ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಯಂತ್ರಗಳ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕಾರಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. *ಊಹಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತ್ಯಕ್ಷವಾಗಿ ಉಖಾಲುತ್ತದೆ* ಯಂತ್ರಗಳಿಗೂ ಅವರ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. *ಕೋಡಿ* ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಮತ್ತು *ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು* ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರುತ್ತದೆ. ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯು ಯಂತ್ರ ಮಾನವನ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗೆ ಬೆಳೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮಾತ್ರ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ, ನಮ್ಮ ಯಂತ್ರದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ದೃಷ್ಠಿಕೋನವನ್ನು ಪುನರ್ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪ್ರಗತಿ
ಹೊಸ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ವಿಧಾನವು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಕೋಡಿಸಲು ಹಾಗೂ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಸಿದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬೀಳಿದ ಭಾಷೆಗಳು ಪ್ರವರ್ತಕರ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಯಂತ್ರಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಅವರನ್ನು ಅವರ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಹಕಾರದಲ್ಲಿ ವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ.
ಕಾರ್ಯದ ತತ್ವ
ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಯಂತ್ರಗಳು LiDAR ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಲೇಝರ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರಣಾಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಈ ಮೂಲಕ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಗ್ರಹಿತ ಡೇಟಾಸ್ನುದಿಕ анализа ಕಡಿಮೆ ಮೊದಲಿಗೆ, ಈ ಯಂತ್ರಗಳು ಅವರು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಸ್ಥಳ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಯಂತ್ರಗಳು ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಯಾವುದೇ ಅನ್ವಯಗಳು
ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರವನ್ನು ಕೋಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕೈಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮನೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ಪುನರ್ವ್ಯವಹಾರ, ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ವಿತರಣಾ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳಗಳ ಸಭೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡದು ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಿಂದಾಗಿ, ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು తీవ್ರಮಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ, ಈ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಮರ್ಥತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಖಚಿತತೆಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಆಳಾಧ್ಯಯನ
ಆಳಾಧ್ಯಯನದ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳು ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮುಖ್ಯ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇವೆ. ಅವರು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ эмес, ಪೂರೈಸಿದ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವರ ಮುಂದಿನ ವರ್ತನೆಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದಾಗ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ಸಹಕಾರ
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಆಯಾಮವೆಂದರೆ, ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾನವರಿಂದ ನಿರಂತರ ದುಡಿಯುವುದು. ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು Bayesian Learning IN the Dark (BLIND) ಎಂಬ ತತ್ವವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಉಪಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಉತ್ಪತ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿಯುದರಲ್ಲಿ ಮಾನವದ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ ಯಂತ್ರದ ಸಮರ್ಥತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಅನ್ವಯಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು
ಎಲ್ಲಾ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಯೋಜನೆಯೊಳಪಡುವುದು ಮುಂದಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿನ ಒಂದು ತೆರಳುವಿಕೆಗಳು. ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿದೆ ಇದೇ ಸ್ವಭಾವದಲ್ಲಿ, ಕಾಮಗಾರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳ್ಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಲೋರಿಯಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧಕರು, ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಸುಪ್ತ ಹಾರ್ಡ್ ಪಕ್ಷೀಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಳಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರೀಕ್ಷಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇಷ್ಟು ಸುಧಾರಿತ ಮತ್ತು ನಾಯಕರ ಯಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಆವರು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಶ್ರೇಣೇಬಲ್ಲದೆ ಜಗತ್ತಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಲ್ಲ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಅವಕಾಶಗಳು, ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವನ ನಡುವೆ ಒಂದೇ ಸಿದ್ಧತೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತವೆಂಬುದರಲ್ಲಿ ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಕೋಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕೋಡ್ಕೃತಿಯೇನು?
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕೋಡ್ಕೃತಿ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ವೇಗದಲ್ಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಯಂತ್ರವು ತನ್ನ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಮೋನಿವ್ಯವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೇಗಾಗು ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ?
ಯಂತ್ರಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಜರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಂಡವಾಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ,ಒಂದು ಪ್ರಕರಿ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೆಟ್ಟಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ದೃಶ್ಯಗಳ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು.
ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕೋಡಿಸುವ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದೆನ್ನು ব্যবহারಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಯಾವುದು?
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ LiDAR ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು, RGB-D ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು, ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನದ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡು, ಭಂಡಾರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಮಹತ್ವವೇನು?
ಈ ವಿಧಾನವು ಮುಖ್ಯ ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ನಿರ್ವಹಣೆ ಇಲ್ಲದೆ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ತಡೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ತಡೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಶೇಬಿಸುವುದು.
ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಕೋಡ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಇದರಿಂದ ಸಾಗುತ್ತವೆ?
ಹೌದು, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾಗ, ಯಂತ್ರಗಳು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕಗಲ್ಪಟ್ಟು ಅವರು ಹೊಸ ಸಮಾಧಾನಗಳನ್ನು ಕುರಿತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕೋಡ್ 2D ಮತ್ತು 3D ನಡುವಿನ ತಾರತಮ್ಯವೇನು?
ಕೋಡ್ಕ್ರತಿ 2D ಪರಿಸರದ ಸರಳ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ 3D ಕೋಡ್ಕ್ರತಿ ಇರುವ ದೃಶ್ಯದ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣೆಯಿಡುತ್ತದೆ, ಮುಖದಲ್ಲಿ ಜಗತ್ತು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗಮನಶೀಲತೆಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಚಿಂತಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಹಜ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಕೋಡಿಸಿದ ನಂತರ, ಯಾವ ನಮ್ಮ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತವೆ?
ಯಂತ್ರಗಳುದ ಪರಿಷ್ಕೃತ ಯೋಜನೆಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಸುತ್ತವೆ, ಕೋಡ್ಕ್ರತಿ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗಮನಶೀಲರೂಪದಿಂದ ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಕ್ರಮಿಸುವ ದ್ರಷ್ಟಿಯಿಂದ ಜರ್ಬರೂವೇ ಇರುವ ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ.
ಯಂತ್ರಗಳು ಕೋಡ್ಕ್ರತಿ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬರಿತ್ತಿದೆ?
ಯಂತ್ರಗಳುಬಣ್ಣಟಾಕೆೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಶ್ರೇಣಿಯು ಶ್ರೇಣುವುದಾದರೂ ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ನಂತರ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರ್ಣೀšenje ಮುಂದುವರೆದರೂ.
ಕೋಡ್ಕ್ರತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆಯೇ?
ಹೌದು, ಬಹುಶಃ ಯಂತ್ರಗಳು ಬಂಡವಾಳದಿಂದ ಹಿಡಿದಂತೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು, ಆದರೆ ಮತ್ತೊಂದು ಕ್ಕೆ ಶ್ರೇಣೀ ವರ್ತನೆಗೂ ಆತ್ಮಾರೋಪಣೆ ಬೆಳೆಸುವುದು.
