নরম রোবটে মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি নিউরাল ব্লুপ্রিন্ট

একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা নরম রোবোটিক অস্ত্রগুলিকে একবার চলাফেরা এবং ক্রিয়াকলাপের বিস্তৃত ভাণ্ডার শিখতে সক্ষম করে, তারপরে তাত্ক্ষণিকভাবে নতুন পরিস্থিতিতে সামঞ্জস্য করতে পারে, কোনো পুনঃপ্রশিক্ষণ বা ত্যাগের কার্যকারিতা ছাড়াই।

এই অগ্রগতি নরম রোবোটিক্সকে বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মানুষের মতো অভিযোজনযোগ্যতার কাছাকাছি নিয়ে আসে, যেমন সহায়ক রোবোটিক্স, পুনর্বাসন রোবট এবং পরিধানযোগ্য বা চিকিৎসা সফ্ট রোবট, তাদের আরও বুদ্ধিমান, বহুমুখী এবং নিরাপদ করে তোলে।

কাজটির নেতৃত্বে ছিল Mens, Manus and Machina (M3S) ইন্টারডিসিপ্লিনারি রিসার্চ গ্রুপ – ল্যাটিন MIT নীতির উপর একটি নাটক “mens et manus” বা “Mind and hand”, “machine” এর জন্য “machina” যোগ করে – সিঙ্গাপুর-MIT অ্যালায়েন্স ফর রিসার্চ অ্যান্ড টেকনোলজির মধ্যে। সিঙ্গাপুরের ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি অফ সিঙ্গাপুর (এনইউএস), এমআইটি এবং সিঙ্গাপুরের নানয়াং টেকনোলজিক্যাল ইউনিভার্সিটি (এনটিইউ সিঙ্গাপুর) এর গবেষকরা এই প্রকল্পটি সহ-নেতৃত্বাধীন।

নিয়মিত রোবটগুলির বিপরীতে যেগুলি অনমনীয় মোটর এবং জয়েন্টগুলি ব্যবহার করে নড়াচড়া করে, নরম রোবটগুলি নরম রাবারের মতো নমনীয় উপাদান দিয়ে তৈরি এবং বিশেষ অ্যাকচুয়েটর ব্যবহার করে নড়াচড়া করে – উপাদানগুলি যা কৃত্রিম পেশীর মতো শারীরিক নড়াচড়া তৈরি করতে কাজ করে। যদিও তাদের নমনীয়তা তাদের সূক্ষ্ম বা অভিযোজিত কাজের জন্য আদর্শ করে তোলে, নরম রোবটগুলি নিয়ন্ত্রণ করা সবসময়ই একটি চ্যালেঞ্জ ছিল কারণ তাদের আকৃতি অপ্রত্যাশিত উপায়ে পরিবর্তিত হয়। বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশগুলি প্রায়শই জটিল এবং অপ্রত্যাশিত বিভ্রান্তিতে পূর্ণ হয়, এবং এমনকি অবস্থার ছোট পরিবর্তন – যেমন ওজনের পরিবর্তন, দমকা বাতাস, বা একটি ছোট হার্ডওয়্যার ত্রুটি – তাদের কার্যকলাপকে বিকৃত করতে পারে।

সফ্ট রোবোটিক্সে যথেষ্ট অগ্রগতি সত্ত্বেও, বিদ্যমান পন্থাগুলি প্রায়শই বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশে বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ করার জন্য নরম রোবটগুলির জন্য প্রয়োজনীয় তিনটি ক্ষমতার মধ্যে মাত্র একটি বা দুটি অর্জন করতে পারে: একটি কাজ থেকে তারা যা শিখেছে তা ব্যবহার করে একটি ভিন্ন কাজ সম্পাদন করে, পরিস্থিতি পরিবর্তন হলে দ্রুত খাপ খাইয়ে নেয় এবং গ্যারান্টি দেয় যে রোবটটি তার ক্রিয়াকলাপগুলিকে মানিয়ে নেওয়ার সময় স্থিতিশীল এবং নিরাপদ থাকবে৷ অভিযোজনযোগ্যতা এবং নির্ভরযোগ্যতার এই অভাবটি এখন পর্যন্ত বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নরম রোবট স্থাপনের ক্ষেত্রে একটি বড় বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছে।

একটি ওপেন-অ্যাক্সেস স্টাডিতে “একটি সাধারণ নরম রোবোটিক নিয়ন্ত্রক যা নিউরোনাল স্ট্রাকচারাল এবং প্লাস্টিক সিন্যাপসেস দ্বারা অনুপ্রাণিত হয় যা বিভিন্ন অস্ত্র, কাজ এবং বিরক্তির সাথে খাপ খাইয়ে নেয়,” 6 জানুয়ারী প্রকাশিত হয়েছে। বিজ্ঞানের অগ্রগতিগবেষকরা বর্ণনা করেছেন কিভাবে তারা একটি নতুন এআই কন্ট্রোল সিস্টেম তৈরি করেছে যা নরম রোবটকে বিভিন্ন কাজ এবং ঝামেলার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে দেয়। অধ্যয়নটি মানব মস্তিষ্ক যেভাবে শেখে এবং খাপ খায় তা থেকে অনুপ্রেরণা নেয় এবং শেখার-ভিত্তিক রোবোটিক নিয়ন্ত্রণ, মূর্ত বুদ্ধিমত্তা, সফ্ট রোবোটিক্স এবং মেটা-লার্নিং-এ ব্যাপক গবেষণার উপর নির্মিত হয়েছিল।

সিস্টেমটি “সিনাপ্সেস” এর দুটি পরিপূরক সেট ব্যবহার করে – সংযোগ যা রোবট কীভাবে চলে তা সামঞ্জস্য করে – একসাথে কাজ করে। প্রথম সেট, “স্ট্রাকচারাল সিন্যাপ্স” নামে পরিচিত, বিভিন্ন মৌলিক ক্রিয়াকলাপের উপর অফলাইনে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যেমন মসৃণভাবে বাঁকানো বা নরম হাত প্রসারিত করা। এগুলি রোবটের অন্তর্নিহিত দক্ষতা তৈরি করে এবং একটি শক্তিশালী, স্থিতিশীল ভিত্তি প্রদান করে। দ্বিতীয় সেট, যাকে “প্লাস্টিক সিন্যাপস” বলা হয়, রোবটের অপারেশনের সময় ক্রমাগত অনলাইনে আপডেট করা হয়, এই মুহূর্তে যা ঘটছে তাতে প্রতিক্রিয়া জানাতে বাহুটির আচরণকে সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত করে। একটি অন্তর্নির্মিত স্থিতিশীলতা পরিমাপ একটি নিরাপত্তার মতো কাজ করে, তাই অনলাইন অপ্টিমাইজেশনের সময় রোবট সামঞ্জস্য করলেও, এর আচরণ মসৃণ এবং নিয়ন্ত্রিত থাকে।

“নরম রোবটগুলির কাজগুলি সম্পাদন করার অপার সম্ভাবনা রয়েছে যা ঐতিহ্যগত মেশিনগুলি সহজেই করতে পারে না, তবে সত্য গ্রহণের জন্য নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার প্রয়োজন যা উভয়ই অত্যন্ত সক্ষম এবং নির্ভরযোগ্যভাবে নিরাপদ। রিয়েল-টাইম অপ্টিমাইজেশানের সাথে কাঠামোগত শিক্ষার সমন্বয় করে, আমরা এমন একটি সিস্টেম তৈরি করেছি যা অপ্রত্যাশিত পরিবেশে নরম পদার্থের জটিলতা পরিচালনা করতে পারে,” বলেছেন এমআইটি প্রফেসর ড্যানিয়েল প্রফেসর ড্যানিয়েল প্রিন্সিপলেস M3S, MIT কম্পিউটার সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। গবেষণাগার (সিএসএআইএল) এবং গবেষণাপত্রের সহ-সংশ্লিষ্ট লেখক ড. “এটি একটি ভবিষ্যতের কাছাকাছি একটি পদক্ষেপ যেখানে বহুমুখী নরম রোবটগুলি ক্লিনিক, কারখানা বা দৈনন্দিন জীবনে নিরাপদে এবং বুদ্ধিমত্তার সাথে মানুষের সাথে কাজ করতে পারে।”

“এই নতুন AI কন্ট্রোল সিস্টেম হল প্রথম সাধারণ সফট-রোবট কন্ট্রোলারগুলির মধ্যে একটি যা সমাজ এবং বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত নরম রোবটগুলির জন্য প্রয়োজনীয় তিনটি মূল দিকগুলি অর্জন করতে পারে৷ এটি অফলাইনে যা শিখে তা বিভিন্ন কাজে প্রয়োগ করতে পারে, নতুন পরিস্থিতিতে দ্রুত মানিয়ে নিতে পারে এবং সর্বত্র স্থিতিশীল থাকতে পারে – সবই একটি নিয়ন্ত্রণ কাঠামোর মধ্যে,” বলেছেন কাগজের প্রথম লেখক এবং সহ-সংশ্লিষ্ট লেখক হিসাবে, জেড প্রফেসর ড. M3S এবং NUS এ পোস্টডক ছিলেন যখন তিনি গবেষণা করেছিলেন এবং এখন একজন সহযোগী অধ্যাপক। চীনের সাউথইস্ট ইউনিভার্সিটি (এসইইউ চায়না)।

সিস্টেমটি একাধিক টাস্ক টাইপ সমর্থন করে, একটি সমন্বিত পদ্ধতির মধ্যে ট্র্যাজেক্টোরি ট্র্যাকিং, অবজেক্ট প্লেসমেন্ট এবং পুরো বডি শেপ রেগুলেশন সঞ্চালন করতে নরম রোবোটিক অস্ত্রকে সক্ষম করে। পদ্ধতিটি বিভিন্ন নরম-আর্ম প্ল্যাটফর্মে সাধারণীকরণ করে, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম প্রযোজ্যতা প্রদর্শন করে।

সিস্টেমটি দুটি শারীরিক প্ল্যাটফর্মে পরীক্ষা করা হয়েছিল এবং যাচাই করা হয়েছিল – একটি কেবল-চালিত নরম আর্ম এবং একটি আকৃতি-মেমরি-অ্যালয়-সক্রিয় নরম আর্ম – এবং চিত্তাকর্ষক ফলাফল প্রদান করেছে। এটি একটি 44-55 শতাংশ হ্রাস অর্জন করেছে ট্র্যাকিং ত্রুটির মধ্যে ভারী বিভ্রান্তি; পেলোড পরিবর্তন, বায়ু প্রবাহের ব্যাঘাত এবং অ্যাকচুয়েটর ব্যর্থতার অধীনে 92 শতাংশের বেশি আকারের সঠিকতা; এবং স্থিতিশীল কর্মক্ষমতা এমনকি যখন অর্ধেকের বেশি অ্যাকুয়েটর ব্যর্থ হয়।

“এই কাজটি সফ্ট রোবোটিক্সে কী সম্ভব তা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করে। আমরা টাস্ক-নির্দিষ্ট টিউনিং এবং সক্ষমতা থেকে দৃষ্টান্তটিকে মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তার সাথে একটি সত্যিকারের সাধারণ কাঠামোর দিকে স্থানান্তরিত করেছি। এটি একটি যুগান্তকারী যা বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশে কাজ করতে সক্ষম স্কেলযোগ্য, বুদ্ধিমান সফট মেশিনগুলির দরজা খুলে দেয়,” বলেন অধ্যাপক জন ইঞ্জিনিয়ারিং ডিপার্টমেন্টের চ্যাচ্যান ইউএস-এর অধ্যাপক জন। ডিজাইন কলেজে, সহ-সংশ্লিষ্ট লেখক এবং M3S এর প্রধান তদন্তকারী। সিসিলিয়া লাস্কি বলেছেন। এবং ইঞ্জিনিয়ারিং, এবং NUS অ্যাডভান্সড রোবোটিক্স সেন্টারের পরিচালক।

এই অগ্রগতি ঘন ঘন পুনঃপ্রোগ্রামিং-এর প্রয়োজন ছাড়াই উত্পাদন, সরবরাহ, পরিদর্শন এবং মেডিকেল রোবোটিক্সে আরও শক্তিশালী সফট রোবোটিক সিস্টেমের বিকাশের দরজা খুলে দেয় – যার ফলে ডাউনটাইম এবং খরচ হ্রাস পায়। স্বাস্থ্য পরিচর্যায়, সহায়ক এবং পুনর্বাসন ডিভাইসগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে রোগীর পরিবর্তনশীল শক্তি বা অঙ্গবিন্যাস অনুসারে তাদের নড়াচড়াকে মানানসই করতে পারে, যখন পরিধানযোগ্য বা মেডিকেল নরম রোবটগুলি ব্যক্তিগত প্রয়োজনে আরও সংবেদনশীলভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, সুরক্ষা এবং রোগীর ফলাফলের উন্নতি করতে পারে।

গবেষকরা এই প্রযুক্তিকে রোবোটিক সিস্টেম বা উপাদানগুলিতে প্রসারিত করার পরিকল্পনা করেছেন যা উচ্চ গতিতে এবং আরও জটিল পরিবেশে কাজ করতে পারে, সহায়ক রোবোটিক্স, মেডিকেল ডিভাইস এবং শিল্প সফ্ট ম্যানিপুলেটরগুলিতে সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির পাশাপাশি বাস্তব-বিশ্বের স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমগুলিতে একীকরণের সাথে।

SMART-এ পরিচালিত গবেষণাটি ন্যাশনাল রিসার্চ ফাউন্ডেশন সিঙ্গাপুর তার ক্যাম্পাস ফর রিসার্চ এক্সিলেন্স অ্যান্ড টেকনোলজিক্যাল এন্টারপ্রাইজ প্রোগ্রামের অধীনে সমর্থিত ছিল।