Machine Learning Technique Used to Enable Teams of Robots to Work Together and Complete Tasks: Details

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Written By WindowsHindi

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शोधकर्ताओं ने एक ऐसी विधि विकसित की है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके कई एजेंटों को एक साथ काम करने के लिए मजबूर कर सकती है। यह विधि एक प्रकार के AI का उपयोग करती है जिसे मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कहा जाता है। ड्रोन और रोबोट जैसे व्यक्तिगत एजेंट अक्सर एक साथ काम कर सकते हैं और संचार लाइनें खुली होने पर एक कार्य पूरा कर सकते हैं। हालांकि, सही हार्डवेयर के अभाव में या सिग्नल के ब्लॉक होने से उनके बीच संचार बाधित हो सकता है। नई तकनीक व्यक्तिगत एजेंट की पहचान करके इस अंतर को पाटने के लिए एआई का उपयोग करती है जब यह टीम के उद्देश्य में योगदान देता है।

“जब एजेंट एक-दूसरे से बात कर सकते हैं तो यह आसान होता है। लेकिन हम इसे इस तरह से करना चाहते थे जो विकेन्द्रीकृत हो, जिसका अर्थ है कि वे एक-दूसरे से बात नहीं करते हैं। हमने उन स्थितियों पर भी ध्यान केंद्रित किया जहां यह स्पष्ट नहीं है कि अलग-अलग भूमिकाएं या नौकरियां क्या हैं एजेंट होना चाहिए, ” कहा हुआ ट्रॅन, ऐन एयरोस्पेस इलिनोइस विश्वविद्यालय अर्बाना-शैंपेन में इंजीनियर।

ट्रान के अनुसार, समस्या जटिल है क्योंकि यह स्पष्ट नहीं है कि एक एजेंट को दूसरे एजेंट की तुलना में क्या करना चाहिए। उन्होंने कहा कि चुनौती एक समय में एक साथ एक कार्य को पूरा करने की थी। इस पर काबू पाने के लिए, ट्रान और उनके सहयोगियों ने इस्तेमाल किया मशीन लर्निंग और एक उपयोगिता फ़ंक्शन बनाया जो एजेंट को सूचित करता है कि वह टीम के प्रयासों में योगदान दे रहा है।

ट्रॅन ने स्पष्ट किया है कि टीम के लक्ष्य के मामले में, यह निर्धारित करना कठिन है कि जीत में किसने योगदान दिया। मशीन सीखने की तकनीक व्यक्तिगत एजेंट की पहचान करके इस अंतर को पाटती है जब यह टीम के उद्देश्य में योगदान देता है। “यदि आप इसे खेल के संदर्भ में देखते हैं, तो एक फ़ुटबॉल खिलाड़ी स्कोर कर सकता है, लेकिन हम टीम के अन्य साथियों द्वारा किए गए कार्यों के बारे में भी जानना चाहते हैं, जिससे लक्ष्य प्राप्त हुआ, जैसे सहायता। इन विलंबित प्रभावों को समझना कठिन है, ”उन्होंने कहा।

ट्रान ने एक वीडियो में नई तकनीक का प्रदर्शन किया।

तकनीक में उपयोग किया जाने वाला एल्गोरिथम भी एजेंट को काम करने में मदद कर सकता है, लेकिन लक्ष्य में योगदान नहीं दे रहा है। ऐसा कुछ नहीं है कि रोबोट गलत करने के लिए चुना, लेकिन बस कुछ ऐसा है जिसकी आवश्यकता नहीं है स्पष्ट ट्रॅन।

शोधकर्ता ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि एल्गोरिथ्म का उपयोग कई वास्तविक जीवन स्थितियों में किया जा सकता है जैसे कि एक गोदाम में एक साथ काम करने वाले रोबोट, सैन्य निगरानी, ​​​​ट्रैफिक सिग्नल नियंत्रण, या स्वायत्त वाहन समन्वय वितरण, अन्य।




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