शकतात, तर ते असतात जे दिवसेंदिवस कंटाळवाणे काम करू शकतात.
सामान्य रोबोट एआय बिल्डिंग ब्लॉक्सची तुलना सारणी
| एआय पीस / टूल | ते कोणासाठी आहे? | महागडा | ते का काम करते |
|---|---|---|---|
| संगणक दृष्टी (वस्तू शोधणे, विभाजन करणे) 👁️ | मोबाईल रोबोट, शस्त्रे, ड्रोन | मध्यम | व्हिज्युअल इनपुटला ऑब्जेक्ट आयडेंटिफिकेशन सारख्या वापरण्यायोग्य डेटामध्ये रूपांतरित करते |
| SLAM (मॅपिंग + स्थानिकीकरण) 🗺️ | फिरणारे रोबोट | मध्यम-उच्च | रोबोटच्या स्थितीचा मागोवा घेत नकाशा तयार करतो, जो नेव्हिगेशनसाठी महत्त्वाचा आहे [1] |
| मार्ग नियोजन + अडथळे टाळणे 🚧 | डिलिव्हरी बॉट्स, वेअरहाऊस एएमआर | मध्यम | सुरक्षित मार्गांची गणना करते आणि रिअल-टाइममध्ये अडथळ्यांशी जुळवून घेते |
| शास्त्रीय नियंत्रण (पीआयडी, मॉडेल-आधारित नियंत्रण) 🎛️ | मोटर्स असलेले काहीही | कमी | स्थिर, अंदाजे हालचाल सुनिश्चित करते |
| मजबुतीकरण शिक्षण (RL) 🎮 | गुंतागुंतीची कौशल्ये, हाताळणी, हालचाल | उच्च | बक्षीस-चालित चाचणी-आणि-त्रुटी धोरणांद्वारे शिकतो [3] |
| भाषण + भाषा (ASR, हेतू, LLMs) 🗣️ | सहाय्यक, सेवा रोबोट | मध्यम-उच्च | नैसर्गिक भाषेद्वारे मानवांशी संवाद साधण्यास अनुमती देते |
| विसंगती शोधणे + देखरेख 🚨 | कारखाने, आरोग्यसेवा, सुरक्षितता-गंभीर | मध्यम | असामान्य नमुने महाग किंवा धोकादायक होण्यापूर्वी ते शोधते |
| सेन्सर फ्यूजन (कलमन फिल्टर्स, शिकलेले फ्यूजन) 🧩 | नेव्हिगेशन, ड्रोन, स्वायत्तता स्टॅक | मध्यम | अधिक अचूक अंदाजांसाठी गोंगाट करणारे डेटा स्रोत विलीन करते [1] |
धारणा: रोबोट कच्च्या सेन्सर डेटाचे अर्थात रूपांतर कसे करतात
धारणेमध्ये रोबोट सेन्सर स्ट्रीम्सना अशा गोष्टीत रूपांतरित करतात ज्याचा ते प्रत्यक्षात वापर करू शकतात:
-
कॅमेरे → वस्तू ओळखणे, पोझ अंदाज, दृश्य समजणे
-
LiDAR → अंतर + अडथळा भूमिती
-
डेप्थ कॅमेरे → 3D रचना आणि मोकळी जागा
-
मायक्रोफोन → भाषण आणि ध्वनी संकेत
-
फोर्स/टॉर्क सेन्सर्स → सुरक्षित पकड आणि सहयोग
-
स्पर्शिक सेन्सर्स → स्लिप डिटेक्शन, संपर्क इव्हेंट्स
रोबोट खालील प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी एआयवर अवलंबून असतात:
-
"माझ्या समोर कोणत्या वस्तू आहेत?"
-
"ती व्यक्ती आहे की पुतळा?"
-
"हँडल कुठे आहे?"
-
"काहीतरी माझ्या दिशेने सरकत आहे का?"
एक सूक्ष्म पण महत्त्वाचा तपशील: धारणा प्रणालींनी आदर्शपणे अनिश्चितता (किंवा आत्मविश्वास प्रॉक्सी) दर्शविली पाहिजे, केवळ हो/नाही उत्तर नाही - कारण डाउनस्ट्रीम नियोजन आणि सुरक्षितता निर्णय रोबोट किती खात्रीशीर
स्थानिकीकरण आणि मॅपिंग: घाबरून न जाता तुम्ही कुठे आहात हे जाणून घेणे
रोबोटला योग्यरित्या कार्य करण्यासाठी तो कुठे आहे हे माहित असणे आवश्यक आहे. हे बहुतेकदा SLAM (सिमल्टेनियस लोकलायझेशन अँड मॅपिंग) : एकाच वेळी रोबोटच्या पोझचा अंदाज घेत नकाशा तयार करणे. क्लासिक फॉर्म्युलेशनमध्ये, SLAM ला संभाव्य अंदाज समस्या म्हणून मानले जाते, ज्यामध्ये EKF-आधारित आणि कण-फिल्टर-आधारित दृष्टिकोनांचा समावेश आहे. [1]
रोबोट सामान्यतः खालील गोष्टी एकत्र करतो:
-
व्हील ओडोमेट्री (मूलभूत ट्रॅकिंग)
-
LiDAR स्कॅन जुळणारे किंवा दृश्यमान लँडमार्क
-
IMU (रोटेशन/एक्सीलरेशन)
-
जीपीएस (बाहेर, मर्यादांसह)
रोबोट्स नेहमीच परिपूर्णपणे स्थानिकीकृत असू शकत नाहीत - म्हणून चांगले स्टॅक प्रौढांसारखे वागतात: अनिश्चिततेचा मागोवा घेतात, प्रवाह शोधतात आणि आत्मविश्वास कमी झाल्यावर सुरक्षित वर्तनाकडे परत येतात.
नियोजन आणि निर्णय घेणे: पुढे काय करायचे ते निवडणे
एकदा रोबोटला जगाचे व्यावहारिक चित्र समजले की, त्याला काय करायचे हे ठरवावे लागते. नियोजन बहुतेकदा दोन थरांमध्ये दिसून येते:
-
स्थानिक नियोजन (जलद प्रतिक्षेप) ⚡
अडथळे टाळा, लोकांच्या जवळ गती कमी करा, लेन/कॉरिडॉरचे अनुसरण करा. -
जागतिक नियोजन (मोठे चित्र) 🧭
गंतव्यस्थाने निवडा, ब्लॉक केलेल्या क्षेत्रांभोवती मार्ग काढा, कामे शेड्यूल करा.
प्रत्यक्षात, इथेच रोबोट "मला वाटते की मला एक स्पष्ट मार्ग दिसतो" असे ठोस हालचालींच्या आदेशांमध्ये रूपांतरित करतो जे शेल्फचा कोपरा कापणार नाहीत - किंवा माणसाच्या वैयक्तिक जागेत जाणार नाहीत.
नियंत्रण: योजनांना सुरळीत गतीमध्ये रूपांतरित करणे
नियंत्रण प्रणाली नियोजित कृतींना वास्तविक गतीमध्ये रूपांतरित करतात, त्याच वेळी वास्तविक जगातील त्रासांना सामोरे जातात जसे की:
-
घर्षण
-
पेलोड बदल
-
गुरुत्वाकर्षण
-
मोटार विलंब आणि प्रतिक्रिया
सामान्य साधनांमध्ये PID , मॉडेल-आधारित नियंत्रण , मॉडेल प्रेडिक्टिव कंट्रोल आणि व्यस्त गतिशास्त्र यांचा तिथे ठेवा" हे गणित संयुक्त हालचालींमध्ये बदलते. [2]
त्याबद्दल विचार करण्याचा एक उपयुक्त मार्ग:
नियोजन एक मार्ग निवडते.
नियंत्रणामुळे रोबोट प्रत्यक्षात कॅफिनयुक्त शॉपिंग कार्टप्रमाणे डळमळीत, जास्त न होता किंवा कंपन न करता त्याचे अनुसरण करतो.
शिकणे: रोबोट कायमचे पुन्हा प्रोग्राम करण्याऐवजी कसे सुधारतात
प्रत्येक वातावरणातील बदलानंतर मॅन्युअली पुन्हा जोडण्यापेक्षा डेटामधून शिकून रोबोट सुधारणा करू शकतात.
प्रमुख शिक्षण पद्धतींमध्ये हे समाविष्ट आहे:
-
पर्यवेक्षित शिक्षण 📚: लेबल केलेल्या उदाहरणांमधून शिका (उदा., "हे एक पॅलेट आहे").
-
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण 🔍: कच्च्या डेटावरून रचना शिका (उदा., भविष्यातील चौकटींचा अंदाज लावणे).
-
मजबुतीकरण शिक्षण 🎯: कालांतराने बक्षीस सिग्नल जास्तीत जास्त करून कृती शिका (बहुतेकदा एजंट, वातावरण आणि परताव्याच्या आधारे तयार केलेले). [3]
जिथे आरएल चमकतो: जटिल वर्तन शिकणे जिथे हाताने कंट्रोलर डिझाइन करणे वेदनादायक असते.
जिथे आरएल मसालेदार होतो: डेटा कार्यक्षमता, एक्सप्लोरेशन दरम्यान सुरक्षितता आणि सिम-टू-रिअल अंतर.
मानव-रोबोट संवाद: रोबोटना लोकांसोबत काम करण्यास मदत करणारे एआय
घरे किंवा कामाच्या ठिकाणी असलेल्या रोबोट्ससाठी, परस्परसंवाद महत्त्वाचा असतो. एआय सक्षम करते:
-
उच्चार ओळख (ध्वनी → शब्द)
-
हेतू शोधणे (शब्द → अर्थ)
-
हावभाव समजून घेणे (इंगित करणे, देहबोली)
तुम्ही ते पाठवत नाही तोपर्यंत हे सोपे वाटते: माणसे विसंगत आहेत, उच्चार वेगवेगळे आहेत, खोल्या गोंगाट करणाऱ्या आहेत आणि "तिथे" ही एक समन्वय चौकट नाही.
विश्वास, सुरक्षितता आणि "भितीदायक होऊ नका": कमी मजेदार पण आवश्यक भाग
रोबोट्स ही एआय सिस्टीम आहेत ज्यांचे भौतिक परिणाम , त्यामुळे विश्वास आणि सुरक्षितता पद्धतींचा विचार नंतर करता येणार नाही.
व्यावहारिक सुरक्षा मचानात अनेकदा हे समाविष्ट असते:
-
आत्मविश्वास/अनिश्चिततेचे निरीक्षण करणे
-
जेव्हा धारणा कमी होते तेव्हा रूढीवादी वर्तन
-
डीबगिंग आणि ऑडिटसाठी लॉगिंग क्रिया
-
रोबोट काय करू शकतो याबद्दल स्पष्ट सीमा
हे फ्रेम करण्याचा एक उपयुक्त उच्च-स्तरीय मार्ग म्हणजे जोखीम व्यवस्थापन: प्रशासन, जोखीम मॅपिंग करणे, त्यांचे मोजमाप करणे आणि संपूर्ण जीवनचक्रात त्यांचे व्यवस्थापन करणे - NIST AI जोखीम व्यवस्थापन अधिक व्यापकपणे कसे संरचित करते याच्याशी सुसंगत. [4]
"मोठे मॉडेल" ट्रेंड: फाउंडेशन मॉडेल्स वापरणारे रोबोट
फाउंडेशन मॉडेल्स अधिक सामान्य-उद्देशीय रोबोट वर्तनाकडे वाटचाल करत आहेत - विशेषतः जेव्हा भाषा, दृष्टी आणि कृती एकत्रितपणे मॉडेल केल्या जातात.
एक उदाहरण म्हणजे व्हिजन-लँग्वेज-अॅक्शन (VLA) मॉडेल्स, जिथे एखाद्या सिस्टीमला जे दिसते ते + तिला काय करायला सांगितले जाते + तिने कोणती कृती करावी हे जोडण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते. RT-2 हे या शैलीच्या दृष्टिकोनाचे व्यापकपणे उद्धृत केलेले उदाहरण आहे. [5]
रोमांचक भाग: अधिक लवचिक, उच्च-स्तरीय समज.
वास्तव तपासणी: भौतिक-जगातील विश्वासार्हतेसाठी अजूनही रेलिंगची आवश्यकता असते - क्लासिक अंदाज, सुरक्षितता मर्यादा आणि रूढीवादी नियंत्रण केवळ रोबोट "हुशारीने बोलू शकतो" म्हणून जात नाही.
अंतिम टिप्पणी
तर, रोबोट एआय कसे वापरतात? रोबोट एआयचा वापर स्थिती (मी कुठे आहे?) समजून घेण्यासाठी , , नियोजन करण्यासाठी आणि नियंत्रित करण्यासाठी - आणि कधीकधी शिकून सुधारणा करतात. एआय रोबोटला गतिमान वातावरणाची जटिलता हाताळण्यास सक्षम करते, परंतु यश सुरक्षिततेला प्राधान्य देणाऱ्या विश्वासार्ह, मोजता येण्याजोग्या प्रणालींवर अवलंबून असते.
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
रोबोट स्वायत्तपणे काम करण्यासाठी एआयचा वापर कसा करतात?
रोबोट एआयचा वापर सतत स्वायत्तता चक्र चालविण्यासाठी करतात: जगाचे आकलन करणे, काय घडत आहे याचा अर्थ लावणे, पुढील सुरक्षित पाऊल उचलणे, मोटर्सद्वारे कार्य करणे आणि डेटामधून शिकणे. प्रत्यक्षात, हे एका "जादूई" मॉडेलऐवजी एकत्रितपणे काम करणाऱ्या घटकांचा एक संच आहे. ध्येय बदलत्या वातावरणात विश्वासार्ह वर्तन आहे, परिपूर्ण परिस्थितीत एक-वेळचा डेमो नाही.
रोबोट एआय फक्त एक मॉडेल आहे की संपूर्ण स्वायत्तता स्टॅक आहे?
बहुतेक सिस्टीममध्ये, रोबोट एआय हा एक संपूर्ण संच असतो: धारणा, स्थिती अंदाज, नियोजन आणि नियंत्रण. मशीन लर्निंग दृष्टी आणि भाकित करण्यासारख्या कामांमध्ये मदत करते, तर भौतिकशास्त्रातील अडचणी आणि शास्त्रीय नियंत्रण गती स्थिर आणि अंदाजे ठेवतात. अनेक वास्तविक तैनाती हायब्रिड दृष्टिकोन वापरतात कारण विश्वासार्हता हुशारीपेक्षा जास्त महत्त्वाची असते. म्हणूनच "केवळ-व्हायब्स" शिक्षण क्वचितच नियंत्रित सेटिंग्जच्या बाहेर टिकते.
एआय रोबोट कोणत्या सेन्सर्स आणि पर्सेप्शन मॉडेल्सवर अवलंबून असतात?
एआय रोबोट्स बहुतेकदा कॅमेरे, LiDAR, डेप्थ सेन्सर्स, मायक्रोफोन्स, IMUs, एन्कोडर आणि फोर्स/टॉर्क किंवा टॅक्टाइल सेन्सर्स एकत्र करतात. पर्सेप्शन मॉडेल्स या स्ट्रीम्सना ऑब्जेक्ट आयडेंटिटी, पोझ, मोकळी जागा आणि मोशन संकेत यासारख्या वापरण्यायोग्य सिग्नलमध्ये बदलतात. एक व्यावहारिक सर्वोत्तम सराव म्हणजे केवळ लेबल्सच नव्हे तर आत्मविश्वास किंवा अनिश्चितता आउटपुट करणे. जेव्हा सेन्सर्स चकाकी, अस्पष्टता किंवा गोंधळामुळे खराब होतात तेव्हा ती अनिश्चितता सुरक्षित नियोजनाचे मार्गदर्शन करू शकते.
रोबोटिक्समध्ये SLAM म्हणजे काय आणि ते का महत्त्वाचे आहे?
SLAM (समकालीन स्थानिकीकरण आणि मॅपिंग) रोबोटला त्याच वेळी स्वतःच्या स्थानाचा अंदाज घेऊन नकाशा तयार करण्यास मदत करते. हे अशा रोबोटसाठी केंद्रस्थानी आहे जे हालचाल करतात आणि परिस्थिती बदलल्यावर "घाबरून" न जाता नेव्हिगेट करण्याची आवश्यकता असते. सामान्य इनपुटमध्ये व्हील ओडोमेट्री, IMU आणि LiDAR किंवा व्हिजन लँडमार्क, कधीकधी GPS बाहेर असतात. चांगले स्टॅक ड्रिफ्ट आणि अनिश्चिततेचा मागोवा घेतात त्यामुळे स्थानिकीकरण डळमळीत झाल्यावर रोबोट अधिक संयमीपणे वागू शकतो.
रोबोट नियोजन आणि रोबोट नियंत्रण यात काय फरक आहे?
नियोजन हे ठरवते की रोबोटने पुढे काय करावे, जसे की गंतव्यस्थान निवडणे, अडथळ्यांभोवती फिरणे किंवा लोकांना टाळणे. घर्षण, पेलोड बदल आणि मोटर विलंब असूनही नियंत्रण त्या योजनेला गुळगुळीत, स्थिर गतीमध्ये बदलते. नियोजन बहुतेकदा जागतिक नियोजन (मोठे-चित्र मार्ग) आणि स्थानिक नियोजन (अडथळ्यांजवळ जलद प्रतिक्षेप) मध्ये विभागले जाते. नियंत्रण सामान्यतः PID, मॉडेल-आधारित नियंत्रण किंवा मॉडेल भविष्यसूचक नियंत्रण यासारख्या साधनांचा वापर करते जेणेकरून योजना विश्वसनीयरित्या पाळता येईल.
अनिश्चितता किंवा कमी आत्मविश्वास रोबोट सुरक्षितपणे कसे हाताळतात?
सुव्यवस्थित रोबोट अनिश्चिततेला वर्तनातील इनपुट म्हणून पाहतात, दुर्लक्ष करण्यासारखे नाही. जेव्हा धारणा किंवा स्थानिकीकरणाचा आत्मविश्वास कमी होतो, तेव्हा एक सामान्य दृष्टिकोन म्हणजे गती कमी करणे, सुरक्षितता मार्जिन वाढवणे, सुरक्षितपणे थांबणे किंवा अंदाज लावण्याऐवजी मानवी मदतीची विनंती करणे. सिस्टीम कृती आणि संदर्भ देखील नोंदवतात जेणेकरून घटनांचे ऑडिट करता येईल आणि त्यांचे निराकरण करणे सोपे होईल. ही "सुंदर अपयश" मानसिकता डेमो आणि तैनात करण्यायोग्य रोबोटमधील मुख्य फरक आहे.
रोबोट्ससाठी रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कधी उपयुक्त आहे आणि ते कशामुळे कठीण होते?
मॅनिपुलेशन किंवा लोकोमोशनसारख्या जटिल कौशल्यांसाठी रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा वापर केला जातो जिथे कंट्रोलरला हाताने डिझाइन करणे वेदनादायक असते. ते रिवॉर्ड-चालित चाचणी आणि त्रुटीद्वारे प्रभावी वर्तन शोधू शकते, बहुतेकदा सिम्युलेशनमध्ये. तैनाती अवघड होते कारण एक्सप्लोरेशन असुरक्षित असू शकते, डेटा महाग असू शकतो आणि सिम-टू-रिअल गॅप धोरणे मोडू शकतात. अनेक पाइपलाइन सुरक्षितता आणि स्थिरतेसाठी मर्यादा आणि शास्त्रीय नियंत्रणासोबत निवडकपणे RL वापरतात.
रोबोट्स एआय वापरण्याच्या पद्धतीत फाउंडेशन मॉडेल्स बदलत आहेत का?
फाउंडेशन-मॉडेल दृष्टिकोन रोबोट्सना अधिक सामान्य, सूचना-अनुसरण करणाऱ्या वर्तनाकडे ढकलत आहेत, विशेषतः RT-2-शैलीतील प्रणालींसारख्या व्हिजन-लँग्वेज-अॅक्शन (VLA) मॉडेल्ससह. याचा फायदा लवचिकता आहे: रोबोट जे पाहतो ते त्याला काय करायला सांगितले जाते आणि त्याने कसे वागावे याशी जोडणे. वास्तविकता अशी आहे की क्लासिक अंदाज, सुरक्षा मर्यादा आणि रूढीवादी नियंत्रण अजूनही भौतिक विश्वासार्हतेसाठी महत्त्वाचे आहे. अनेक संघ हे जीवनचक्र जोखीम व्यवस्थापन म्हणून मांडतात, जे NIST च्या AI RMF सारख्या फ्रेमवर्कच्या भावनेसारखेच आहे.
संदर्भ
[1] ड्युरंट-व्हायट आणि बेली -
एकाच वेळी स्थानिकीकरण आणि मॅपिंग (SLAM): भाग I आवश्यक अल्गोरिदम (PDF) [2] लिंच आणि पार्क -
आधुनिक रोबोटिक्स: यांत्रिकी, नियोजन आणि नियंत्रण (प्रीप्रिंट PDF) [3] सटन आणि बार्टो -
मजबुतीकरण शिक्षण: एक परिचय (दुसरी आवृत्ती मसुदा PDF) [4] NIST -
कृत्रिम बुद्धिमत्ता जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (AI RMF 1.0) (PDF) [5] ब्रोहन आणि इतर - RT-2: दृष्टी-भाषा-कृती मॉडेल्स वेब ज्ञान रोबोटिक नियंत्रणात स्थानांतरित करतात (arXiv)