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यदि अमेज़ॅन और Google जैसी कंपनियां अपने लक्ष्य को प्राप्त करती हैं, तो जल्द ही हमें रोबोट का उपयोग करके कार्गो डिलीवरी नॉन-स्टॉप प्राप्त होगी । लेकिन क्या MIT सॉफ्टवेयर ऐसे उद्देश्यों के लिए उपयुक्त है?

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की प्रयोगशाला में कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (CSAIL) के शोधकर्ताओं द्वारा कई वर्षों तक इस मुद्दे का अध्ययन किया गया है, जो विभिन्न प्रकार के उपयोगों से प्रेरित होकर, कारखाने के फर्श से लेकर ड्रोन डिलीवरी तक पर काम करते हैं।

हाल ही में रोबोटिक्स साइंस एंड सिस्टम्स (RSS) सम्मेलन में , CSAIL टीम ने तीन रोबोटों की एक नई प्रणाली का अनावरण किया, जो अप्रत्याशित परिस्थितियों में उत्पादों को जल्दी, सही और संभवतः सबसे महत्वपूर्ण रूप से तैयार करने के लिए एक साथ काम कर सकते हैं। टीम का दावा है कि रोबोट विभिन्न परिस्थितियों में काम कर सकते हैं, जिसमें अस्पताल, प्राकृतिक आपदाओं के दौरान, और यहां तक कि रेस्तरां और बार भी शामिल हैं।

अपने दृष्टिकोण को प्रदर्शित करने के लिए, CSAIL के शोधकर्ताओं ने अपनी प्रयोगशाला को एक लघु "बार" में बदल दिया जिसमें PR2 बारटेंडर रोबोट और दो चार पहियों वाले टर्टलबोट रोबोट शामिल थे जो कार्यालयों में गए और लोगों को पेय की पेशकश की। टर्टलबोट्स ने आपस में सूचनाओं का आदान-प्रदान किया कि विभिन्न कमरों में किन आदेशों की आवश्यकता थी, और फिर अन्य रोबोट उन्हें वितरित कर सकते थे।

टीम के तरीके आधुनिक नियोजन एल्गोरिदम की स्थिति को दर्शाते हैं जो रोबोट के समूहों को हल किए जाने वाले कार्य के सामान्य विवरण के अनुसार बस कार्य करने की अनुमति देते हैं।

आरएसएस का दस्तावेज ड्यूक यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर और CSAIL के पोस्टडॉक्टोरल छात्र जॉर्ज कॉनिडरिस, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के स्नातक एरियल एंडर्स और गेब्रियल क्रूज़, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के प्रोफेसर जोनाथन काकू और लेस्ली कालबेलिंग के साथ सह-लेखक थे और क्रिस अमेटो विश्वविद्यालय, पोस्टडॉक्टोरल विश्वविद्यालय के प्रमुख लेखक न्यू हैम्पशायर।

मानवता का एकमात्र आत्मविश्वास अनिश्चितता है

एक साथ काम करने वाले रोबोट के लिए सबसे बड़ी चुनौती यह है कि मानव दुनिया में बहुत अधिक अनिश्चितता है।

विशेष रूप से, रोबोट सेंसर, कार्रवाई के परिणाम और संचार से जुड़ी तीन प्रकार की अनिश्चितताओं से निपटते हैं।

अमेटो का कहना है कि प्रत्येक रोबोट के सेंसर खुद और आसपास की चीजों की स्थिति और स्थिति के बारे में गलत जानकारी प्राप्त करते हैं। - परिणामों के लिए, रोबोट एक चीज़ को छोड़ सकता है जब उसे लेने या रास्ते में रहने की कोशिश कर रहा हो। और इसके अलावा, रोबोट अक्सर एक दूसरे के साथ बातचीत करने में असमर्थ होते हैं - या तो संचार चैनल में शोर के कारण, या क्योंकि वे सीमा से बाहर हैं।

डिलीवरी टीम के कार्य में ये अनिश्चितताएं प्रतिबिंबित हुईं: अन्य चीजों के बीच, रोबोट विक्रेता एक समय में केवल एक ही रोबोट वेटर की सेवा कर सकता था, और यदि वे निकटता में नहीं थे, तो वे एक-दूसरे के साथ संवाद करने में सक्षम नहीं थे। इस तरह की संचार कठिनाइयाँ प्राकृतिक आपदाओं या युद्ध के मैदान की स्थिति में एक विशेष जोखिम है।

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परिणामस्वरूप, शोधकर्ता तीनों प्रकार की अनिश्चितताओं के लिए इष्टतम समाधान प्रदर्शित करने के लिए पहला नियोजन दृष्टिकोण विकसित करने में सक्षम थे।

उनका मुख्य कार्य रोबोट को उसी तरह से कार्य देखने के लिए प्रोग्राम करना था जैसे मनुष्य करते हैं। लोगों के रूप में, हमें अपने हर कदम के बारे में नहीं सोचना चाहिए; ऐसे कार्य दूसरी प्रकृति बन जाते हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, टीम ने रोबोटों को "मैक्रो एक्शन" की एक श्रृंखला निष्पादित करने के लिए प्रोग्राम किया, जिनमें से प्रत्येक में कई चरण शामिल हैं।

उदाहरण के लिए, जब कोई रोबोट वेटर एक कमरे से बार में जाता है, तो उसे कई संभावित स्थितियों के लिए तैयार रहना चाहिए: बारटेंडर आपके रोबोट तक पहुंच सकता है; वह इस रोबोट की सेवा के लिए तैयार नहीं हो सकता है; यह सब जगह नहीं हो सकता है।

एंडर्स कहते हैं, "आप पहले कमरे में जाने के लिए केवल एक रोबोट को बताने में सक्षम होना चाहते हैं, और दूसरे को एक पेय लाने के लिए कहते हैं ताकि आपको इस प्रक्रिया में कदम से कदम मिलाकर रोबोट के साथ न रहना पड़े।" - इस विधि में एक निश्चित स्तर का लचीलापन होता है।

"MacDec-POMDPs" नामक मैक्रो क्रियाओं के लिए टीम का दृष्टिकोण "विकेंद्रीकृत, आंशिक रूप से अवलोकन योग्य मार्कोव निर्णय लेने की प्रक्रिया" या Dec-POMDPs नामक पिछले नियोजन मॉडल पर आधारित है ।

ये प्रक्रिया पारंपरिक रूप से वास्तविक दुनिया में फिट होने के लिए बहुत जटिल है, ”लिवरपूल विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर कार्ल टिल्स ने कहा। - मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में टीम का दृष्टिकोण आपको उच्च स्तर पर कार्यों की योजना बनाने की अनुमति देता है, जो उन्हें कई रोबोटों के साथ वास्तविक स्थिति में इसे लागू करने में सक्षम बनाता है।

प्राप्त आंकड़ों से संकेत मिलता है कि निकट भविष्य में इस तरह के तरीकों को बड़े और अधिक जटिल क्षेत्रों में भी लागू किया जा सकता है। Amato और सहकर्मियों वर्तमान में लिंकन लैब के साथ बड़े सिम्युलेटेड खोज और बचाव कार्यों के लिए नियोजन एल्गोरिदम का परीक्षण कर रहे हैं ।

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