डिजाइनिंग इंटेलिजेंट सिस्टम जो गतिशील भौतिक वातावरण में मज़बूती से कार्य करते हैं, एआई में अधिक कठिन सीमाओं में से एक है। जबकि नकली या नियंत्रित संदर्भों के भीतर धारणा और योजना में महत्वपूर्ण प्रगति की गई है, वास्तविक दुनिया शोर, अप्रत्याशित और अमूर्तता के लिए प्रतिरोधी है। पारंपरिक एआई सिस्टम अक्सर अपने भौतिक कार्यान्वयन से अलग किए गए उच्च-स्तरीय अभ्यावेदन पर भरोसा करते हैं, जिससे प्रतिक्रिया समय में अक्षमताएं होती हैं, अप्रत्याशित परिवर्तन के लिए भंगुरता, और अत्यधिक बिजली की खपत होती है। इसके विपरीत, मनुष्य और जानवर तंग सेंसरिमोटर फीडबैक लूप के माध्यम से उल्लेखनीय अनुकूलन क्षमता प्रदर्शित करते हैं। सन्निहित प्रणालियों में उस अनुकूलनशीलता का एक अंश भी पुन: प्रस्तुत करना एक पर्याप्त चुनौती है।
फिजिकल इंटेलिजेंस π-0.5 का परिचय देता है: सन्निहित अनुकूलन के लिए एक रूपरेखा
इन बाधाओं को दूर करने के लिए, भौतिक बुद्धिमत्ता ने π-0.5-एक हल्के और मॉड्यूलर ढांचे को पेश किया है जो कि भौतिक प्रणालियों के भीतर सीधे धारणा, नियंत्रण और सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसा कि उनके हालिया ब्लॉग पोस्ट में वर्णित है, π-0.5 टीम के “फिजिकल इंटेलिजेंस” के लिए एक संस्थापक बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में कार्य करता है: सिस्टम जो सीखने और भौतिक दुनिया के लिए सीखते हैं, निरंतर बातचीत के माध्यम से, अकेले अमूर्तता नहीं।
एक केंद्रीकृत डिजिटल कोर में बुद्धिमत्ता को अलग करने के बजाय, π-0.5 कॉम्पैक्ट मॉड्यूल में पूरे सिस्टम में प्रसंस्करण और नियंत्रण वितरित करता है। प्रत्येक मॉड्यूल, एक “π-Node” कहा जाता है, सेंसर इनपुट, स्थानीय सक्रियण तर्क और एक छोटे, प्रशिक्षित तंत्रिका घटक को एनकैप्सुलेट करता है। इन नोड्स को विभिन्न अवतार में, वियरबल्स से लेकर स्वायत्त एजेंटों तक जंजीर या स्केल किया जा सकता है, और उच्च-स्तरीय गणना का सहारा लेने से पहले स्थानीय रूप से प्रतिक्रिया करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह वास्तुकला भौतिक खुफिया टीम की एक मुख्य धारणा को दर्शाता है: अनुभूति कार्रवाई से उभरती है – इसके अलावा नहीं।
तकनीकी रचना और कार्यात्मक विशेषताओं
π-0.5 तीन मुख्य तत्वों को जोड़ती है: (1) कम-विलंबता सिग्नल प्रोसेसिंग, (2) रियल-टाइम लर्निंग लूप, और (3) मॉड्यूलर हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिजाइन। Π-Node स्तर पर सिग्नल प्रोसेसिंग भौतिक अवतार के अनुरूप है-गति-विशिष्ट या सामग्री-विशिष्ट प्रतिक्रिया रणनीतियों के लिए अनुमति। लर्निंग को एक न्यूनतम लेकिन प्रभावी सुदृढीकरण अद्यतन नियम के माध्यम से संभाला जाता है, जो समय के साथ प्रदर्शन संकेतों के जवाब में नोड्स को भारित करने में सक्षम होता है। महत्वपूर्ण रूप से, यह सीखना स्थानीयकृत है: व्यक्तिगत मॉड्यूल को अपने व्यवहार को विकसित करने के लिए केंद्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता नहीं होती है।
इस विकेंद्रीकृत मॉडल का एक केंद्रीय लाभ ऊर्जा दक्षता है। गणना वितरित करके और वैश्विक संचार की आवश्यकता को कम करके, सिस्टम लेटेंसी और एनर्जी ड्रॉ को कम करता है- एज डिवाइस और एम्बेडेड सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण कारक। इसके अतिरिक्त, π-0.5 की मॉड्यूलरिटी इसे हार्डवेयर-अज्ञेयिक बनाती है, जो विभिन्न प्रकार के माइक्रोकंट्रोलर, सेंसर और एक्ट्यूएटर्स के साथ इंटरफेस करने में सक्षम है।
एक अन्य तकनीकी नवाचार स्पर्श और कीनेस्टेटिक फीडबैक एकीकरण के लिए सिस्टम का समर्थन है। π-0.5 को प्रोप्रियोसेप्टिव सेंसिंग को समायोजित करने के लिए बनाया गया है, जो शारीरिक तनाव, विरूपण, या बाहरी बलों के जवाब में अनुकूली व्यवहार को बनाए रखने की क्षमता को बढ़ाता है-विशेष रूप से नरम रोबोटिक्स और पहनने योग्य इंटरफेस के लिए प्रासंगिक।
प्रारंभिक परिणाम और आवेदन परिदृश्य
Π-0.5 के प्रारंभिक प्रदर्शन विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों में इसकी अनुकूलनशीलता का प्रदर्शन करते हैं। एक नरम रोबोटिक ग्रिपर प्रोटोटाइप में, .5-0.5 नोड्स के समावेश ने सिस्टम को बनावट और आयोजित वस्तुओं की अनुपालन के आधार पर आत्म-सही पकड़ बल के लिए सक्षम किया-बिना पूर्व-प्रोग्राम किए गए मॉडल या बाहरी संगणना पर भरोसा किए बिना। एक पारंपरिक नियंत्रण लूप की तुलना में, इस दृष्टिकोण ने ग्रिप सटीकता में 30% सुधार और समान परीक्षण स्थितियों के तहत बिजली की खपत में 25% की कमी की।
पहनने योग्य प्रोटोटाइप में, π-0.5 अलग-अलग शरीर के आंदोलनों के लिए स्थानीयकृत अनुकूलन के लिए अनुमति देता है, निरंतर उपयोग के दौरान चिकनी हैप्टिक प्रतिक्रिया और बेहतर ऊर्जा विनियमन प्राप्त करता है। ये परिणाम न केवल रोबोटिक्स में, बल्कि संवर्धित मानव-मशीन इंटरफेस में π-0.5 की क्षमता को उजागर करते हैं, जहां संदर्भ-संवेदनशील जवाबदेही महत्वपूर्ण है।
निष्कर्ष
π-0.5 सिस्टम की ओर मोनोलिथिक एआई आर्किटेक्चर से दूर एक जानबूझकर कदम उठाता है जो भौतिक बातचीत के साथ खुफिया खुफिया है। कभी-कभी बड़े केंद्रीकृत मॉडल का पीछा करने के बजाय, भौतिक खुफिया एक वितरित, सन्निहित दृष्टिकोण को मॉड्यूलर डिजाइन और वास्तविक समय अनुकूलन में ग्राउंड का प्रस्ताव देता है। यह दिशा साइबरनेटिक्स और जैविक रूप से प्रेरित कम्प्यूटिंग में लंबे समय तक लक्ष्यों के साथ संरेखित करती है-खुफिया जानकारी को अमूर्तता के उत्पाद के रूप में नहीं, बल्कि एक संपत्ति के रूप में जो निरंतर भौतिक जुड़ाव से उभरती है।
चूंकि एआई वास्तविक दुनिया की प्रणालियों में जाना जारी रखता है, पहनने वाले से लेकर स्वायत्त मशीनों तक, कम-शक्ति, अनुकूली और लचीला आर्किटेक्चर की आवश्यकता बढ़ जाएगी। π-0.5 इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एक सम्मोहक नींव प्रदान करता है, जो बुद्धिमान प्रणालियों के अधिक एकीकृत और शारीरिक रूप से ग्राउंडेड गर्भाधान में योगदान देता है।
इसकी जाँच पड़ताल करो टेक्निकल डिटेल। इसके अलावा, हमें फॉलो करना न भूलें ट्विटर और हमारे साथ जुड़ें तार -चैनल और लिंक्डइन जीआरओयूपी। हमारे साथ जुड़ने के लिए मत भूलना 90K+ एमएल सबरेडिट।
🔥 ।
निखिल मार्कटेकपोस्ट में एक प्रशिक्षु सलाहकार है। वह भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर में सामग्रियों में एक एकीकृत दोहरी डिग्री का पीछा कर रहा है। निखिल एक एआई/एमएल उत्साही है जो हमेशा बायोमैटेरियल्स और बायोमेडिकल साइंस जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों पर शोध कर रहा है। भौतिक विज्ञान में एक मजबूत पृष्ठभूमि के साथ, वह नई प्रगति की खोज कर रहा है और योगदान करने के अवसर पैदा कर रहा है।
