क्या रोबोट अद्वितीय छठा इंद्रिय विकसित कर सकते हैं ?

  एआई नवाचार और परीक्षा में निरंतर प्रगति के कारण रोबोटों को वर्तमान में असाधारण अंतर्ज्ञान मिल रहा है...

सिक्स्थ सेंस क्या है?

कुछ विशेषज्ञ स्वीकार करते हैं कि लोगों को एक अंतर्ज्ञान के साथ दुनिया में लाया जाता है।  यह प्रोप्रियोसेप्शन की भावना है, जो किसी के अपने शरीर की स्थिति और विकास के साथ अंतर्दृष्टि या परिचित है।  यह संवेदना हमारे आंदोलनों के समन्वय में मदद करती है।

  मजबूत स्थिति सेंसर, जो आमतौर पर यांत्रिक प्रौद्योगिकी में उपयोग किए जाते हैं, नाजुक ढांचे के उच्च-स्तरित डिफिगरेशन को रिकॉर्ड नहीं कर सकते हैं, रोबोट में फिर से बनाने के लिए चुनौतीपूर्ण जांच कर सकते हैं।  सम्मिलित नाजुक प्रतिरोधक सेंसर, फिर से, इस मुद्दे का ध्यान रख सकते हैं।  एआई प्रगति और अन्वेषण में त्वरित प्रगति के साथ, मूर्त सामग्री के वर्गीकरण और एआई गणना सहित नई रणनीतियों का खुलासा, शोधकर्ता इस पद्धति का उपयोग करने की परेशानी पर काबू पाने के करीब पहुंच रहे हैं।

  रोबोट पर अंतर्ज्ञान नवाचारों के संयोजन के लिए कोई भी विशिष्ट कोडिंग कई उत्पादों द्वारा समाप्त नहीं की गई है।  अंतर्ज्ञान नवाचार बढ़ी हुई वास्तविकता के विचार पर एक परिप्रेक्ष्य है।  अंतर्ज्ञान हमारी वर्तमान परिस्थितियों में चीजों को मानता है और उनके बारे में डेटा को निरंतर सेटिंग में प्रस्तुत करता है।  अंतर्ज्ञान नवाचार के कारण ग्राहक हाथ के विकास के माध्यम से पदार्थ के साथ सहयोग कर सकता है।  जब टेक्स्ट और यथार्थवादी आधारित UI के साथ तुलना की जाती है, इसलिए यह काफी अधिक कुशल तकनीक है।

  रोबोट के निर्माण के बाद और सेंसर पेश किए जाने के बाद, निम्नलिखित चरण में कंप्यूटरीकृत डेटा को वास्तविक दुनिया में शामिल करना है, रोबोट को चित्र रसीद इनपुट लेने के लिए प्रोग्रामिंग करके, इसे एक अंतर्ज्ञान रोबोट में बदलना और पायथन का उपयोग Arduino IDE से कोड से संबंधित किया गया था, इस जिम्मेदारी को पूरा करने के लिए।

सिक्स्थ सेंस रोबोट कैसे काम करता है?

गंध और स्वाद की भावना में, पदार्थ सेंसर वाले रोबोट निश्चित रूप से लोगों की तुलना में अधिक सटीक हो सकते हैं, फिर भी प्रोप्रियोसेप्शन में काम करना, रोबोट का खुद और उसके शरीर पर ध्यान, वास्तव में वास्तव में परीक्षण है और इसके पीछे एक मुख्य प्रेरणा है कि ह्यूमनॉइड रोबोट इतने कठिन क्यों हैं  सही होने के लिए।

  मानव-रोबोट संघ, पहनने योग्य यांत्रिक प्रौद्योगिकी, और एक चिकित्सा प्रक्रिया जैसे नाजुक अनुप्रयोगों में थोड़ा समायोजन एक बड़ा प्रभाव डाल सकता है।

  कठिन उन्नत यांत्रिकी के कारण, यह आमतौर पर प्रत्येक जोड़ में विभिन्न तनाव और तनाव सेंसर लगाकर तय किया जाता है, जो रोबोट को यह पता लगाने की अनुमति देता है कि इसके उपांग कहां हैं।  जोड़ों की पूर्व निर्धारित संख्या वाले अनम्य रोबोट के लिए यह ठीक है, फिर भी यह हल्के, अधिक अनुकूलनीय रोबोटों के लिए अपर्याप्त है।

  रोबोट की सुवाह्यता में अवसर के प्रत्येक स्तर के लिए सेंसरों का एक विशाल, भ्रमित प्रदर्शन और प्रतिबंधित प्रोप्रियोसेप्शन क्षमता होने के बीच रोबोटिकवादियों का विरोध है।  इस चुनौती को नई व्यवस्थाओं के साथ जोड़ा जा रहा है, जिसमें अक्सर नई किस्मों की स्पर्श सामग्री और छिद्रों को भरने के लिए एआई गणना शामिल होती है।

  वे साइंस रोबोटिक्स में एक नई रिपोर्ट में यांत्रिक उंगली के माध्यम से फैले नाजुक सेंसर के उपयोग के बारे में बात करते हैं।  सीमित संख्या में स्थानों से जानकारी पर भरोसा करने के बजाय, यह स्थिति लोगों और प्राणियों में सेंसर की निरंतर भिन्नता की तरह है।

  सेंसर नाजुक रोबोट को विभिन्न क्षेत्रों में संपर्क और तनाव का जवाब देने के लिए सशक्त बनाते हैं, जिससे खुद को एक गाइड बनाते हैं क्योंकि यह परेशानी की स्थिति में झुकता है।  एक मूवमेंट कैच फ्रेमवर्क उंगली को नोटिस करता है क्योंकि यह चारों ओर जाता है, और एआई गणना मनमाने ढंग से बिखरे हुए सेंसर से संकेतों को समझती है।  रोबोट के मस्तिष्क संगठन को तैयार करने के बाद, यह सेंसर इनपुट को मूवमेंट कैच फ्रेमवर्क की पहचानी गई उंगली की स्थिति से जोड़ सकता है, जिसे तब निपटाया जा सकता है।  रोबोट अपने स्वयं के विकास को देखता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि उसका नाजुक शरीर क्या आकार ले सकता है और बाद में इन नाजुक सेंसर की भाषा में उन आकृतियों की व्याख्या करता है।

  इस दृष्टिकोण के लाभों में नाजुक रोबोट (जो पारंपरिक तकनीकों के साथ समझ से बाहर है) द्वारा अनुभव की जाने वाली जटिल गतिविधियों और शक्तियों का अनुमान लगाने के लिए रोबोट की क्षमता शामिल है और इसके अलावा जिस तरह से यह बहुत अच्छी तरह से एक्चुएटर्स और सेंसर के वर्गीकरण पर लागू किया जा सकता है।

  एआई का उपयोग रोबोटिकों को एक्ट्यूएटर आंदोलनों की इस जटिल, गैर-प्रत्यक्ष व्यवस्था के लिए एक ठोस मॉडल बनाने की अनुमति देता है, जिसे केवल नाजुक अपेक्षित बॉट की गति का पता लगाकर पूरा करना मुश्किल है।  यह अतिरिक्त रूप से मानव प्रोप्रियोसेप्शन फ्रेमवर्क को दर्शाता है, जो दोहराए जाने वाले सेंसर पर निर्भर करता है जो हमारे परिपक्व होने के साथ ही तैयार हो जाते हैं।

  एआई रणनीतियां उन्नत यांत्रिकी को उन तरीकों में बदल रही हैं जिन्हें कभी नहीं देखा गया है।  लोग और विभिन्न जीव कैसे देखते हैं और हमारे सामान्य परिवेश के साथ कैसे इंटरफेस करते हैं, इस बारे में हमारी अंतर्दृष्टि के साथ जुड़ना यांत्रिक प्रौद्योगिकी को वास्तव में अनुकूलनीय और बहुमुखी होने के करीब और लंबे समय में अपरिहार्य होने जा रहा है।