கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2: இந்த விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் மாதிரி ரோபோ கற்றலை எவ்வாறு மாற்றுகிறது

RT-2 அறிமுகம்

கூகிள் டீப்மைண்டால் உருவாக்கப்பட்ட RT-2, ரோபோட்டிக்ஸிற்கான AI இல் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கும் ஒரு அற்புதமான விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் (VLA) மாதிரி ஆகும். இந்த மாதிரி ரோபோக்களை காட்சி உள்ளீடுகளைச் செயலாக்கவும், இயற்கை மொழி கட்டளைகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், துல்லியமான செயல்களைச் செய்யவும் உதவுகிறது, இது டிஜிட்டல் AI மற்றும் இயற்பியல் ரோபோ செயல்பாடுகளுக்கு இடையே ஒரு தடையற்ற பாலத்தை உருவாக்குகிறது.

• ஒரு திருப்புமுனையாக, RT-2 படங்கள், உரை மற்றும் செயல்களின் பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் ரோபோ கற்றலை மேம்படுத்துகிறது, இது ரோபோக்கள் புதிய சூழல்களுக்கு ஏற்ப எளிதாக்குகிறது. உதாரணமாக, AY-Robots தளத்தில், டெலிஆப்பரேட்டர்கள் RT-2-ஈர்க்கப்பட்ட மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி ரோபோக்களை பொருள் கையாளுதல் போன்ற பணிகளுக்குப் பயிற்றுவிக்க முடியும், அங்கு ரோபோ வாய்வழி அறிவுறுத்தல்களின் அடிப்படையில் பொருட்களை அடையாளம் கண்டு எடுக்க கற்றுக்கொள்கிறது.
• RT-2 சுற்றுச்சூழல் உணர்தலுக்கான பார்வை, கட்டளை விளக்கத்திற்கான மொழி மற்றும் நிஜ உலக செயலாக்கத்திற்கான செயல் ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைக்கிறது, இது மேம்பட்ட கற்றல் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது. ஒரு நடைமுறை உதாரணம் ஒரு கிடங்கில் தொகுப்புகளை வரிசைப்படுத்தும் ரோபோ; இது பொருட்களைக் கண்டறிய பார்வை, வரிசைப்படுத்தும் அளவுகோல்களைப் புரிந்துகொள்ள மொழி மற்றும் அவற்றைச் சரியாக வைக்க செயல் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது, இவை அனைத்தும் AY-Robots போன்ற தளங்களில் தரவு சேகரிப்பு மூலம் நெறிப்படுத்தப்படுகின்றன.
• AI மாதிரிகளை நிஜ உலக பயன்பாடுகளுடன் இணைப்பதில், RT-2 உருவகப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களிலிருந்து இயற்பியல் ரோபோக்களுக்கு அறிவை மாற்றுவதை எளிதாக்குகிறது, பயிற்சி நேரத்தைக் குறைக்கிறது. AY-Robots இல், இதன் பொருள் டெலிஆப்பரேட்டர்கள் தொலைவிலிருந்து உயர்தர பயிற்சித் தரவைச் சேகரிக்க முடியும், இது குறைந்தபட்ச தள சரிசெய்தல்களுடன் தடையாக நிரப்பப்பட்ட பாதைகளை வழிநடத்துவது போன்ற சிக்கலான பணிகளைச் செய்ய ரோபோக்களை செயல்படுத்துகிறது.

விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் (VLA) மாதிரி என்றால் என்ன?

விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் (VLA) மாதிரி என்பது மூன்று முக்கிய கூறுகளை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு மேம்பட்ட AI கட்டமைப்பாகும்: காட்சி தரவை விளக்குவதற்கான பார்வை செயலாக்கம், உரை அல்லது வாய்மொழி உள்ளீடுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கான மொழி புரிதல் மற்றும் உடல் பணிகளைச் செய்வதற்கான செயல் செயலாக்கம். இந்த முழுமையான அணுகுமுறை ரோபோக்கள் பல மாதிரி தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்க அனுமதிக்கிறது, இது ஒரு வகை உள்ளீட்டை மட்டுமே கையாளும் பாரம்பரிய AI மாதிரிகளை விட அதிகமாகும்.

• அதன் மையத்தில், RT-2 போன்ற VLA மாதிரி கணினி பார்வை மூலம் படங்களைச் செயலாக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மூலம் மொழியைப் பாகுபடுத்துகிறது மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் மூலம் செயல்களை உருவாக்குகிறது. உதாரணமாக, AY-Robots தளத்தில் ரோபோ பயிற்சியில், ஒரு VLA மாதிரி 'சிவப்பு ஆப்பிளை எடு' போன்ற கட்டளையை எடுத்து, அதைக் கண்டுபிடிக்க பார்வை, அறிவுறுத்தலை உறுதிப்படுத்த மொழி மற்றும் அதைப் பிடிக்க செயல் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்.
• VLA மாதிரிகள் பாரம்பரிய AI இலிருந்து வேறுபட்ட தரவு மூலங்களிலிருந்து இறுதி முதல் இறுதி வரை கற்றலை செயல்படுத்துவதன் மூலம், சைலோட் செயலாக்கத்தை விட. பாரம்பரிய மாதிரிகளுக்கு பார்வை மற்றும் மொழிக்கு தனித்தனி தொகுதிகள் தேவைப்படலாம், இது திறமையின்மைக்கு வழிவகுக்கிறது, அதே நேரத்தில் VLA அவற்றை வேகமான தழுவலுக்காக ஒருங்கிணைக்கிறது. AY-Robots இல், இது டெலிஆப்பரேஷன் அமர்வுகளில் தெளிவாகத் தெரிகிறது, அங்கு ஆபரேட்டர்கள் நிகழ்நேர மாறுபாடுகளைக் கையாள VLA மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்கும் தரவைச் சேகரிக்கிறார்கள், அதாவது பொருள் அங்கீகாரத்தின் போது விளக்குகளின் நிலைமைகளை மாற்றுவது.
• ரோபோ பயிற்சி மற்றும் தரவு சேகரிப்புக்கான செயலில், VLA மாதிரிகள் தன்னாட்சி ஓட்டுநர் அல்லது அறுவை சிகிச்சை உதவி போன்ற காட்சிகளில் சிறந்து விளங்குகின்றன. உதாரணமாக, AY-Robots ஐப் பயன்படுத்தி, டெலிஆப்பரேட்டர்கள் ஒரு ரோபோ கையை தொலைவிலிருந்து கட்டுப்படுத்தி, மென்மையான பணிகளைச் செய்ய முடியும், VLA மாதிரி எதிர்கால தன்னாட்சியை மேம்படுத்த தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது, மேம்பட்ட செயல்திறனுக்கான உயர்-உண்மையான பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளை உறுதி செய்கிறது.

RT-2 எவ்வாறு செயல்படுகிறது: தொழில்நுட்ப முறிவு

RT-2 இன் கட்டமைப்பு ஒரு டிரான்ஸ்பார்மர் அடிப்படையிலான அடித்தளத்தில் கட்டப்பட்டுள்ளது, இது பார்வை, மொழி மற்றும் செயல் உள்ளீடுகளை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்குகிறது, இது ரோபோடிக் அமைப்புகளில் திறமையான கற்றல் மற்றும் முடிவெடுப்பதை அனுமதிக்கிறது.

• முக்கிய வழிமுறைகளில் பார்வை மற்றும் மொழி தரவுகளுக்கான பகிரப்பட்ட குறியாக்கி, அதைத் தொடர்ந்து செயல் வரிசைகளை வெளியிடும் டிகோடர் ஆகியவை அடங்கும். இந்த அமைப்பு ரோபோடிக்ஸ் தரவுத்தொகுப்புகளில் நன்றாகச் சரிசெய்யப்பட்ட முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் சிக்கலான பணிகளைக் கையாள RT-2 ஐ செயல்படுத்துகிறது, இது AY-Robots போன்ற தளங்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது, அங்கு தரவு சேகரிப்பு முக்கியமானது.
• ஒருங்கிணைப்பு என்பது ஒரு ஒருங்கிணைந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க் மூலம் நிகழ்கிறது, இது பார்வை செயலாக்கத்தை (எ.கா., கேமரா ஊட்டங்களிலிருந்து பொருட்களை அடையாளம் காண்பது), மொழி புரிதல் (எ.கா., பயனர் கட்டளைகளை விளக்குவது) மற்றும் செயல் செயலாக்கம் (எ.கா., இயக்கத்திற்கான மோட்டார்கள் கட்டுப்படுத்துதல்) ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைக்கிறது. AY-Robots இல் ஒரு நடைமுறை உதாரணம் பாகங்களை ஒன்றிணைக்க ஒரு ரோபோவுக்கு பயிற்சி அளிக்கிறது; மாதிரி கூறுகளைக் கண்டறிய பார்வை, சட்டசபை வழிமுறைகளைப் பின்பற்ற மொழி மற்றும் பணியை துல்லியமாகச் செய்ய செயல் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது.
• RT-2 க்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கு பெரிய அளவிலான தரவு சேகரிப்பு முக்கியமானது, இதில் நிஜ உலக தொடர்புகளிலிருந்து மில்லியன் கணக்கான எடுத்துக்காட்டுகள் உள்ளன. AY-Robots இல், டெலிஆப்பரேட்டர்கள் அமர்வுகளின் போது சிறுகுறிப்பு தரவை வழங்குவதன் மூலம் பங்களிக்கிறார்கள், இது மாதிரியைச் செம்மைப்படுத்தவும் அதன் பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது, அதாவது விரிவான மறுபயிற்சி இல்லாமல் புதிய பொருட்களுக்கு ஏற்ப ரோபோக்களை கற்பித்தல்.

RT-2 உடன் ரோபோ கற்றலில் புரட்சி

RT-2 ரோபோக்கள் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் தழுவுகின்றன என்பதை மாற்றுகிறது, AI-உந்துதல் ரோபோட்டிக்ஸில் முன்னோடியில்லாத அளவிலான நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் செயல்திறனை வழங்குகிறது.

• RT-2 ஆர்ப்பாட்டங்கள் மற்றும் திருத்தங்களிலிருந்து விரைவான கற்றலை அனுமதிப்பதன் மூலம் ரோபோ தகவமைப்புத்திறனை மேம்படுத்துகிறது, மாறும் சூழல்களில் முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, உற்பத்தியில், RT-2 ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு ரோபோ AY-Robots' டெலிஆப்பரேஷன் கருவிகள் மூலம் சேகரிக்கப்பட்ட நிகழ்நேர தரவுகளின் அடிப்படையில் சட்டசபை வரி மாற்றங்களுக்கு சரிசெய்ய முடியும்.
• டெலிஆப்பரேட்டர்கள் உயர்தர தரவு சேகரிப்பை நெறிப்படுத்தும் கருவிகளை அணுகுவதன் மூலம் RT-2 இலிருந்து பயனடைகிறார்கள், பிழைகளைக் குறைத்து பயிற்சி சுழற்சிகளை விரைவுபடுத்துகிறார்கள். AY-Robots இல், இதன் பொருள் ஆபரேட்டர்கள் ரோபோக்களை பணிகளின் மூலம் தொலைவிலிருந்து வழிநடத்த முடியும், மாதிரி தானாகவே தரவை ஒருங்கிணைத்து நடத்தைகளைச் செம்மைப்படுத்த முடியும், அதாவது மென்மையான பொருள் கையாளுதலுக்கான பிடி வலிமையை மேம்படுத்துதல்.
• உண்மையான உலக எடுத்துக்காட்டுகளில் RT-2 சுகாதாரத்தில் உள்ள ரோபோக்களை நோயாளி பராமரிப்புக்கு உதவுவதை செயல்படுத்துகிறது, அதாவது குரல் கட்டளைகளின் அடிப்படையில் மருந்துகளை மீட்டெடுப்பது, AY-Robots இந்த பயன்பாடுகளில் செயல்திறன் மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்த தரவு சேகரிப்பை எளிதாக்குகிறது.

ரோபோட்டிக்ஸ் மற்றும் AI இல் பயன்பாடுகள்

RT-2 இன் திறன்கள் பல்வேறு தொழில்களில் பரவியுள்ளன, இது மனித-ரோபோ ஒத்துழைப்பு மற்றும் தரவு உந்துதல் ரோபோட்டிக்ஸில் புதுமையை இயக்குகிறது.

• உற்பத்தியில், RT-2 தானியங்கி சட்டசபை மற்றும் தரக் கட்டுப்பாட்டுக்கு உதவுகிறது; சுகாதாரத்தில், இது அறுவை சிகிச்சை ரோபோக்களை ஆதரிக்கிறது; மற்றும் தன்னாட்சி அமைப்புகளில், இது வழிசெலுத்தலை மேம்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, AY-Robots இல், டெலிஆப்பரேட்டர்கள் RT-2 ஐப் பயன்படுத்தி கிடங்கு ஆட்டோமேஷனுக்கான ரோபோக்களுக்கு பயிற்சி அளிக்கிறார்கள், இது வேகம் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது.
• AY-Robots தடையற்ற மனித-ரோபோ ஒத்துழைப்புக்காக RT-2 ஐப் பயன்படுத்துகிறது, இது டெலிஆப்பரேட்டர்கள் பணிகளை தொலைவிலிருந்து கண்காணிக்க அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் மாதிரி வழக்கமான முடிவுகளைக் கையாளுகிறது, அதாவது ஆபரேட்டர் உள்ளீடுகளின் அடிப்படையில் ரோபோக்கள் அபாயகரமான பகுதிகளை வழிநடத்தும் பேரழிவு பதில் காட்சிகள்.
• VLA மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதில் தரவு தனியுரிமை மற்றும் மாதிரி சார்பு போன்ற சவால்களை AY-Robots இல் பாதுகாப்பான தரவு நெறிமுறைகள் மூலம் தீர்க்க முடியும், இது தரவு உந்துதல் ரோபோட்டிக்ஸில் நெறிமுறை பயிற்சி மற்றும் நிகழ்நேர தகவமைப்புக்கான தீர்வுகளை உறுதி செய்கிறது.

எதிர்கால தாக்கங்கள் மற்றும் சவால்கள்

RT-2 ரோபோட்டிக்ஸில் மேம்பட்ட AI க்கான வழியை வகுப்பதால், இது நெறிமுறை மேம்பாட்டிற்கான வாய்ப்புகள் மற்றும் பொறுப்புகள் இரண்டையும் கொண்டு வருகிறது.

• சாத்தியமான முன்னேற்றங்களில் அன்றாட பயன்பாட்டிற்கான அதிக தன்னாட்சி ரோபோக்கள் அடங்கும், இது குறைந்தபட்ச தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கான RT-2 இன் திறனால் இயக்கப்படுகிறது, இது உலகளாவிய பயனர்களுக்கான விரிவாக்கப்பட்ட டெலிஆப்பரேஷன் அம்சங்கள் மூலம் AY-Robots ஐ மேம்படுத்த முடியும்.
• நெறிமுறை பரிசீலனைகளில் நியாயமான தரவு சேகரிப்பை உறுதி செய்தல் மற்றும் சார்புகளைத் தவிர்ப்பது ஆகியவை அடங்கும், இது AY-Robots அநாமதேய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் வெளிப்படையான AI பயிற்சி செயல்முறைகளுடன் ரோபோடிக் பயன்பாடுகளில் நம்பிக்கையை பராமரிக்கிறது.
• AY-Robots உள்ளுணர்வு கட்டுப்பாடுகளுக்கான VLA மாதிரிகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் டெலிஆப்பரேட்டர் அனுபவங்களை மேம்படுத்த RT-2 ஐப் பயன்படுத்தலாம், அதாவது குரல் செயல்படுத்தப்பட்ட கட்டளைகள், தொலை ரோபோ பயிற்சியை மிகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் திறமையாகவும் ஆக்குகிறது.

முடிவுரை: முன்னோக்கி செல்லும் பாதை

சுருக்கமாக, கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2 பார்வை, மொழி மற்றும் செயலை ஒன்றிணைப்பதன் மூலம் ரோபோ கற்றலில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகிறது, AI ரோபோட்டிக்ஸில் புதுமையை வளர்க்கிறது மற்றும் நடைமுறை பயன்பாடுகளுக்கான புதிய வழிகளைத் திறக்கிறது.

• இந்த மாதிரியின் தாக்கம் தகவமைப்புத்திறன், செயல்திறன் மற்றும் ஒத்துழைப்பை மேம்படுத்துவதில் உள்ளது, இது AY-Robots போன்ற தளங்கள் மூலம் பயனுள்ள பயிற்சி தரவு சேகரிப்புக்கு நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது.
• கைகளால் ரோபோட்டிக்ஸ் பயிற்சிக்கு AY-Robots ஐ ஆராய வாசகர்களை நாங்கள் ஊக்குவிக்கிறோம், அங்கு நீங்கள் உண்மையான உலக காட்சிகளில் RT-2 போன்ற திறன்களை அனுபவிக்க முடியும்.
• VLA மாதிரிகள் உருவாகும்போது, ரோபோட்டிக்ஸின் எதிர்காலம் மனித நடவடிக்கைகளுடன் அதிக ஒருங்கிணைப்பை உறுதியளிக்கிறது, இது AY-Robots போன்ற தளங்களில் தொடர்ச்சியான நெறிமுறை முன்னேற்றங்கள் மற்றும் ஆய்வுகளை வலியுறுத்துகிறது.