ویڈیو حقیقی زندگی 'ٹرانسفارمرز روبوٹ دکھاتا ہے جو دیکھیں، سوچیں اور ٹرانسفارم کریں

روبوٹسٹسٹس کی ایک ٹیم نے ناقابل یقین مستقبل کی طرف ایک اور قدم اٹھایا ہے جہاں حقیقی زندگی ٹرانسفارمرز ہمارے درمیان منتقل

ماڈیولر، خود مختار روبوٹ پر نیا تحقیق شائع کیا گیا تھا کہ یہ پتہ چلتا ہے کہ روبوٹ کس طرح دیکھ سکتے ہیں، سوچتے ہیں، اور ان کی شکل کو چیلنج کے مطابق کس طرح تبدیل کر سکتے ہیں.

چھ چھ افراد نے اس تحقیقی کاغذ کو شائع کیا - "ماڈیولر روبوٹ کے ساتھ تصور کے لئے ایک انٹیگریٹڈ سسٹم - موثر آٹومیومومی" - جرنل میں سائنس روبوٹکس. محققین Cornell یونیورسٹی اور پنسلوانیا یونیورسٹی سے ملاقات کی.

یہاں محققین کے الفاظ میں، روبوٹ کیا کرتا ہے، اس کے اہم علاقوں میں موجود ہیں.

"اگر آپ نے دیکھا ہے تو بہت سے لوگوں نے فلموں میں دیکھا ہے ٹرانسفارمرز یا بگ ہیرو 6، روبوٹ جو ان کی شکل تبدیل کر سکتے ہیں، "مارک یم کہتے ہیں، پروفیسر، پنسلوانیا یونیورسٹی، اس ماڈیولر روبوٹ کے اس ہفتے نے انکشاف کیا. "ہمارے پاس روبوٹ کے بہت سے مثال ہیں جنہوں نے چلنے یا چڑھنے والی سیڑھیوں جیسے چیزیں کر سکتے ہیں … لیکن ان سب چیزوں کو الگ الگ کیا گیا. یہ پہلی بار ہے کہ ہمارے پاس اصل میں ایک ایسا نظام تھا جو خود مختاری سے یہ سب کچھ کرسکتا تھا."

سب سے پہلے، یہ روبوٹ نظام اس کے آس پاس دنیا کو کیسے دیکھتا ہے؟ یہاں محققین جوناتھن داودیلین:

ہم اپنے سینسر ماڈیول پر نصب ہونے والے 3 ڈی ڈی کیمرے کا استعمال کرتے ہیں اور حقیقی وقت میں روبوٹ کے ماحول کے 3-D نقشہ بنانے کے لئے استعمال کرتے ہیں، اور پھر ہمارے خیالات کے الگورتھموں کا ایک سوٹ ہے جو براہ راست روبوٹ جیسے کام کرنے کے لئے اس ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں. جہاں غیر نامعلوم علاقوں کو تلاش کرنے اور روبوٹ کی صلاحیتوں کے لحاظ سے ماحول کی نوعیت کا مظاہرہ کرنا ہے.

اور یہ روبوٹ پروموٹو ٹرانفارمر کیسے جانتا ہے کہ کس طرح کی شکلیں لے جا رہی ہیں؟ پھر، یہاں داودیلین ہے:

یہ سیڑھیوں یا تنگ تخلیقوں، فلیٹ علاقوں اور سیارے کو تسلیم کر سکتے ہیں، اور پھر اعلی درجے کی منصوبہ بندی کو اس معلومات کا استعمال کرتے ہوئے فیصلہ کیا جاتا ہے کہ ماحول کی شرائط دی گئی کاموں کو لے جانے والے لائبریری شکلوں کی کونسی چیزیں، جن کے اعمال، لائبریری شکلیں ہیں.

تو، اس روبوٹ کے لئے کیا اگلا ہے؟ محقق تاریک ٹونون بتاتا ہے اندرونی وہاں دو حالتوں میں یہ استعمال کیا جا سکتا ہے: ایک آفت کے علاقے - عام طور پر roboticists کی طرف سے استعمال کیا جاتا منظر - اور معمولی گھر کی زیادہ روزمرہ صورتحال، قالین اور لکڑی کے فرش اور سیڑھیوں کے ساتھ اور شاید گندگی لانڈری کا ایک ڈھیر بھی.

"اگر آپ ایک آفت کے علاقے میں جا رہے ہیں تو، یہ بھی واضح نہیں ہوسکتا ہے کہ اصل میں آپ سے پہلے کام کیا ہے، ٹھیک ہے؟ اگر آپ ایک تباہ شدہ عمارت میں جا رہے ہیں، تو آپ کو معلوم نہیں ہے کہ اندر کی طرح ایسا لگتا ہے یا آیا کہ وہاں ایسے افراد ہیں جو آپ کو بچانے کے لئے چاہتے ہیں."

"اس طرح ایک روبوٹ ہے جس میں واقعی بہت ورسٹائل ہے کہ اس منظر میں مفید ہوسکتا ہے کیونکہ یہ اندر جا سکتا ہے، اس کے ارد گرد کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے اور پھر ممکنہ طور پر ایک چھوٹا سا خالقہ یا لوگوں کو گرنے سے ملبے سے بچانے کے لئے ایک پناہ گاہ کے ذریعے جانے کے لئے ایک سانپ بننے کا انتخاب کریں. اس طرح کچھ."

ٹاسن بھی کہتے ہیں کہ یہ روبوٹ بھی گھریلو مددگار ہیں.

تھوڑا کم حوصلہ افزائی مثال یا ڈومین صرف لوگوں کے گھروں کے ارد گرد ہو سکتا ہے. اگر آپ کو کسی چھوٹا روبوٹ کرنا ہے جو کسی کے گھر میں کام کر رہا ہے تو، اصل میں ہمارے گھروں اور دفاتروں اور داخلہ ماحولیات میں بہت پیچیدہ ماحول موجود ہیں. اکثر بے حرمتی ہے، بہت سے مختلف سطحوں پر جو روبوٹ کو ٹراؤنڈ کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے، اور مثال کے طور پر، اس کے نتیجے میں، روبوٹ میں تبدیل ہوسکتی ہے. اس سلسلے میں جب آپ سیڑھیاں چڑھنے کے لئے اچھے ہوتے ہیں تو آپ کو جڑواں قسم کی چڑھنے یا اچھی طرح سے چڑھنے کی ضرورت ہوتی ہے. فرش پر اگر آپ کے پاس فلیٹ منزل ہے. یہ بھی گھر میں بہت مفید ہوسکتا ہے.

کچھ کیا ہے کہ یہ روبوٹ ابھی تک ایسا نہیں کرسکتے ہیں کہ وہ جلدی ہوسکیں. محققین کا کہنا ہے کہ روبوٹ کس طرح سوچتا ہے اور یہ کس طرح مضبوط ہو سکتا ہے کہ کس طرح نیچے آتا ہے.

Tosun بتاتا ہے اندرونی اس ماڈیولر روبوٹ لچکدار ہونے پر بہت اچھے ہیں لیکن وہ بہت مضبوط نہیں ہیں؛ وہ بہت بھاری اشیاء نہیں اٹھا سکتے ہیں. محققین اپنے طاقتور لفٹنگ روبوٹ یا روبوٹ کے ساتھ اپنے ماڈیولر نوعیت کو یکجا سکتے ہیں. ماڈیولر روبوٹ کو بھی ڈھانچے کی تعمیر کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے جو انہیں نئی ​​صلاحیتوں میں استعمال کرنے کے قابل بنائے گا، جیسے بڑے ڈھانچے کو اسکیلنگ.

دوسرے دلچسپ علاقہ جو ماڈیولر پرنٹو ٹرانسفارمر کو بہتر بنا سکتا ہے مصنوعی انٹیلی جنس، یا مشین سیکھنے سے متعلق ہو. اب، ماڈیولر روبوٹ میں مقامی طور پر ذخیرہ کرنے کے فیصلے یا اعمال کی لائبریری ہے. یہاں ہاسس کاریس گاز، ٹیم کے ایک اور محقق اور کارنیل میں ایسوسی ایٹ پروفیسر ہے.

"واقعی ایک دلچسپ سوال یہ ہوگا کہ ہم اس طرح خود کو خود کار طریقے سے کر سکتے ہیں؟" اندرونی. "تو کیا ہم مشین سیکھنے کا استعمال کر سکتے ہیں؟ کیا ہم مختلف (جوہری طور پر) الگورتھم استعمال کر سکتے ہیں، یا کم سے کم امیدواروں کی شکل اور طرز عمل کا ایک سیٹ جس میں دوبارہ کاموں کا بڑا مجموعہ ہوتا ہے، پھر ہم اس وقت کر سکتے ہیں. تو یہ ایک دلچسپ تحقیقاتی سوال ہے جو ہم تلاش کر رہے ہیں."