උසස් ඇල්ගොරිතම වලට වඩා උසස් තත්ත්වයේ පුහුණු දත්තවල තීරණාත්මක කාර්යභාරය අවධාරණය කරමින් Google DeepMind හි RT-2 ආකෘතිය AI රොබෝ තාක්ෂණය විප්ලවීය කරන ආකාරය සොයා ගන්න. සැබෑ ලෝක රොබෝ කාර්ය සාධනය සඳහා ඵලදායී දත්ත රැස් කිරීම අත්යවශ්ය වන්නේ මන්දැයි මෙම ලිපියෙන් පැහැදිලි කරයි. අනාගත නවෝත්පාදනයන් සඳහා පුහුණු දත්තවල පවතින හිඩැස පියවීමට AY-Robots වැනි වේදිකා උපකාරී වන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගන්න.
RT-2 වෙත හැඳින්වීම සහ එහි වැදගත්කම
AI රොබෝ තාක්ෂණ ක්ෂේත්රය වේගයෙන් වර්ධනය වන අතර, Google DeepMind හි RT-2 ආකෘතිය දෘශ්ය-භාෂා ආකෘති සහ ප්රායෝගික රොබෝ යෙදුම් අතර පවතින හිඩැස පියවමින් ප්රධාන දියුණුවක් නියෝජනය කරයි. Robotics Transformer 2 සඳහා කෙටි යෙදුමක් වන RT-2, සාම්ප්රදායික ඇල්ගොරිතම ප්රශස්තකරණයන් ඉක්මවා යමින් රොබෝවරුන්ට ලෝකය වඩාත් සහජයෙන්ම තේරුම් ගැනීමට සහ අන්තර් ක්රියා කිරීමට හැකි කිරීම සඳහා මහා පරිමාණ දත්ත භාවිතා කරයි. මෙම ආකෘතිය AI සංවර්ධනයේ සැලකිය යුතු වෙනසක් සනිටුහන් කරයි, සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම මත පමණක් විශ්වාසය තැබීමට වඩා, අනුවර්තනය විය හැකි සහ කාර්යක්ෂම රොබෝවරුන් නිර්මාණය කිරීමේ මුල්ගල උසස් තත්ත්වයේ පුහුණු දත්ත බව අවධාරණය කරයි.
ඓතිහාසිකව, AI රොබෝ තාක්ෂණය අවධානය යොමු කළේ සීමාකාරී අවස්ථා හැසිරවීමට සහ කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීමට ඇල්ගොරිතම පිරිපහදු කිරීම කෙරෙහිය. කෙසේ වෙතත්, RT-2 දත්ත මූලික කරගත් ප්රවේශයන් වෙත මාරුවීමක් ඉස්මතු කරයි, එහිදී පුහුණු දත්තවල ගුණාත්මකභාවය සහ විවිධත්වය සැබෑ ලෝක පරිසරයන්හි කාර්යයන් සාමාන්යකරණය කිරීමට රොබෝවෙකුගේ හැකියාවට සෘජුවම බලපායි. නිෂ්පාදනය, සෞඛ්ය සේවා සහ සැපයුම් වැනි කර්මාන්ත සඳහා, මෙයින් අදහස් කරන්නේ වඩාත් විශ්වාසදායක ස්වයංක්රීයකරණය, අඩු දෝෂ සහ රොබෝ පද්ධති වේගයෙන් යෙදවීමයි. AY-Robots වැනි වේදිකා මෙහි තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි, රොබෝ ටෙලි මෙහෙයුම් සහ පුහුණු දත්ත රැස් කිරීම සඳහා මෙවලම් ලබා දෙමින් රොබෝවරු විවිධ, තත්ය කාලීන දත්ත මත පුහුණු කර ඇති බව සහතික කරයි.
- Google DeepMind හි RT-2 ආකෘතිය පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණයක් සහ වඩා හොඳ පාරිසරික අවබෝධයක් සඳහා දෘශ්ය-භාෂා සැකසුම් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් AI රොබෝ තාක්ෂණය දියුණු කිරීමේදී එහි කාර්යභාරය.
- ඇල්ගොරිතම කේන්ද්ර කරගත් සංවර්ධනයේ සිට දත්ත මූලික කරගත් උපාය මාර්ග වෙත සංක්රමණය RT-2 අවධාරණය කරන්නේ කෙසේද, සැබෑ ලෝක දත්ත රොබෝ බුද්ධිය වැඩි දියුණු කරන බව ඔප්පු කරයි.
- පරිමාණය කළ හැකි AI විසඳුම් සඳහා දත්තවලට ප්රමුඛත්වය දීමෙන් ආරක්ෂිත ස්වයංක්රීය වාහන සහ නිරවද්ය ශල්ය රොබෝවරුන් ඇතුළු කර්මාන්ත සඳහා පුළුල් ඇඟවුම්.
AI රොබෝ තාක්ෂණයේ පුහුණු දත්තවල වැදගත්කම
උසස් තත්ත්වයේ පුහුණු දත්ත ඵලදායී AI රොබෝ තාක්ෂණයේ ජීවනාලියයි, මන්ද එය RT-2 වැනි ආකෘතිවලට විවිධ අවස්ථා වලින් ඉගෙන ගැනීමට ඉඩ සලසන අතර නිරවද්යතාවය සහ අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු කරයි. විවිධ දත්ත නොමැතිව, රොබෝවරු පරිසරයන්, වස්තූන් හෝ පරිශීලක අන්තර්ක්රියා වල වෙනස්කම් සමඟ අරගල කළ හැකි අතර, ප්රශස්ත නොවන කාර්ය සාධනයකට මඟ පාදයි. නිදසුනක් වශයෙන්, සීමිත දත්ත මත පුහුණු කරන ලද රොබෝවෙකු පාලිත සැකසුම් වලදී විශිෂ්ට විය හැකි නමුත් අවුල් සහගත ගබඩාවල සැරිසැරීම හෝ අනපේක්ෂිත බාධක හැසිරවීම වැනි ගතික සැබෑ ලෝක තත්වයන් තුළ අසමත් විය හැකිය.
ලේබල් කරන ලද දත්ත කට්ටල හිඟවීම, අධික පිරිවැය සහ සීමාකාරී අවස්ථා ආවරණය කිරීම සඳහා දත්ත විවිධත්වය සහතික කිරීම දත්ත රැස් කිරීමේදී ඇති වන පොදු අභියෝග අතර වේ. මෙම ගැටළු AI කාර්ය සාධනයට දැඩි ලෙස බලපෑ හැකි අතර, නිශ්චිත අවස්ථා වලට අධික ලෙස ගැලපෙන ආකෘතිවලට හේතු වේ. Google DeepMind හි RT-2 අත්හදා බැලීම් ප්රායෝගික උදාහරණ හරහා මෙම උසස් බව පෙන්නුම් කළේය: එක් පරීක්ෂණයකදී, පොහොසත් දත්ත කට්ටල මත පුහුණු කරන ලද රොබෝවරුන්, උසස් ඇල්ගොරිතම සහිත නමුත් සීමිත දත්ත ඇති රොබෝවරුන්ට සාපේක්ෂව කාර්යය සම්පූර්ණ කිරීමේ අනුපාතවල 20-30% ක වැඩි වීමක් පෙන්නුම් කළහ. ප්රායෝගික යෙදුම් සඳහා, AY-Robots වේදිකාව මඟින් මානව ටෙලි ක්රියාකරුවන් හරහා කාර්යක්ෂම දත්ත රැස් කිරීමට හැකි වන අතර, ඔවුන් විවිධ සැකසුම් වලදී උසස් විශ්වාසනීය දත්ත රැස් කිරීමට රොබෝවරු දුරස්ථව පාලනය කරන අතර RT-2 වැනි ආකෘතිවලට සැබෑ ලෝක සංකීර්ණතා හැසිරවිය හැකි බව සහතික කරයි.
- උසස් තත්ත්වයේ දත්ත අත්යවශ්ය වන්නේ මන්දැයි පැහැදිලි කිරීම, RT-2 හි දක්නට ලැබෙන පරිදි, රොබෝවරු සමාන දත්තවලට නිරාවරණය වීමෙන් පසුව පමණක් අඩු ආලෝක තත්ත්වයන් යටතේ වස්තූන් ගැනීමට ඉගෙන ගත්හ.
- දත්ත නැඹුරුව සහ එකතු කිරීමේ පිරිවැය වැනි පොදු අභියෝග සහ අනපේක්ෂිත පරිසරයන්හි ඒවා AI කාර්ය සාධනය අඩු කරන්නේ කෙසේද.
- නිවෙස්වල වැඩිදියුණු කළ වස්තු හැසිරවීම වැනි RT-2 හි සැබෑ ලෝක උදාහරණ, උසස් දත්ත හුදු ඇල්ගොරිතම වැඩිදියුණු කිරීම් අභිබවා යන්නේ කෙසේද යන්න ඉස්මතු කරයි.
RT-2 සමඟ Google DeepMind හි අත්හදා බැලීම්
දත්ත ගුණාත්මකභාවය රොබෝ කාර්ය සාධනයට බලපාන්නේ කෙසේද යන්න ගවේෂණය කිරීම සඳහා Google DeepMind RT-2 සමඟ බිම් මට්ටමේ අත්හදා බැලීම් මාලාවක් සිදු කළේය. මෙම පරීක්ෂණ වලදී, RT-2 වීඩියෝ දර්ශන, සංවේදක දත්ත සහ මානව නිරූපණයන්ගෙන් සමන්විත විශාල දත්ත කට්ටල මත පුහුණු කරන ලද අතර, රොබෝවරුන්ට වස්තු හඳුනා ගැනීම, සැරිසැරීම සහ කැපී පෙනෙන නිරවද්යතාවයකින් හැසිරවීම වැනි කාර්යයන් කිරීමට ඉඩ ලබා දේ.
විවිධ මූලාශ්ර සහ තත්ය කාලීන විවරණ හරහා දත්ත ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කිරීම රොබෝ අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව සහ නිරවද්යතාවය වැඩි කිරීමට හේතු වූ බව අත්හදා බැලීම්වලින් හෙළි විය. නිදසුනක් වශයෙන්, රොබෝවරු බාධක පාඨමාලා හරහා ගමන් කළ අනුකරණයකදී, උසස් තත්ත්වයේ දත්ත මත පුහුණු කරන ලද අය ඇල්ගොරිතම සමඟ පමණක් ප්රශස්ත කරන ලද ආකෘතිවලට වඩා වෙනස්කම් වලට 40% වේගයෙන් අනුවර්තනය විය. වාචික විධාන මත පදනම්ව අයිතම වර්ග කිරීම වැනි සන්දර්භීය අවබෝධයක් අවශ්ය කාර්යයන්හිදී දත්ත බහුල RT-2 ආකෘති ඇල්ගොරිතම කේන්ද්ර කරගත් ඒවාට වඩා හොඳින් ක්රියා කරන බව සංසන්දනය කිරීම් පෙන්නුම් කළේය. මිනිස් වැනි අන්තර්ක්රියා වලින් රොබෝවරුන්ට ඉගෙන ගත හැකි බව සහතික කරමින් එවැනි දත්ත රැස් කිරීම සඳහා ටෙලි මෙහෙයුම් පහසු කරන AY-Robots වැනි වේදිකා සඳහා මෙය අවශ්යතාවය අවධාරණය කරයි.
- වස්තු තෝරා ගැනීමේදී සහ තැබීමේදී මානව මට්ටමේ දක්ෂතාවයක් ලබා ගැනීම සඳහා RT-2 බහුමාධ්ය දත්ත භාවිතා කිරීම ඇතුළුව ප්රධාන අත්හදා බැලීම් බිඳ දැමීම.
- RT-2 මඟින් වඩා හොඳ දත්ත ගුණාත්මක භාවය රොබෝ අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු කරන ආකාරය, ව්යුහගත නොවන පරිසරයන්හි වැඩිදියුණු කළ කාර්ය සාධනය මගින් සනාථ වේ.
- දත්ත බහුල ආකෘති අතර සංසන්දනය කිරීම්, ඒවා අත්හදා බැලීම් වලින් 85% කින් සාර්ථක වූ අතර, ඇල්ගොරිතම පමණක් ආකෘති සමාන පරීක්ෂණ වලින් 40% කින් අසමත් විය.
දත්ත රැස් කිරීම එදිරිව ඇල්ගොරිතම ප්රශස්තකරණය
AI හි සාර්ථකත්වයේ ප්රධාන සාධක වන්නේ නවීන ඇල්ගොරිතම බවට පොදු මිථ්යාවක් ඇත, නමුත් RT-2 හි සොයාගැනීම් මඟින් මෙය ප්රතික්ෂේප කරන්නේ පරිමාණය කළ හැකි දත්ත රැස් කිරීම බොහෝ විට වඩා හොඳ ප්රතිඵල ලබා දෙන බව පෙන්වීමෙනි. ඇල්ගොරිතම රාමුව සපයන අතර, සැබෑ ලෝක විචල්යතාවය ඵලදායී ලෙස හැසිරවීමට ඔවුන්ව පුහුණු කරන්නේ දත්තයි.
RT-2 වෙතින් ලැබෙන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය පෙන්නුම් කරන්නේ දත්ත රැස් කිරීමට ප්රමුඛත්වය දීමෙන් වඩාත් සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම නිර්මාණ පවා අභිබවා යා හැකි බවයි. නිදසුනක් වශයෙන්, අත්හදා බැලීම් වලදී, පුළුල් දත්ත කට්ටල සමඟ යුගල කරන ලද සරල ඇල්ගොරිතම විරල දත්ත සහිත සංකීර්ණ ආකෘතිවලට වඩා වැඩි නිරවද්යතාවයක් ලබා ගත්තේය. මෙයට කර්මාන්ත ශාලාවක කොටස් එකලස් කිරීමට රොබෝවෙකුට ඉගැන්වීම වැනි විවිධ අන්තර්ක්රියා ග්රහණය කර ගැනීම සඳහා ක්රියාකරුවන් රොබෝවරු දුරස්ථව පාලනය කරන AY-Robots වැනි වේදිකාවල මානව ටෙලි ක්රියාකරුවන් භාවිතා කිරීම ඇතුළත් වේ. මෙම ප්රවේශය සංවර්ධනය වේගවත් කරනවා පමණක් නොව සදාචාරාත්මක හා පුළුල් දත්ත රැස් කිරීම සහතික කරයි.
- ඇල්ගොරිතම පමණක් බිඳෙනසුලු පද්ධතිවලට මඟ පාදන බව පෙන්වීමෙන් මිථ්යාවන් දුරු කිරීම, ප්රමාණවත් දත්ත නොමැතිව RT-2 හි අසාර්ථක වීමේ අනුපාතවලින් ඔප්පු වේ.
- ටෙලි මෙහෙයුම් හරහා පරිමාණය කළ හැකි දත්ත රැස් කිරීම ඇල්ගොරිතම වෙනස් කිරීම්වලට වඩා කාර්ය සාධනය වැඩි කරන ආකාරය පිළිබඳ RT-2 වෙතින් ලැබෙන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය.
- වඩා ශක්තිමත් රොබෝ තාක්ෂණ සංවර්ධනය සඳහා තත්ය කාලීන දත්ත සපයන මානව-තුළ-ලූප් පුහුණුව සඳහා AY-Robots ඒකාබද්ධ කිරීම වැනි උපාය මාර්ග.
රොබෝ තාක්ෂණයේ සහ AI හි අනාගතය සඳහා ඇඟවුම්
AY-Robots වැනි වේදිකා Vision-Language-Action (VLA) ආකෘති සඳහා දත්ත රැස් කිරීම විප්ලවීය කරන අතර, මානව ප්රවීණත්වය රොබෝ පද්ධති සමඟ බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ කිරීමට හැකි වේ. ටෙලි ක්රියාකරුවන්ට රොබෝවරු දුරස්ථව පාලනය කිරීමට ඉඩ දීමෙන්, AY-Robots මඟින් RT-2 වැනි උසස් ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා අත්යවශ්ය වන අධික පරිමාවකින් යුත් විවිධ පුහුණු දත්ත රැස් කිරීමට පහසුකම් සපයයි.
සදාචාරාත්මක, පුළුල් දත්ත කට්ටල නිර්මාණය කිරීමේදී සහයෝගීතා මානව-රොබෝ අන්තර්ක්රියා ප්රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කරන අතර, රොබෝවරුන්ට සියුම් මානව හැසිරීම් වලින් ඉගෙන ගත හැකි බව සහතික කරයි. ඉදිරිය දෙස බලන විට, AI දියුණුව රහස්යතාවය සහ ඇතුළත් කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් අධික පරිමාවකින් යුත් දත්ත භාවිතයන් මත රඳා පවතින බවට අනාවැකි පළ කරයි. නිදසුනක් වශයෙන්, AY-Robots මඟින් ආරක්ෂිත අන්තර්ක්රියා පිළිබඳ දත්ත රැස් කිරීමෙන් වැඩිහිටි සත්කාර සඳහා රොබෝවරුන් සංවර්ධනය කිරීමට උපකාර කළ හැකි අතර, සමාජයේ වඩාත් විශ්වාසදායක AI සඳහා මග පෑදිය හැකිය.
- තත්ය කාලීන පුහුණුව සඳහා ගෝලීය ටෙලි මෙහෙයුම් සේවා සැපයීමෙන් AY-Robots VLA ආකෘති සඳහා දත්ත රැස් කිරීම පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද.
- විවිධ හඬ විධානවලට ප්රතිචාර දැක්වීමට රොබෝවරුන්ට ඉගැන්වීම වැනි විවිධ දත්ත රැස් කිරීමේදී සහයෝගීතා අන්තර්ක්රියා වල කාර්යභාරය.
- පක්ෂග්රාහීත්වයන් මඟහරවා ගැනීම සහ පුළුල් ලෙස සම්මත කර ගැනීම සහතික කිරීම සඳහා සදාචාරාත්මක දත්ත භාවිතයන්හි අවශ්යතාවය අවධාරණය කරමින් AI දියුණුව සඳහා අනාවැකි.
නිගමනය: රොබෝ විශිෂ්ටත්වය සඳහා දත්තවලට ප්රමුඛත්වය දීම
Google DeepMind හි RT-2 ආකෘතිය නිගමනය කරන්නේ AI රොබෝ තාක්ෂණයේ විශිෂ්ටත්වය ළඟා කර ගැනීම සඳහා උසස් තත්ත්වයේ පුහුණු දත්ත අතිශයින් වැදගත් වන අතර, ඇල්ගොරිතම ප්රශස්තකරණයේ ප්රතිලාභ පමණක් අභිබවා යන බවයි. දත්ත කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමෙන්, සංවර්ධකයින්ට සංකීර්ණ පරිසරයන්හි දියුණු වීමට හැකියාව ඇති වඩාත් අනුවර්තනය විය හැකි, කාර්යක්ෂම සහ විශ්වාසදායක රොබෝවරුන් නිර්මාණය කළ හැකිය.
ටෙලි මෙහෙයුම් සහ පුහුණු දත්ත ලබා ගැනීම සඳහා AY-Robots වැනි වේදිකා භාවිතා කරමින් ශක්තිමත් දත්ත රැස් කිරීමේ උපාය මාර්ගවල ආයෝජනය කරන ලෙස ව්යාපාර සහ සංවර්ධකයින්ගෙන් ඉල්ලා සිටී. මෙම ආදර්ශ මාරුව නවෝත්පාදනය වේගවත් කරනවා පමණක් නොව, ආරක්ෂිත, දක්ෂ ස්වයංක්රීයකරණය හරහා ගෝලීය රොබෝ තාක්ෂණ ප්රජාවට අවසානයේ ප්රතිලාභ ලබා දෙමින් වඩාත් සහයෝගී AI පරිසර පද්ධතියක් පෝෂණය කරයි.
ප්රධාන කරුණු
- •RT-2 හි සොයාගැනීම් සාරාංශ කිරීම: ඇල්ගොරිතමවලට වඩා දත්ත ගුණාත්මකභාවය රොබෝ සාර්ථකත්වය මෙහෙයවයි.
- •ක්රියාමාර්ග සඳහා ඇමතුම්: ව්යාපාර ඔවුන්ගේ AI ව්යාපෘති වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා කාර්යක්ෂම දත්ත රැස් කිරීම සඳහා AY-Robots භාවිතා කළ යුතුය.
- •අවසාන සිතුවිලි: දත්ත ප්රමුඛතාවය දෙසට මෙම මාරුව AI සහ රොබෝ තාක්ෂණයේ සදාචාරාත්මක, නව්ය දියුණුවලට මඟ පාදනු ඇත.
උසස් තත්ත්වයේ රොබෝ දත්ත අවශ්යද?
AY-Robots ඔබගේ රොබෝවරුන් ලොව පුරා සිටින ප්රවීණ ටෙලි ක්රියාකරුවන් සමඟ බාධාවකින් තොරව දත්ත රැස් කිරීම සහ පුහුණු කිරීම සඳහා සම්බන්ධ කරයි.
ආරම්භ කරන්නVideos
Sources
Ready for high-quality robotics data?
AY-Robots connects your robots to skilled operators worldwide.
Get Started