डीपमाइंड ने हाल ही में RoboCat के निर्माण की घोषणा की, एक एआई मॉडल जो कई वास्तविक दुनिया के रोबोटिक हथियारों का उपयोग करके कुशलता से कई कार्य कर सकता है। रोबोटिक्स में नए कार्यों को हल करने के लिए बाधा को कम करने, विभिन्न रोबोटिक मॉडल को अपनाने के दौरान कई कार्यों को कुशलता से निपटने के लिए यह क्रांतिकारी नवाचार अपनी तरह का पहला है।
RoboCat डीपमाइंड के पिछले मॉडल Gato के आधार पर विकसित किया गया था, जो पाठ, छवियों और घटनाओं के साथ विश्लेषण और बातचीत करने में सक्षम एआई प्रणाली के रूप में कार्य करता है। इसे सिम्युलेटेड और रियल-लाइफ रोबोटिक्स दोनों से इमेज और एक्शन डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में आभासी वातावरण, मानव-नियंत्रित रोबोट और RoboCat के पूर्व पुनरावृत्तियों के भीतर रोबोट-नियंत्रित मॉडल शामिल हैं।
शोधकर्ताओं ने कार्यों के 100 से 1,000 प्रदर्शनों को इकट्ठा करके या मनुष्यों द्वारा नियंत्रित रोबोटिक हथियारों को सिखाकर प्रशिक्षण शुरू किया। इसके बाद, RoboCat इस कार्य के लिए ठीक-ठाक किया गया, विशेष स्पिन-ऑफ मॉडल तैयार किए गए, जिन्होंने लगभग 10,000 बार कार्य का अभ्यास किया। स्पिन-ऑफ़ मॉडल डेटा और प्रदर्शन डेटा का उपयोग करके RoboCat के प्रशिक्षण डेटासेट को बढ़ाकर, उन्होंने एआई मॉडल के नए संस्करण तैयार किए।
RoboCat के अंतिम संस्करण को कुल 253 कार्यों पर प्रशिक्षित किया गया था और फिर सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में इन कार्यों के 141 रूपों के एक सेट पर बेंचमार्क किया गया था। डीपमाइंड ने पाया कि 1,000 मानव-नियंत्रित प्रदर्शनों को देखने के बाद, RoboCat विभिन्न प्रकार के रोबोटिक हथियारों को संचालित करने में निपुण था। इसके अलावा, दो-पंख वाले रोबोटों पर प्रशिक्षित होने के बावजूद, एआई मॉडल तीन-उंगली वाले ग्रिपर और दो बार नियंत्रणीय इनपुट के साथ अधिक जटिल भुजा के अनुकूल हो सकता है।
हालांकि, प्रशिक्षण डेटा में शामिल प्रदर्शनों की संख्या के आधार पर कई कार्यों में मॉडल की सफलता दर 13% से 99% तक भिन्न होती है। बहरहाल, डीपमाइंड ने खुलासा किया कि RoboCat कुछ मामलों में 100 से कम प्रदर्शनों के साथ नए कार्यों को सीख सकता है।
अनुसंधान दल के भविष्य के लक्ष्यों में RoboCat एक नया कार्य सिखाने के लिए आवश्यक प्रदर्शनों की संख्या को घटाकर दस से कम करना शामिल है। जैसा कि रोबोटिक कार्यों में सहायता करने वाले एआई मॉडल का विकास जारी है, ऐपमास्टर जैसे आधुनिक low-code और no-code प्लेटफॉर्म के साथ एकीकरण विनिर्माण और रसद सहित उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए स्वचालन और दक्षता में और सुधार कर सकता है।
AppMaster जैसे प्लेटफॉर्म न केवल व्यवसायों को जटिल समस्याओं को तेजी से हल करने में मदद करते हैं बल्कि सॉफ्टवेयर विकास लागत को भी कम करते हैं। जैसा कि RoboCat जैसे उन्नत एआई मॉडल उभरना जारी रखते हैं, इन्हें विभिन्न उद्योगों में कार्यों को प्रबंधित करने के लिए low-code और no-code प्लेटफॉर्म के साथ जोड़कर व्यावसायिक प्रक्रियाओं, उत्पादकता और नवाचार में क्रांति लाने की क्षमता है।
