चीनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और रोबोटिक्स फर्म एजीबॉट ने सोमवार को ह्यूमनॉइड रोबोटों के प्रशिक्षण पर उच्च गुणवत्ता वाले डेटा वाले एक विशाल डेटासेट को ओपन-सोर्स किया। कहा जाता है कि एजीबोट वर्ल्ड अल्फा नामक यह डेटासेट वास्तविक जीवन परिदृश्यों में 100 से अधिक रोबोटों से एकत्र किया गया है। कंपनी ने कहा कि यह डेटासेट शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को विशिष्ट रोबोटिक्स सॉफ़्टवेयर में इस जानकारी को फीड करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग करके ह्यूमनॉइड रोबोट की प्रशिक्षण प्रक्रिया को तेज करने में मदद कर सकता है। विशेष रूप से, डेटासेट वर्तमान में GitHub और Hugging Face दोनों पर होस्ट किया जा रहा है।
ह्यूमनॉइड रोबोटों के लिए व्यापक प्रशिक्षण डेटासेट जारी किया गया
एक प्रेस विज्ञप्ति में, कंपनी ने AgiBot World को रिलीज़ करने के अपने निर्णय की घोषणा की। ऐसा कहा जाता है कि यह बहुउद्देश्यीय ह्यूमनॉइड रोबोटों के लिए डिज़ाइन किया गया एक बड़े पैमाने का रोबोटिक लर्निंग डेटासेट है। डेटासेट के अलावा, ओपन-सोर्स सिस्टम में मूलभूत मॉडल, मानकीकृत बेंचमार्क और शोधकर्ताओं को डेटा तक पहुंचने में मदद करने के लिए एक ढांचा भी शामिल है।
जेनेरिक एआई के उदय के साथ, रोबोटिक्स क्षेत्र में भी महत्वपूर्ण वृद्धि देखी गई है। जबकि ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स हार्डवेयर लंबे समय से अस्तित्व में है, इन मशीनों को कार्यों के लिए प्रशिक्षित करना जटिल रहा है। ऐसा इसलिए है क्योंकि रोबोट के दिमाग के रूप में कार्य करने वाले बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर को विभिन्न परिदृश्यों को सीखना और समझना होता है और उनके माध्यम से कैसे नेविगेट करना है। इसमें हजारों आंदोलनों और आंदोलनों के संयोजन को सीखना और यह समझना शामिल है कि कौन सा आंदोलन कब लागू करना है।
इसके कारण, प्रशिक्षण प्रक्रिया बहुत धीमी होती थी और आमतौर पर सामान्य प्रयोजन आंदोलनों के बजाय एक विशेष कार्य पर ध्यान केंद्रित किया जाता था। हालाँकि, जेनरेटिव एआई ने शोधकर्ताओं को न्यूरल फ्रेमवर्क का उपयोग करके सॉफ्टवेयर को अधिक बुद्धिमान बनाने का विकल्प दिया है। यह रोबोटों को किसी स्थिति के संदर्भ को समझने और वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करके इसे हल करने की अनुमति देता है।
लेकिन इस वृद्धि ने रोबोटिक्स क्षेत्र में एक और अंतर को भी उजागर किया है – उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की कमी। रोबोटों की प्रशिक्षण प्रक्रिया आम तौर पर नियंत्रित वातावरण और पृथक क्षेत्रों में होती है ताकि शोधकर्ताओं को रोबोटों की निगरानी करने और आवश्यक परिवर्तन करने की अनुमति मिल सके। इसके कारण, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों से जुड़ा प्रशिक्षण डेटा दुर्लभ है।
AgiBot वर्ल्ड डेटासेट इस महत्वपूर्ण अंतर को भरता है। कंपनी ने दावा किया कि ओपन-सोर्स डेटासेट में 100 रोबोटों के दस लाख से अधिक प्रक्षेप पथ शामिल हैं। यह पांच लक्ष्य डोमेन में 100 से अधिक वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को भी फैलाता है। इसमें बारीक हेरफेर, उपकरण का उपयोग और मल्टी-रोबोट सहयोग जैसे जटिल आंदोलन भी शामिल हैं।
इस डेटासेट को AgiBot की GitHub लिस्टिंग या इसके हगिंग फेस पेज से एक्सेस किया जा सकता है। हालाँकि, डेटासेट केवल क्रिएटिव कॉमन्स CC BY-NC-SA 4.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, जो शैक्षणिक और अनुसंधान-संबंधी उपयोग की अनुमति देता है लेकिन व्यावसायिक उपयोग के मामलों की अनुमति नहीं देता है।
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