கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2 மாதிரி, மேம்பட்ட வழிமுறைகளை விட உயர்தர பயிற்சி தரவின் முக்கிய பங்கை வலியுறுத்துவதன் மூலம் AI ரோபோடிக்ஸில் புரட்சியை எவ்வாறு ஏற்படுத்துகிறது என்பதைக் கண்டறியவும். உண்மையான உலக ரோபோ செயல்திறனுக்கு பயனுள்ள தரவு சேகரிப்பு ஏன் அவசியம் என்பதை இந்த கட்டுரை விளக்குகிறது. எதிர்கால கண்டுபிடிப்புகளுக்கான பயிற்சி தரவில் உள்ள இடைவெளியைக் குறைக்க AY-Robots போன்ற தளங்கள் எவ்வாறு உதவும் என்பதை அறிக.
RT-2 மற்றும் அதன் முக்கியத்துவத்திற்கான அறிமுகம்
AI ரோபோடிக்ஸின் வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையில், கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2 மாதிரி ஒரு முக்கியமான முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது, இது பார்வை-மொழி மாதிரிகள் மற்றும் நடைமுறை ரோபோ பயன்பாடுகளுக்கு இடையிலான இடைவெளியைக் குறைக்கிறது. ரோபோடிக்ஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் 2 என்பதன் சுருக்கமான RT-2, ரோபோக்கள் உலகத்தை மிகவும் உள்ளுணர்வுடன் புரிந்துகொள்ளவும் தொடர்பு கொள்ளவும் பெரிய அளவிலான தரவைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பாரம்பரிய வழிமுறை மேம்பாடுகளுக்கு அப்பாற்பட்டது. இந்த மாதிரி AI வளர்ச்சியில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது, சிக்கலான வழிமுறைகளை மட்டுமே நம்பாமல், தழுவக்கூடிய மற்றும் திறமையான ரோபோக்களை உருவாக்குவதற்கு உயர்தர பயிற்சி தரவுதான் மூலைக்கல் என்பதை வலியுறுத்துகிறது.
வரலாற்று ரீதியாக, AI ரோபோடிக்ஸ் விளிம்பு நிகழ்வுகளைக் கையாள்வதற்கும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் வழிமுறைகளைச் செம்மைப்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தியது. இருப்பினும், RT-2 தரவு சார்ந்த அணுகுமுறையை எடுத்துக்காட்டுகிறது, அங்கு பயிற்சி தரவின் தரம் மற்றும் பன்முகத்தன்மை உண்மையான உலக சூழல்களில் பணிகளைப் பொதுமைப்படுத்தும் ரோபோவின் திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. உற்பத்தி, சுகாதாரம் மற்றும் தளவாடங்கள் போன்ற தொழில்களுக்கு, இதன் பொருள் மிகவும் நம்பகமான ஆட்டோமேஷன், குறைந்த பிழைகள் மற்றும் ரோபோ அமைப்புகளின் விரைவான வரிசைப்படுத்தல். AY-Robots போன்ற தளங்கள் இங்கே ஒரு முக்கிய பங்கை வகிக்கின்றன, ரோபோ டெலிஆபரேஷன் மற்றும் பயிற்சி தரவு சேகரிப்புக்கான கருவிகளை வழங்குகின்றன, இது ரோபோக்கள் மாறுபட்ட, நிகழ்நேர தரவுகளில் பயிற்சி அளிக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
- கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2 மாதிரி மற்றும் சிறந்த சுற்றுச்சூழல் புரிதலுக்காக பார்வை-மொழி செயலாக்கத்தை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் AI ரோபோடிக்ஸை மேம்படுத்துவதில் அதன் பங்கு பற்றிய கண்ணோட்டம்.
- உண்மையான உலக தரவு ரோபோ நுண்ணறிவை மேம்படுத்துகிறது என்பதை நிரூபித்து, வழிமுறை சார்ந்த வளர்ச்சியிலிருந்து தரவு சார்ந்த உத்திகளுக்கு RT-2 எவ்வாறு அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
- அளவிடக்கூடிய AI தீர்வுகளுக்கான தரவுக்கு முன்னுரிமை அளிப்பதன் மூலம் பாதுகாப்பான தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் துல்லியமான அறுவை சிகிச்சை ரோபோக்கள் உட்பட தொழில்களுக்கான பரந்த தாக்கங்கள்.
AI ரோபோடிக்ஸில் பயிற்சி தரவின் முக்கியத்துவம்
உயர்தர பயிற்சி தரவு என்பது பயனுள்ள AI ரோபோடிக்ஸின் உயிர்நாடி ஆகும், ஏனெனில் இது RT-2 போன்ற மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான காட்சிகளில் இருந்து கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது, இது துல்லியம் மற்றும் தகவமைப்பை மேம்படுத்துகிறது. மாறுபட்ட தரவு இல்லாமல், ரோபோக்கள் சூழல்கள், பொருள்கள் அல்லது பயனர் தொடர்புகளில் உள்ள மாறுபாடுகளுடன் போராடக்கூடும், இது உகந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது. உதாரணமாக, வரையறுக்கப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற ஒரு ரோபோ கட்டுப்படுத்தப்பட்ட அமைப்புகளில் சிறப்பாக செயல்படக்கூடும், ஆனால் ஒழுங்கற்ற கிடங்குகளில் செல்லுதல் அல்லது எதிர்பாராத தடைகளை கையாளுதல் போன்ற மாறும் உண்மையான உலக நிலைமைகளில் தோல்வியடையும்.
தரவு சேகரிப்பில் உள்ள பொதுவான சவால்களில் லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளின் பற்றாக்குறை, அதிக செலவுகள் மற்றும் விளிம்பு நிகழ்வுகளை உள்ளடக்குவதற்கு தரவு பன்முகத்தன்மையை உறுதி செய்தல் ஆகியவை அடங்கும். இந்த சிக்கல்கள் AI செயல்திறனை கடுமையாக பாதிக்கும், இதன் விளைவாக குறிப்பிட்ட காட்சிகளுக்கு அதிகமாக பொருந்தும் மாதிரிகள் உருவாகின்றன. கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2 சோதனைகள் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள் மூலம் இந்த மேன்மையை நிரூபித்தன: ஒரு சோதனையில், மேம்படுத்தப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்ற ரோபோக்கள் மேம்பட்ட வழிமுறைகள் ஆனால் வரையறுக்கப்பட்ட தரவு உள்ளவர்களை விட பணி நிறைவு விகிதங்களில் 20-30% முன்னேற்றம் காட்டின. நடைமுறை பயன்பாட்டிற்கு, AY-Robots' தளம் மனித டெலிஆபரேட்டர்கள் மூலம் திறமையான தரவு சேகரிப்பை செயல்படுத்துகிறது, அவர்கள் மாறுபட்ட அமைப்புகளில் உயர்-துல்லிய தரவை சேகரிக்க ரோபோக்களை தொலைவிலிருந்து கட்டுப்படுத்துகிறார்கள், RT-2 போன்ற மாதிரிகள் உண்மையான உலக சிக்கல்களை கையாள முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
- RT-2 இல் காணப்படுவது போல், உயர்தர தரவு ஏன் முக்கியமானது என்பதை விளக்குகிறது, அங்கு ரோபோக்கள் ஒத்த தரவுகளுக்கு வெளிப்பட்ட பின்னரே குறைந்த வெளிச்ச நிலைமைகளில் பொருட்களை எடுக்க கற்றுக்கொண்டன.
- தரவு சார்பு மற்றும் சேகரிப்பு செலவுகள் போன்ற பொதுவான சவால்கள் மற்றும் அவை கணிக்க முடியாத சூழல்களில் AI செயல்திறனை எவ்வாறு குறைக்கின்றன.
- RT-2 இலிருந்து உண்மையான உலக எடுத்துக்காட்டுகள், வீடுகளில் மேம்பட்ட பொருள் கையாளுதல் போன்றவை, சிறந்த தரவு வெறும் வழிமுறை மேம்பாடுகளை விட எவ்வாறு சிறந்தது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது.
RT-2 உடன் கூகிள் டீப்மைண்டின் சோதனைகள்
தரவு தரம் ரோபோ செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதை ஆராய கூகிள் டீப்மைண்ட் RT-2 உடன் தொடர்ச்சியான முன்னோடி சோதனைகளை நடத்தியது. இந்த சோதனைகளில், RT-2 வீடியோ காட்சிகள், சென்சார் தரவு மற்றும் மனித ஆர்ப்பாட்டங்களைக் கொண்ட பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டது, இது ரோபோக்கள் பொருள் அங்கீகாரம், வழிசெலுத்தல் மற்றும் கையாளுதல் போன்ற பணிகளை குறிப்பிடத்தக்க துல்லியத்துடன் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
மாறுபட்ட ஆதாரங்கள் மற்றும் நிகழ்நேர சிறுகுறிப்புகள் மூலம் தரவு தரத்தை மேம்படுத்துவது சிறந்த ரோபோ தகவமைப்பு மற்றும் துல்லியத்திற்கு வழிவகுத்தது என்பதை சோதனைகள் வெளிப்படுத்தின. உதாரணமாக, ரோபோக்கள் தடையாக உள்ள படிப்புகளை வழிநடத்திய ஒரு உருவகப்படுத்துதலில், உயர்தர தரவுகளில் பயிற்சி பெற்றவர்கள் மேம்பட்ட வழிமுறைகளுடன் மட்டுமே மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளை விட மாற்றங்களுக்கு 40% வேகமாக மாற்றியமைத்தனர். வாய்மொழி கட்டளைகளின் அடிப்படையில் பொருட்களை வரிசைப்படுத்துவது போன்ற சூழல் புரிதல் தேவைப்படும் பணிகளில் தரவு நிறைந்த RT-2 மாதிரிகள் வழிமுறை சார்ந்தவற்றை விட சிறப்பாக செயல்பட்டன என்பதை ஒப்பீடுகள் காட்டின. மனிதனைப் போன்ற தொடர்புகளிலிருந்து ரோபோக்கள் கற்றுக்கொள்ள முடியும் என்பதை உறுதிசெய்து, அத்தகைய தரவை சேகரிப்பதற்கான டெலிஆபரேஷனை எளிதாக்கும் AY-Robots போன்ற தளங்களின் தேவையை இது அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
- பொருட்களை எடுப்பதிலும் வைப்பதிலும் மனித அளவிலான திறமையை அடைய RT-2 இன் மல்டிமோடல் தரவைப் பயன்படுத்துவது உட்பட முக்கிய சோதனைகளின் முறிவு.
- கட்டமைக்கப்படாத சூழல்களில் மேம்பட்ட செயல்திறன் மூலம் நிரூபிக்கப்பட்டபடி, சிறந்த தரவு தரம் ரோபோ தகவமைப்பை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது என்பதை RT-2 நிரூபித்தது.
- ஒத்த சோதனைகளில் 40% தோல்வியடைந்த வழிமுறை-மட்டும் மாதிரிகள் மற்றும் 85% சோதனைகளில் வெற்றி பெற்ற தரவு நிறைந்த மாதிரிகளுக்கு இடையிலான ஒப்பீடுகள்.
தரவு சேகரிப்பு எதிராக வழிமுறை மேம்படுத்தல்
சிக்கலான வழிமுறைகள் வெற்றியின் முதன்மை இயக்கிகள் என்று AI இல் ஒரு பொதுவான கட்டுக்கதை உள்ளது, ஆனால் அளவிடக்கூடிய தரவு சேகரிப்பு பெரும்பாலும் சிறந்த முடிவுகளைத் தருகிறது என்பதைக் காட்டுவதன் மூலம் RT-2 இன் கண்டுபிடிப்புகள் இதை மறுக்கின்றன. வழிமுறைகள் கட்டமைப்பை வழங்கும்போது, உண்மையான உலக மாறுபாட்டை திறம்பட கையாள அவர்களுக்கு பயிற்சி அளிக்கும் தரவு இது.
RT-2 இலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவு, தரவு சேகரிப்புக்கு முன்னுரிமை அளிப்பது மிகவும் சிக்கலான வழிமுறை வடிவமைப்புகளை விட சிறப்பாக செயல்பட முடியும் என்பதைக் குறிக்கிறது. உதாரணமாக, சோதனைகளில், விரிவான தரவுத்தொகுப்புகளுடன் இணைந்த எளிய வழிமுறைகள் சிதறிய தரவுகளுடன் கூடிய சிக்கலான மாதிரிகளை விட அதிக துல்லியத்தை அடைந்தன. இதற்கான உத்திகளில் AY-Robots போன்ற தளங்களில் மனித டெலிஆபரேட்டர்களைப் பயன்படுத்துவது அடங்கும், அங்கு ஆபரேட்டர்கள் ஒரு தொழிற்சாலையில் பாகங்களை எவ்வாறு ஒன்றிணைப்பது என்று ரோபோவுக்கு கற்பிப்பது போன்ற மாறுபட்ட தொடர்புகளைப் பிடிக்க ரோபோக்களை தொலைவிலிருந்து கட்டுப்படுத்துகிறார்கள். இந்த அணுகுமுறை மேம்பாட்டை விரைவுபடுத்துவது மட்டுமல்லாமல், நெறிமுறை மற்றும் விரிவான தரவு சேகரிப்பையும் உறுதி செய்கிறது.
- போதுமான தரவு இல்லாமல் RT-2 இன் தோல்வி விகிதங்களில் நிரூபிக்கப்பட்டபடி, வழிமுறைகள் மட்டுமே உடையக்கூடிய அமைப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும் என்பதைக் காட்டுவதன் மூலம் கட்டுக்கதைகளை மறுக்கிறது.
- டெலிஆபரேஷன் மூலம் அளவிடக்கூடிய தரவு சேகரிப்பு, வழிமுறை மாற்றங்களை விட செயல்திறனை எவ்வாறு அதிகரிக்கிறது என்பது குறித்த RT-2 இலிருந்து நுண்ணறிவு.
- மனிதன்-சுழற்சி பயிற்சிக்கு AY-Robots ஐ ஒருங்கிணைப்பது போன்ற உத்திகள், இது மிகவும் வலுவான ரோபோடிக்ஸ் மேம்பாட்டிற்கான நிகழ்நேர தரவை வழங்குகிறது.
ரோபோடிக்ஸ் மற்றும் AI இன் எதிர்காலத்திற்கான தாக்கங்கள்
AY-Robots போன்ற தளங்கள் விஷன்-மொழி-செயல் (VLA) மாதிரிகளுக்கான தரவு சேகரிப்பில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகின்றன, இது ரோபோ அமைப்புகளுடன் மனித நிபுணத்துவத்தின் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பை செயல்படுத்துகிறது. டெலிஆபரேட்டர்கள் ரோபோக்களை தொலைவிலிருந்து கட்டுப்படுத்த அனுமதிப்பதன் மூலம், AY-Robots அதிக அளவு, மாறுபட்ட பயிற்சி தரவை சேகரிப்பதை எளிதாக்குகிறது, இது RT-2 போன்ற மேம்பட்ட மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க அவசியம்.
கூட்டு மனித-ரோபோ தொடர்புகள் நெறிமுறை, விரிவான தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ரோபோக்கள் நுணுக்கமான மனித நடத்தைகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள முடியும் என்பதை உறுதி செய்கின்றன. முன்னோக்கிப் பார்க்கும்போது, AI முன்னேற்றங்கள் அதிக அளவு தரவு நடைமுறைகளைச் சார்ந்து இருக்கும் என்று கணிப்புகள் தெரிவிக்கின்றன, தனியுரிமை மற்றும் உள்ளடக்கிய தன்மை ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துகின்றன. உதாரணமாக, AY-Robots பாதுகாப்பான தொடர்புகள் குறித்த தரவை சேகரிப்பதன் மூலம் முதியோர் பராமரிப்புக்கான ரோபோக்களை உருவாக்க உதவக்கூடும், இது சமூகத்தில் மிகவும் நம்பகமான AI க்கு வழி வகுக்கும்.
- நிகழ்நேர பயிற்சிக்கு உலகளாவிய டெலிஆபரேஷன் சேவைகளை வழங்குவதன் மூலம் VLA மாதிரிகளுக்கான தரவு சேகரிப்பை AY-Robots எவ்வாறு மாற்றுகிறது.
- மாறுபட்ட குரல் கட்டளைகளுக்கு பதிலளிக்க ரோபோக்களுக்கு கற்பிப்பது போன்ற மாறுபட்ட தரவை சேகரிப்பதில் கூட்டு தொடர்புகளின் பங்கு.
- சார்புகளைத் தவிர்ப்பதற்கும் பரவலான தத்தெடுப்பை உறுதி செய்வதற்கும் நெறிமுறை தரவு நடைமுறைகளின் தேவையை வலியுறுத்தி, AI முன்னேற்றங்களுக்கான கணிப்புகள்.
முடிவுரை: ரோபோடிக் சிறப்பிற்கான தரவுக்கு முன்னுரிமை அளித்தல்
கூகிள் டீப்மைண்டின் RT-2 மாதிரி, வழிமுறை மேம்பாடுகளின் நன்மைகளை மட்டும் விஞ்சி, AI ரோபோடிக்ஸில் சிறந்து விளங்குவதற்கு உயர்தர பயிற்சி தரவு மிக முக்கியமானது என்பதை உறுதியாக நிரூபிக்கிறது. தரவில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் சிக்கலான சூழல்களில் செழித்து வளரக்கூடிய மிகவும் தகவமைப்பு, திறமையான மற்றும் நம்பகமான ரோபோக்களை உருவாக்க முடியும்.
தொலைதூர செயல்பாடு மற்றும் பயிற்சி தரவு கையகப்படுத்தலுக்கான AY-Robots போன்ற தளங்களைப் பயன்படுத்தி, வலுவான தரவு சேகரிப்பு உத்திகளில் முதலீடு செய்ய வணிகங்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் ஊக்குவிக்கப்படுகிறார்கள். இந்த முன்னுதாரண மாற்றம் புதுமைகளை விரைவுபடுத்துவது மட்டுமல்லாமல், மிகவும் கூட்டு AI சுற்றுச்சூழல் அமைப்பையும் வளர்க்கிறது, இறுதியில் பாதுகாப்பான, சிறந்த ஆட்டோமேஷன் மூலம் உலகளாவிய ரோபோடிக்ஸ் சமூகத்திற்கு பயனளிக்கிறது.
முக்கிய குறிப்புகள்
- •RT-2 இன் கண்டுபிடிப்புகளை தொகுத்தல்: வழிமுறைகளை விட தரவு தரம் ரோபோ வெற்றியை இயக்குகிறது.
- •செயலுக்கான அழைப்புகள்: வணிகங்கள் தங்கள் AI திட்டங்களை மேம்படுத்த திறமையான தரவு சேகரிப்புக்கு AY-Robots ஐ ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும்.
- •இறுதி எண்ணங்கள்: தரவு முன்னுரிமைக்கான இந்த மாற்றம் AI மற்றும் ரோபோடிக்ஸில் நெறிமுறை, புதுமையான முன்னேற்றங்களுக்கு வழிவகுக்கும்.
உயர்தர ரோபோ தரவு தேவையா?
தடையற்ற தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பயிற்சிக்கு AY-Robots உங்கள் ரோபோக்களை உலகெங்கிலும் உள்ள நிபுணர் டெலிஆபரேட்டர்களுடன் இணைக்கிறது.
தொடங்குங்கள்Videos
Sources
Ready for high-quality robotics data?
AY-Robots connects your robots to skilled operators worldwide.
Get Started