क्या आपने कभी सोचा है robot भी खुद को सुधार और सक्षम बना सकता है?Google ने एक ऐसा चमत्कारी Robot पेश किया है जो खुद को सुधार सकता है यह google deepmind कंपनी की एक नई खोज है, जिसका नाम है”Robocat” इस आर्टिकल में हम आपको बताने की google की robocat क्या है और कैसे यह AI मैं एक नई दिशा खोल सकता है|
AI डिवीजन, गूगल डीपमाइंड, ने एक बार फिर से रोबोटिक्स में कमाल कर दिया है। उन्होंने एक ऐसी रोबोकैट पेश की है जो खुद ही अपने आप को सुधार और काबिल बना सकता है।
इस robocat को बनाने में नई तकनीकों का इस्तेमाल किया गया है जो इसे सचमुच खास बनाती हैं। लेकिन यह deepmind के लिए नया नहीं है, क्योंकि डीपमाइंड पहले भी काफी सारे ऐसे प्रोजेक्ट्स पर काम कर चुका है जो हमारे दुनिया को बदल कर रख दिए हैं।
Google deepmind ने पहले भी कुछ ऐसे प्रोजेक्ट्स पर काम किया है जो उनके शेत्र में बड़े बदलाव लाए हैं। जैसे कि एल्फा फोल्ड, जो प्रोटीन संरचनाओं के 3D मॉडल्स को सही तरीके से पूर्वानुमान कर सकता है, और एल्फागो, जो पहला कंप्यूटर प्रोग्राम है जो एक पेशेवर मानव गो खिलाड़ी को हराया है।
इसके अलावा, उन्होंने वेवनेट जैसी तकनीक का विकास किया है जो लाखों लोगों के लिए प्राकृतिक ध्वनि उत्पन्न करती है।
आजकल Robot machine हमारे समाज ने, जीवन में और व्यवसाय के कार्यों में एक महत्वपूर्ण स्थान रखता है| यह एक self-operating मशीन है जो किसी भी कार्य को automatic रूप से करने में सक्षम है|
इनके इस्तेमाल से हमारे व्यवसाय के तरक्की में मदद मिलती है|
Automation
व्यवसाय में robot की मदद से automation का काम बढ़ जाते हैं,robot repetitive और complex कामों को आसानी से कर सकते हैं, जिससे काम के लिए काफी समय और मेहनत मजबूत जाती है इनकी क्षमताओं और और स्पीड के कारण production प्रक्रिया में सुधार होता है|
Robot को बहुत सारे व्यवसाय में इस्तेमाल किया जा रहा है और लोगों को बहुत फायदा पहुंचा रहा है जो भी काम इंसानों को करने में मुश्किल होती है उसे यह यंत्र आसानी से कर देता है
रोबोट का इस्तेमाल space exploration और बहुत सारे कामों में किया जाता है
चलिए एक उदाहरण के माध्यम से समझते हैं कि रोबोट्स व्यवसायों में मदद कैसे करते हैं:
सोचिए, एक मोबाइल फोन manufacturer कंपनी है, जिसका हर रोज़ लाखों फोन बनाने का काम होता है। पहले, यह काम manual तरीके से होता था, जिसमें बहुत सारे worker को एक साथ काम करना पड़ता था। लेकिन बनाने के दौरान बहुत सारे गलतियां होती थी और काम की गति भी धीमी थी
फिर, कंपनी ने रोबोट्स का उपयोग किया। अब रोबोट्स ने एक तरफ़ प्रोडक्शन लाइन में सामान तैयार करने शुरू कर दिया। ये रोबोट्स repetitive tasks को बड़ी तेज़ी से कर सकते हैं और उनकी accuracy भी काफ़ी अच्छी होती है।
इस robot की मदद से यह manufacturer companies market के supply or demand को पूरा करने में सक्षम है।
इसके अलावा, robots ने warehouse management में भी मदद की। उनके sensor से सामान को track करके उसका स्थान तैयार करते हैं।
इस तरह से, robotics के द्वारा mobile manufacturer कंपनियों के व्यवसायिक दुनिया में काफी सुधार हुआ है। automation के द्वारा काम में गति हुई है, supply or deman को देखते हुए प्रोडक्शन प्रक्रिया में इन robotics से मदद मिलती है, warehouse की देखरेख में सुधार हुआ, और कस्टमर सपोर्ट और संतुष्टि में सुधार हुआ।
इन सभी तरीकों से, रोबोट्स ने इस कंपनी को एक सफल और प्रगतिशील व्यवसाय बनाया।
और google deepmind का नया robocats robotics क्षेत्र में और भी सुधार ला सकता है जिससे व्यवसाय में और मदद मिल सके|
रोबोकैट के नए तरीके
Robocat एक असली रोबोट नहीं है, गूगल डीपमाइंड द्वारा बनाया गया एक artificial intelligence programmed है। इसका काम Sawyer रोबोट के साथ करना है,
जो हर तरह के फैक्ट्रियों में उपयोग होने वाले high-precision रोबोट हैं। लेकिन इसमें रोबोकैट को खास बनाता है कि ये रोबोटिक्स में एक बड़ी समस्या का समाधान करने का काम कर रहा है।
Training Data
एक Robot को सही तरीके से काम करने के लिए उसे काफी सारा Data की ज़रूरत होती है। रोबोट को उस टास्क के कई अलग-अलग उदाहरणों से प्रशिक्षित करना होता है, तब ही वह उस काम को समझ सकता है और उसे सही तरीके से परफ़ॉर्म कर सकता है। लेकिन इस समस्या को रोबोकैट ने एक नए तरीके से अपनाया है।
रोबोकैट का स्व-सुधार- robocat’s self- improvement
रोबोकैट खुद नए training data को जेनरेट कर सकता है अपने आप को सुधारने के लिए, इससे उसे extensive human supervision की ज़रूरत कम होती है।
ये असर खुद को सुधारने का होता है कि रोबोकैट बहुत कम demonstrations के साथ भी नए tasks को सीख सकता है। यह तरीका रोबोटिक्स रिसर्च को तेजी से आगे बढ़ाने में मदद करता है और AGI की दिशा में एक बड़ा कदम है।
विभिन्न परिवेशों में समांतरता
रोबोकैट का एक और दिलचस्प पहलू है कि ये विभिन्न रोबोट arms पर काम कर सकता है, चाहे उन्हें ट्रेनिंग में देखा गया हो या नहीं। ये सिफरत ऐसी है जैसे साइंस फिक्शन मूवीज में होती है जहां AI सिस्टम अचानक से किसी सिस्टम में घुस जाते हैं और उसे बड़े ही आसानी से समझ लेते हैं।
डीपमाइंड ने कई ऐसे उदाहरण दिखाए हैं जहां रोबोकैट ने आसानी से नए tasks को हैंडल किया, इसे साबित करते हुए कि ये रीयल-वर्ल्ड स्थितियों में भी काम आ सकता है।
Multimodal – गैटो
रोबोकैट की खुद को सुधारने वाले खुद से तैयार होने का राज है गैटो, जो एक multi मॉडल है और भाषा, तस्वीरें, और कार्यों को समझने में सक्षम है।
इसके साथ मिलकर रोबोकैट नए रोबोट आर्म्स को संभालने में माहिर हो जाता है। वीडियोज़ और खुद से तैयार ट्रेनिंग डेटा को शामिल करके रोबोकैट की क्षमताओं में सुधार होता है।
Cycle of learning
रोबोकैट का लगातार स्व-सुधार चक्र उसकी क्षमताओं को सुधारने में मूल है, जिससे वह नए tasks को सीखने में और भी माहिर हो जाता है।
इस तरह के शिक्षण का प्रक्रिया रोबोकैट को एक नए जनरेशन के लिए सक्षम और सामर्थन करने वाले रोबोट एजेंट्स की राह दिखाती है।
सार conclusion
गूगल डीपमाइंड के रोबोकैट ने रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के शेत्र में एक ऐसी नई दिशा रखी है जो काफी खास है इससे व्यवस्थाओं को बहुत मदद मिलेगी।
इसकी सामान्य करने की क्षमता और स्व-सुधार इन्हें दूसरे एआई रोबोटिक सिस्टम से अलग बनाती है। ट्रेनिंग डेटा खुद तैयार करने की क्षमता और लगातार सुधारने से robotics और AGI के भविष्य में एक नई रौशनी दी है।
आशा करता हूं कि आप इस article से बहुत कुछ सीखे होंगे, इसी तरह आप सीखते रहें और अपने जिंदगी में आगे बढ़ते रहे|
