बड़ी उन्नति! बीजिंग की शोध टीम द्वारा दुनिया का पहला 'बल-स्थिति संकर नियंत्रण एल्गोरिदम' प्रस्तावित

हाल ही में, चीनी शोध टीमों ने रोबोट एल्गोरिदम के क्षेत्र में महत्वपूर्ण ब्रेकथ्रू हासिल किए हैं, जिसमें दुनिया का पहला एकीकृत सिद्धांत — "फ़ोर्स-पोज़िशन हाइब्रिड कंट्रोल एल्गोरिदम" — प्रस्तावित किया गया है। यह एल्गोरिदम फ़ोर्स सेंसर पर निर्भर नहीं है, जिससे रोबोट एक साथ स्थिति और बल नियंत्रण दोनों सीख सकता है। संबंधित कार्यों की सफलता दर में स्थिति नियंत्रण मात्र की रणनीति की तुलना में लगभग ३९.५% की वृद्धि हुई है। अधिक उल्लेखनीय बात यह है कि इससे संबंधित शोधपत्रों को अंतर्राष्ट्रीय रोबोट लर्निंग कांफ्रेंस में उत्कृष्ट शोधपत्र पुरस्कार से सम्मानित किया गया है, जो इस पुरस्कार की स्थापना के बाद से चीनी विद्वानों की किसी टीम द्वारा प्राप्त किया गया पहला पुरस्कार है।
बीजिंग जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च इंस्टीट्यूट के प्रयोगात्मक स्थल पर, इस नए एल्गोरिदम से लैस एक चार-पैर वाला यांत्रिक कुत्ता सफेदबोर्ड मिटाने के प्रशिक्षण कार्य को व्यवस्थित रूप से अंजाम दे रहा है। शोधकर्ताओं ने इस व्यावहारिक परिदृश्य का उपयोग करके पत्रकारों को "बल-स्थिति संकर नियंत्रण एल्गोरिदम" के मुख्य सिद्धांतों और प्रमुख लाभों की व्याख्या की।
जिया बाओशियोंग, बीजिंग सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान के एक शोधकर्ता: मुख्यधारा के दृश्य-भाषा क्रिया मॉडल वास्तव में कैमरा द्वारा लिए गए फ़ोटो को इनपुट के रूप में लेते हैं और फिर प्रक्षेपवक्र की भविष्यवाणी करते हैं। यह प्रक्षेपवक्र रोबोट को सफाई के दौरान श्वेतपट्ट पर सख्ती से अटके रहने से रोक सकता है, जिससे इस स्थिति को साफ़ करना संभव नहीं हो पाता। बल-स्थिति मिश्रित नियंत्रण मॉडल में, हम बल के आयाम को जितना संभव हो सके भरने का प्रयास करते हैं, जिससे सटीक स्थिति निर्धारण के आधार पर श्वेतपट्ट पर दबाव लगाने का प्रभाव प्राप्त होता है, ताकि यह श्वेतपट्ट के सघन रूप से चिपक सके और उस पर लिखे शब्दों को मिटा सके। अर्थात्, हमने मूल दृश्य-भाषा क्रिया मॉडल पर बल के आयाम को समतल करने के साथ-साथ बल और स्थिति नियंत्रण के एक साथ मिश्रण का प्रभाव भी प्राप्त किया।
शोधकर्ताओं के अनुसार, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले दृश्य भाषा क्रिया मॉडल वास्तविक जीवन में कई कार्यों को संभालने में अक्सर असफल रहते हैं। मुख्य समस्या यह है कि इनमें से अधिकांश कार्य जटिल संपर्क परिदृश्यों को शामिल करते हैं, जैसे कि एक ब्लैकबोर्ड को साफ़ करते समय रोबोटिक भुजा को सतह के साथ चिपके रहना चाहिए और उचित दबाव बनाए रखना चाहिए; स्विच कैबिनेट के दरवाज़े को आंतरिक धक्का-खींचने वाली स्प्रिंग संरचना को सटीक रूप से समझने की आवश्यकता होती है; और रोबोट को केवल "जहाँ जाना है वहाँ जाना और जहाँ हाथ बढ़ाना है वहाँ हाथ बढ़ाना" ही नहीं, बल्कि "कितना बल लगाना चाहिए" यह भी समझना आवश्यक है। 'फोर्स पोज़िशन हाइब्रिड कंट्रोल अल्गोरिदम' के पहले, इन सभी को बल सेंसर के माध्यम से हल करना आवश्यक था।
जिया बाओशियोंग, बीजिंग सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान के शोधकर्ता: बल सेंसर वास्तव में अधिकांशतः स्थिर रोबोटिक भुजाओं पर जोड़े जाते हैं, जिससे स्थापना अधिक जटिल और महंगी हो जाती है। बल-स्थिति मिश्रित नियंत्रण मॉडल ने इन बल-आधारित कार्यों की सफलता दर को पारंपरिक वीएलए मॉडल (दृश्य भाषा क्रिया मॉडल) की तुलना में लगभग ४०% तक बढ़ा दिया है।