ह्युमनॉइड रोबोट एआय म्हणजे काय?

ह्युमनॉइड रोबोट एआय ही कल्पना आहे - आणि वाढत्या प्रमाणात वापरली जात आहे - की आपल्या मूलभूत स्वरूपाचे प्रतिबिंब असलेल्या मशीनमध्ये अनुकूलनीय बुद्धिमत्ता वापरली जाते. दोन हात, दोन पाय, चेहरा असू शकेल असे सेन्सर आणि एक मेंदू जो पाहू शकतो, निर्णय घेऊ शकतो आणि कृती करू शकतो. हे स्वतःसाठी साय-फाय क्रोम नाही. मानवी आकार हा एक व्यावहारिक हॅक आहे: जग लोकांसाठी बनवले गेले आहे, म्हणून आपल्या पावलांचे ठसे, हाताचे ठसे, शिडी, साधने आणि कार्यक्षेत्रे सामायिक करणारा रोबोट, सिद्धांतानुसार, पहिल्या दिवशी बरेच काही करू शकतो. एक सुंदर पुतळा बांधू नये म्हणून तुम्हाला अजूनही उत्कृष्ट हार्डवेअर आणि गंभीर एआय स्टॅकची आवश्यकता आहे. परंतु बहुतेकांच्या अपेक्षेपेक्षा ते तुकडे वेगाने एकत्र येत आहेत. 😉

जर तुम्ही एम्बॉडेड एआय, व्हिजन-लँग्वेज-अ‍ॅक्शन मॉडेल्स किंवा कोलॅबोरेटिव्ह रोबोट सेफ्टी अँड थॉट... असे शब्द ऐकले असतील तर आता काय - हे मार्गदर्शक साध्या बोलण्याने, पावत्या देऊन आणि चांगल्या मापनासाठी थोडे गोंधळलेले टेबल वापरून ते स्पष्ट करते. 

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एलोन मस्कचे रोबोट तुमची नोकरी किती लवकर घेत आहेत?
ह्युमनॉइड वर्कप्लेस ऑटोमेशनच्या टाइमलाइन, क्षमता आणि जोखीम एक्सप्लोर करा.

🔗 एआय बायस म्हणजे काय हे सोप्या भाषेत स्पष्ट केले आहे
. व्याख्या, सामान्य स्रोत, वास्तविक उदाहरणे आणि शमन धोरणे.

🔗
मॉडेल प्रशिक्षणात एआय ट्रेनरची भूमिका, कौशल्ये, कार्यप्रवाह आणि करिअर मार्ग काय करतात

🔗 प्रेडिक्टिव्ह एआय नवशिक्यांसाठी स्पष्ट केले आहे
की प्रेडिक्टिव्ह मॉडेल्स परिणाम, वापर प्रकरणे आणि मर्यादा कशा भाकित करतात.

ह्युमनॉइड रोबोट एआय म्हणजे नेमके काय?

त्याच्या गाभ्यामध्ये, ह्युमनॉइड रोबोट एआय तीन गोष्टींचे मिश्रण करते:

• मानवी स्वरूप - एक शरीर रचना जी आपल्या शरीराची अंदाजे प्रतिबिंबित करते, त्यामुळे ती पायऱ्या चढू शकते, कपाटांपर्यंत पोहोचू शकते, बॉक्स हलवू शकते, दरवाजे उघडू शकते, साधने वापरू शकते.

• मूर्त बुद्धिमत्ता - एआय केवळ ढगात तरंगत नाही; ते एका भौतिक एजंटच्या आत आहे जो जगात जाणतो, योजना आखतो आणि कार्य करतो.

• सामान्यीकृत नियंत्रण - आधुनिक रोबोट वाढत्या प्रमाणात दृष्टी, भाषा आणि कृती यांना जोडणारे मॉडेल वापरत आहेत जेणेकरून एक धोरण कार्यांमध्ये पसरू शकेल. गुगल डीपमाइंडचे आरटी-२ हे व्हिजन -लँग्वेज-अ‍ॅक्शन (व्हीएलए) मॉडेलचे प्रमाणिक उदाहरण आहे जे वेब + रोबोट डेटामधून शिकते आणि त्या ज्ञानाचे रोबोट कृतींमध्ये रूपांतर करते [1].

सोप्या भाषेत सांगायचे तर: ह्युमनॉइड रोबोट एआय हा एक मानवी शरीर आणि मेंदू असलेला रोबोट आहे जो फक्त एकच नाही तर अनेक कामांमध्ये पाहणे, समजून घेणे आणि आदर्शपणे करणे एकत्र करतो.

ह्युमनॉइड रोबोट्स कशामुळे उपयुक्त ठरतात🔧🧠

लहान उत्तर: चेहरा नाही, क्षमता . लांब उत्तर:

• मानवी जागांमध्ये गतिशीलता - पायऱ्या, कॅटवॉक, अरुंद मार्ग, दरवाजे, अस्ताव्यस्त कोपरे. मानवी पाऊलखुणा ही कामाच्या ठिकाणांची पूर्वनिर्धारित भूमिती आहे.

• कुशल हाताळणी - दोन सक्षम हात कालांतराने, एकाच एंड इफेक्टरने (प्रति काम कमी कस्टम ग्रिपर) बरीच कामे पूर्ण करू शकतात.

• मल्टीमोडल इंटेलिजेंस - व्हीएलए मॉडेल्स कृतीयोग्य मोटर कमांडसाठी प्रतिमा + सूचना मॅप करतात आणि कार्य सामान्यीकरण सुधारतात [1].

• सहयोग तयारी - देखरेख केलेले थांबे, वेग-आणि-पृथक्करण देखरेख आणि शक्ती-आणि-बल मर्यादित करणे यासारख्या सुरक्षा संकल्पना सहयोगी रोबोट मानके (ISO/TS 15066) आणि संबंधित ISO सुरक्षा आवश्यकतांमधून येतात [2].

• सॉफ्टवेअर अपग्रेडेबिलिटी - डेटा, सिम्युलेशन आणि अपडेटेड पॉलिसीजद्वारे तेच हार्डवेअर नवीन कौशल्ये मिळवू शकते (फक्त नवीन पिक-प्लेस शिकवण्यासाठी फोर्कलिफ्ट अपग्रेड नाहीत) [1].

यापैकी काहीही अजून "सोपे बटण" नाहीये. पण या संयोजनामुळेच रस वाढत राहतो.

स्लाईडसाठी तुम्ही चोरू शकता अशी जलद व्याख्या 📌

ह्युमनॉइड रोबोट एआय ही बुद्धिमत्ता आहे जी मानवी आकाराच्या रोबोटला मानवी वातावरणात विविध कार्ये समजून घेण्यासाठी, तर्क करण्यासाठी आणि कृती करण्यासाठी नियंत्रित करते - दृष्टी, भाषा आणि कृती आणि लोकांशी सहकार्य करण्यास अनुमती देणाऱ्या सुरक्षा पद्धतींना जोडणाऱ्या मॉडेल्सद्वारे समर्थित [1][2].

साठा: शरीर, मेंदू, वर्तन

जर तुम्ही मानसिकदृष्ट्या ह्युमनॉइड्सना तीन थरांमध्ये विभाजित केले तर प्रणाली कमी गूढ वाटते:

1. बॉडी - अ‍ॅक्च्युएटर, जॉइंट्स, बॅटरी, सेन्सर्स. बॅलन्स + मॅनिपुलेशनसाठी संपूर्ण बॉडी कंट्रोल, बहुतेकदा कंप्लायंट किंवा टॉर्क-कंट्रोल्ड जॉइंट्ससह.

2. मेंदू - धारणा + नियोजन + नियंत्रण. नवीन लहर म्हणजे VLA : कॅमेरा फ्रेम + नैसर्गिक-भाषेतील ध्येये → कृती किंवा उप-योजना (RT-2 हा साचा आहे) [1].

3. वर्तन - पिक-सॉर्ट, लाईनसाइड डिलिव्हरी, टोट हँडलिंग आणि ह्युमन-रोबोट हँडऑफ सारख्या कौशल्यांनी बनलेले वास्तविक कार्यप्रवाह. प्लॅटफॉर्म वाढत्या प्रमाणात ऑर्केस्ट्रेशन लेयर्समध्ये गुंडाळतात जे WMS/MES मध्ये प्लग इन करतात जेणेकरून रोबोट कामात बसेल, उलट नाही [5].

एखाद्या व्यक्तीला कामाच्या ठिकाणी नवीन काम शिकताना पाहा: पहा, समजून घ्या, योजना करा, करा - मग उद्या ते अधिक चांगल्या प्रकारे करा.

आज ह्युमनॉइड रोबोट एआय कुठे दिसेल 🏭📦

तैनाती अजूनही लक्ष्यित आहेत, परंतु ते फक्त प्रयोगशाळेतील प्रात्यक्षिके नाहीत:

• वेअरहाऊसिंग आणि लॉजिस्टिक्स - टोट हालचाल, पॅलेट-टू-कन्व्हेयर ट्रान्सफर, बफर टास्क जे पुनरावृत्ती होणारे परंतु परिवर्तनशील आहेत; विक्रेते क्लाउड ऑर्केस्ट्रेशनला पायलट्स आणि WMS सह एकत्रीकरणाचा जलद मार्ग म्हणून स्थान देतात [5].

• ऑटोमोटिव्ह उत्पादन - मर्सिडीज-बेंझ येथील अ‍ॅप्ट्रोनिकच्या अपोलोसह पायलट तपासणी आणि मटेरियल हाताळणी करतात; सुरुवातीची कामे टेलिऑपरेशनद्वारे सुरू केली गेली आणि नंतर जिथे मजबूत असेल तिथे स्वायत्तपणे चालविली गेली [4].

• प्रगत संशोधन आणि विकास - ब्लीडिंग एज मोबिलिटी/मॅनिप्युलेशन कालांतराने उत्पादनांमध्ये (आणि सुरक्षिततेच्या बाबतीत) प्रवेश करणाऱ्या पद्धतींना आकार देत राहते.

मिनी-केस पॅटर्न (वास्तविक वैमानिकांकडून): एका अरुंद लाईनसाइड डिलिव्हरी किंवा घटक शटलने सुरुवात करा; डेटा गोळा करण्यासाठी टेलिऑप/सहाय्यित डेमो वापरा; सहयोगी सुरक्षा आवरणाविरुद्ध बल/वेग प्रमाणित करा; नंतर शेजारच्या स्थानकांवर वर्तन सामान्यीकृत करा. ते अश्लील आहे, परंतु ते कार्य करते [2][4].

ह्युमनॉइड रोबोट एआय प्रत्यक्षात कसे शिकतो 🧩

शिकणे ही एक गोष्ट नाही:

• अनुकरण आणि टेलिऑपरेशन - मानव कार्ये (VR/कायनेस्थेटिक/टेलिओप) प्रदर्शित करतात, स्वायत्ततेसाठी सीड डेटासेट तयार करतात. अनेक वैमानिक उघडपणे टेलिऑप-सहाय्यित प्रशिक्षण स्वीकारतात कारण ते मजबूत वर्तनाला गती देते [4].

• रीइन्फोर्समेंट लर्निंग आणि सिम-टू-रिअल - डोमेन रँडमायझेशन आणि अ‍ॅडॉप्टेशनसह सिम्युलेशन ट्रान्सफरमध्ये प्रशिक्षित धोरणे; हालचाल आणि हाताळणीसाठी अजूनही सामान्य आहेत.

• दृष्टी-भाषा-कृती मॉडेल - आरटी-२-शैलीतील धोरणे कॅमेरा फ्रेम + मजकूर ध्येयांना कृतींशी जोडतात, ज्यामुळे वेब ज्ञान भौतिक निर्णयांना माहिती देते [1].

सोप्या इंग्रजीत: ते दाखवा, त्याचे अनुकरण करा, त्याच्याशी बोला - नंतर पुनरावृत्ती करा.

सुरक्षितता आणि विश्वास: आकर्षक नसलेल्या आवश्यक गोष्टी 🛟

लोकांच्या जवळ काम करणाऱ्या रोबोट्सना आजच्या प्रचाराच्या खूप आधीपासून असलेल्या सुरक्षिततेच्या अपेक्षा असतात. जाणून घेण्यासारखे दोन मुद्दे:

• ISO/TS १५०६६ - सहयोगी अनुप्रयोगांसाठी मार्गदर्शन, ज्यामध्ये परस्परसंवादाचे प्रकार (वेग-आणि-पृथक्करण निरीक्षण, शक्ती-आणि-बल मर्यादा) आणि मानवी-शरीर संपर्क मर्यादा समाविष्ट आहेत [2].

• NIST AI रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क - एक गव्हर्नन्स प्लेबुक (GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE) जे तुम्ही डेटा, मॉडेल अपडेट्स आणि फील्ड केलेल्या वर्तनांवर लागू करू शकता जेव्हा रोबोटचे निर्णय शिकलेल्या मॉडेल्समधून येतात [3].

TL;DR - उत्तम डेमो छान आहेत; प्रमाणित सुरक्षा प्रकरणे आणि प्रशासन छान आहेत.

तुलना सारणी: कोण काय बांधत आहे, कोणासाठी 🧾

(जाणीवपूर्वक असमान अंतर. थोडे मानवी, थोडे गोंधळलेले.)

(हो, किंमत अस्पष्ट आहे. सुरुवातीच्या बाजारपेठांमध्ये आपले स्वागत आहे.)

ह्युमनॉइड रोबोट एआयचे मूल्यांकन करताना काय पहावे 🧭

• आजचे काम विरुद्ध रोडमॅप - या तिमाहीत ते फक्त छान डेमो जॉबच नाही तर तुमची टॉप २ कामे करू शकेल का?

• सुरक्षिततेचा मुद्दा तुमच्या सेलमध्ये ISO सहयोगी संकल्पना (वेग आणि पृथक्करण, शक्ती आणि बल मर्यादा) कशा येतात ते विचारा [2].

• एकत्रीकरणाचा भार - ते तुमच्या WMS/MES बद्दल बोलते का, आणि अपटाइम आणि सेल डिझाइन कोणाचे आहे; काँक्रीट ऑर्केस्ट्रेशन टूलिंग आणि पार्टनर एकत्रीकरण शोधा [5].

• शिकण्याचा मार्ग - नवीन कौशल्ये कशी मिळवली जातात, प्रमाणित केली जातात आणि तुमच्या ताफ्यात कशी आणली जातात.

• सेवा मॉडेल - पायलट टर्म्स, एमटीबीएफ, स्पेअर्स आणि रिमोट डायग्नोस्टिक्स.

• डेटा गव्हर्नन्स - रेकॉर्डिंग्ज कोणाच्या मालकीचे आहेत, एज केसेसचे पुनरावलोकन कोण करतात आणि RMF-संरेखित नियंत्रणे कशी लागू केली जातात [3].

सामान्य मिथक, नम्रपणे न वापरता 🧵

• "ह्युमनॉइड्स हे फक्त रोबोट्ससाठी कॉस्प्ले आहेत." कधीकधी चाकांचा बॉट जिंकतो. पण जेव्हा पायऱ्या, शिडी किंवा हाताची साधने गुंतलेली असतात तेव्हा मानवी शरीराची योजना ही एक वैशिष्ट्य असते, फ्लेअर नाही.

• "हे सर्व एंड-टू-एंड एआय आहे, नियंत्रण सिद्धांत नाही." वास्तविक प्रणाली शास्त्रीय नियंत्रण, स्थिती अंदाज, ऑप्टिमायझेशन आणि शिकलेले धोरणे यांचे मिश्रण करतात; इंटरफेस ही जादू आहे [1].

• "प्रदर्शनानंतर सुरक्षितता स्वतःहून सुटेल." उलट. सुरक्षितता तुम्हाला आजूबाजूच्या लोकांसह जे प्रयत्न करू शकते ते देते. मानके एका कारणासाठी अस्तित्वात आहेत [2].

सीमेचा एक छोटासा दौरा 🚀

• हार्डवेअरवरील VLAs - कॉम्पॅक्ट, ऑन-डिव्हाइस व्हेरिएंट उदयास येत आहेत त्यामुळे रोबोट कमी लेटन्सीसह स्थानिक पातळीवर चालू शकतात, तर जड मॉडेल्स आवश्यकतेनुसार हायब्रिड/क्लाउड राहतात [1].

• उद्योगातील पायलट - प्रयोगशाळांच्या पलीकडे, ऑटोमेकर्स पहिल्या दिवसाच्या उपयुक्ततेला गती देण्यासाठी टेलिऑप-सहाय्यित प्रशिक्षणासह ह्युमनॉइड्स प्रथम कुठे लीव्हरेज तयार करतात (मटेरियल हाताळणी, तपासणी) याचा शोध घेत आहेत [4].

• मूर्त बेंचमार्क - शैक्षणिक आणि उद्योगातील मानक कार्य संच संघ आणि प्लॅटफॉर्मवर प्रगतीचे भाषांतर करण्यास मदत करतात [1].

जर ते सावध आशावाद वाटत असेल तर - तसेच. प्रगती ढेकूळ आहे. ते सामान्य आहे.

"ह्युमनॉइड रोबोट एआय" हा वाक्यांश रोडमॅपमध्ये का दिसत राहतो 🌍

हे एका अभिसरणासाठी एक नीटनेटके लेबल आहे: सामान्य-उद्देशीय रोबोट्स, मानवी जागांमध्ये, मॉडेल्सद्वारे समर्थित जे "स्टेशन 3 वर ब्लू बिन ठेवा, नंतर टॉर्क रेंच आणा" सारख्या सूचना घेऊ शकतात आणि फक्त... ते करू शकतात. जेव्हा तुम्ही VLA-शैलीतील तर्क आणि सहयोगी-सुरक्षा पद्धतींसह फिट-फॉर-पीपल हार्डवेअर एकत्र करता तेव्हा उत्पादन पृष्ठभागाचे क्षेत्रफळ वाढते [1][2][5].

शेवटचे शेरे - किंवा खूप लांब वारा, वाचले नाही 😅

• ह्युमनॉइड रोबोट एआय = मानवी आकाराचे यंत्रे ज्यात मूर्त बुद्धिमत्ता आहे जी विविध कार्ये पाहू शकते, नियोजन करू शकते आणि कार्य करू शकते.

• आधुनिक बूस्ट VLA मॉडेल्समुळे येते जे रोबोट्सना भाषा आणि प्रतिमांपासून ते शारीरिक कृतींपर्यंत सामान्यीकरण करण्यास मदत करतात [1].

• गोदाम आणि उत्पादन क्षेत्रात उपयुक्त तैनाती उदयास येत आहेत, सुरक्षा फ्रेमवर्क आणि इंटिग्रेशन टूलिंग यशस्वीरित्या बनवत आहेत किंवा तोडत आहेत [2][4][5].

हे काही खास नाहीये. पण जर तुम्ही पहिले काम योग्य निवडले, सेल व्यवस्थित डिझाइन केला आणि लर्निंग लूप चालू ठेवला तर युटिलिटी तुमच्या विचारापेक्षा लवकर दिसून येईल.

ह्युमनॉइड रोबोट एआय ही जादू नाहीये. ती प्लंबिंग, प्लॅनिंग आणि पॉलिशिंग आहे - तसेच जेव्हा रोबोट असे काम करतो जे तुम्ही स्पष्टपणे हार्ड-कोड केलेले नाही तेव्हा काही आनंदाचे क्षण असतात. आणि कधीकधी एक अनाठायी बचत ज्यामुळे सगळेच हसतात आणि नंतर टाळ्या वाजवतात. ही प्रगती आहे. 🤝🤖

संदर्भ

1. गुगल डीपमाइंड - आरटी-२ (व्हीएलए मॉडेल) : अधिक वाचा

2. आयएसओ - सहयोगी रोबोट सुरक्षा : अधिक वाचा

3. NIST - AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क : अधिक वाचा

4. रॉयटर्स - मर्सिडीज-बेंझ × अ‍ॅपट्रॉनिक पायलट : अधिक वाचा

5. अ‍ॅजिलिटी रोबोटिक्स - ऑर्केस्ट्रेशन आणि इंटिग्रेशन : अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल