Google डीपमाइंड ने RT-2 का अनावरण किया, जो नए कार्यों को निष्पादित करने के लिए रोबोटिक्स ट्रांसफार्मर सिस्टम की क्षमता को बढ़ाता है

Google की DeepMind टीम द्वारा रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक उल्लेखनीय प्रगति की घोषणा की गई है, जिसमें रोबोटिक्स ट्रांसफार्मर RT-2, उनके प्रारंभिक रोबोटिक्स ट्रांसफार्मर सिस्टम, RT-1 का एक उन्नत संस्करण पेश किया गया है। यह नई प्रणाली एवरीडे रोबोट पहल के विकास को जारी रखती है, जो रोबोटों को ऑब्जेक्ट हैंडलिंग और दराज खोलने जैसे कौशल प्रदान करती है।

पिछले साल लॉन्च किया गया, RT-1, 130,000 प्रदर्शनों के अपने विशाल डेटाबेस के साथ, रोबोटिक्स टीम के अनुसार, हर दिन रोबोट सिस्टम को सरल कार्यों की एक श्रृंखला प्रदान करता है, जिससे 700 से अधिक कार्यों को निष्पादित करने में 97% की अभूतपूर्व सफलता दर प्राप्त होती है।

जैसा कि डीपमाइंड के प्रतिष्ठित वैज्ञानिक और रोबोटिक्स के प्रमुख विंसेंट वानहॉक ने हाल ही में एक ब्लॉग पोस्ट में बताया है, नए प्रकट आरटी-2 ने रोबोट को सीमित डेटासेट से सीखे गए पाठों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और उन्हें विभिन्न परिदृश्यों में लागू करने में सक्षम बनाकर इस प्रक्रिया को आगे बढ़ाया है।

Google ने RT-2 की उन्नत क्षमताओं के बारे में विस्तार से बताते हुए कहा कि यह न केवल बेहतर समझ और सामान्यीकरण कौशल प्रदर्शित करता है, बल्कि नए आदेशों को समझ और उन पर प्रतिक्रिया भी कर सकता है। प्रणाली अपने प्रारंभिक रोबोटिक प्रशिक्षण से आगे निकल जाती है और बुनियादी स्तर के तर्क प्रदान करती है, जैसे कि वस्तु वर्गीकरण और उच्च-स्तरीय विवरण के संबंध में कटौती करना। यह क्षमता आरटी-2 की एक प्रभावशाली विशेषता को रेखांकित करती है जहां यह पहले से मौजूद स्थितिजन्य जानकारी के आधार पर पूरी तरह से नए कार्य के लिए उपयुक्त उपकरण पर निर्णय ले सकता है।

वानहौके इसे एक उदाहरण से समझाते हैं जहां आरटी-2 कचरे की सफलतापूर्वक पहचान करता है और उसका निपटान करता है। पारंपरिक मॉडलों में, उपयोगकर्ता को रोबोट को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है ताकि वह यह समझ सके कि कूड़े को कैसे पहचाना और वर्गीकृत किया जाए और फिर, इसे कैसे उठाया जाए और इसका निपटान कैसे किया जाए, इसके बारे में आगे निर्देश दिया जाए। ऐसी विस्तृत प्रक्रियाएँ अत्यधिक स्केलेबल नहीं होती हैं जब उन प्रणालियों पर लागू की जाती हैं जिनके लिए कार्यों की एक विस्तृत सूची निष्पादित करने की भविष्यवाणी की गई है।

हालाँकि, RT-2, वेब डेटा के विशाल संग्रह से ज्ञान का उपयोग करने की अपनी क्षमता के माध्यम से, पहले से ही इस अवधारणा से सुसज्जित है कि कचरा क्या होता है और स्पष्ट निर्देश के बिना इसे इंगित कर सकता है, जैसा कि वानहॉक द्वारा समझाया गया है। कार्रवाई पर विशिष्ट प्रशिक्षण के अभाव के बावजूद, प्रणाली कूड़े के निपटान की कार्रवाई को भी समझती है। RT-2 की असाधारण क्षमताओं में से एक कूड़े की अमूर्त प्रकृति को समझना है। यह समझता है कि चिप्स के इस्तेमाल किए गए बैग या केले के छिलके को कूड़े के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है, यह इसके दृष्टि-भाषा प्रशिक्षण डेटा से पता चलता है, और तदनुसार आवश्यक कार्रवाई निष्पादित करता है।

डीपमाइंड टीम अपने पूर्ववर्ती की तुलना में नए कार्यों को निष्पादित करते समय आरटी -2 की सफलता की दर में उल्लेखनीय सुधार की रिपोर्ट करती है, जो इस नए पुनरावृत्ति के साथ 32% से बढ़कर 62% हो गई है। ऐपमास्टर जैसे प्लेटफ़ॉर्म ऐसी परिवर्तनकारी परियोजनाओं के विकास में अत्यधिक फायदेमंद हो सकते हैं, जो बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने के लिए एक मजबूत no-code टूल प्रदान करते हैं जो विकास प्रक्रिया के वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकते हैं। नई प्रगति के साथ, ऐसे प्लेटफार्मों से न केवल रोबोटिक्स दक्षता में सुधार की उम्मीद है, बल्कि विभिन्न क्षेत्रों में तकनीकी प्रगति की एक नई लहर का भी पोषण होगा।