রোবোটর্ক: রিমোট টেলিপারেশনের মাধ্যমে ক্রাউডসোর্সিং রোবট লার্নিং

রোবোটর্ক এবং ক্রাউডসোর্সড রোবট লার্নিং-এর ভূমিকা

রোবোটর্ক দূরবর্তী টেলিঅপারেশনের মাধ্যমে ক্রাউডসোর্সিংকে কাজে লাগিয়ে রোবট লার্নিংয়ের প্রেক্ষাপট পরিবর্তন করছে। এই উদ্ভাবনী প্ল্যাটফর্মটি বিশ্বজুড়ে ব্যবহারকারীদের স্বজ্ঞাত ওয়েব ইন্টারফেসের মাধ্যমে রোবট নিয়ন্ত্রণ করতে, রোবোটিক্স-এ এআই প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর ডেটা সংগ্রহ করতে দেয়। অনুকরণের মাধ্যমে শিক্ষণে বিশেষজ্ঞ প্রদর্শনের বাধা দূর করে, রোবোটর্ক মাপযোগ্য ডেটা সংগ্রহ সক্ষম করে যা শক্তিশালী রোবট নীতি বিকাশের জন্য অপরিহার্য। একটি স্ট্যানফোর্ডের মূল গবেষণা-এ যেমন তুলে ধরা হয়েছে, প্ল্যাটফর্মটি উচ্চ-মানের ম্যানিপুলেশন টাস্ক ডেটা সংগ্রহ করতে স্বল্প-বিলম্বিত স্ট্রিমিং ব্যবহার করে, যার ফলে ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির চেয়ে কয়েকগুণ বড় ডেটাসেট তৈরি হয়। সাবঅপটিমাল বিশেষজ্ঞদের থেকে ডেক্সটেরাস ম্যানিপুলেশন শেখা

রোবোটিক্স গবেষক এবং এআই ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য, রোবোটর্ক রোবট অনুকরণের মাধ্যমে শিক্ষণের একটি গেম-চেঞ্জিং পদ্ধতি সরবরাহ করে। এটি বিভিন্ন, ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেটের অ্যাক্সেসকে সহজলভ্য করে, যা ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন (ভিএলএ) মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই মডেলগুলি আচরণ ক্লোনিংয়ের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত অ্যাকশন পূর্বাভাসের জন্য ট্রান্সফরমারগুলির সাথে ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণের জন্য সিএনএন ব্যাকবোনগুলিকে একত্রিত করে। রোবোটর্কের অফিসিয়াল ওয়েবসাইট থেকে প্রাপ্ত তথ্য অনুসারে, এই পদ্ধতিটি অবজেক্ট গ্রাস্পিং এবং স্ট্যাকিংয়ের মতো রোবট টাস্কে উল্লেখযোগ্যভাবে জেনারেলাইজেশন উন্নত করে। রোবোটর্ক গিটহাব রিপোজিটরি

রোবোটিক্সে রিমোট টেলিঅপারেশনের ক্ষমতা

রিমোট টেলিঅপারেশন রোবোটিক্স অপারেটরদের দূর থেকে রোবট নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়, যার ফলে অন-সাইট বিশেষজ্ঞদের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস পায় এবং 24/7 ডেটা সংগ্রহ সক্ষম হয়। রোবোটর্কের আর্কিটেকচার মাল্টি-রোবট সেটআপ সমর্থন করে, যা সমান্তরাল ডেটা সংগ্রহ এবং খরচ কমায়। স্কেলিং রোবট সুপারভিশনের উপর একটি গবেষণা থেকে জানা যায় যে এই পদ্ধতিটি দক্ষতার সাথে কয়েকশ ঘন্টা ডেটা জমা করতে পারে। কনট্রাস্টিভ লার্নিং-এ কী কনট্রাস্টিভ হওয়া উচিত নয়

একটি মূল সুবিধা হল অ্যাপে গ্যামিফিকেশন উপাদানগুলির সংহতকরণ, যা ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা এবং ধরে রাখার ক্ষমতা বাড়ায়। এটি প্রতি ডেটার খরচ কমিয়ে দেয়, যা রোবোটিক্স স্টার্টআপগুলির জন্য বড় বিনিয়োগ ছাড়াই এআই মডেলগুলিকে বুটস্ট্র্যাপ করার জন্য আদর্শ। একটি BAIR ব্লগ পোস্টে আলোচনা করা হয়েছে, অ্যামাজন মেকানিক্যাল তুর্কের মতো প্ল্যাটফর্মের তুলনায় রোবোটুরক রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক লুপ সরবরাহ করে, যা ডেটা বিশ্বস্ততা বাড়ায়। স্ট্যানফোর্ড গবেষকরা রোবট শিক্ষার জন্য ক্রাউডসোর্সিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছেন

• ওয়েব এবং মোবাইল ইন্টারফেসের মাধ্যমে স্কেলেবল ডেটা সংগ্রহ
• এআই প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ-মানের ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেট
• খরচ-কার্যকরী টেলিঅপারেশনের মাধ্যমে উন্নত আরওআই

রোবোটুরকের ডেটা সংগ্রহ এবং প্রশিক্ষণ পদ্ধতির মূল অন্তর্দৃষ্টি

রোবোটুরক দূরবর্তী ব্যবহারকারীদের রোবটগুলিকে টেলিঅপারেট করার অনুমতি দিয়ে স্কেলেবল রোবট ডেটা সংগ্রহ সক্ষম করে, যা বিশেষজ্ঞ-নির্ভর অনুকরণের শিক্ষায় চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবিলা করে। বেঞ্চমার্কগুলি দেখায় যে রোবোটুরক ডেটাতে প্রশিক্ষিত নীতিগুলি গ্রাসপিং এবং স্ট্যাকিংয়ের মতো কাজগুলিতে ২০-৩০% বেশি সাফল্যের হার অর্জন করে, যেমন রোবট লার্নিং ক্রাউডসোর্সিংয়ের উপর একটি সমীক্ষা -এ উল্লেখ করা হয়েছে। RT-2: ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন মডেলগুলি ওয়েব জ্ঞানকে রোবটে স্থানান্তরিত করে

প্ল্যাটফর্মটি টেলিঅপারেশনে ভিএলএ মডেল ব্যবহার করে, যেখানে আরটি-১ এর মতো ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন আর্কিটেকচারগুলি পরিবেশগত পরিবর্তনের প্রতি দৃঢ়তা প্রদর্শন করে। প্রশিক্ষণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে ইন্টারেক্টিভ রিফাইনমেন্টের জন্য ড্যাগার এবং ক্রাউডসোর্সড ডেটাতে পরিবর্তনশীলতা পরিচালনা করার জন্য ডেটা অগমেন্টেশন। আরটি-১ সমীক্ষা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলি নতুন কাজগুলিতে উন্নত জিরো-শট ক্ষমতা তুলে ধরে। রোবোটিক্সে ক্রাউডসোর্সিং

ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ ডেটাতে চ্যালেঞ্জ এবং সমাধান

ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ স্কেলেবিলিটি প্রদান করলেও, ডেটার গুণমান নিয়ন্ত্রণের মতো চ্যালেঞ্জ দেখা দেয়। রোবোটর্ক গোলমালপূর্ণ ট্র্যাজেক্টোরি ফিল্টার করতে অ্যাকশন এন্ট্রপির উপর ভিত্তি করে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। একটি রোবোনেট স্টাডি ডেটাসেটের অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য এই ধরনের ব্যবস্থার গুরুত্বের উপর জোর দেয়। আমি যা বলি তা নয়, আমি যা করতে পারি তাই করুন: রোবোটিক অ্যাফোর্ডেন্সে ভাষায় গ্রাউন্ডিং

ভবিষ্যতের দিকনির্দেশগুলিতে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে ক্রাউডসোর্সড টেলিপারেশনের সাথে একত্রিত করে নীতিগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরিমার্জন করা, অনুকরণ এবং আরএল দৃষ্টান্তের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করা জড়িত। এটি রোবট লার্নিং পাইপলাইনগুলিকে 10x পর্যন্ত দ্রুত করতে পারে, যেমনটি টেকক্রাঞ্চ নিবন্ধে উল্লেখ করা হয়েছে। ডেক্স-নেট 4.0: একটি প্যারালাল-জ গ্রিপার দিয়ে গভীর গ্রাস্পিং

রোবট টেলিঅপারেশনে স্থাপনার কৌশল এবং বিনিয়োগের রিটার্ন

রোবোটর্কের স্থাপনার কৌশলগুলির মধ্যে সয়ার বা ব্যাক্সটার হাতের মতো হার্ডওয়্যারের সাথে সংহত করা, বিলম্ব কমাতে স্বল্প-বিলম্বিত স্ট্রিমিংয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা অন্তর্ভুক্ত। এটি ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা এবং ডেটার গুণমান বাড়ায়। রোবোটিক্স সংস্থাগুলির জন্য, দূরবর্তী এবং অন-সাইট সংগ্রহের সংমিশ্রণে সংকর স্থাপনা সংস্থানগুলিকে অনুকূল করে, যেমন আইআরআইএস অধ্যয়ন এ বলা হয়েছে।

রোবট টেলিঅপারেশনে বিনিয়োগের রিটার্ন দ্রুত পুনরাবৃত্তি চক্রের মাধ্যমে স্পষ্ট, যা কয়েক মাস থেকে কয়েক সপ্তাহে উন্নয়নের সময়কে কমিয়ে আনে। স্টার্টআপগুলি অপারেটরের অবদানকে নগদীকরণ করে রোবট ডেটা সংগ্রহে উপার্জনের জন্য রোবোটর্ককে ব্যবহার করতে পারে। একটি আইইইই স্পেকট্রাম নিবন্ধ আলোচনা করে যে কীভাবে এটি বিভিন্ন ডেটাসেটে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে।

টেলিঅপারেশন এবং উপার্জনের সুযোগের জন্য সেরা অনুশীলন

টেলিঅপারেশন শ্রেষ্ঠ অনুশীলনগুলির মধ্যে রয়েছে স্বজ্ঞাত নিয়ন্ত্রণ এবং কার্যকারিতা সর্বাধিক করার জন্য রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া। রোবট অপারেটররা ডেটা সংগ্রহ কার্যক্রমে অংশ নিয়ে উপার্জন করতে পারে, যা ক্রাউডসোর্সিংকে একটি কার্যকর আয়ের উৎসে পরিণত করে। থেকে অন্তর্দৃষ্টি DAgger পেপার দেখায় কিভাবে ইন্টারেক্টিভ পরিমার্জন ফলাফল উন্নত করে।

1. বিরামহীন নিয়ন্ত্রণের জন্য স্বল্প-বিলম্বিত স্ট্রিমিং সেট আপ করুন
2. ধারণক্ষমতা বাড়ানোর জন্য গ্যামিফিকেশন প্রয়োগ করুন
3. গুণমান নিশ্চিতকরণের জন্য অসঙ্গতি সনাক্তকরণ ব্যবহার করুন
4. উন্নত প্রশিক্ষণের জন্য ভিএলএ মডেলের সাথে একত্রিত করুন

উপসংহারে, ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ ডেটাতে রোবোটুরকের পদ্ধতিটি পরিমাপযোগ্য রোবট শিক্ষার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। বিশ্বব্যাপী অংশগ্রহণ সক্ষম করার মাধ্যমে, এটি মডেলের সাধারণীকরণকে বাড়ায় এবং রোবোটিক্স উদ্যোগের জন্য যথেষ্ট ROI সরবরাহ করে। আরও জানতে ক্রাউডসোর্সড ডেটা নিবন্ধ দেখুন এবং আপনার প্রকল্পের জন্য অনুরূপ কৌশল গ্রহণের কথা বিবেচনা করুন।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

উৎস এবং আরও পঠন

রোবোটর্কের পেছনের প্রযুক্তি

রোবোটর্ক উন্নত রিমোট টেলিঅপারেশন কৌশল ব্যবহার করে রোবট ইমিটেশন লার্নিং এর জন্য ক্রাউডসোর্সড ডেটা সংগ্রহ সক্ষম করে। স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটির গবেষকদের দ্বারা তৈরি, এই প্ল্যাটফর্মটি সারা বিশ্বের ব্যবহারকারীদের তাদের স্মার্টফোন বা কম্পিউটারের মাধ্যমে দূর থেকে রোবট নিয়ন্ত্রণ করতে এবং এআই প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ-মানের ডেটাসেট তৈরি করতে দেয়।

এর মূল অংশে, রোবোটর্ক নির্বিঘ্ন মিথস্ক্রিয়া সহজতর করার জন্য ওয়েব-ভিত্তিক ইন্টারফেস এবং রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিংয়ের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে। একটি {"type":"linktext","content":["https://arxiv.org/abs/1811.02790","রোবোটর্কের উপর গবেষণা"]} অনুসারে, সিস্টেমটি একই সাথে একাধিক ব্যবহারকারীকে সমর্থন করে, দক্ষতার সাথে ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেট সংগ্রহকে প্রসারিত করে।

• রিয়েল-টাইম নিয়ন্ত্রণের জন্য স্বল্প-বিলম্বিত ভিডিও স্ট্রিমিং
• অ-বিশেষজ্ঞদের জন্য স্বজ্ঞাত ইউজার ইন্টারফেস
• স্বয়ংক্রিয় টাস্ক সেটআপ এবং ডেটা টীকা
• প্রশিক্ষণে তাৎক্ষণিক ব্যবহারের জন্য মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের সাথে ইন্টিগ্রেশন

এই প্রযুক্তিটি কেবল রোবোটিক হার্ডওয়্যারের অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে তোলে না, সেই সাথে রোবোটিক্সের জন্য এআই প্রশিক্ষণে ডেটার অভাবের সমস্যাও সমাধান করে। ক্রাউডসোর্সিং প্রদর্শনের মাধ্যমে, রোবোটর্ক কয়েকশ ঘন্টা ম্যানিপুলেশন ডেটা সংগ্রহ করেছে, যা বিস্তারিতভাবে {"type":"linktext","content":["https://proceedings.mlr.press/v100/mandlekar19a.html","স্কেলিং রোবট সুপারভিশন পেপার"]} এ উল্লেখ করা হয়েছে।

আধুনিক রোবোটিক্সে রোবোটর্কের প্রয়োগ

রোবোটর্কের পদ্ধতির টেলিঅপারেশনে ভিএলএ মডেলগুলির জন্য গভীর প্রভাব রয়েছে, যেখানে আরটি-১ এবং আরটি-২ এর মতো ভিশন-ভাষা-অ্যাকশন মডেলগুলি বিভিন্ন, মানব-উত্পাদিত ডেটা থেকে উপকৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, {"type":"linktext","content":["https://openreview.net/forum?id=SkjvoCJYDS","আরটি-১ স্টাডি"]} তে তুলে ধরা হয়েছে কিভাবে ক্রাউডসোর্সড টেলিঅপারেশন ডেটা বাস্তব-বিশ্বের রোবোটিক নিয়ন্ত্রণকে উন্নত করে।

বাস্তবে, রোবোটর্ক স্কেলেবল রোবট ডেটা সংগ্রহ সক্ষম করে, যা এমন কাজগুলিতে রোবটদের প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব করে তোলে যার জন্য অন্যথায় ব্যয়বহুল অন-সাইট বিশেষজ্ঞদের প্রয়োজন হত। {"type":"linktext","content":["https://techcrunch.com/2018/11/07/stanford-unveils-roboturk-a-crowdsourcing-platform-for-robot-learning/","টেকক্রাঞ্চ"]} এর মতো সংবাদ মাধ্যমগুলি রোবট লার্নিংয়ে বিপ্লব ঘটানোর সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা করেছে।

রিমোট টেলিঅপারেশন বাস্তবায়নের জন্য সেরা অনুশীলন

রোবট টেলিপারেশনে ROI (বিনিয়োগের উপর লাভ) সর্বাধিক করতে, সংস্থাগুলির টেলিপারেশন শ্রেষ্ঠ অনুশীলনগুলি অনুসরণ করা উচিত। এর মধ্যে রয়েছে শক্তিশালী নেটওয়ার্ক সংযোগ নিশ্চিত করা এবং ক্রাউড কর্মীদের স্পষ্ট নির্দেশাবলী প্রদান করা।

1. কম ল্যাটেন্সি অপারেশনের জন্য উপযুক্ত হার্ডওয়্যার নির্বাচন করুন
2. ত্রুটি কমাতে ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস ডিজাইন করুন
3. ডেটা যাচাইয়ের জন্য মান নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা প্রয়োগ করুন
4. পক্ষপাতিত্বের জন্য সংগৃহীত ডেটা বিশ্লেষণ করুন এবং কাজের পুনরাবৃত্তি করুন

RoboTurk-এর জন্য স্থাপনার কৌশলগুলিতে প্রায়শই ক্লাউড-ভিত্তিক অবকাঠামো জড়িত, যেমনটি {"type":"linktext","content":["https://github.com/StanfordVL/robotturk","RoboTurk GitHub repository"]}-এ আলোচনা করা হয়েছে। অতিরিক্তভাবে, {"type":"linktext","content":["https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-1-robotics-transformer-for-real.html","Google AI Blog"]}-এর সরঞ্জামগুলির মতো সরঞ্জামগুলির সাথে সংহত করা মডেল প্রশিক্ষণকে বাড়িয়ে তুলতে পারে।

ক্রাউডসোর্সড রোবট ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে উপার্জনের সুযোগ

RoboTurk-এর অংশগ্রহণকারীরা ডেমোনস্ট্রেশন প্রদানের মাধ্যমে রোবট ডেটা সংগ্রহে উপার্জনে নিযুক্ত হতে পারে। এই মডেলটি অন্যান্য ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ প্ল্যাটফর্মগুলির মতোই উচ্চ-মানের অবদানকে উৎসাহিত করে।

যেমন {"type":"linktext","content":["https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2020.00055/full","টেলিপারেশন এবং ক্রাউডসোর্সিং"]} -এর উপর করা গবেষণা অর্থনৈতিক দিকগুলির উপর জোর দেয়, যা দেখায় যে কীভাবে দূরবর্তী কর্মীরা ক্ষতিপূরণ অর্জনের সময় রোবট লার্নিং ডেটা সংগ্রহে অবদান রাখতে পারে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশ

সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, রোবোটিক্স-এ ক্রাউডসোর্সিং ডেটার গুণগত মানের পরিবর্তনশীলতা এবং নৈতিক বিবেচনার মতো চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়। {"type":"linktext","content":["https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370221000862","রোবোটিক্স স্টাডিতে ক্রাউডসোর্সিং"]} এই ক্ষেত্রে সুযোগ এবং বাধাগুলির রূপরেখা দেয়।

ভবিষ্যতে, রিমোট টেলিপারেশন রোবোটিক্স-এর অগ্রগতি আরও এআই সহায়তাকে সংহত করতে পারে, যা মানুষের অপারেটরদের উপর থেকে বোঝা কমিয়ে ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ ডেটা উৎপাদনে দক্ষতা উন্নত করবে।

রোবট শিক্ষায় ক্রাউডসোর্সিংয়ের সুবিধা

ক্রাউডসোর্সিং বিভিন্ন অংশগ্রহণকারীদের থেকে বিপুল পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ সক্ষম করার মাধ্যমে রোবট শিক্ষার ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে। রোবোটুরকের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি রিমোট টেলিপারেশন ব্যবহার করে রোবট ইমিটেশন লার্নিং-এর জন্য উচ্চ-মানের ডেটা সংগ্রহ করে। এই পদ্ধতিটি ঐতিহ্যবাহী ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতির মাপযোগ্যতার সমস্যাগুলি সমাধান করে, যা বিস্তৃত ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেট তৈরি করতে দেয় যা রোবোটিক্সের জন্য এআই প্রশিক্ষণকে উন্নত করে।

• বিভিন্ন ডেটা উৎস: বিশ্বব্যাপী ব্যবহারকারীদের অবদান বিভিন্ন পরিস্থিতি এবং কৌশল নিশ্চিত করে।
• খরচ-কার্যকারিতা: দূর থেকে কাজ বিতরণের মাধ্যমে ব্যয়বহুল ইন-ল্যাব সেটআপের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।
• মাপযোগ্যতা: দ্রুত কয়েকশ ঘন্টা ডেটা সংগ্রহ সক্ষম করে, যেমনটি তে তুলে ধরা হয়েছে
• ।
• উন্নত জেনারেলাইজেশন: একাধিক মানব অপারেটরের সংস্পর্শে আসা রোবটকে শক্তিশালী আচরণ শিখতে সাহায্য করে।

একটি মূল সুবিধা হল উন্নত মডেলের সাথে ইন্টিগ্রেশন যেমন টেলিঅপারেশনে ভিএলএ মডেল, যা আরও স্বজ্ঞাত নিয়ন্ত্রণের জন্য দৃষ্টি, ভাষা এবং ক্রিয়াকে একত্রিত করে। এটি কেবল ত্বরান্বিত করে না মাপযোগ্য রোবট ডেটা সংগ্রহ তবে এর গুণমানও উন্নত করে ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ ডেটা।

রোবোটুরক কীভাবে রিমোট টেলিঅপারেশন সহজ করে

রোবোটুরক একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেসের মাধ্যমে কাজ করে যেখানে অংশগ্রহণকারীরা ওয়েব ব্রাউজারের মাধ্যমে রোবট নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, যা তৈরি করে রিমোট টেলিঅপারেশন রোবোটিক্স অ-বিশেষজ্ঞদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য। প্ল্যাটফর্মটি অবজেক্ট ম্যানিপুলেশনের মতো কাজ সমর্থন করে, যেখানে ব্যবহারকারীরা ডেমোনস্ট্রেশন সরবরাহ করে যা এর জন্য ব্যবহৃত হয় রোবট লার্নিং ডেটা সংগ্রহ। অনুসারে স্ট্যানফোর্ডের গবেষণা, এই পদ্ধতিটি দক্ষতার সাথে কয়েকশ ঘন্টা তত্ত্বাবধান স্কেল করেছে।

রোবোটুরক বাস্তবায়নের মধ্যে কম-বিলম্ব সংযোগ নিশ্চিত করা এবং ব্যবহারকারীদের স্পষ্ট নির্দেশাবলী প্রদানের মতো সেরা অনুশীলন জড়িত। এটি উচ্চ দিকে পরিচালিত করে রোবট টেলিঅপারেশনে আরওআই, কারণ ডেটা প্রতি ঘণ্টার খরচ ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে কম। অধিকন্তু, টেলিঅপারেশন সেরা অনুশীলন ব্যবহারকারীর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়া জোর দেয়।

অ্যাপ্লিকেশন এবং কেস স্টাডি

রোবোটর্ক বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে দক্ষ ম্যানিপুলেশন কাজের জন্য রোবটদের প্রশিক্ষণ দেওয়া। একটি উল্লেখযোগ্য ঘটনা হল এর ব্যবহার রোবোটিক ম্যানিপুলেশন প্রশিক্ষণের জন্য ক্রাউডসোর্সড ডেটা বিকাশে, যেখানে বিভিন্ন মানুষের ইনপুটগুলি উপ-অপ্টিমাল বিশেষজ্ঞ সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে সহায়তা করে, যেমনটি সম্পর্কিত গবেষণা এ আলোচনা করা হয়েছে।

1. ডেটা সংগ্রহ পর্ব: ব্যবহারকারীরা কাজ সম্পাদনের জন্য রোবটদের টেলিঅপারেট করে।
2. ডেটা সেট কিউরেশন: গুণমানের জন্য টীকা এবং ফিল্টারিং।
3. মডেল প্রশিক্ষণ: DAgger-এর মতো অনুকরণ শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করা।
4. স্থাপনা: পরীক্ষার জন্য বাস্তব-বিশ্বের রোবটগুলির সাথে সংহত করা।

প্ল্যাটফর্মের প্রভাব অংশগ্রহণকারীদের জন্য উপার্জনের সুযোগ পর্যন্ত বিস্তৃত, যার মডেলগুলি রোবট ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে উপার্জনের জন্য। গবেষণায় দেখা গেছে যে ক্রাউডসোর্সড পদ্ধতিগুলি ব্যয়ের একটি ভগ্নাংশে বিশেষজ্ঞ ডেটার সাথে তুলনীয় ফলাফল অর্জন করতে পারে, যা রোবোটর্কের জন্য স্থাপনার কৌশল প্রচার করে।

ভবিষ্যতের সম্ভাবনা

ভবিষ্যতে, রোবোটিক্সের জন্য এআই প্রশিক্ষণ এর অগ্রগতি সম্ভবত আরও অত্যাধুনিক ক্রাউডসোর্সিং কৌশল অন্তর্ভুক্ত করবে। RT-2-এর মতো মডেলগুলির সাথে সংহতকরণ আরও ক্রাউডসোর্সড এআই প্রশিক্ষণ উন্নত করতে পারে, যা রোবট শিক্ষাকে আরও দক্ষ এবং ব্যাপক করে তুলবে।