AI टेक्नोलॉजी ने पिछले दसक में तेजी से प्रगति की है, जिससे रोबोटिक क्षमताएँ बढ़ गई हैं और AI से जुड़े बहुत सारे प्रोडक्ट हमारे सामने आ रहे हैं और लोग इसका इस्तेमाल भी कर रहे हैं इस AI की वजह से बहुत सारे क्षेत्रों में बदलाव भी हुआ है और हम इस आर्टिकल में AI की वजह से robotics क्षेत्र में बदलाव के बारे में देखेंगे और RT2 का चर्चा करेंगे।
इस एआई(AI) के क्षेत्र में बदलते और सुधारने के साथ-साथ, रोबोटिक्स(Robotics) के क्षेत्र में भी एक नई प्रगति देखने को मिल रही है, जिसे रोबोटिक्स(Robotics) ट्रांसफ़ॉर्मर 2 या RT2 के नाम से जाना जाता है, जो इंसान-रोबोट इंटरैक्शन के एक नए युग को दर्शाता है।
RT2 का “Vision Language Action” (VLA) मॉडल इंसान के निर्देश और रोबोट के काम को बिना किसी रुकावट के जोड़ता है, इससे इस्तेमाल करने वाले लोग रोबोट्स को प्राकृतिक भाषा में सीधे कमांड दे सकते हैं,
जिससे कामों को समझने और प्रभावित तरीके से पूरा करने में उसकी असरदारता होती है।
RT2 को समझना: रोबोटिक्स ट्रांसफ़ॉरमर 2
RT2 क्या है?
RT2, जिसे रोबोटिक्स ट्रांसफ़ॉरमर 2(robotics transformer 2) कहा जाता है, एक ऐसा नया तरीके का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है जो इंटरनेट पर मौजूद टेक्स्ट और इमेजेज को समझने के लिए विकसित किया गया है।
जबकि ट्रेडिशनल रोबोट्स को हर एक काम के लिए carefully prepared डाटा सेट्स की ज़रूरत होती है, RT2 के प्रिलयंकारी (एडेप्टिव) प्रकृति से उसे इंटरनेट के विशाल संग्रह से सीखते हुए नए tasks और concepts को समझने की क्षमता मिलती है,
बिलकुल वैसे जैसे इंसान अलग-अलग माध्यम से सीखता है – इस ट्रांसफ़ॉर्मेटिव(transformative) फ़ीचर के वजह से, इससे किसी भी प्रकार के एक्सप्लिसिट(explicit) प्रोग्रामिंग के बिना भी नए tasks या concepts को समझने की क्षमता मिलती है।
RT2 का काम कैसे करता है?
RT2(Robotics Transformer 2) के मूल भाग में, दो मुख्य components होते हैं: विजन भाषा मॉडल (VLM) और विजन भाषा एक्शन मॉडल (VLA)। पहला VLM ऑनलाइन टेक्स्ट और इमेजेज को प्रोसेस करके उन्हें enbedding में कन्वर्ट( बदलना) करता है जो उनके essence को कैप्चर करते हैं;
जबकि VLA, VLM का एक एडवांस्ड वर्जन है, जो डेटा से सीखने के साथ-साथ इन embedding or inserting को खास रोबोट क्रियाओं में भी ट्रांसलेट कर सकता है।
एक मिसाल लेते हैं, जहां एक रोबोट को RT2 के साथ fitted किया गया है और उसे कमांड मिलती है “रद्दी को फेंको”।
VLM टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके, RT2 इस टेक्स्टुअल कमांड को समझेगा और रद्दी को efficiently डिस्पोज़ करने का concept समझ लेगा, फिर VLA के द्वारा इसे रोबोट के लिए actionable कमांड्स में translate कर दिया जाएगा ताकि यह काम प्रभावित तरीके से पूरा कर सके।
RT2 के विजन भाषा मॉडल (VLM) और विजन भाषा एक्शन मॉडल (VLA) का क्या रोल है?
RT2 के VLM का काम यह होता है कि वह Wikipedia articles और news stories जैसे sources से मिलने वाले बड़े पैमाने पर ऑनलाइन टेक्स्ट और इमेजेज को लेकर उन्हें प्रोसेस करता है,
फिर इस information को embeddings में कन्वर्ट करता है – ये numerical representation होते हैं जो उस कॉन्टेंट के मतलब को कैप्चर करते हैं – जिससे इस मॉडल को अलग-अलग instruction को समझने और interpret करने की क्षमता मिलती है।
VLA aur VLM द्वारा दी गई ज्ञान को build करता है, जिसके साथ-साथ रोबोट- खास डेटा को भी शामिल करता है, जैसे कि रोबोट के environment से इमेजेज और लोगों के कमांड्स काresponse ।
ये डेटा को embedding में ट्रांसफ़ॉर्म करता है, जो visual information और specific रोबोटिक एक्शन्स को रिप्रेजेंट करते हैं, जो रोबोट्स द्वारा लिए जाते हैं। इस तरह VLA रोबोट्स को स्पेसिफिक tasks को परफ़ॉर्म करने में मदद करता है।
RT2 के इनोवेटिव फ़ीचर्स:
Chain of Thought Reasoning:
RT2 की एक मुख्य पहचान है उसकी “Chain of Thought Reasoning,” जो उसे बड़े tasks को छोटे छोटे क़दमों में ब्रेक करने की अनुमति देता है ताकि उन्हें आसान तरीके से execute किया जा सके – और ये सब कुछ बिना हर एक एक्शन के लिए यूज़र से एक्सप्लिसिट इंस्ट्रक्शंस मांगने के।
Real example: सोचिए आप एक इंस्ट्रक्शन देते हैं कि एक केला (banana) को ऐसे मूव करें जहां दो और एक का जोड़ एक हो जाए तीन।
RT2 फिर अपनी Chain of Thought Reasoning का इस्तेमाल करता है और तय करता है कि दो और एक जोडने से तीन होता है, फिर टेबल पर तीन चीजें (जैसे की cups) को देख कर उस नए टार्गेट, यानी केला, को क़रीब रख देता है।
रोबोटिक कंट्रोल के लिए एक्शन टोकन्स:
RT2, रोबोटिक control के लिए “Action Tokens” का इस्तेमाल करता है, जो रोबोट्स को कंट्रोल करने का एक प्रभावित तरीका है। ये टोकन्स, “move left 0.5” जैसे सिम्पल कमांड्स से बने होते हैं, जो रोबोट्स को खास एक्शन्स परफ़ॉर्म करने के लिए गाइड करते हैं।
एक्शन टोकन्स का इस्तेमाल करना अलग-अलग तरह के रोबोट्स के साथ लोगों के लिए काफ़ी आसान बनाता है, बिना उनके फ़ंक्शंस के किसी भी यूज़र के लिए।
example: एक एक्शन टोकन जैसे “grasp item 1” रोबोट को इंस्ट्रक्शंस देता है कि वो सबसे पहला item जो उससे मिलता है, उसे पकड़ ले। इससे seamless और adaptable रोबोटिक कंट्रोल हो जाता है।
विज़ुअल-ओनली जॉब्स को रोबोटिक एक्शन्स में बदलना:
RT2 एक विशेष तरीके से उभरती है क्योंकि ये विज़ुअल-ओनली टास्क्स को रोबोटिक एक्शन्स में ट्रांसलेट करने की क्षमता रखता है, इसका मतलब ये है कि ये मॉडल टास्क्स को परफ़ॉर्म कर सकता है जो सिर्फ़ विज़ुअल क्यूज़ पर निर्भर करते हैं, बिना ऑपरेटर के लैंग्वेज इंपुट के।
रियल example: RT2 visual इनफ़ॉर्मेशन को अपने VLM द्वारा प्रोसेस करके, उसके VLA का इस्तेमाल करके, colors के बेसिस पर items को efficiently सॉर्ट कर सकता है, बिना किसी भाषा के कमांड के। इस तरह ये रोबोट सॉर्टिंग टास्क्स को प्रभावित तरीके से पूरा कर सकता है।
RT2 बनाम पिछले मॉडल्स
RT2 की बेहतर परफ़ॉरमेंस:
तुलनात्मक टेस्ट्स जो रोबोट के स्किल्स को लैंग्वेज कमांड्स के आधार पर मापते हैं, दिखाते हैं कि RT2 अपने पुराने मॉडल्स से adaptability और effectivenessमें बेहतर है।
example: एक टेस्ट में आरटी2 को दूसरे मॉडल्स के साथ तुलना करके पता चला कि वो लैंग्वेज-बेस्ड टास्क्स को execute करने में 92.3% स्कोर करता है, जबकि एक और मॉडल (वीसी1) के लिए ये स्कोर 85.6% था। इस इम्प्रेसिव परफ़ॉरमेंस से साबित हुआ कि RT2 लैंग्वेज-बेस्ड टास्क्स में दूसरे मॉडल्स से बेहतर है।
अधिक अडैप्टेबिलिटी और स्टेबिलिटी:
RT2 का ये capability कि वो web डेटा का इस्तेमाल करके सीखने में कामयाब होता है, उसे पुराने मॉडल्स से unfamiliar या नए situation में ज़्यादा adaptable और stable बनाता है।
example: जब भी RT2 अनजाने envirinment या टास्क्स के सामने आता है, वो अपने बड़े पैमाने पर ऑनलाइन डेटा नॉलेज बेस का इस्तेमाल करके तेजी से adapt हो जाता है और effectively रिस्पॉन्स करता है, जिससे नए situation को सीमलेस्ली मैनेज करना संभव हो जाता है।
RT2 के प्रतिरोधकार्शक प्रभाव:
Industrial रोबोटिक्स मार्केट में शानदार वृद्धि देखने को मिली है, और RT2 के capability का बड़ा positive economic प्रभाव हो सकता है।
Grand view Research ने global industrial रोबोटिक्स मार्केट की वैल्यू 2020 में $44.6 बिलियन एस्टिमेट की थी और 2021-2028 के बीच 9.4% कॉम्पाउंड एन्यूअल ग्रोथ रेट प्रोजेक्ट किया गया है,
जिससे मार्केट की वैल्यू और भी बढ़ सकती है। RT2 इम्प्रूव्ड परफ़ॉरमेंस और वर्सटैइलिटी के साथ कई तरह के industrial सेटिंग्स में numerous applications के लिए दरवाजे खोल सकता है।
Challenges और चिंताएं: रोबोट्स और AI में विश्वास बनाना
जबकि RT2 इंसान-रोबोट इंटरेक्शन में एक impressive लीप है, इसका Society में implementation advantages और चैलेंजेज़ के साथ आता है। सबसे महत्वपूर्ण है इन टेक्नोलॉजिज़ में विश्वास बनाने की क्षमता, साथ ही उनके सेफ्टी को एथिकल गाइडलाइन्स के अंदर एन्सर करना भी ज़रूरी है।
Real world application: विश्वास को बिल्ड करने के लिए कठोर रेगुलेशंस और सेफ्टी प्रोटोकॉल्स को शामिल कर सकते हैं, ताकि रोबोट्स और AI सिस्टम्स कंसिस्टेंटली(consistency) गाइडलाइन्स का पालन करे और लोगों के लिए खतरनाक न बन जाएं।
नतीजा |Conclusion
RT2, यानी Robotics Transformer 2, एक ऐसा AI मॉडल है जो Robot को इंसान की इंस्ट्रक्शंस को accurately समझने औरfollow करने की क्षमता देता है, एक असरदार तरीके से।
Chain of Thought Reasoning और एक्शन टोकन्स जैसे फ़ीचर्स के कारण, इसका इस्तेमाल अलग-अलग इंडस्ट्रिज़ में हो सकता है, जिससे RT2 काफ़ी वर्सटाइल साबित होता है।
इंडस्ट्रियल रोबोटिक्स की तेज़ी से बढ़ती वृद्धि के साथ इसका इम्पैक्ट भी बढ़ सकता है; लेकिनAI/robotics से जुड़े चैलेंजेज़ को एड्रेस करना ज़रूरी है ताकि लोगों और मशीनों के बीच समर्थन का मेल बना रहे।
