روبو ترک: ریموٹ ٹیلی آپریشن کے ذریعے کراؤڈ سورسنگ روبوٹ لرننگ

روبو ترک اور کراؤڈ سورسڈ روبوٹ لرننگ کا تعارف

روبو ترک، ریموٹ ٹیلی آپریشن کے ذریعے کراؤڈ سورسنگ سے فائدہ اٹھاتے ہوئے روبوٹ لرننگ کے منظر نامے کو تبدیل کر رہا ہے۔ یہ اختراعی پلیٹ فارم دنیا بھر کے صارفین کو بدیہی ویب انٹرفیس کے ذریعے روبوٹ کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے، اور روبوٹکس میں AI ٹریننگ کے لیے وسیع مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے۔ نقلی لرننگ میں ماہر مظاہروں کی رکاوٹ کو دور کرتے ہوئے، روبو ترک اسکیل ایبل ڈیٹا اکٹھا کرنے کے قابل بناتا ہے جو مضبوط روبوٹ پالیسیوں کو تیار کرنے کے لیے ضروری ہے۔ جیسا کہ ایک سٹینفورڈ کے ایک اہم مطالعے میں اجاگر کیا گیا ہے، یہ پلیٹ فارم اعلیٰ معیار کے مینیپولیشن ٹاسک ڈیٹا کو جمع کرنے کے لیے کم لیٹنسی اسٹریمنگ کا استعمال کرتا ہے، جس کے نتیجے میں روایتی طریقوں سے کئی گنا بڑا ڈیٹا سیٹ حاصل ہوتا ہے۔ سب آپٹیمل ماہرین سے ڈیکسٹریس مینیپولیشن سیکھنا

روبوٹکس محققین اور AI انجینئرز کے لیے، روبو ترک روبوٹ نقلی لرننگ کے لیے ایک گیم چینجنگ طریقہ پیش کرتا ہے۔ یہ متنوع، کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا سیٹس تک رسائی کو جمہوری بناتا ہے، جو ویژن-لینگویج-ایکشن (VLA) ماڈلز کی تربیت کے لیے بہت اہم ہیں۔ یہ ماڈلز بصری پروسیسنگ کے لیے CNN بیک بونز کو ایکشن پریڈکشن کے لیے ٹرانسفارمرز کے ساتھ جوڑتے ہیں، جنہیں بیہیویئر کلوننگ کے ذریعے تربیت دی جاتی ہے۔ روبو ترک کی آفیشل ویب سائٹ سے حاصل کردہ بصیرت کے مطابق، یہ طریقہ روبوٹ کے کاموں جیسے کہ آبجیکٹ گراسنگ اور اسٹیکنگ میں نمایاں طور پر بہتری لاتا ہے۔ روبو ترک گٹ ہب ریپوزٹری

روبوٹکس میں ریموٹ ٹیلی آپریشن کی طاقت

ریموٹ ٹیلی آپریشن روبوٹکس آپریٹرز کو دور سے روبوٹ کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے سائٹ پر موجود ماہرین کی ضرورت کم ہوتی ہے اور 24/7 ڈیٹا اکٹھا کرنے کے قابل بناتا ہے۔ روبو ترک کا فن تعمیر ملٹی روبوٹ سیٹ اپس کو سپورٹ کرتا ہے، متوازی ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اخراجات میں کمی کو آسان بناتا ہے۔ روبوٹ کی نگرانی کو اسکیل کرنے پر ایک مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ طریقہ مؤثر طریقے سے سینکڑوں گھنٹوں کا ڈیٹا جمع کر سکتا ہے۔ کنٹراسٹو لرننگ میں کیا کنٹراسٹو نہیں ہونا چاہیے

اہم فوائد میں سے ایک ایپ میں گیمفیکیشن عناصر کا انضمام ہے، جو صارف کی مصروفیت اور برقرار رکھنے کو بڑھاتا ہے۔ اس سے فی ڈیٹا لاگت کم ہوتی ہے، جو اسے روبوٹکس اسٹارٹ اپس کے لیے مثالی بناتی ہے جو بڑی سرمایہ کاری کے بغیر AI ماڈلز کو بوٹسٹریپ کرنا چاہتے ہیں۔ جیسا کہ ایک میں تبادلہ خیال کیا گیا ہے،BAIR بلاگ پوسٹ، RoboTurk ریئل ٹائم فیڈ بیک لوپس فراہم کرتا ہے، جو Amazon Mechanical Turk جیسے پلیٹ فارمز کے مقابلے میں ڈیٹا کی درستگی کو بڑھاتا ہے۔ سٹینفورڈ کے محققین نے روبوٹ لرننگ کے لیے کراؤڈ سورسنگ پلیٹ فارم تیار کیا

• ویب اور موبائل انٹرفیس کے ذریعے اسکیل ایبل ڈیٹا اکٹھا کرنا
• AI ٹریننگ کے لیے اعلیٰ معیار کے کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا سیٹس
• مؤثر ٹیلی آپریشن کے ذریعے بہتر ROI

RoboTurk کے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تربیتی طریقوں کے بارے میں اہم بصیرتیں

RoboTurk ریموٹ صارفین کو روبوٹس کو ٹیلی آپریٹ کرنے کی اجازت دے کر اسکیل ایبل روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے قابل بناتا ہے، جو ماہر پر مبنی تقلید سیکھنے میں چیلنجوں سے نمٹتا ہے۔ بینچ مارکس سے پتہ چلتا ہے کہ RoboTurk ڈیٹا پر تربیت یافتہ پالیسیاں پکڑنے اور اسٹیک کرنے جیسے کاموں پر 20-30% زیادہ کامیابی کی شرح حاصل کرتی ہیں، جیسا کہروبوٹ لرننگ پر کراؤڈ سورسنگ پر ایک سروےمیں بتایا گیا ہے۔ RT-2: ویژن-لینگویج-ایکشن ماڈلز ویب نالج کو رو میں منتقل کرتے ہیں

پلیٹ فارم ٹیلی آپریشن میں VLA ماڈلز کو استعمال کرتا ہے، جہاں RT-1 جیسے ویژن-لینگویج-ایکشن آرکیٹیکچرز ماحولیاتی تغیرات کے لیے مضبوطی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ تربیتی طریقوں میں انٹرایکٹو ریفائنمنٹ کے لیے DAgger اور کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا میں تغیر کو سنبھالنے کے لیے ڈیٹا اگمینٹیشن شامل ہیں۔RT-1 مطالعہسے بصیرتیں ناول ٹاسکس میں بہتر زیرو شاٹ صلاحیتوں کو اجاگر کرتی ہیں۔ روبوٹکس میں کراؤڈ سورسنگ

کراؤڈ سورسڈ اے آئی ٹریننگ ڈیٹا میں چیلنجز اور حل

اگرچہ کراؤڈ سورسڈ اے آئی ٹریننگ اسکیل ایبلٹی پیش کرتی ہے، لیکن ڈیٹا کوالٹی کنٹرول جیسے چیلنجز پیدا ہوتے ہیں۔ RoboTurk ایکشن اینٹروپی پر مبنی انوملی ڈیٹیکشن الگورتھم استعمال کرتا ہے تاکہ شور والے ٹراجیکٹریز کو فلٹر کیا جا سکے۔ ایک RoboNet مطالعہ ڈیٹاسیٹ کی سالمیت کو برقرار رکھنے کے لیے اس طرح کے اقدامات کی اہمیت پر زور دیتا ہے۔ Do As I Can Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordan

مستقبل کی سمتوں میں ری انفورسمنٹ لرننگ کو کراؤڈ سورسڈ ٹیلی آپریشن کے ساتھ مربوط کرنا شامل ہے تاکہ پالیسیوں کو بار بار بہتر بنایا جا سکے، نقالی اور آر ایل پیراڈائمز کو جوڑا جا سکے۔ اس سے روبوٹ لرننگ پائپ لائنوں کو 10 گنا تک تیز کیا جا سکتا ہے، جیسا کہ TechCrunch مضمون میں بتایا گیا ہے۔ Dex-Net 4.0: Deep Grasping with a Parallel-Jaw Gripper

روبوٹ ٹیلی آپریشن میں تعیناتی کی حکمت عملی اور ROI

روبو ترک کے لیے تعیناتی کی حکمت عملیوں میں Sawyer یا Baxter بازوؤں جیسے ہارڈ ویئر کے ساتھ انضمام شامل ہے، جس میں تاخیر کو کم سے کم کرنے کے لیے کم لیٹنسی اسٹریمنگ پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔ یہ صارف کی مصروفیت اور ڈیٹا کے معیار کو بڑھاتا ہے۔ روبوٹکس کمپنیوں کے لیے، ریموٹ اور آن سائٹ کلیکشن کو یکجا کرنے والی ہائبرڈ تعیناتیاں وسائل کو بہتر بناتی ہیں، جیسا کہ IRIS مطالعہ میں بتایا گیا ہے۔

روبوٹ ٹیلی آپریشن میں ROI تیز رفتار تکرار سائیکلوں کے ذریعے واضح ہے، جو ترقی کے وقت کو مہینوں سے ہفتوں تک کم کرتا ہے۔ سٹارٹ اپ آپریٹر کے تعاون کو مالیاتی شکل دے کر روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں کمانے کے لیے روبو ترک سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ ایک IEEE سپیکٹرم مضمون میں اس بات پر بحث کی گئی ہے کہ یہ متنوع ڈیٹا سیٹوں تک رسائی کو کیسے جمہوری بناتا ہے۔

ٹیلی آپریشن اور کمائی کے مواقع کے لیے بہترین طریقے

ٹیلی آپریشن کے بہترین طریقوں میں بدیہی کنٹرول اور ریئل ٹائم فیڈ بیک شامل ہیں تاکہ کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کیا جا سکے۔ روبوٹ آپریٹرز ڈیٹا اکٹھا کرنے کے کاموں میں حصہ لے کر کما سکتے ہیں، کراؤڈ سورسنگ کو ایک قابل عمل آمدنی کے سلسلے میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ DAgger پیپر سے حاصل ہونے والی بصیرتیں بتاتی ہیں کہ کس طرح انٹرایکٹو ریفائنمنٹ نتائج کو بہتر بناتا ہے۔

1. ہموار کنٹرول کے لیے کم لیٹنسی اسٹریمنگ سیٹ اپ کریں
2. برقراری کو بڑھانے کے لیے گیمیفیکیشن کو نافذ کریں
3. کوالٹی اشورینس کے لیے انوملی ڈیٹیکشن کا استعمال کریں
4. اعلی درجے کی تربیت کے لیے VLA ماڈلز کے ساتھ انٹیگریٹ کریں

آخر میں، کراؤڈ سورسڈ AI ٹریننگ ڈیٹا کے لیے RoboTurk کا نقطہ نظر اسکیل ایبل روبوٹ لرننگ کے لیے اہم ہے۔ عالمی شرکت کو فعال کر کے، یہ ماڈل کی عمومیت کو بڑھاتا ہے اور روبوٹکس وینچرز کے لیے خاطر خواہ ROI پیش کرتا ہے۔ کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا آرٹیکل پر مزید دریافت کریں اور اپنے پروجیکٹس کے لیے اسی طرح کی حکمت عملیوں کو اپنانے پر غور کریں۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

ذرائع اور مزید مطالعہ

روبو ترک کے پیچھے ٹیکنالوجی

روبو ترک جدید ریموٹ ٹیلی آپریشن تکنیکوں کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ روبوٹ نقالی سیکھنے کے لیے کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا اکٹھا کیا جا سکے۔ سٹینفورڈ یونیورسٹی کے محققین کے ذریعہ تیار کردہ، یہ پلیٹ فارم دنیا بھر کے صارفین کو اپنے اسمارٹ فونز یا کمپیوٹرز کے ذریعے دور سے روبوٹ کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو AI ٹریننگ کے لیے اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹ تیار کرتا ہے۔

اپنی بنیادی حیثیت میں، روبو ترک ہموار تعاملات کو آسان بنانے کے لیے ویب پر مبنی انٹرفیس اور ریئل ٹائم اسٹریمنگ کے امتزاج کا استعمال کرتا ہے۔ ایک {"type":"linktext","content":["https://arxiv.org/abs/1811.02790","روبو ترک پر مطالعہ"]} کے مطابق، یہ نظام بیک وقت متعدد صارفین کو سپورٹ کرتا ہے، جس سے کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا سیٹس کے جمع کرنے کو مؤثر طریقے سے بڑھایا جا سکتا ہے۔

• ریئل ٹائم کنٹرول کے لیے کم لیٹنسی ویڈیو اسٹریمنگ
• غیر ماہرین کے لیے بدیہی صارف انٹرفیس
• خودکار ٹاسک سیٹ اپ اور ڈیٹا اینوٹیشن
• ٹریننگ میں فوری استعمال کے لیے مشین لرننگ پائپ لائنز کے ساتھ انضمام

یہ ٹیکنالوجی نہ صرف روبوٹک ہارڈویئر تک رسائی کو جمہوری بناتی ہے بلکہ روبوٹکس کے لیے اے آئی کی تربیت میں ڈیٹا کی کمی کے مسئلے کو بھی حل کرتی ہے۔ کراؤڈ سورسنگ مظاہروں کے ذریعے، روبو ترک نے ہیرا پھیری کے ڈیٹا کے سینکڑوں گھنٹے جمع کیے ہیں، جیسا کہ {"type":"linktext","content":["https://proceedings.mlr.press/v100/mandlekar19a.html","اسکیلنگ روبوٹ سپرویژن پیپر"]} میں تفصیل سے بتایا گیا ہے۔

جدید روبوٹکس میں روبو ترک کے استعمال

روبو ترک کے نقطہ نظر کے ٹیلی آپریشن میں وی ایل اے ماڈلز کے لیے گہرے مضمرات ہیں، جہاں ویژن-لینگویج-ایکشن ماڈلز جیسے کہ RT-1 اور RT-2 متنوع، انسانی ساختہ ڈیٹا سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، {"type":"linktext","content":["https://openreview.net/forum?id=SkjvoCJYDS","آر ٹی-1 اسٹڈی"]} اس بات پر روشنی ڈالتی ہے کہ کس طرح کراؤڈ سورسڈ ٹیلی آپریشن ڈیٹا حقیقی دنیا کے روبوٹک کنٹرول کو بڑھاتا ہے۔

عملی طور پر، روبو ترک اسکیل ایبل روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے قابل بناتا ہے، جس سے روبوٹ کو ان کاموں پر تربیت دینا ممکن ہو جاتا ہے جن کے لیے بصورت دیگر مہنگے آن سائٹ ماہرین کی ضرورت ہوتی ہے۔ {"type":"linktext","content":["https://techcrunch.com/2018/11/07/stanford-unveils-roboturk-a-crowdsourcing-platform-for-robot-learning/","ٹیک کرنچ"]} جیسے نیوز آؤٹ لیٹس نے روبوٹ لرننگ میں انقلاب برپا کرنے کی اس کی صلاحیت کا احاطہ کیا ہے۔

ریموٹ ٹیلی آپریشن کو نافذ کرنے کے لیے بہترین طریقے

روبوٹ ٹیلی آپریشن میں ROI کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے، تنظیموں کو ٹیلی آپریشن کے بہترین طریقوں پر عمل کرنا چاہیے۔ اس میں مضبوط نیٹ ورک کنکشن کو یقینی بنانا اور کراؤڈ ورکرز کو واضح ہدایات فراہم کرنا شامل ہے۔

1. کم لیٹنسی آپریشنز کے لیے مناسب ہارڈ ویئر منتخب کریں
2. غلطیوں کو کم سے کم کرنے کے لیے صارف دوست انٹرفیس ڈیزائن کریں
3. ڈیٹا کی توثیق کے لیے کوالٹی کنٹرول میکانزم نافذ کریں
4. تعصبات کے لیے جمع کردہ ڈیٹا کا تجزیہ کریں اور کاموں پر تکرار کریں

RoboTurk کے لیے تعیناتی کی حکمت عملیوں میں اکثر کلاؤڈ پر مبنی انفراسٹرکچر شامل ہوتے ہیں، جیسا کہ {"type":"linktext","content":["https://github.com/StanfordVL/robotturk","RoboTurk GitHub repository"]} میں تبادلہ خیال کیا گیا ہے۔ اس کے علاوہ، {"type":"linktext","content":["https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-1-robotics-transformer-for-real.html","Google AI Blog"]} جیسے ٹولز کے ساتھ انضمام ماڈل کی تربیت کو بڑھا سکتا ہے۔

کراؤڈ سورسڈ روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں کمائی کے مواقع

RoboTurk میں شرکاء مظاہرے فراہم کر کے روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں کمائی میں مشغول ہو سکتے ہیں۔ یہ ماڈل اعلیٰ معیار کی شراکت کی حوصلہ افزائی کرتا ہے، جیسا کہ دیگر کراؤڈ سورسڈ AI ٹریننگ پلیٹ فارمز میں ہوتا ہے۔

جیسے کہ {"type":"linktext","content":["https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2020.00055/full","ٹیلی آپریشن اور کراؤڈ سورسنگ"]} پر ایک مطالعہ اقتصادی پہلوؤں پر زور دیتا ہے، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ کس طرح دور دراز کے کارکن روبوٹ لرننگ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں حصہ ڈال سکتے ہیں جبکہ معاوضہ حاصل کر سکتے ہیں۔

چیلنجز اور مستقبل کی سمتیں

اس کے فوائد کے باوجود، روبوٹکس میں کراؤڈ سورسنگ کو ڈیٹا کے معیار میں تغیر اور اخلاقی تحفظات جیسے چیلنجز کا سامنا ہے۔ {"type":"linktext","content":["https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370221000862","روبوٹکس اسٹڈی میں کراؤڈ سورسنگ"]} اس میدان میں مواقع اور رکاوٹوں کا خاکہ پیش کرتی ہے۔

آگے دیکھتے ہوئے، ریموٹ ٹیلی آپریشن روبوٹکس میں ترقی مزید AI مدد کو مربوط کر سکتی ہے، انسانی آپریٹرز پر بوجھ کو کم کر سکتی ہے اور کراؤڈ سورسڈ AI ٹریننگ ڈیٹا کی تیاری میں کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے۔

روبوٹ لرننگ میں کراؤڈ سورسنگ کے فوائد

کراؤڈ سورسنگ نے مختلف شرکاء سے وسیع مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کے قابل بنا کر روبوٹ لرننگ کے میدان میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ روبو ترک جیسے پلیٹ فارم ریموٹ ٹیلی آپریشن کا فائدہ اٹھاتے ہیں تاکہ روبوٹ امیٹیشن لرننگ کے لیے اعلیٰ معیار کے مظاہرے جمع کیے جا سکیں۔ یہ طریقہ روایتی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقوں میں اسکیل ایبلٹی کے مسائل کو حل کرتا ہے، جس سے وسیع کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا سیٹس کی تخلیق ممکن ہوتی ہے جو روبوٹکس کے لیے AI ٹریننگ کو بڑھاتے ہیں۔

• مختلف ڈیٹا ذرائع: عالمی صارفین کی شراکتیں مختلف منظرناموں اور تکنیکوں کو یقینی بناتی ہیں۔
• مؤثر لاگت: دور سے کاموں کو تقسیم کرکے مہنگی ان لیب سیٹ اپ کی ضرورت کو کم کرتا ہے۔
• اسکیل ایبلٹی: سینکڑوں گھنٹوں کا ڈیٹا تیزی سے جمع کرنے کے قابل بناتا ہے، جیسا کہ اس میں اجاگر کیا گیا ہے
• ۔
• بہتر جنرلائزیشن: متعدد انسانی آپریٹرز کے سامنے آنے سے روبوٹ کو مضبوط رویے سیکھنے میں مدد ملتی ہے۔

ایک اہم فائدہ جدید ماڈلز کے ساتھ انضمام ہے جیسے کہٹیلی آپریشن میں VLA ماڈلز، جو زیادہ بدیہی کنٹرول کے لیے وژن، زبان اور عمل کو یکجا کرتے ہیں۔ یہ نہ صرف تیز کرتا ہےاسکیل ایبل روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنابلکہ اس کے معیار کو بھی بہتر بناتا ہےکراؤڈ سورسڈ اے آئی ٹریننگ ڈیٹا۔

روبو ترک ریموٹ ٹیلی آپریشن کو کیسے آسان بناتا ہے

روبو ترک ایک صارف دوست انٹرفیس کے ذریعے کام کرتا ہے جہاں شرکاء ویب براؤزر کے ذریعے روبوٹ کو کنٹرول کر سکتے ہیں، جس سےریموٹ ٹیلی آپریشن روبوٹکسغیر ماہرین کے لیے قابل رسائی ہے۔ پلیٹ فارم آبجیکٹ مینیپولیشن جیسے کاموں کو سپورٹ کرتا ہے، جہاں صارفین مظاہرے فراہم کرتے ہیں جو کہروبوٹ لرننگ ڈیٹا اکٹھا کرنےکے لیے استعمال ہوتے ہیں۔کے مطابقسٹینفورڈ کی تحقیق، اس طریقہ کار نے سینکڑوں گھنٹوں کی نگرانی کو مؤثر طریقے سے بڑھایا ہے۔

روبو ترک کو نافذ کرنے میں بہترین طریقوں میں کم لیٹنسی کنکشن کو یقینی بنانا اور صارفین کو واضح ہدایات فراہم کرنا شامل ہے۔ اس سے روبوٹ ٹیلی آپریشن میں اعلیٰآر او آئیحاصل ہوتا ہے، کیونکہ فی ڈیٹا گھنٹہ لاگت روایتی طریقوں سے نمایاں طور پر کم ہے۔ مزید برآں،ٹیلی آپریشن کے بہترین طریقےصارف کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے فیڈ بیک میکانزم پر زور دیتے ہیں۔

ایپلیکیشنز اور کیس اسٹڈیز

روبو ترک کو مختلف منظرناموں میں استعمال کیا گیا ہے، بشمول ماہرانہ ہیرا پھیری کے کاموں کے لیے روبوٹ کی تربیت۔ ایک قابل ذکر معاملہ اس کا استعمال روبوٹک ہیرا پھیری کی تربیت کے لیے کراؤڈ سورسڈ ڈیٹا تیار کرنے میں ہے، جہاں متنوع انسانی ان پٹ غیر مثالی ماہرین کی حدود پر قابو پانے میں مدد کرتے ہیں، جیسا کہ متعلقہ مطالعات میں بحث کی گئی ہے۔

1. ڈیٹا اکٹھا کرنے کا مرحلہ: صارفین کام انجام دینے کے لیے روبوٹ کو ٹیلی آپریٹ کرتے ہیں۔
2. ڈیٹا سیٹ کیوریٹنگ: معیار کے لیے تشریحات اور فلٹرنگ۔
3. ماڈل کی تربیت: تقلید سیکھنے کے الگورتھم جیسے DAgger کا استعمال۔
4. تعیناتی: جانچ کے لیے حقیقی دنیا کے روبوٹ کے ساتھ انضمام۔

پلیٹ فارم کا اثر شرکاء کے لیے کمائی کے مواقع تک پھیلا ہوا ہے، جس میں روبوٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں کمائی کے ماڈلز شامل ہیں۔ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ کراؤڈ سورسڈ اپروچز ماہر ڈیٹا کے مقابلے میں کم لاگت پر موازنہ نتائج حاصل کر سکتی ہیں، جس سے روبو ترک کے لیے تعیناتی کی حکمت عملی کو فروغ ملتا ہے۔

مستقبل کے امکانات

آگے دیکھتے ہوئے، روبوٹکس کے لیے اے آئی کی تربیت میں ترقیات میں زیادہ نفیس کراؤڈ سورسنگ تکنیک شامل ہونے کا امکان ہے۔ RT-2 جیسے ماڈلز کے ساتھ انضمام کراؤڈ سورسڈ اے آئی کی تربیت کو مزید بڑھا سکتا ہے، جس سے روبوٹ کی تعلیم زیادہ موثر اور وسیع ہو جائے گی۔