गूगल ने जेमिनी रोबोटिक्स 2 लॉन्च किया, जो उसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का एक अपडेट है जिसे विशेष रूप से रोबोटिक्स के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह तकनीक मशीनों को अपने परिवेश को समझने, कार्यों के अनुक्रम की योजना बनाने और अधिक जटिल हरकतें करने में सक्षम बनाने का लक्ष्य रखती है, जिससे सख्ती से पूर्व-प्रोग्राम किए गए कमांड की आवश्यकता कम हो जाती है।
जटिल कार्यों के लिए प्रौद्योगिकियों का एकीकरण
यह सिस्टम कंप्यूटर विजन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और मोटर कंट्रोल को एकीकृत करता है। यह संयोजन रोबोटों को शरीर की पूरी गतिशीलता, वस्तुओं को संभालने और अन्य उपकरणों के साथ बातचीत करने जैसे व्यापक कार्यों से निपटने की अनुमति देता है।
निश्चित कमांड की सीमा को पार करना
वर्तमान में, कई रोबोट विस्तृत प्रोग्रामिंग या मानवीय पर्यवेक्षण पर निर्भर करते हैं, जो गतिशील वातावरण में उनकी प्रभावशीलता को सीमित करता है, जहां लगातार बदलाव, गलत संरेखित वस्तुएं या अप्रत्याशित घटनाएं होती हैं। जेमिनी रोबोटिक्स 2 इस समस्या को कम करने का प्रयास करता है, जिससे रोबोट किसी निर्देश का विश्लेषण कर सके, परिदृश्य का मूल्यांकन कर सके और कार्य को पूरा करने के लिए सर्वोत्तम गति क्रम निर्धारित कर सके।
एक प्रदर्शन के दौरान, मॉडल ने ऐपट्रोनिक द्वारा निर्मित मानवॉइड रोबोट अपोलो 2 को एक पानी देने वाले उपकरण का पता लगाने, शेल्फ तक जाने और उसे निर्दिष्ट कंटेनर में रखने का आदेश दिया। गूगल ने स्वयं स्वीकार किया कि बाधाएं बनी हुई हैं, जैसे कि गति बढ़ाने की आवश्यकता।
कंपनी ने घोषणा की: 'अब हमारा मॉडल पहली बार पूर्ण मानवॉइड रोबोटों को नियंत्रित कर सकता है, कमांड्स को पूरे शरीर के बुद्धिमान नियंत्रण में अनुवादित करता है।'
एआई मॉडल की संरचना
मॉडल की नई पीढ़ी तीन अलग-अलग संस्करणों से बनी है, जिनमें से प्रत्येक का एक विशिष्ट कार्य है: जेमिनी रोबोटिक्स 2 दृश्य डेटा और मौखिक कमांड को भौतिक क्रियाओं में परिवर्तित करता है; जेमिनी रोबोटिक्स ईआर 2 योजना पर ध्यान केंद्रित करता है, पर्यावरण को समझता है और बहु-चरणीय कार्यों का समन्वय करता है; और जेमिनी रोबोटिक्स ऑन-डिवाइस 2 सीधे हार्डवेयर पर संचालित होता है, इंटरनेट कनेक्शन पर निर्भरता को कम करता है।
गूगल के अनुसार, रोबोट पर स्थानीय रूप से निष्पादित मॉडल नई प्लेटफार्मों के अनुकूल हो सकता है, जिसके लिए प्रशिक्षण के केवल 200 उदाहरणों की आवश्यकता होती है, भले ही सेंसर, आकार या गति क्षमता में भिन्नता हो।
सटीकता और हेरफेर में चुनौतियां
दैनिक जीवन में वास्तव में उपयोगी होने के लिए, रोबोटों को चलने के अलावा वस्तुओं को बहुत कोमलता से संभालना भी आना चाहिए। किए गए परीक्षणों में, सिस्टम ने पैकेज बंद करने, घटकों को फिट करने और सामग्री को व्यवस्थित करने जैसे कार्य करने के लिए पांच उंगलियों वाले रोबोटिक हाथों और यांत्रिक ग्रिपरों को नियंत्रित किया।
परिणाम महत्वपूर्ण प्रगति दर्शाते हैं, लेकिन सीमाएं भी उजागर करते हैं। उंगलियों की अत्यंत महीन गतिविधियों की मांग करने वाले कार्य पारंपरिक ग्रिपरों द्वारा किए गए संचालन की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण बने हुए हैं। गूगल ने सूचित किया कि 'हम अभी भी सटीकता और गति के स्तर पर आगे बढ़ रहे हैं ताकि मानव जैसी निपुणता हासिल की जा सके।'
इसके अतिरिक्त, कंपनी ने सुरक्षा पर केंद्रित सुविधाएँ पेश कीं, जिसमें जोखिम का पता लगाने, संचालन को निलंबित करने और जब आवश्यक हो तो मानवीय सहायता का अनुरोध करने के लिए तंत्र शामिल हैं।
