ಅಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಥ್ಲೆಟಿಕ್ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಟೆನ್ನಿಸ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು

ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಚಾಲೆಂಜ್: ಹ್ಯೂಮನ್ ಸ್ವಿಂಗ್‌ನಿಂದ ರೋಬೋಟ್ ಮೋಷನ್‌ಗೆ

ವೃತ್ತಿಪರ ಟೆನಿಸ್ ಆಟಗಾರನ ಆಕರ್ಷಕ ಶಕ್ತಿಯು ಜೈವಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸರ್ವ್, ವಾಲಿ ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡ್‌ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಪೂರ್ಣ-ದೇಹದ ಚಲನೆಯನ್ನು ವರ್ಷಗಳ ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಈ ದ್ರವ ಅಥ್ಲೆಟಿಸಮ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಸವಾಲನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರಿಯು ಕೇವಲ ಚೆಂಡನ್ನು ಹೊಡೆಯಲು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನುರಿತ ಕ್ರೀಡಾಪಟುವಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿರತೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ತುಂಬುವುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಮಾರ್ಗವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಲೈನ್‌ಗಳ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಮ್ಮಿಂದ ಕಲಿಯಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದರಲ್ಲಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾವು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದ ದೂರವಿದೆ, ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ: ಅಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗಣ್ಯ ಅಥ್ಲೆಟಿಕ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು.

ಏಕೆ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಗೋಲ್ಡ್‌ಮೈನ್ ಆಗಿದೆ

ಮೊದಲ ನೋಟದಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾದ ಯಂತ್ರವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ದೋಷಯುಕ್ತ ಮಾನವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವಿರೋಧಾಭಾಸವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಆದರ್ಶೀಕರಿಸಿದ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತ ಸ್ವಿಂಗ್ ಪಥಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬಾರದು? ಉತ್ತರವು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೋಬೋಟ್ ಸ್ವಲ್ಪ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಚೆಂಡಿನ ಪಥವನ್ನು ಅಥವಾ ಅಂಕಣದಲ್ಲಿ ಅಸಮವಾದ ಪ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ. ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಸೂಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಅದರ ಅಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು, ಸಮತೋಲನ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಸಹಜವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಚೇತರಿಕೆಯ ಚಲನೆಗಳ ಶ್ರೀಮಂತ ವಸ್ತ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಟೆನಿಸ್ ಸ್ವಿಂಗ್‌ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕೇವಲ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕ ಹಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು, ಎಡವಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ "ಶಬ್ದ" ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಕ್ರೀಡಾಪಟುವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ರಹಸ್ಯ ಸಾಸ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಕೇವಲ ಆದರ್ಶ ಚಲನೆಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾದಾಗ ತಂತ್ರಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಸಹ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಅನುಕರಣೆ ಮತ್ತು ಮೀರಿ

ಹ್ಯೂಮನಾಯ್ಡ್ ಟೆನಿಸ್ ಆಟಗಾರನ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಶಾಖೆ. ರೋಬೋಟ್ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೇರ ಅನುಕರಣೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ರೋಬೋಟ್‌ನ ದೇಹವು ಮಾನವ ದೇಹಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಗಮನಿಸಿದ ಸ್ವಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಶಸ್ವಿ ಹಿಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಹುಮಾನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಚೆಂಡನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಪೆನಾಲ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಈ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಮೂಲಕ, ರೋಬೋಟ್ ಕೇವಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನ ತೂಕವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಅದರ ಕೀಲುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅದರ ಹಿಡಿತವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ವತಃ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ-ಎಲ್ಲವೂ ಮಾನವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಮೂಲಭೂತ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

• ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್: ಸ್ವಿಂಗ್‌ಗಳು, ಫುಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ರಿಕವರಿ ಮೂವ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾನವ ಆಟಗಾರರನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವುದು.
• ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ: ರೋಬೋಟ್ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೋಕ್‌ನ ಮೂಲ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮಾನವ ಡೇಟಾದ ವಿಶಾಲವಾದ ಹೊಡೆತಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ: ರೋಬೋಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಯಶಸ್ವಿ ಆಟದ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
• Sim-to-Real Transfer: ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಲಿತ ಅಂತಿಮ, ದೃಢವಾದ ನೀತಿಯನ್ನು ಭೌತಿಕ ರೋಬೋಟ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೋರ್ಟ್‌ನ ಆಚೆ: ದಿ ಮೆವೇಜ್ ಸಂಪರ್ಕ

ಅಥ್ಲೆಟಿಕ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕವಾಗಿರುವ ತತ್ವಗಳು ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. Mewayz ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ನೇರ ಸಮಾನಾಂತರವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಒಂದು ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ ಅಪರಿಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಲಿಯಬೇಕಾದಂತೆಯೇ, ಆಧುನಿಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Mewayz ನಂತಹ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವ್ಯಾಪಾರ OS ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಇದೇ ತತ್ವದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಒತ್ತಡದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮುರಿಯುವ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ, ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, ಮೆವೇಜ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಾಗದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ-ಆ ಡೇಟಾವು ಗೊಂದಲಮಯ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ.

"ಉದ್ದೇಶವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದ, ಸ್ಥಿರವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವು ಪ್ರತಿ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ 'ಅಪೂರ್ಣತೆಗಳನ್ನು' ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಅವಕಾಶಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ."

ಈ ವಿಧಾನವು ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ "ಸ್ನಾಯು ಸ್ಮರಣೆ"ಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ; ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಚೆಂಡಿನ ಹಾದಿಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕಲಿಯುವ ಟೆನ್ನಿಸ್ ರೋಬೋಟ್‌ನಂತೆ, ಮೆವೇಜ್‌ನಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ವ್ಯವಹಾರವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡದ, ಆದರೆ ಚುರುಕುತನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ.

ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ಸಹಯೋಗದ ಭವಿಷ್ಯ

ಟೆನಿಸ್ ಆಡುವ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಯಾಣವು ಆಟಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯಿಂದ ಯಂತ್ರಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಪಾಲುದಾರರಾಗಲು ಕಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಮಾನವನ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ನಿಖರತೆಯ ನಡುವಿನ ಈ ಸಿನರ್ಜಿಯು ಸುಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೂ ಮೀರಿದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಮರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಕೇವಲ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಚಾಲೆಂಜ್: ಹ್ಯೂಮನ್ ಸ್ವಿಂಗ್‌ನಿಂದ ರೋಬೋಟ್ ಮೋಷನ್‌ಗೆ

ವೃತ್ತಿಪರ ಟೆನಿಸ್ ಆಟಗಾರನ ಆಕರ್ಷಕ ಶಕ್ತಿಯು ಜೈವಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸರ್ವ್, ವಾಲಿ ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡ್‌ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಪೂರ್ಣ-ದೇಹದ ಚಲನೆಯನ್ನು ವರ್ಷಗಳ ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಈ ದ್ರವ ಅಥ್ಲೆಟಿಸಮ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಸವಾಲನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರಿಯು ಕೇವಲ ಚೆಂಡನ್ನು ಹೊಡೆಯಲು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನುರಿತ ಕ್ರೀಡಾಪಟುವಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿರತೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ತುಂಬುವುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಮಾರ್ಗವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಲೈನ್‌ಗಳ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಮ್ಮಿಂದ ಕಲಿಯಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದರಲ್ಲಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾವು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದ ದೂರವಿದೆ, ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ: ಅಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗಣ್ಯ ಅಥ್ಲೆಟಿಕ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು.

ಏಕೆ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಗೋಲ್ಡ್‌ಮೈನ್ ಆಗಿದೆ

ಮೊದಲ ನೋಟದಲ್ಲಿ, ನಿಖರವಾದ ಯಂತ್ರವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ದೋಷಯುಕ್ತ ಮಾನವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವಿರೋಧಾಭಾಸವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಆದರ್ಶೀಕರಿಸಿದ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ರಚಿತ ಸ್ವಿಂಗ್ ಪಥಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬಾರದು? ಉತ್ತರವು ಪರಿಪೂರ್ಣತೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೋಬೋಟ್ ಸ್ವಲ್ಪ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಚೆಂಡಿನ ಪಥವನ್ನು ಅಥವಾ ಅಂಕಣದಲ್ಲಿ ಅಸಮವಾದ ಪ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ. ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಸೂಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಅದರ ಅಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು, ಸಮತೋಲನ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಸಹಜವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಚೇತರಿಕೆಯ ಚಲನೆಗಳ ಶ್ರೀಮಂತ ವಸ್ತ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಟೆನಿಸ್ ಸ್ವಿಂಗ್‌ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕೇವಲ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕ ಹಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು, ಎಡವಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ "ಶಬ್ದ" ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಕ್ರೀಡಾಪಟುವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ರಹಸ್ಯ ಸಾಸ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಕೇವಲ ಆದರ್ಶ ಚಲನೆಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾದಾಗ ತಂತ್ರಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಸಹ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಅನುಕರಣೆ ಮತ್ತು ಮೀರಿ

ಹ್ಯೂಮನಾಯ್ಡ್ ಟೆನಿಸ್ ಆಟಗಾರನ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಅನುಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಶಾಖೆ. ರೋಬೋಟ್ ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೇರ ಅನುಕರಣೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ರೋಬೋಟ್‌ನ ದೇಹವು ಮಾನವ ದೇಹಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಗಮನಿಸಿದ ಸ್ವಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಶಸ್ವಿ ಹಿಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಹುಮಾನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಚೆಂಡನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಪೆನಾಲ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಈ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಮೂಲಕ, ರೋಬೋಟ್ ಕೇವಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನ ತೂಕವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಅದರ ಕೀಲುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅದರ ಹಿಡಿತವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ವತಃ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ-ಎಲ್ಲವೂ ಮಾನವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಮೂಲಭೂತ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ಕೋರ್ಟ್‌ನ ಆಚೆ: ದಿ ಮೆವೇಜ್ ಸಂಪರ್ಕ

ಅಥ್ಲೆಟಿಕ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕವಾಗಿರುವ ತತ್ವಗಳು ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. Mewayz ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ನೇರ ಸಮಾನಾಂತರವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಒಂದು ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ ಅಪರಿಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಲಿಯಬೇಕಾದಂತೆಯೇ, ಆಧುನಿಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Mewayz ನಂತಹ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವ್ಯಾಪಾರ OS ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಇದೇ ತತ್ವದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಒತ್ತಡದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮುರಿಯುವ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ, ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, ಮೆವೇಜ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಾಗದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ-ಆ ಡೇಟಾವು ಗೊಂದಲಮಯ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ.

ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ಸಹಯೋಗದ ಭವಿಷ್ಯ

ಟೆನಿಸ್ ಆಡುವ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಯಾಣವು ಆಟಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯಿಂದ ಯಂತ್ರಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಪಾಲುದಾರರಾಗಲು ಕಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಮಾನವನ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ನಿಖರತೆಯ ನಡುವಿನ ಈ ಸಿನರ್ಜಿಯು ಸುಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೂ ಮೀರಿದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಮರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಕೇವಲ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ.