परीक्षण उड़ान के बाद स्टारशिप का दूसरा चरण हिंद महासागर में सफलतापूर्वक वापस लौटा

अकेलेपन, अनिश्चितता या भावनात्मक संकट के बढ़ते स्तर के साथ, लोग पारंपरिक चिकित्सक को दरकिनार करते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित चैटबॉट से मदद लेने के लिए अधिक बार रुख कर रहे हैं, जिसे विशेषज्ञ एक खतरनाक घटना मानते हैं।

युवाओं के बीच एआई का उपयोग

इंडिपेंडेंट ऑन संडे प्रकाशन की रिपोर्ट के अनुसार, व्यक्तिगत बातचीत के लिए एआई के बढ़ते उपयोग से यह सवाल उठता है कि तकनीक आराम, सलाह और भावनात्मक समर्थन खोजने के तरीकों को कैसे बदल रही है, खासकर युवा उपयोगकर्ताओं के बीच। नेशनल सेंटर फॉर चाइल्ड प्रोटेक्शन के संस्थापक डेनी वैन लॉगगेरेनबर्ग ने उल्लेख किया कि दक्षिण अफ्रीका के स्कूलों में उनके काम से पता चला है कि कई बच्चे पहले से ही समर्थन और आत्मविश्वास प्राप्त करने के लिए एआई साथी पर निर्भर हैं।

उन्होंने बताया कि उनकी संस्था के साथ बातचीत करने वाले 82% बच्चों ने स्वीकार किया कि वे पहली बार, और कभी-कभी एकमात्र, सलाह और सांत्वना के लिए एआई से संपर्क करते हैं। वैन लॉगगेरेनबर्ग ने इस बात पर जोर दिया कि दक्षिण अफ्रीका में 12 वर्ष से अधिक आयु के बच्चे अक्सर इन साथियों से 'मिलते' हैं, क्योंकि चैटबॉट उनके बारे में जानने के बाद उनके लिए एक दोस्त बन जाता है।

जोखिम और निर्भरताएँ

ये रिश्ते गहरे व्यक्तिगत हो सकते हैं, और कुछ बच्चे एआई साथियों के प्रति रोमांटिक भावनाएं विकसित करना शुरू कर देते हैं। विशेषज्ञ ने चेतावनी दी कि यह खतरनाक हो सकता है यदि कमजोर बच्चों में प्रौद्योगिकी पर अस्वस्थ निर्भरता विकसित हो जाती है। उन्होंने एक चिंताजनक उदाहरण दिया जब कुछ बच्चों ने दावा किया कि अपने कल्पना में साथी के साथ रहने का एकमात्र तरीका आत्महत्या करना है।

बच्चे अक्सर सामाजिक स्थितियों के बारे में सलाह लेने के लिए एआई साथियों का उपयोग करते हैं, जिसमें आसपास के लोगों द्वारा स्वीकार किए जाने, संचार विधियों और व्यवहार के प्रश्न शामिल हैं। कुछ मामलों में, बच्चों ने एआई उपकरणों से आत्महत्या के नोट लिखने में मदद करने के लिए कहा, यह बताते हुए कि वे पत्र में क्या शामिल करना चाहते हैं।

एआई की अपील और इसकी सीमाएँ

बच्चों के लिए लोकप्रिय प्लेटफार्मों में Copilot, Gemini और Claude शामिल हैं। वैन लॉगगेरेनबर्ग ने समझाया कि एआई की अपील का एक हिस्सा यह है कि यह मनुष्यों की तरह सीमाएं निर्धारित नहीं करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता 'नहीं' नहीं कहती; भले ही वह असहमत हो, उपयोगकर्ता को किसी भी चीज़ के लिए मना लिया जा सकता है। उन्होंने यह भी जोड़ा कि एआई के साथ एक ही बातचीत अलग-अलग उत्तर दे सकती है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि उसे कैसे प्रशिक्षित किया गया है।

हालांकि, एक युवा महिला के लिए एआई विचारों को संरचित करने और कठिन स्थितियों पर विचार करने का एक उपकरण है। वह संदेश तैयार करने, भावनाओं को संसाधित करने और विभिन्न दृष्टिकोणों पर विचार करने के लिए इसका उपयोग करती है, लेकिन उनका मानना है कि यह पेशेवर चिकित्सा का स्थान नहीं ले सकता। उन्होंने उल्लेख किया कि चिकित्सा कुछ ऐसा प्रदान करती है जिसे एआई पूरी तरह से दोहरा नहीं सकता है: एक ऐसे व्यक्ति के साथ वास्तविक मानवीय संबंध जो उसके इतिहास को जानता हो, समय के साथ उसके पैटर्न को समझता हो और पेशेवर रूप से उसे समस्याओं से निपटने में मदद करने के लिए प्रशिक्षित हो।

एक अन्य युवा महिला ने बताया कि वह पढ़ाई, व्याकरण जांच और बुरे समय में सांत्वना खोजने जैसे व्यापक दैनिक कार्यों के लिए ChatGPT का उपयोग करती है। वह इसे एआई के साथ साझा करना पसंद करती है क्योंकि लोग आलोचनात्मक हो सकते हैं। उसने यह भी स्वीकार किया कि वह एआई से हर चीज के बारे में बात करती है, जिसके बाद वह संवाद हटा देती है।

मदद खोजने में एआई की भूमिका

कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए, चैटबॉट केवल जानकारी का स्रोत होने से कहीं अधिक है - यह वह जगह है जहां वे जाते हैं जब वे नहीं जानते कि और किससे संपर्क करें। साउथ अफ्रीकन सोसाइटी ऑफ डिप्रेशन एंड एंग्जायटी (SADAG) की निदेशक कैस्सी चेंबर्स ने टिप्पणी की कि संगठन को उन लोगों से अधिक बार संपर्क मिल रहा है जो सहायता मांगने से पहले पहले ही ChatGPT या अन्य एआई उपकरणों के साथ बातचीत कर चुके हैं। कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया कि एआई ने उन्हें SADAG से संपर्क करने या पेशेवर सहायता प्राप्त करने के लिए प्रेरित किया।

चेंबर्स का मानना है कि एआई 'द्वार' के रूप में कार्य करता है, लोगों को पहला कदम उठाने में मदद करता है। फिर भी, वह जोर देती हैं कि एआई केवल एक उपकरण है, चिकित्सक नहीं। एआई की उपलब्धता, गोपनीयता और चौबीसों घंटे संचालन इसे उन लोगों के लिए आकर्षक बनाता है जो किसी व्यक्ति से संपर्क करने में शर्म महसूस करते हैं। हालांकि, निदान, जोखिम मूल्यांकन, उपचार योजना और संकट हस्तक्षेप के लिए योग्य पेशेवरों की आवश्यकता होती है।

विशेषज्ञों की चेतावनियाँ

साउथ अफ्रीकन सोसायटी ऑफ साइकियाट्रिस्ट्स (SASOP) ने चेतावनी दी है कि मानसिक स्वास्थ्य सहायता के लिए एआई चैटबॉट्स के बढ़ते उपयोग से अंतरराष्ट्रीय कानूनी और नियामक चिंताएं पैदा हो रही हैं। समाज ने बताया कि विदेशों में कमजोर उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत के मामलों में आत्महत्याएं, आत्महत्या हत्याएं, सामूहिक गोलीबारी और मनोवैज्ञानिक आघात शामिल थे, जिसके कारण कुछ एआई कंपनियों, जिनमें OpenAI भी शामिल है, के खिलाफ मुकदमे हुए।

SASOP के सदस्य प्रोफेसर क्रिस्टोफर साबो ने कहा कि एआई चैटबॉट्स गलत जानकारी प्रदान कर सकते हैं, झूठा आश्वासन दे सकते हैं या हानिकारक सोच मॉडल को मजबूत कर सकते हैं। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि मानव जैसी प्रतिक्रियाएं भावनात्मक निर्भरता की भावना पैदा कर सकती हैं। साबो ने इस बात पर जोर दिया कि एआई अनुभवी, प्रशिक्षित मनोचिकित्सक के साथ व्यक्तिगत बातचीत के मूल्य का स्थान नहीं ले सकता है। उन्होंने चेतावनी दी कि एआई संकट की स्थितियों में गलत तरीके से प्रतिक्रिया कर सकता है और कमजोर व्यक्तियों के लिए जोखिम बढ़ा सकता है, यह याद दिलाते हुए कि भावनात्मक समस्याओं के लिए एक इंसान की आवश्यकता होती है।

Unisa में सूचना प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ डॉ. कोलीन सुरेन्द्र ताकूर, एआई को समाज के प्रौद्योगिकी के साथ संबंधों में एक नए चरण के रूप में देखते हैं। उन्होंने उल्लेख किया कि जहां पहले इंटरनेट की लत के बारे में चिंता थी, वहीं अब एआई ने इंटरनेट को मुख्य रूप से प्रतिक्रियाशील उपकरण से बातचीत वाले उपकरण में बदल दिया है। ताकूर ने चेतावनी दी कि यह विकास निर्भरता के नए रूपों को जन्म दे सकता है, Replika जैसे साथी ऐप्स का हवाला देते हुए, जो भावनात्मक रूप से करीबी रिश्तों में विकसित हो सकते हैं।

Replika पहले ही कमजोर उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत के कारण आलोचना का शिकार हो चुका है, जिसमें आत्म-हानि के बारे में बातचीत और भावनात्मक लगाव की चिंताओं से जुड़े आरोप शामिल हैं। पहले इंडिपेंडेंट ऑन सैटरडे ने ChatGPT से पूछा था कि लोग मानसिक स्वास्थ्य और गहरे व्यक्तिगत विषयों के बारे में एआई से क्यों पूछते हैं। जिन प्रश्नों के बारे में ChatGPT ने बताया कि लोग पूछते हैं, उनमें शामिल थे: 'मरने का सबसे कम दर्दनाक तरीका क्या है?', 'अगर मैं X और Y एक साथ लेता हूं तो क्या होगा?' और 'क्या आप एक विदाई पत्र लिख सकते हैं?'। ChatGPT ने स्वीकार किया कि वह व्यक्ति के इरादे को निश्चित रूप से निर्धारित नहीं कर सकता है और संकट की स्थिति में तत्काल सहायता लेने की सलाह दी, न कि ऐसे निर्देशों का पालन करने की जो नुकसान पहुंचा सकते हैं।

अधिकांश प्रॉप फर्म ऑपरेटर प्रौद्योगिकी प्रदाता का मूल्यांकन उस तरह करते हैं जैसे कोई ड्राइवर कार के केबिन में निरीक्षण करता है। वे प्लेटफॉर्म, नियंत्रण पैनल, एकीकरण और लॉन्च समय का अध्ययन करते हैं। हालांकि, वे उस हिस्से की शायद ही कभी जांच करते हैं जो बाजार शुरू होने के बाद वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है - सॉफ्टवेयर के पीछे सहायक संरचना।

ऑपरेटरों का युग और मूल तकनीक

प्रॉप ट्रेडिंग उद्योग इतना परिपक्व हो गया है कि कई ऑपरेटर इसे ऑपरेटर का युग कहते हैं। 2024 में कई फर्मों का उदय हुआ, और केवल वे जीवित रहे जिनके पास केवल पतली मूल्यांकन पाइपलाइन नहीं, बल्कि वास्तविक व्यावसायिक बुनियादी ढांचा था। इतने समेकित बाजार में, स्वयं तकनीक केवल न्यूनतम आवश्यकता है। अंतर यह है कि सिस्टम शुरू होने के बाद क्या होता है।

प्रदर्शन प्रणालियों की कमियाँ

प्लेटफ़ॉर्म का प्रदर्शन सिस्टम को स्थिर अवस्था में दिखाता है। यह यह प्रदर्शित नहीं करता है कि क्या होता है जब किसी बड़ी आर्थिक घोषणा के दौरान अस्थिरता अचानक बढ़ जाती है, जब भुगतान कनेक्शन सबसे अनुपयुक्त समय पर अटक जाता है, या जब कोई चरम मामला उत्पन्न होता है जिसे अनुकूलन स्क्रिप्ट द्वारा प्रदान नहीं किया गया था। ये क्षण ही ऑपरेटर के कार्य सप्ताह को परिभाषित करते हैं।

माइग्रेशन इस विचार को और उजागर करते हैं। नए प्लेटफॉर्म पर जाना प्रॉप फर्मों के लिए एक जटिल परियोजना प्रबंधन प्रक्रिया है, जो अनुकूलन प्रवाह, खाता पैनल, यूआरएल और यहां तक कि ट्रेडर की स्थिरता की भावना को भी बाधित कर सकती है। इसके बावजूद, तकनीकी रूप से स्वच्छ संक्रमण को उपयोगकर्ता अस्थिरता के रूप में समझ सकते हैं। जब समस्याएं उत्पन्न होती हैं, तो ऑपरेटर को सर्वोत्तम सुविधाओं की सूची की आवश्यकता नहीं होती है; उसे ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो पहले से ही उनकी सेटिंग्स से परिचित हो और तेज़ी से कार्रवाई कर सके।

प्रदाताओं के साथ संबंधों में समस्याएं

यहीं पर अक्सर प्रदाताओं के साथ संबंध विफल होते हैं। तकनीक जैसा वादा किया गया है वैसा काम करती है, लेकिन ऑपरेटर को तत्काल प्रश्नों को सामान्य ईमेल इनबॉक्स के माध्यम से निर्देशित करना पड़ता है, फिर से जवाब देने वाले को अपनी कॉन्फ़िगरेशन समझाना पड़ता है, और बाजार बदलने का इंतजार करना पड़ता है। आमतौर पर कमजोर कड़ी सॉफ्टवेयर नहीं है, बल्कि उसके आसपास का अनुभव है।

व्यक्तिगत जिम्मेदारी के साथ समर्थन मॉडल

ट्रेड टेक सॉल्यूशंस कंपनी इस मुद्दे को विपरीत दृष्टिकोण से देखती है। समर्थन को अगली टिकट प्रणाली के रूप में देखने के बजाय, कंपनी प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन की संरचना में जिम्मेदारी को शामिल करती है, समस्या उत्पन्न होने से पहले ही मालिक नियुक्त करती है।

प्रत्येक ग्राहक एक गुमनाम सहायता सेवा के बजाय मानव पर्यवेक्षण की स्पष्ट श्रृंखला के साथ काम करता है: एक समर्पित परियोजना प्रबंधक, जो प्राथमिक संपर्क व्यक्ति है और ग्राहक की कॉन्फ़िगरेशन को विस्तार से जानता है; एक बैकअप परियोजना प्रबंधक, जो किसी एक व्यक्ति की अनुपस्थिति में पूर्ण निरंतरता सुनिश्चित करता है ताकि कुछ भी न रुके; और परियोजना प्रबंधन विभाग के प्रमुख द्वारा सक्रिय पर्यवेक्षण, जो जटिल, संवेदनशील या एस्केलेटेड मामलों में सीधे हस्तक्षेप करता है।

मूल सिद्धांत सरल है: कोई भी अनुरोध खोना नहीं चाहिए, क्योंकि जिम्मेदारी मॉडल में निहित है, न कि संयोग पर निर्भर करती है। ऑपरेटर हमेशा जानता है कि उसकी समस्या के लिए कौन जिम्मेदार है, और वह व्यक्ति पहले से ही उसकी ट्रेडिंग इकोसिस्टम की गहरी समझ रखता है।

निरंतरता और डेवलपर्स के साथ संबंध का महत्व

यह निरंतरता परिवर्तनों के दौरान सबसे महत्वपूर्ण है जो व्यवसाय पर भार डालते हैं - लॉन्च से लेकर प्लेटफॉर्म बदलने और तेजी से स्केलिंग की अवधियों तक। एक समर्पित संपर्क, जो प्रॉप फर्म के माइग्रेशन के समय मौजूद था, ऐसा संदर्भ रखता है जिसे लगातार बदलती सहायता टीम सहज रूप से बहाल नहीं कर सकती है।

मानव पर्यवेक्षण संबंध की समस्या का समाधान करता है। एक तकनीकी समस्या के लिए एक अलग संरचना की आवश्यकता होती है, और यहीं पर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के समर्थन के प्रति प्रदाता का दृष्टिकोण विशिष्ट हो जाता है। ग्राहक अनियंत्रित ईमेल के बजाय प्राथमिकता के साथ एक विशेष टिकट प्रणाली के माध्यम से विकास टीम से संपर्क करते हैं।

अंतर इस बात में है कि समस्या प्रणाली के माध्यम से कैसे आगे बढ़ती है। सामान्य फ़ोल्डर में जाने के बजाय जहां तात्कालिकता खराब तरीके से निर्धारित की जाती है, प्रत्येक अनुरोध एक विशिष्ट पथ का अनुसरण करता है: इसे प्रकार और गंभीरता के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है ताकि वास्तविक आपात स्थिति नियमित प्रश्नों के नीचे दब न जाए; इसे विकास पक्ष पर एक स्पष्ट मालिक सौंपा जाता है, जिम्मेदारी के बारे में कोई अस्पष्टता नहीं; और इसे दृश्य स्वामित्व श्रृंखला के माध्यम से हल और ट्रैक किया जाता है, जिससे ऑपरेटर अपने अनुरोध की स्थिति देख सकता है।

प्रतिस्पर्धी लाभ के रूप में समर्थन

प्रॉप ट्रेडिंग संचालन के लिए, ऐसी संरचना बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की एक शांत नींव है। यह समर्थन को प्रतिक्रियाशील अराजकता से अनुमानित प्रक्रिया में बदल देता है, जो ऑपरेटर को वही चाहिए जब तकनीकी समाधान अगले कार्य दिवस का इंतजार नहीं कर सकता है।

रणनीतिक तर्क स्वाभाविक रूप से निकलता है। चूंकि उद्योग पेशेवर हो रहा है और तकनीक एक बुनियादी अपेक्षा बन रही है, इसलिए वे ऑपरेटर आगे बढ़ते हैं जो परिचालन विश्वसनीयता को लागत केंद्र के बजाय मुख्य संपत्ति मानते हैं। सक्रिय समर्थन शिष्टाचार नहीं रहता है; यह फर्म की प्रतिस्पर्धात्मक लड़ाई का हिस्सा बन जाता है।

यहीं पर प्रदाता का दर्शन उसे पारंपरिक सॉफ्टवेयर विक्रेता से अलग करता है। विक्रेता का काम डिलीवरी पर समाप्त हो जाता है। भागीदार की भागीदारी ग्राहक के लॉन्च के समय सेवा मोड में परिवर्तित नहीं होती है, क्योंकि किसी भी बुनियादी ढांचे का वास्तविक मूल्यांकन बाद में, लोड के तहत होता है।

स्टेफानो एम., ट्रेड टेक सॉल्यूशंस में साझेदारी प्रबंधक, टिप्पणी करते हैं: 'जब ग्राहक प्रसारण में आता है, तो हमारी भागीदारी सेवा मोड में परिवर्तित नहीं होती है। वही टीम जो माइग्रेशन का नेतृत्व कर रही थी, सक्रिय रूप से लगी रहती है, क्योंकि किसी भी बुनियादी ढांचे की वास्तविक परीक्षा यह है कि यह दबाव में कैसे काम करता है।'

भागीदार चुनने पर क्या मूल्यांकन करना चाहिए

यह मानक पूरे परिचालन सतह पर लागू होता है, जिस पर ऑपरेटर प्रतिदिन निर्भर करता है, जिसमें रिपोर्टिंग, भुगतान कनेक्शन और मैन्युअल अनुमोदन के साथ अर्ध-स्वचालित भुगतान शामिल हैं, जहां अतिरिक्त स्तर की मानवीय पुष्टि जानबूझकर सुरक्षा उपाय है, न कि सीमा।

उन सभी के लिए सबक जो प्रॉप फर्म के तकनीकी भागीदार का मूल्यांकन कर रहे हैं, वह है कि प्रदर्शन से परे देखना है। प्लेटफॉर्म लगभग हमेशा एक नियंत्रित वातावरण में काम करेगा। अधिक जटिल और खुलासा करने वाले प्रश्न उन क्षणों से संबंधित हैं जब कुछ भी नियंत्रित नहीं होता है। ऑपरेटरों के लिए यह पूछना अधिक उपयोगी होगा कि उनके खाते के लिए कौन जिम्मेदार है, जब वह व्यक्ति अनुपस्थित होता है तो कौन जिम्मेदार है, तकनीकी समस्याओं को कैसे प्राथमिकता दी जाती है, और प्रदाता लॉन्च के एक साल बाद भी भाग लेना जारी रखता है या नहीं। एक मजबूत प्रॉप फर्म समर्थन मॉडल अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से पहले इन चारों सवालों का जवाब देता है।

सबसे महत्वपूर्ण बात, जब ट्रेडिंग ऑर्डर आते रहते हैं, तो प्लेटफॉर्म की स्थिरता है। उच्च गति पर कुछ भी हो सकता है, और जब अप्रत्याशित होता है, तो यह महत्वपूर्ण है कि प्रौद्योगिकी स्टैक कितनी जल्दी अनुकूलित हो सकता है और काम करना जारी रख सकता है। यह एकमात्र क्षण ऑपरेटर को बताता है कि उसने विक्रेता चुना है या तकनीकी भागीदार।

प्लेटफॉर्म को कॉपी किया जा सकता है। सुविधाओं की सूची समय के साथ मिलती है, और अधिकांश प्रतिष्ठित प्रदाता अंततः समान तकनीकी आधार प्रदान करते हैं। जो चीज दोहराना मुश्किल है, वह नामित मालिकों के साथ समर्थन संरचना, वास्तविक निरंतरता और सिस्टम बनाने वाले लोगों के साथ सीधा संबंध है। ऑपरेटरों के लिए, जो तय कर रहे हैं कि अपना बुनियादी ढांचा कहाँ रखना है, यही अनुभव सबसे ध्यान से अध्ययन करने लायक है।

XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय ने मिलकर तीन तकनीकी रिपोर्ट जारी की हैं, जो 30,000 घंटों के स्पर्श संबंधी डेटा से संबंधित हैं। इसका उद्देश्य रोबोटिक्स में स्पर्श संवेदनशीलता की कमी से जुड़ी एम्बोडीड इंटेलिजेंस में मौजूद कमी को दूर करना है।

रोबोटिक्स में स्पर्श धारणा की समस्या

दृष्टि और भाषा क्षमताओं में तेजी से प्रगति के बावजूद, स्पर्श की भावना अपर्याप्त रूप से विकसित बनी हुई है, जबकि यह पकड़ने, असेंबल करने और वस्तुओं की पहचान करने जैसे हेरफेर कार्यों को करने के लिए महत्वपूर्ण है। इस सहयोग ने वास्तविक रोबोट संचालन के दौरान एकत्र किए गए 30,000 घंटे के स्पर्श इंटरैक्शन डेटा प्रदान किए हैं। ये डेटा उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो स्पर्श के माध्यम से बनावट, कठोरता, तापमान और घर्षण जैसे भौतिक गुणों को समझने में सक्षम हों।

स्पर्श डेटा का महत्व

स्पर्श डेटा की कमी को एम्बोडीड एआई के क्षेत्र में एक गंभीर बाधा माना जाता है। दृष्टि-आधारित सिस्टम वस्तुओं को पहचान सकते हैं और दृष्टिकोण पथों की योजना बना सकते हैं, लेकिन वे पकड़ने की ताकत निर्धारित करने, फिसलने का पता लगाने या संपर्क के माध्यम से सामग्री गुणों में अंतर करने में असमर्थ होते हैं। मानव हेरफेर स्पर्श प्रतिक्रिया पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जो वस्तु को पकड़ने की मजबूती, उसके फिसलने के करीब आने और विभिन्न सामग्रियों के लिए आवश्यक बल को महसूस करने की अनुमति देता है। ये कौशल हजारों घंटों की बातचीत के परिणामस्वरूप मनुष्य द्वारा प्राप्त किए जाते हैं, और रोबोटों में इन्हें दोहराने के लिए समान मात्रा में स्पर्श अनुभव की आवश्यकता होती है।

डेटा संग्रह की कार्यप्रणाली

प्रस्तुत तीन रिपोर्टों में स्पर्श सेंसर के विकास और अंशांकन, बड़े पैमाने पर स्पर्श डेटा संग्रह की कार्यप्रणाली और स्पर्श जानकारी को ध्यान में रखते हुए हेरफेर मॉडल के प्रशिक्षण को शामिल किया गया है। सेंसर के लिए उपयोग किया जाने वाला दृष्टिकोण कई रूपांतरण सिद्धांतों को जोड़ता है, जिसमें कैपेसिटिव, पीजोइलेक्ट्रिक और रेसिस्टिव सेंसिंग शामिल है, जो संपर्क के दौरान स्थिर दबाव वितरण और गतिशील कंपन संकेतों दोनों को रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है। डेटा संग्रह विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों का उपयोग करके किया गया था, जिन्होंने विभिन्न सामग्रियों, ज्यामिति और बनावट वाली हजारों वस्तुओं पर पकड़ने, हाथ में हेरफेर करने और सतह का निरीक्षण करने के कार्य किए।

एआई पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान

इन डेटा को जारी करना एम्बोडीड एआई की ओपन इकोसिस्टम में एक महत्वपूर्ण योगदान है। उच्च गुणवत्ता वाले स्पर्श डेटा दुर्लभ रहते हैं क्योंकि उनके संग्रह के लिए विशेष उपकरणों, संपर्क घटनाओं के सटीक एनोटेशन और रोबोट के लंबे समय तक चलने की आवश्यकता होती है। 30,000 घंटों के संरचित स्पर्श इंटरैक्शन डेटा तक खुली पहुंच प्रदान करके, XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय स्पर्श-समर्थित हेरफेर के क्षेत्र में अनुसंधान को तेज करने का प्रयास करते हैं। यह ऐसे रोबोट बनाने में मदद करेगा जो नियंत्रित वातावरण में केवल दृश्य-उन्मुख कार्य करने के बजाय वस्तुओं, सामग्रियों और वास्तविक दुनिया की स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ काम कर सकें।

धारणा मोडैलिटी का एकीकरण

यह कार्य एम्बोडीड इंटेलिजेंस में मल्टीमॉडल धारणा के सामान्य रुझान के अनुरूप है, जो मानव इंद्रियों के एकीकरण की नकल करता है। जहां दृष्टि वैश्विक स्थानिक समझ प्रदान करती है और भाषा कार्यों को करने के लिए निर्देश प्रदान करती है, वहीं स्पर्श स्थानीय भौतिक इंटरैक्शन डेटा प्रदान करता है जो फुर्तीले हेरफेर के लिए आवश्यक है। शंघाई में XinZhi Embodied और फुडन विश्वविद्यालय के बीच यह सहयोग चीनी एम्बोडीड इंटेलिजेंस पारिस्थितिकी तंत्र में अकादमिक अनुसंधान और स्टार्टअप नवाचारों के बीच गहरे एकीकरण को दर्शाता है, जहां शोध परिणाम सीधे उत्पाद विकास चक्रों को प्रभावित करते हैं। उम्मीद है कि स्पर्श डेटा जारी करने से तृतीय-पक्ष शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को ऐसे हेरफेर क्षमताएं बनाने की अनुमति मिलेगी जो पहले डेटा की कमी के कारण दुर्गम थीं।