ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ ವಿಶೇಷ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಬೊಟಿಕ್ ಕೈಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರ್‌ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಎಲ್ಓಹಿಎ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಮತ್ತು ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ವು ಕೃತಕ ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ರೋಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯ ಚರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಎಂದರೆ ರೋಬೊಟ್ಗಳು ಆದರ್ಶ umano ಗೊಳಿಸಲು ಜಟಿಳ ಅಥವಾ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ ತಕ್ಷಣ ವೇಗವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವ್ಯತಿರೇಕವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವು ರೋಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾರುಕನಾಯಕ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಗೆ ಸ್ಥಾಯಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಮತ್ತು ಖಚಿತತೆ ಉದ್ದಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ, ಹ್ಯೂಮನ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪುನರ್‌ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ.
ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ : ರೋಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗಳು
ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಎಲ್ಓಹಿಎ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಮತ್ತು ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಎಂದು ಹೆಸರು ಹೊಂದಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಎರಡು ನೂತನ ಪ್ರಣಾಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊರತಂದಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗುಣಮಟ್ಟೀಯ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯನಿಕ್ಷೇಪಣೆಗಳಲ್ಲಿ ರೋಬೊಟ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತಮಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎರಡು ಕೈಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯ ಹಾಗು ಬಹು-ಅಂಗುಲಿಯ ಕೆಯೋಳಗಳಿಗೆ.
ಎಲ್ಓಹಿಎ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ : ಎರಡು ಕೈಗಳ ಕಾರ್ಯಪಡುವೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ
ಎಲ್ಓಹಿಎ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಕ್ರಮವು ಎರಡು ಕೈಗಳ ಕಾರ್ಯಪಡುವೆ ಬ್ರೇಕ್ಡೆಹಿ ಕಾರ್ಯದ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ನಿಯಮವು ರೋಬೊಟ್ಗಳನ್ನು ವೇಳೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುಣಮಟ್ಟೀಯವಾಗಿ ಮಾನವೀಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ಷಣ ಕಲಿಯುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಎಲ್ಓಹಿಎ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಉಪಕ್ಕೆ ಹಾರ押ಡು ಅಥವಾ ಉಡುಪುಗಳನ್ನು ಹೂಡುವುದು. ಈ ನೂತನ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ರೋಬೊಟ್ಗಳ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ : ರೋಬೊಟಿಕ್ ಕೈಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ
ದ್ವಿತೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಬಹು-ಅಂಗುಲಿಯ ಕೈಗಳನ್ನು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ರೂಪಿತವಾಗಿದೆ. ಉನ್ನತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮುಖಾಂತರ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ರೋಬೊಟ್ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ವಾರ್ಗತ ಚಲನಗಳನ್ನು ಪುನ್ರಾವೃತ್ತ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಕೈಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೈയായ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸುವಲ್ಲಿಯೂ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಚಲನಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ರೋಬೊಟಿಕ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ನಿರಂತರ ಕಾರ್ಯನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗತಿಶೀಲವಾದ ತಲಪಿಸು ಪಡೆದಿದೆ.
ಅನುಕ್ರಮ ಅಧ್ಯಯನ:
ಎಲ್ಓಹೆ ಮತ್ತು ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೃದಯವು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು. ಅವರು ಚಲನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದರಿಂದ ಅವಕಾಶ ಬರುವಾಗ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಾಗಂತರುಯಾಗುತ್ತಾರೆ. ಅನುಕ್ರಮ ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನವು ಅವರಿಗೆ ಮಾತ್ರವೇ ತಕ್ಷಣವಾಗಿ ತಡೆಯುವಂತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೊಸ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಹ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಶಕ್ತಿ ಹೊಂದುವುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಾದರೂ ಇದೆ.
ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಭರವಸೆಗಳು ಮುಂದಿನ ಆಳಗಳನ್ನು
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವೇಲಾಂಶಗಳು ವಿಸ್ತಾರವಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯ್ಪಾಣಮ್ಮ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ ಮುಂತಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಈ ರೋಬೊಟ್ಗಳು ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಲ್ಓಹಿಎ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಮತ್ತು ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಪ್ರಗತಿಯು ಎದುರುಗೊಳ್ಳದ ಸಮರ್ಥನಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಮೀನುಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚನೆವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಮೂದೇ ಇರುವ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ двериವನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಲ್ಓಹೆ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಮತ್ತು ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಕುರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳು
ಎಲ್ಓಹೆ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಏನು ?
ಎಲ್ಓಹೆ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಆಗಿದ್ದು, ಯಾರ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ದ್ವಿವಾಹಿನಿ ಕೈಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ರೂಪಿತವಾಗಿದೆ.
ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ?
ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಬಹು-অಂಗುಲಿಯ ಕೈಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ರೂಪಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ರೋಬೊಟ್ಗಳನ್ನು ಸುಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಲನಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸುತ್ತವೆ.
ಎಲ್ಓಹೆ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಬಳಸುವಾಗ ರೋಬೊಟ್ಗಳ ಕರ್ತವ್ಯಗಳು ಯಾವವು?
ಎಲ್ಓಹೆ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಬಳಸುವ ರೋಬೊಟ್ಗಳು ಉಪಹೊರೆಯಷ್ಟೇ ಗುಣಾತ್ಮಕವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನುರಿತ ಹಾಗೂ ಹಿಡಿವುದನ್ನು ಪ್ರತಾರೋಪಿಸುತ್ತವೆ.
ರೋಬೊಟ್ಗಳು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ?
ಅವರು ಸಭಾರವನ್ನು ಸಾಧನೆಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೊಬೈಲ್ ಪೊಟೋಟಿಂಬಿಯಾದ ಆರೋಹಣಗಳನ್ನು ಕಲೀತರು.
ಎಲ್ಓಹೆ ಅನ್ಲೀಶ್ಡ್ ಮತ್ತು ಡೆಮೋಸ್ಟಾರ್ಟ್ ರೋಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಯಾವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ?
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ರೋಬೊಟ್ಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ_precision карыಫಲು ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಭಾರತದ ಹೊಸ ದುರುಗಬೇಕಾದ ಕ್ರಿಯಾವಳಿ.
ಯಾರು ಈ ಹೊಸ ಉಪವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ?
ನಿರ್ಮಾಣ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡಿಂಗ್ ವರ್ಣಿಯ ಬಗೆಯ ವೈಶಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಉದ್ದಮ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅದರ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಮರ್ಥವಕೊಳೆಯುಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂರಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗತತೆಗೆ ಯಾವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಇದ್ದದ್ದೇ?
ಸದಟೆ ಇರುವძი ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯ ಬರುವ ಮುಂದುಮಸ್ಸುಗೊಳ್ಳುವಂತಹ ಸಮರಧಾನಿ ಒಳಪಪ್ಪಣ ಈತ್ತಲೇ ಎಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಂದುವರೆಗೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರದರ್ಶಣೆಯಾದಾಯಿಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ?
ಹೌದು, ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ ರೋಬೊಟ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊರ ಬಹಿಹಳಗಲ್ಲಿ ನೀಡಿತ್ತಿತ್ತು, ಹಾಗ ಜೊತೆಗೆ ಕ್ರೀಡೆಗಳನ್ನು ಆಟಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನುಡುಗುತ್ತವೆ?
ಅವರು ಗುರುತಿಸುವ ಶ್ರಾವಣವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗೊರಿತಮ್ ಗಳನ್ನು ಉತ್ತ್ಥಾನಕ್ಕೊಯ್ಯಲು ಎಲ್ಲಾ ಪೊಟೋಟಿಮ್ಮು ಹೊಂದಿತತ್ತ ತಕ್ಷಣದ ನಾಗರೂ ಪಾರ್ಶ್ವದ ನನ್ನಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
