MIT robot could help people with limited mobility dress themselves

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रोबोट में सीमित गतिशीलता वाले लोगों की मदद करने की काफी संभावनाएं हैं, जिनमें ऐसे मॉडल भी शामिल हैं जो दुर्बलों को कपड़े पहनने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, यह एक विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण कार्य है, जिसमें निपुणता, सुरक्षा और गति की आवश्यकता होती है। अब, MIT CSAIL के वैज्ञानिकों ने एक एल्गोरिथम विकसित किया है जो पहले की तरह किसी भी प्रभाव की अनुमति न देने के बजाय गैर-हानिकारक प्रभावों की अनुमति देकर संतुलन बनाता है।

मनुष्य अन्य मनुष्यों को समायोजित करने और समायोजित करने के लिए कठोर हैं, लेकिन रोबोट को वह सब खरोंच से सीखना होगा। उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति के लिए किसी और की पोशाक में मदद करना अपेक्षाकृत आसान है, क्योंकि हम सहज रूप से जानते हैं कि कपड़ों की वस्तु को कहां रखना है, लोग अपनी बाहों को कैसे मोड़ सकते हैं, कपड़ा कैसे प्रतिक्रिया करता है और बहुत कुछ। हालाँकि, रोबोट को उस सारी जानकारी के साथ प्रोग्राम करना होगा।

अतीत में, एल्गोरिदम ने सुरक्षा के हित में रोबोटों को मनुष्यों के साथ कोई भी प्रभाव डालने से रोका है। हालांकि, इससे “फ्रीजिंग रोबोट” समस्या हो सकती है, जहां रोबोट अनिवार्य रूप से चलना बंद कर देता है और उस कार्य को पूरा नहीं कर सकता है जिसे वह करने के लिए निर्धारित किया गया है।

उस मुद्दे को दूर करने के लिए, पीएचडी छात्र शेन ली के नेतृत्व में एक एमआईटी सीएसएएल टीम ने एक एल्गोरिदम विकसित किया जो टकराव से बचने के शीर्ष पर “सुरक्षित प्रभावों” की अनुमति देकर रोबोटिक गति सुरक्षा को फिर से परिभाषित करता है। यह रोबोट को अपने कार्य को प्राप्त करने के लिए मानव के साथ गैर-हानिकारक संपर्क बनाने देता है, जब तक कि मानव पर इसका प्रभाव कम हो।

“कार्य दक्षता को अनावश्यक रूप से प्रभावित किए बिना शारीरिक नुकसान को रोकने के लिए एल्गोरिदम विकसित करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है,” ली ने कहा। “रोबोट को मनुष्यों के साथ गैर-हानिकारक प्रभाव बनाने की अनुमति देकर, हमारी विधि मानव को सुरक्षा गारंटी के साथ तैयार करने के लिए कुशल रोबोट प्रक्षेपवक्र ढूंढ सकती है।”

एक साधारण ड्रेसिंग कार्य के लिए, सिस्टम ने काम किया, भले ही व्यक्ति फोन की जांच करने जैसी अन्य गतिविधियां कर रहा हो, जैसा कि ऊपर वीडियो में दिखाया गया है। यह पहले की तरह एक ही मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय, विभिन्न स्थितियों के लिए कई मॉडलों को मिलाकर ऐसा करता है। कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी के जैकोरी एरिकसन ने कहा, “यह बहुआयामी दृष्टिकोण सेट सिद्धांत, मानव-जागरूक सुरक्षा बाधाओं, मानव गति भविष्यवाणी और सुरक्षित मानव-रोबोट बातचीत के लिए प्रतिक्रिया नियंत्रण को जोड़ता है।”

अनुसंधान अभी भी प्रारंभिक चरण में है, लेकिन विचारों का उपयोग केवल ड्रेसिंग के अलावा अन्य क्षेत्रों में भी किया जा सकता है। एरिकसन ने कहा, “इस शोध को संभावित रूप से सहायक रोबोटिक्स परिदृश्यों की एक विस्तृत विविधता पर लागू किया जा सकता है, जिससे रोबोट को विकलांग लोगों को सुरक्षित शारीरिक सहायता प्रदान करने में सक्षम बनाया जा सके।”

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