3 मिनट पढ़ेंजुलाई 17, 2026 03:52 अपराह्न IST
शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रशिक्षण पद्धति विकसित की है जो चार पैरों वाले रोबोट को वास्तविक समय में अपनी गति को अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है, जिससे वह मानव ऑपरेटर के निर्देशों के बिना सीढ़ियाँ चढ़ने, जंगलों में नेविगेट करने और बाधाओं पर छलांग लगाने में सक्षम हो जाता है।
रोबोटKAIST HOUND नामक, इसका वजन लगभग 45 किलोग्राम है और यह आगे के इलाके का विश्लेषण करने के लिए ऑनबोर्ड कैमरे और लिडार सेंसर का उपयोग करता है। यह जो पता लगाता है उसके आधार पर, यह स्वचालित रूप से दो अलग-अलग चालों के बीच स्विच कर सकता है: स्थिरता के लिए एक स्थिर चाल और बड़ी बाधाओं से निपटने के लिए एक तेज़ गति।
साइंस रोबोटिक्स जर्नल में प्रकाशित शोध, एक प्रशिक्षण ढांचे का परिचय देता है जिसे एक्शन प्रीट्रेंड ट्रांसफार्मर-आधारित रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (एपीटी-आरएल) के रूप में जाना जाता है। सिस्टम ट्रांसफार्मर-आधारित एआई को सुदृढीकरण सीखने के साथ जोड़ता है, जो रोबोट को परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने व्यवहार को परिष्कृत करने से पहले पूर्व-निर्मित उदाहरणों से आंदोलन पैटर्न सीखने में सक्षम बनाता है।
रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने सबसे पहले प्रक्षेपवक्र अनुकूलन का उपयोग करके लगभग 180,000 सिम्युलेटेड ट्रॉटिंग और बाउंडिंग अनुक्रम बनाए। हालाँकि डेटासेट 15 घंटे से अधिक की गतिविधि को दर्शाता है, लेकिन इसे उत्पन्न करने में केवल आठ मिनट लगे।
इसके बाद एआई को सीढ़ियों, बाधाओं, सीढ़ियों के पत्थरों, अंतरालों और असमान जमीन वाले अनुरूपित वातावरण में प्रशिक्षित किया गया। पारंपरिक रोबोटिक प्रणालियों के विपरीत, जो अलग-अलग गतिविधियों के लिए अलग-अलग नियंत्रकों पर निर्भर होते हैं, नया दृष्टिकोण रोबोट को संतुलन खोए बिना चालों के बीच आसानी से संक्रमण करने की अनुमति देता है।
वास्तविक दुनिया के परीक्षण के दौरान, KAIST HOUND ने 1.1 किलोमीटर के कैंपस मार्ग और जड़ों, गिरी हुई लकड़ियों और फिसलन भरी पत्तियों से भरे 300 मीटर के जंगल के रास्ते को सफलतापूर्वक पूरा किया। एक अन्य प्रदर्शन में, रोबोट 60 सेमी की बाधा को पार कर गया, कुछ देर के लिए 15 किमी प्रति घंटे की गति तक पहुंच गया, और सुरक्षित रूप से तीन-सीढ़ी वाली सीढ़ी से नीचे उतर गया।
शोधकर्ताओं ने पाया कि रोबोट आम तौर पर कम गति पर असमान इलाके पर चलना पसंद करता है लेकिन बड़े कदमों, अंतराल या बाधाओं का सामना करने पर स्वचालित रूप से बाउंडिंग में बदल जाता है। दोहरी चाल प्रणाली ने गति की एक शैली तक सीमित रोबोट के संस्करणों से लगातार बेहतर प्रदर्शन किया।
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टीम का मानना है कि यह तकनीक अंततः आपदा प्रतिक्रिया, खोज-और-बचाव अभियानों और पहिये वाली मशीनों तक पहुंचने में मुश्किल होने वाले अन्य वातावरणों में तैनात रोबोटों के प्रदर्शन में सुधार कर सकती है।
जबकि सिस्टम केवल दो आगे बढ़ने वाली चालों का समर्थन करता है, शोधकर्ताओं का कहना है कि भविष्य का काम तेज मोड़, बग़ल में आंदोलन और क्रॉलिंग जैसे अतिरिक्त लोकोमोशन मोड को सक्षम करने पर ध्यान केंद्रित करेगा, जिससे जटिल वास्तविक दुनिया के वातावरण में काम करने की रोबोट की क्षमता का और विस्तार होगा।