اس روبوٹ نے خود کو نقلی انداز میں چلنا سکھایا — پھر برکلے میں ٹہلنے کے لیے گیا۔

حال ہی میں، برکلے کی ایک لیب میں، کیسی نامی ایک روبوٹ نے خود کو چلنا سکھایا، ایک چھوٹا بچہ کی طرح ہو سکتا ہے. آزمائش اور غلطی کے ذریعے، اس نے نقلی دنیا میں چلنا سیکھا۔ پھر اس کے ہینڈلرز نے اسے حقیقی دنیا کے ٹیسٹوں کے ایک مائن فیلڈ میں ٹہلتے ہوئے بھیجا تاکہ یہ دیکھیں کہ اس کا کرایہ کیسا ہے۔

اور، جیسا کہ یہ پتہ چلتا ہے، اس نے بہت اچھا کام کیا. مزید ٹھیک ٹیوننگ کے بغیر، روبوٹ — جو کہ بنیادی طور پر صرف ٹانگوں کا ایک جوڑا ہے — تمام سمتوں میں چلنے، چلتے وقت نیچے بیٹھنے، توازن ختم ہونے پر خود ہی ٹھیک ہونے، اور مختلف قسم کی سطحوں پر ایڈجسٹ کرنے کے قابل تھا۔

یہ پہلی بار ہے کہ مشین لرننگ کا طریقہ جسے کمک سیکھنے کے نام سے جانا جاتا ہے دو ٹانگوں والے روبوٹس میں اتنی کامیابی سے لاگو کیا گیا ہے۔

یہ ممکنہ طور پر پہلی روبوٹ ویڈیو نہیں ہے جسے آپ نے دیکھا ہے، اور نہ ہی سب سے زیادہ چمکدار۔

کئی سالوں سے، انٹرنیٹ روبوٹس کی ویڈیوز سے متاثر ہوا ہے جو چلنے اور اپنا توازن بحال کرنے سے کہیں زیادہ کام کر رہے ہیں۔ ان دنوں جو کچھ داؤ پر لگا ہوا ہے۔ بوسٹن ڈائنامکس، روبوٹ ویڈیوز کا ہیوی ویٹ چیمپ، باقاعدگی سے روبوٹس کی پارکور کرتے ہوئے دماغ کو اڑا دینے والی فوٹیج جاری کرتا ہے، پیچھے پلٹ جاتا ہے، اور پیچیدہ رقص کے معمولات. بعض اوقات، یہ کی دنیا لگ سکتی ہے iRobot صرف کونے کے ارد گرد ہے.

خوف کا یہ احساس اچھی طرح سے کمایا گیا ہے۔ Boston Dynamics جدید ترین روبوٹس بنانے والی دنیا کے اعلیٰ ترین اداروں میں سے ایک ہے۔

لیکن انہیں اب بھی کرنا ہے۔ احتیاط سے پروگرام اور نقل و حرکت کو کوریوگراف ان کی ویڈیوز میں روبوٹس کا۔ یہ ایک طاقتور نقطہ نظر ہے، اور بوسٹن ڈائنامکس ٹیم نے اس کے ساتھ ناقابل یقین کام کیے ہیں۔

تاہم، حقیقی دنیا کے حالات میں، روبوٹ کو مضبوط اور لچکدار ہونے کی ضرورت ہے۔ انہیں باقاعدگی سے غیر متوقع طور پر نمٹنے کی ضرورت ہے، اور کوریوگرافی کی کوئی مقدار نہیں کرے گی۔ جس طرح، یہ امید کی جاتی ہے، مشین لرننگ مدد کر سکتی ہے۔

الفابیٹ کے ڈیپ مائنڈ نے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے کمک سیکھنے کا سب سے مشہور فائدہ اٹھایا ہے۔ کچھ مشکل ترین کھیلوں میں انسانوں کو مارنا. سادہ طور پر، یہ ہمارے سیکھنے کے طریقے پر بنایا گیا ہے۔ چولہے کو چھو، جل جاؤ، لات والی چیز کو دوبارہ مت چھونا۔ براہ کرم کہو، ایک جیلی بین لے لو، شائستگی سے دوسرا مانگو۔

کیسی کے معاملے میں، برکلے کی ٹیم نے تخروپن میں چلنے کے لیے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے کمک سیکھنے کا استعمال کیا۔ اس طریقے سے چلنا سیکھنے والا یہ پہلا AI نہیں ہے۔ لیکن نقلی سے حقیقی دنیا میں جانا ہمیشہ ترجمہ نہیں کرتا۔

دونوں کے درمیان لطیف فرق (لفظی) ایک نئے روبوٹ کو ٹرپ کر سکتے ہیں کیونکہ یہ پہلی بار اپنی سم کی مہارتوں کو آزماتا ہے۔

اس چیلنج پر قابو پانے کے لیے، محققین نے ایک کے بجائے دو نقلیں استعمال کیں۔ پہلا تخروپن، ایک کھلا ذریعہ تربیتی ماحول جسے MuJoCo کہا جاتا ہے، جہاں الگورتھم نے ممکنہ نقل و حرکت کی ایک بڑی لائبریری کو اپنی طرف متوجہ کیا اور، آزمائش اور غلطی کے ذریعے، ان کا اطلاق کرنا سیکھا۔ دوسرا تخروپن، جسے متلاب سم میکانکس کہا جاتا ہے، نے ایک کم داؤ والے ٹیسٹنگ گراؤنڈ کے طور پر کام کیا جو حقیقی دنیا کے حالات سے زیادہ واضح طور پر مماثل ہے۔

ایک بار جب الگورتھم کافی اچھا تھا، یہ Cassie میں گریجویٹ ہو گیا۔

اور حیرت انگیز طور پر، اسے مزید پالش کرنے کی ضرورت نہیں تھی۔ ایک اور طریقے سے کہا، جب یہ طبعی دنیا میں پیدا ہوا تھا- یہ جانتا تھا کہ کس طرح ٹھیک چلنا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ بھی کافی مضبوط تھا. محققین لکھتے ہیں کہ تجربے کے دوران کیسی کے گھٹنے میں دو موٹریں خراب ہوگئیں، لیکن روبوٹ ایڈجسٹ کرنے اور ٹرک چلانے میں کامیاب رہا۔

دوسری لیبز روبوٹکس پر مشین لرننگ کو لاگو کرنے میں سخت محنت کر رہی ہیں۔

پچھلے سال گوگل نے استعمال کیا۔ ایک (سادہ) چار ٹانگوں والے روبوٹ کو تربیت دینے کے لیے کمک سیکھنا۔ اور اوپن اے آئی نے اسے روبوٹک ہتھیاروں کے ساتھ استعمال کیا ہے۔. بوسٹن ڈائنامکس بھی ممکنہ طور پر طریقے تلاش کرے گا۔ مشین لرننگ کے ساتھ اپنے روبوٹ کو بڑھانا. نئے نقطہ نظر جیسے اس جس کا مقصد کثیر ہنر مند روبوٹس کو تربیت دینا ہے۔ اس تربیت سے آگے مسلسل سیکھنے کی پیشکش - ڈائل کو بھی حرکت دے سکتا ہے۔ تاہم، یہ ابھی ابتدائی ہے، اور یہ نہیں بتایا جا سکتا کہ مشین لرننگ کب زیادہ روایتی طریقوں سے بڑھ جائے گی۔

اور اس دوران، بوسٹن ڈائنامکس بوٹس ہیں۔ تجارتی پانی کی جانچ.

پھر بھی، روبوٹکس کے محققین، جو برکلے ٹیم کا حصہ نہیں تھے، سوچتے ہیں کہ یہ نقطہ نظر امید افزا ہے۔ ایڈورڈ جانز، امپیریل کالج لندن کی روبوٹ لرننگ لیب کے سربراہ، بتایا ایم ائی ٹی ٹیکنالوجی کا جائزہ لیں, "یہ سب سے کامیاب مثالوں میں سے ایک ہے جو میں نے دیکھی ہیں۔"

برکلے ٹیم "زیادہ متحرک اور چست رویوں" کو آزما کر اس کامیابی کو آگے بڑھانے کی امید رکھتی ہے۔ تو، کیا خود سکھایا ہوا پارکور-کیسی ہمارے راستے پر چل سکتا ہے؟ ہم دیکھیں گے.

تصویری کریڈٹ: یوٹیوب کے ذریعے یونیورسٹی آف کیلیفورنیا برکلے ہائبرڈ روبوٹکس

ماخذ: https://singularityhub.com/2021/04/11/this-robot-taught-itself-to-walk-in-a-simulation-then-went-for-a-stroll-in-berkeley/