ரோபோடர்க்: தொலைநிலை டெலிஆபரேஷன் மூலம் ரோபோ கற்றலை கிரவுட்சோர்சிங் செய்தல்

ரோபோடர்க் மற்றும் கூட்ட நெரிசலான ரோபோ கற்றலுக்கான அறிமுகம்

ரோபோடர்க் தொலைதூர டெலிஆபரேஷன் மூலம் கூட்ட நெரிசலைப் பயன்படுத்தி ரோபோ கற்றலின் நிலப்பரப்பை மாற்றுகிறது. இந்த புதுமையான தளம், உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்கள் உள்ளுணர்வு வலை இடைமுகங்கள் மூலம் ரோபோக்களைக் கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கிறது, ரோபாட்டிக்ஸில் AI பயிற்சிக்கு ஏராளமான தரவுகளை சேகரிக்கிறது. பிரதிபலிப்பு கற்றலில் நிபுணர் ஆர்ப்பாட்டங்களின் தடையை நிவர்த்தி செய்வதன் மூலம், ரோபோடர்க் வலுவான ரோபோ கொள்கைகளை உருவாக்குவதற்கு அவசியமான அளவிடக்கூடிய தரவு சேகரிப்பை செயல்படுத்துகிறது. ஒரு ஸ்டான்போர்டிலிருந்து ஒரு முக்கிய ஆய்வு இல் சிறப்பித்துக் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, இந்த தளம் உயர் தரமான கையாளுதல் பணி தரவை சேகரிக்க குறைந்த தாமத ஸ்ட்ரீமிங்கை பயன்படுத்துகிறது, இதன் விளைவாக பாரம்பரிய முறைகளை விட பல மடங்கு பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் கிடைக்கின்றன. சப்ஆப்டிமல் நிபுணர்களிடமிருந்து திறமையான கையாளுதலைக் கற்றல்

ரோபோடிக்ஸ் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் AI பொறியாளர்களுக்கு, ரோபோடர்க் ரோபோ பிரதிபலிப்பு கற்றலுக்கான ஒரு விளையாட்டு மாற்றும் அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. இது மாறுபட்ட, கூட்ட நெரிசலான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துகிறது, இது விஷன்-மொழி-செயல் (VLA) மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முக்கியமானது. இந்த மாதிரிகள் காட்சி செயலாக்கத்திற்கான CNN முதுகெலும்புகளையும், நடத்தை குளோனிங் மூலம் பயிற்சி பெற்ற செயல் கணிப்பிற்கான டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களையும் இணைக்கின்றன. ரோபோடர்க் அதிகாரப்பூர்வ வலைத்தளத்திலிருந்து கிடைத்த நுண்ணறிவுகளின்படி, இந்த முறை பொருள் பிடிப்பு மற்றும் அடுக்கி வைப்பது போன்ற ரோபோ பணிகளில் பொதுமைப்படுத்தலை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது. ரோபோடர்க் கிட்ஹப் களஞ்சியம்

ரோபோடிக்ஸில் தொலைதூர டெலிஆபரேஷனின் சக்தி

தொலைதூர டெலிஆபரேஷன் ரோபோடிக்ஸ் ஆபரேட்டர்கள் ரோபோக்களை தொலைவில் இருந்து கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கிறது, தளத்தில் நிபுணர்களின் தேவையை குறைக்கிறது மற்றும் 24/7 தரவு சேகரிப்பை செயல்படுத்துகிறது. ரோபோடர்க்கின் கட்டமைப்பு பல ரோபோ அமைப்புகளை ஆதரிக்கிறது, இது இணையான தரவு சேகரிப்பை எளிதாக்குகிறது மற்றும் செலவுகளை குறைக்கிறது. ரோபோ மேற்பார்வையை அளவிடுவது குறித்த ஆய்வு இந்த அணுகுமுறை நூற்றுக்கணக்கான மணிநேர தரவை திறமையாக திரட்ட முடியும் என்பதை வெளிப்படுத்துகிறது. மாறுபட்ட கற்றலில் எது மாறுபட்டதாக இருக்கக்கூடாது

முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று, பயன்பாட்டில் கேமிஃபிகேஷன் கூறுகளை ஒருங்கிணைப்பதாகும், இது பயனர் ஈடுபாடு மற்றும் தக்கவைப்பை அதிகரிக்கிறது. இது ஒரு டேட்டத்திற்கான செலவுகளைக் குறைக்கிறது, இது பெரிய முதலீடுகள் இல்லாமல் AI மாதிரிகளை பூட்ஸ்ட்ராப் செய்ய விரும்பும் ரோபாட்டிக்ஸ் ஸ்டார்ட்அப்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. ஒரு BAIR வலைப்பதிவு இடுகையில் விவாதிக்கப்பட்டபடி, அமேசான் மெக்கானிக்கல் டர்க் போன்ற தளங்களுடன் ஒப்பிடும்போது, ரோபோடர்க் நிகழ்நேர பின்னூட்ட சுழற்சிகளை வழங்குகிறது, இது தரவு நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது. ரோபோ கற்றலுக்கான கூட்ட நெரிசல் தளத்தை ஸ்டான்போர்ட் ஆராய்ச்சியாளர்கள் உருவாக்குகிறார்கள்

• வலை மற்றும் மொபைல் இடைமுகங்கள் மூலம் அளவிடக்கூடிய தரவு சேகரிப்பு
• AI பயிற்சிக்கு உயர்தர கூட்ட நெரிசல் தரவுத்தொகுப்புகள்
• செலவு குறைந்த டெலிஆபரேஷன் மூலம் மேம்படுத்தப்பட்ட ROI

ரோபோடர்க்கின் தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பயிற்சி முறைகள் பற்றிய முக்கிய நுண்ணறிவுகள்

தொலைதூர பயனர்கள் ரோபோக்களை டெலிஆபரேட் செய்ய அனுமதிப்பதன் மூலம் ரோபோடர்க் அளவிடக்கூடிய ரோபோ தரவு சேகரிப்பை செயல்படுத்துகிறது, இது நிபுணர் சார்ந்த பிரதிபலிப்பு கற்றலில் உள்ள சவால்களை எதிர்கொள்கிறது. ரோபோடர்க் தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற கொள்கைகள் கிராஸ்பிங் மற்றும் ஸ்டாக்கிங் போன்ற பணிகளில் 20-30% அதிக வெற்றி விகிதங்களை அடைகின்றன என்று தரநிலைகள் காட்டுகின்றன, இது கூட்ட நெரிசல் ரோபோ கற்றல் பற்றிய ஒரு ஆய்வு படி. RT-2: விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் மாடல்கள் வலை அறிவை ரோவுக்கு மாற்றுகின்றன

இந்த தளம் டெலிஆபரேஷனில் VLA மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது, அங்கு RT-1 போன்ற விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் கட்டமைப்புகள் சுற்றுச்சூழல் மாறுபாடுகளுக்கு உறுதியைக் காட்டுகின்றன. ஊடாடும் சுத்திகரிப்புக்கான DAgger மற்றும் கூட்ட நெரிசல் தரவுகளில் உள்ள மாறுபாட்டைக் கையாள தரவு அதிகரிப்பு ஆகியவை பயிற்சி முறைகளில் அடங்கும். RT-1 ஆய்வு இலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகள் புதிய பணிகளில் மேம்பட்ட ஜீரோ-ஷாட் திறன்களை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. ரோபாட்டிக்ஸில் கூட்ட நெரிசல்

கூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சி தரவுகளில் சவால்கள் மற்றும் தீர்வுகள்

கூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சி அளவிடக்கூடிய தன்மையை வழங்கினாலும், தரவு தரக் கட்டுப்பாடு போன்ற சவால்கள் எழுகின்றன. RoboTurk ஆனது செயல் என்ட்ரோபியின் அடிப்படையில் ஒழுங்கற்ற பாதைகளை வடிகட்ட அசாதாரண கண்டறிதல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. ஒரு RoboNet ஆய்வு தரவுத்தொகுப்பு ஒருமைப்பாட்டைப் பராமரிப்பதற்கு இத்தகைய நடவடிக்கைகள் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தவை என்பதை வலியுறுத்துகிறது. நான் சொல்லாததைச் செய்யுங்கள்: ரோபோடிக் அஃபோர்டானில் மொழியை நிலைநிறுத்துதல்

எதிர்கால திசைகளில் வலுவூட்டல் கற்றலை கூட்ட நெரிசலான டெலிஆபரேஷனுடன் ஒருங்கிணைத்து கொள்கைகளை மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்துவது, பிரதிபலிப்பு மற்றும் RL முன்னுதாரணங்களை இணைப்பது ஆகியவை அடங்கும். இது ரோபோ கற்றல் குழாய்களை 10 மடங்கு வரை துரிதப்படுத்தலாம், இது TechCrunch கட்டுரை இல் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது. டெக்ஸ்-நெட் 4.0: இணையான-தாடை கிரிப்பருடன் ஆழமான கிராஸ்பிங்

ரோபோ டெலிஆபரேஷனில் வரிசைப்படுத்தும் உத்திகள் மற்றும் ROI

ரோபோடர்க்கிற்கான வரிசைப்படுத்தும் உத்திகளில் Sawyer அல்லது Baxter கைகள் போன்ற வன்பொருளுடன் ஒருங்கிணைத்தல், தாமதங்களைக் குறைக்க குறைந்த-தாமத ஸ்ட்ரீமிங்கில் கவனம் செலுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும். இது பயனர் ஈடுபாடு மற்றும் தரவு தரத்தை மேம்படுத்துகிறது. ரோபாட்டிக்ஸ் நிறுவனங்களுக்கு, தொலை மற்றும் ஆன்-சைட் சேகரிப்பை இணைக்கும் கலப்பின வரிசைப்படுத்தல்கள் வளங்களை மேம்படுத்துகின்றன, அதன்படி IRIS ஆய்வு .

ரோபோ டெலிஆபரேஷனில் ROI ஆனது வேகமான மறு செய்கை சுழற்சிகள் மூலம் தெளிவாகிறது, இது மேம்பாட்டு நேரத்தை மாதங்களில் இருந்து வாரங்களாகக் குறைக்கிறது. ஸ்டார்ட்அப்கள் ஆபரேட்டர் பங்களிப்புகளுக்கு பணம் செலுத்துவதன் மூலம் ரோபோ தரவு சேகரிப்பில் சம்பாதிக்க ரோபோடர்க்கைப் பயன்படுத்தலாம். ஒரு IEEE ஸ்பெக்ட்ரம் கட்டுரை இது பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகலை எவ்வாறு ஜனநாயகப்படுத்துகிறது என்பதைப் பற்றி விவாதிக்கிறது.

டெலிஆபரேஷன் மற்றும் வருவாய் வாய்ப்புகளுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

தொலைச்செயல்பாட்டின் சிறந்த நடைமுறைகளில் உள்ளுணர்வு கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் நிகழ்நேர பின்னூட்டம் ஆகியவை செயல்திறனை அதிகரிக்க உதவுகின்றன. ரோபோ ஆபரேட்டர்கள் தரவு சேகரிப்பு பணிகளில் பங்கேற்பதன் மூலம் வருமானம் ஈட்டலாம், இது கூட்ட நெரிசலை ஒரு சாத்தியமான வருமான ஆதாரமாக மாற்றுகிறது. DAgger paper ஊடாடும் சுத்திகரிப்பு முடிவுகளை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது.

1. தடையற்ற கட்டுப்பாட்டிற்காக குறைந்த தாமத ஸ்ட்ரீமிங்கை அமைக்கவும்
2. தக்கவைப்பை அதிகரிக்க கேமிஃபிகேஷனை செயல்படுத்தவும்
3. தர உத்தரவாதத்திற்கு ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தவும்
4. மேம்பட்ட பயிற்சிக்கு VLA மாதிரிகளுடன் ஒருங்கிணைக்கவும்

முடிவில், கூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சி தரவுகளுக்கான RoboTurk இன் அணுகுமுறை அளவிடக்கூடிய ரோபோ கற்றலுக்கு முக்கியமானது. உலகளாவிய பங்கேற்பை செயல்படுத்துவதன் மூலம், இது மாதிரி பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் முயற்சிகளுக்கு கணிசமான ROI ஐ வழங்குகிறது. மேலும் விவரங்களை crowdsourced data article இல் ஆராய்ந்து, உங்கள் திட்டங்களுக்கு இதே போன்ற உத்திகளைப் பின்பற்றவும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

ஆதாரங்கள் மற்றும் மேலும் வாசிப்பு

ரோபோடர்க்கின் பின்னணியில் உள்ள தொழில்நுட்பம்

ரோபோடர்க் மேம்பட்ட தொலைதூர டெலிஆபரேஷன் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி ரோபோ பிரதிபலிப்பு கற்றலுக்கான கூட்ட நெரிசலான தரவு சேகரிப்பை செயல்படுத்துகிறது. ஸ்டான்போர்ட் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்களால் உருவாக்கப்பட்ட இந்த தளம், உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்கள் தங்கள் ஸ்மார்ட்போன்கள் அல்லது கணினிகள் மூலம் ரோபோக்களை தொலைவிலிருந்து கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது AI பயிற்சிக்கு உயர்தர தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குகிறது.

அதன் மையத்தில், ரோபோடர்க் தடையற்ற தொடர்புகளை எளிதாக்க வலை அடிப்படையிலான இடைமுகங்கள் மற்றும் நிகழ்நேர ஸ்ட்ரீமிங் ஆகியவற்றின் கலவையைப் பயன்படுத்துகிறது. ஒரு {"type":"linktext","content":["https://arxiv.org/abs/1811.02790","ரோபோடர்க் பற்றிய ஆய்வு"]} படி, இந்த அமைப்பு ஒரே நேரத்தில் பல பயனர்களை ஆதரிக்கிறது, கூட்ட நெரிசலான தரவுத்தொகுப்புகளின் சேகரிப்பை திறம்பட அதிகரிக்கிறது.

• நிகழ்நேர கட்டுப்பாட்டிற்கான குறைந்த-தாமத வீடியோ ஸ்ட்ரீமிங்
• நிபுணர்கள் அல்லாதவர்களுக்கான உள்ளுணர்வு பயனர் இடைமுகங்கள்
• தானியங்கி பணி அமைப்பு மற்றும் தரவு சிறுகுறிப்பு
• பயிற்சியில் உடனடி பயன்பாட்டிற்கான இயந்திர கற்றல் குழாய்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு

இந்த தொழில்நுட்பம் ரோபோ வன்பொருளுக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், ரோபோக்களுக்கான AI பயிற்சியில் தரவு பற்றாக்குறை சிக்கலையும்தீர்க்கிறது. கூட்ட நெரிசலான ஆர்ப்பாட்டங்கள் மூலம், RoboTurk நூற்றுக்கணக்கான மணிநேர கையாளுதல் தரவை சேகரித்துள்ளது, இது {"type":"linktext","content":["https://proceedings.mlr.press/v100/mandlekar19a.html","ரோபோ மேற்பார்வை காகிதத்தை அளவிடுதல்"]}இல் விரிவாகக் கூறப்பட்டுள்ளது.

நவீன ரோபோக்களில் RoboTurk இன் பயன்பாடுகள்

RoboTurk இன் அணுகுமுறை தொலைச்செயல்பாட்டில் VLA மாதிரிகளுக்குஆழமான தாக்கங்களை ஏற்படுத்துகிறது, அங்கு RT-1 மற்றும் RT-2 போன்ற பார்வை-மொழி-செயல் மாதிரிகள் மாறுபட்ட, மனிதனால் உருவாக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து பயனடைகின்றன. உதாரணமாக, {"type":"linktext","content":["https://openreview.net/forum?id=SkjvoCJYDS","RT-1 ஆய்வு"]}கூட்ட நெரிசலான தொலைச்செயல்பாட்டு தரவு நிஜ உலக ரோபோ கட்டுப்பாட்டை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

நடைமுறையில், RoboTurk அளவிடக்கூடிய ரோபோ தரவு சேகரிப்பைசெயல்படுத்துகிறது, இது விலையுயர்ந்த தளத்தில் உள்ள நிபுணர்களைக் கோரும் பணிகளில் ரோபோக்களுக்கு பயிற்சி அளிக்க சாத்தியமாக்குகிறது. {"type":"linktext","content":["https://techcrunch.com/2018/11/07/stanford-unveils-roboturk-a-crowdsourcing-platform-for-robot-learning/","டெக் க்ரஞ்ச்"]}போன்ற செய்தி நிறுவனங்கள் ரோபோ கற்றலை புரட்சிகரமாக்கும் திறனை உள்ளடக்கியுள்ளன.

தொலைதூர தொலைச்செயல்பாட்டை செயல்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

அதிகபட்ச ரோபோ தொலைச்செயல்பாட்டில் ROI கிடைக்க, நிறுவனங்கள் தொலைச்செயல்பாட்டு சிறந்த நடைமுறைகளை பின்பற்ற வேண்டும். இதில் வலுவான நெட்வொர்க் இணைப்புகளை உறுதி செய்தல் மற்றும் கூட்ட நெரிசலான பணியாளர்களுக்கு தெளிவான அறிவுறுத்தல்களை வழங்குதல் ஆகியவை அடங்கும்.

1. குறைந்த தாமத செயல்பாடுகளுக்கு பொருத்தமான வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்
2. பிழைகளை குறைக்க பயனர் நட்பு இடைமுகங்களை வடிவமைக்கவும்
3. தரவு சரிபார்ப்புக்கான தரக் கட்டுப்பாட்டு வழிமுறைகளை செயல்படுத்தவும்
4. சகரிக்கப்பட்ட தரவை பாரபட்சங்களுக்காக பகுப்பாய்வு செய்து பணிகளை மீண்டும் செய்யவும்

RoboTurk க்கான வரிசைப்படுத்தும் உத்திகள் பெரும்பாலும் கிளவுட் அடிப்படையிலான உள்கட்டமைப்புகளை உள்ளடக்கியது, இது {"type":"linktext","content":["https://github.com/StanfordVL/robotturk","RoboTurk GitHub களஞ்சியத்தில்"]} விவாதிக்கப்பட்டுள்ளது. கூடுதலாக, {"type":"linktext","content":["https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-1-robotics-transformer-for-real.html","Google AI Blog"]} இலிருந்து கருவிகளை ஒருங்கிணைப்பது மாதிரி பயிற்சியை மேம்படுத்தும்.

கூட்ட நெரிசலான ரோபோ தரவு சேகரிப்பில் வருவாய் வாய்ப்புகள்

RoboTurk இல் பங்கேற்பாளர்கள் ஆர்ப்பாட்டங்களை வழங்குவதன் மூலம் ரோபோ தரவு சேகரிப்பில் சம்பாதிக்கலாம். இந்த மாதிரி மற்ற கூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சி தளங்களைப் போலவே உயர்தர பங்களிப்புகளையும் ஊக்குவிக்கிறது.

என்ற ஆய்வைப் போன்ற ஆய்வுகள் {"type":"linktext","content":["https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2020.00055/full","தொலைச்செயல்பாடு மற்றும் கூட்ட நெரிசல்"]} பொருளாதார அம்சங்களை வலியுறுத்துகிறது, தொலைதூர தொழிலாளர்கள் எவ்வாறு ரோபோ கற்றல் தரவு சேகரிப்புக்கு பங்களிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டுகிறது, அதே நேரத்தில் இழப்பீடு பெறுகிறது.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

அதன் நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், ரோபாட்டிக்ஸில் கூட்ட நெரிசலுக்கு தரவு தர மாறுபாடு மற்றும் நெறிமுறை கருத்தில் போன்ற சவால்கள் உள்ளன. {"type":"linktext","content":["https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370221000862","ரோபாட்டிக்ஸ் ஆய்வில் கூட்ட நெரிசல்"]} இந்த துறையில் வாய்ப்புகள் மற்றும் தடைகளை கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

எதிர்காலத்தில், தொலைதூர டெலிஓபரேஷன் ரோபாட்டிக்ஸில் முன்னேற்றங்கள் அதிக AI உதவியை ஒருங்கிணைக்கக்கூடும், இது மனித ஆபரேட்டர்களின் சுமையைக் குறைத்து, கூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சி தரவு உருவாக்கத்தில் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

ரோபோ கற்றலில் கூட்ட நெரிசலின் நன்மைகள்

பல்வேறு பங்கேற்பாளர்களிடமிருந்து ஏராளமான தரவுகளை சேகரிக்க அனுமதிப்பதன் மூலம் ரோபோ கற்றல் துறையில் கூட்ட நெரிசல் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. ரோபோடர்க் போன்ற தளங்கள் தொலைதூர டெலிஓபரேஷன் ஐப் பயன்படுத்தி ரோபோ பிரதி கற்றல் க்கான உயர்தர ஆர்ப்பாட்டங்களை சேகரிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை பாரம்பரிய தரவு சேகரிப்பு முறைகளில் அளவிடுதல் சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்கிறது, இது விரிவான கூட்ட நெரிசலான தரவுத்தொகுப்புகள் உருவாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது, இது ரோபாட்டிக்ஸிற்கான AI பயிற்சியை மேம்படுத்துகிறது.

• பல்வேறு தரவு ஆதாரங்கள்: உலகளாவிய பயனர்களிடமிருந்து வரும் பங்களிப்புகள் பல்வேறு சூழ்நிலைகள் மற்றும் நுட்பங்களை உறுதி செய்கின்றன.
• செலவு-செயல்திறன்: தொலைதூரத்தில் பணிகளை விநியோகிப்பதன் மூலம் விலையுயர்ந்த ஆய்வக அமைப்புகளின் தேவையை குறைக்கிறது.
• அளவிடுதல்: நூற்றுக்கணக்கான மணிநேர தரவை விரைவாக சேகரிக்க உதவுகிறது, இது சிறப்பம்சமாக உள்ளது
• .
• மேம்படுத்தப்பட்ட பொதுமைப்படுத்தல்: பல மனித ஆபரேட்டர்களுடனான வெளிப்பாடு ரோபோக்கள் வலுவான நடத்தைகளை கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.

முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று மேம்பட்ட மாதிரிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு ஆகும்தொலை இயக்கத்தில் VLA மாதிரிகள், இது பார்வை, மொழி மற்றும் செயலை மிகவும் உள்ளுணர்வு கட்டுப்பாட்டிற்காக ஒருங்கிணைக்கிறது. இது விரைவுபடுத்துவது மட்டுமல்லாமல்அளவிடக்கூடிய ரோபோ தரவு சேகரிப்புஆனால் தரத்தையும் மேம்படுத்துகிறதுகூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சி தரவு.

ரோபோடர்க் எவ்வாறு தொலைநிலை தொலை இயக்கத்தை எளிதாக்குகிறது

ரோபோடர்க் ஒரு பயனர் நட்பு இடைமுகம் மூலம் செயல்படுகிறது, அங்கு பங்கேற்பாளர்கள் வலை உலாவிகள் மூலம் ரோபோக்களைக் கட்டுப்படுத்த முடியும்தொலைநிலை தொலை இயக்க ரோபாட்டிக்ஸ்நிபுணர்கள் அல்லாதவர்களுக்கு அணுகக்கூடியது. இந்த தளம் பொருள் கையாளுதல் போன்ற பணிகளை ஆதரிக்கிறது, அங்கு பயனர்கள் ஆர்ப்பாட்டங்களை வழங்குகிறார்கள்ரோபோ கற்றல் தரவு சேகரிப்பு. படிஸ்டான்போர்டின் ஆராய்ச்சி, இந்த முறை நூற்றுக்கணக்கான மணிநேர மேற்பார்வையை திறமையாக அளவிட்டுள்ளது.

ரோபோடர்க்கை செயல்படுத்துவது குறைந்த தாமதமான இணைப்புகளை உறுதி செய்வது மற்றும் பயனர்களுக்கு தெளிவான வழிமுறைகளை வழங்குவது போன்ற சிறந்த நடைமுறைகளை உள்ளடக்கியது. இது உயர்வுக்கு வழிவகுக்கிறதுரோபோ தொலை இயக்கத்தில் ROI, தரவு மணிநேரத்திற்கான செலவு பாரம்பரிய முறைகளை விட கணிசமாக குறைவாக இருப்பதால். மேலும்,தொலை இயக்க சிறந்த நடைமுறைகள்பயனர் செயல்திறனை மேம்படுத்த பின்னூட்ட வழிமுறைகளை வலியுறுத்துங்கள்.

பயன்பாடுகள் மற்றும் நிகழ்வு ஆய்வுகள்

ரோபோடர்க் பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, இதில் திறமையான கையாளுதல் பணிகளுக்காக ரோபோக்களுக்கு பயிற்சி அளிப்பதும் அடங்கும். ஒரு குறிப்பிடத்தக்க நிகழ்வு என்னவென்றால், அதன் பயன்பாடு ரோபோ கையாளுதலுக்கான பயிற்சிக்கு கூட்ட நெரிசலான தரவை உருவாக்குதல் , இதில் பல்வேறு மனித உள்ளீடுகள் உகந்த நிபுணர் வரம்புகளை கடக்க உதவுகின்றன, இது தொடர்புடைய ஆய்வுகளில் விவாதிக்கப்பட்டுள்ளது.

1. தரவு சேகரிப்பு கட்டம்: பயனர்கள் பணிகளைச் செய்ய ரோபோக்களை தொலைதூரத்தில் இயக்குகிறார்கள்.
2. தரவுத்தொகுப்பு க்யூரேஷன்: தரம் குறித்த சிறுகுறிப்புகள் மற்றும் வடிகட்டுதல்.
3. மாதிரி பயிற்சி: DAgger போன்ற பிரதிபலிப்பு கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல்.
4. பயன்பாடு: சோதனைக்காக நிஜ உலக ரோபோக்களுடன் ஒருங்கிணைத்தல்.

இந்த தளத்தின் தாக்கம் பங்கேற்பாளர்களுக்கு வருவாய் வாய்ப்புகள் வரை நீண்டுள்ளது, இதற்கான மாதிரிகளுடன் ரோபோ தரவு சேகரிப்பில் சம்பாதித்தல் . நிபுணர் தரவுகளுடன் ஒப்பிடும்போது, குறைந்த செலவில் கூட்ட நெரிசலான அணுகுமுறைகள் ஒப்பிடத்தக்க முடிவுகளை அடைய முடியும் என்று ஆய்வுகள் காட்டுகின்றன, இது ரோபோடர்க்கிற்கான பயன்பாட்டு உத்திகள் ஊக்குவிக்கிறது.

எதிர்கால வாய்ப்புகள்

எதிர்காலத்தில், ரோபோக்களுக்கான AI பயிற்சி மேம்பாடுகள் மிகவும் அதிநவீன கூட்ட நெரிசல் நுட்பங்களை இணைக்க வாய்ப்புள்ளது. RT-2 போன்ற மாதிரிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பது கூட்ட நெரிசலான AI பயிற்சியை மேலும் மேம்படுத்தலாம், ரோபோ கற்றலை மிகவும் திறமையானதாகவும் பரவலாகவும் ஆக்குகிறது.