🕋 🆔 📇 MIT रोबोट अनिश्चितता की स्थिति में एक साथ बीयर पहुंचाना सीखते हैं ✡️ 👩🏻‍🤝‍👨🏼 👎🏿

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैबोरेटरी में रोबोट बारटेंडर और दो रोबोट वेटर , उन्होंने कई रोबोटों के कार्यों के समन्वय के लिए एक मौलिक तरीका विकसित किया। विधि स्टोचैस्टिसिटी, अनिश्चितता और सीमित संचार ( वैज्ञानिक कार्य, पीडीएफ ) के संदर्भ में संयुक्त गतिविधियों की योजना के लिए एक मॉडल पर आधारित है ।

संयुक्त एक्शन प्लानिंग एल्गोरिदम सामान्य मैकडेक-पीओएमडीपी मॉडल पर आधारित है, लेकिन पूर्वनिर्धारित निर्णय ट्री में नियमों की तलाश के बजाय परिमित-राज्य नियंत्रकों के रूप में प्रस्तुत कार्रवाई नियमों का उपयोग करता है, जैसा कि आमतौर पर होता है।

वीडियो में दिखाया गया है कि कैसे वेटर्स की तरह रोबोट-बॉक्स ऑफिस के आसपास ड्राइव करते हैं और लोगों को ड्रिंक ऑफर करते हैं। जो लोग बीयर प्राप्त करना चाहते हैं वे रोबोट के शरीर पर एक बटन दबाते हैं। वेटर को कमरे के नक्शे और पत्तियों पर पीड़ित का स्थान याद है।

वेटर बारटेंडर रोबोट के पास जाता है - यह विलो गैराज PR2 मॉडल (ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर के साथ उपलब्ध) है। वह वेटर के मामले में परिवहन के लिए एक कंटेनर में ठंडा पेय का जार डालता है - और मोबाइल रोबोट रिकॉर्ड किए गए निर्देशांक के अनुसार लौटता है। उसी समय, वह अपने साथ उसी कमरे में एक अन्य रोबोट-वेटर द्वारा स्वीकार किए गए एक आदेश ले सकता है।

वैज्ञानिक कार्य के लेखकों का मानना है कि अंतिम संचालक निर्णय पेड़ की तुलना में कार्यों को अधिक सटीक और स्पष्ट रूप से वर्णन करते हैं। इस तरह के विवरणों की व्याख्या करना आसान है, और वे संभावित कार्यों के "अंतहीन क्षितिज" में काम करने की अनुमति देते हैं। आवश्यक कार्यों के लिए विकसित खोज एल्गोरिथ्म को बहुत सरल सिम्युलेटर की आवश्यकता होती है जो केवल दिए गए सेट के मोटर्स का परिणाम है। इस प्रकार, नया एल्गोरिदम मौजूदा मैकडेक-पीओएमडीपी शेड्यूलरों की तुलना में समस्याओं के बहुत बड़े सेट को हल करने में सक्षम है।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं के एक समूह ने मार्कोव निर्णय लेने की प्रक्रिया (एमडीपी) में सुधार किया है । यह उन स्थितियों में मॉडलिंग निर्णय लेने के लिए गणितीय आधार के रूप में कार्य करता है जहां परिणाम आंशिक रूप से यादृच्छिक होते हैं।

बारटेंडर और वेटर रोबोट की गतिविधियां एक प्रदर्शन है जो क्रियाओं को समन्वित करने और निर्णय लेने की नई विधि व्यावहारिक कार्यों में उपयोग के लिए उपयुक्त है। इस मामले में, पर्यावरण लगातार बदल रहा है। लोग विभिन्न स्थानों पर हो सकते हैं और अपना स्थान बदल सकते हैं, जो रोबोट "बीयर टीम" के कामकाज में हस्तक्षेप नहीं करता है।

रोबोट के अन्य समूहों के कार्यों के समन्वय के लिए समान सिद्धांत उपयुक्त हैं। उदाहरण के लिए, बचाव दल, अग्निशमन दल, आदेश या पुलिस अधिकारी।

MIT रोबोट अनिश्चितता की स्थिति में एक साथ बीयर पहुंचाना सीखते हैं

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