રોબોટ્સ એકબીજા પાસેથી શીખવા માટે સંઘર્ષ કરે છે, અને માનવ સૂચનાઓ પર આધાર રાખે છે
રોબોટ્સ વાસ્તવિક-વિશ્વના વાતાવરણમાં વધુને વધુ એકીકૃત થઈ રહ્યા હોવા છતાં, રોબોટિક્સ સંશોધનમાં એક મુખ્ય પડકાર એ સુનિશ્ચિત કરવાનો છે કે ઉપકરણો નવા કાર્યો અને વાતાવરણને કાર્યક્ષમ રીતે અનુકૂળ થઈ શકે.
પરંપરાગત રીતે, ચોક્કસ કૌશલ્યોમાં નિપુણતા મેળવવાની તાલીમ માટે દરેક રોબોટ મોડેલ માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા અને વિશિષ્ટ તાલીમની જરૂર પડે છે – પરંતુ આ મર્યાદાઓને દૂર કરવા માટે, સંશોધકો હવે કોમ્પ્યુટેશનલ ફ્રેમવર્ક બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહ્યા છે જે વિવિધ રોબોટમાં કુશળતાના સ્થાનાંતરણને સક્ષમ કરે છે.
રોબોટિક્સમાં એક નવો વિકાસ UC બર્કલેના સંશોધકો તરફથી આવ્યો છે, જેમણે RoVi-Aug રજૂ કર્યું છે – એક ફ્રેમવર્ક જે રોબોટિક ડેટાને વધારવા અને કૌશલ્ય ટ્રાન્સફરની સુવિધા માટે રચાયેલ છે.
રોબોટ્સ વચ્ચે કૌશલ્ય સ્થાનાંતરણનો પડકાર
રોબોટિક્સમાં પ્રશિક્ષણ પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા માટે, આ રોબોટ્સના હાર્ડવેર અને ડિઝાઇન અલગ-અલગ હોય તો પણ એક રોબોટમાંથી બીજા રોબોટમાં શીખેલ કૌશલ્યો ટ્રાન્સફર કરવામાં સક્ષમ હોવા જરૂરી છે. આ ક્ષમતા દરેકને શરૂઆતથી ફરીથી તાલીમ આપ્યા વિના એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણીમાં રોબોટ્સને જમાવવાનું સરળ બનાવશે.
જો કે, ઘણા વર્તમાન રોબોટિક્સ ડેટાસેટ્સમાં દ્રશ્યો અને પ્રદર્શનોનું અસમાન વિતરણ છે. કેટલાક રોબોટ્સ, જેમ કે ફ્રેન્કા અને xArm મેનિપ્યુલેટર, આ ડેટાસેટ્સ પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે, જે અન્ય રોબોટ્સ માટે શીખેલ કૌશલ્યોનું સામાન્યીકરણ કરવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે.
હાલના ડેટાસેટ્સ અને મોડલ્સની મર્યાદાઓને સંબોધવા માટે, UC બર્કલેની ટીમે RoVi-Aug ફ્રેમવર્ક વિકસાવ્યું છે જે રોબોટિક ડેટાને વધારવા માટે અત્યાધુનિક ડિફ્યુઝન મોડલ્સનો ઉપયોગ કરે છે. ફ્રેમવર્ક સિન્થેટીક વિઝ્યુઅલ ડેમોસ્ટ્રેશન ઉત્પન્ન કરીને કામ કરે છે જે રોબોટ પ્રકાર અને કેમેરા એન્ગલ બંનેમાં અલગ અલગ હોય છે. આનાથી સંશોધકો રોબોટ્સને પ્રદર્શનોની વિશાળ શ્રેણી પર તાલીમ આપી શકે છે, વધુ કાર્યક્ષમ કૌશલ્ય ટ્રાન્સફરને સક્ષમ કરે છે.
ફ્રેમવર્કમાં બે મુખ્ય ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે: રોબોટ ઓગમેન્ટેશન (Ro-Aug) મોડ્યુલ અને વ્યુપોઈન્ટ ઓગમેન્ટેશન (Vi-Aug) મોડ્યુલ.
Ro-Aug મોડ્યુલ વિવિધ રોબોટિક સિસ્ટમો સાથે સંકળાયેલા પ્રદર્શનો જનરેટ કરે છે, જ્યારે Vi-Aug મોડ્યુલ વિવિધ કેમેરા એંગલથી કેપ્ચર કરાયેલ પ્રદર્શનો બનાવે છે. એકસાથે, આ મોડ્યુલો રોબોટ્સને તાલીમ આપવા માટે વધુ સમૃદ્ધ અને વધુ વૈવિધ્યસભર ડેટાસેટ પ્રદાન કરે છે, જે વિવિધ મોડલ અને કાર્યો વચ્ચેના અંતરને દૂર કરવામાં મદદ કરે છે.
“આધુનિક મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સની સફળતા, ખાસ કરીને જનરેટિવ મોડલ્સ, પ્રભાવશાળી સામાન્યીકરણ અને રોબોટિક્સ સંશોધકોને રોબોટિક્સમાં સમાન સામાન્યીકરણ કેવી રીતે પ્રાપ્ત કરવું તે શોધવા માટે પ્રેરિત કરે છે,” લોરેન્સ ચેન (પીએચડી ઉમેદવાર, ઓટોલેબ, EECS અને IEOR, BAIR, UC બર્કલે) ) અને ચેનફેંગ ઝુ (પીએચ.ડી. ઉમેદવાર, પલ્લાસ લેબ અને MSC લેબ, EECS અને ME, BAIR, UC બર્કલે), જણાવ્યું હતું ટેક એક્સપ્લોર.