एनिमल नामक यो चारखुट्टे रोबोटले मानिससँग यसरी खेल्यो ब्याडमिण्टन

काठमाडौं ।

वैज्ञानिकहरूले चार खुट्टा भएको रोबोटलाई मानिससँग ब्याडमिन्टन खेल्न सिकाएका छन्। उक्त रोबोटले कोर्टभरि दौडँदै १० पटकसम्मको र्‍याली खेल्न सक्ने क्षमता प्रदर्शन गरेको छ।

सम्पूर्ण शरीरको गतिविधि र दृश्य क्षमताको संयोजनमार्फत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को प्रयोग गरेर “एनिमल” नामक रोबोटले शटलककसम्म पुग्ने तरिका मिलाउन सिक्यो र सफलतापूर्वक नेट पार गर्न सक्षम भयो। अनुसन्धानकर्ताहरूले मे २८ मा साइन्स रोबोटिक्समा प्रकाशित अध्ययनमा चार खुट्टा भएका रोबोटलाई जटिल र गतिशील खेलहरूमा प्रयोग गर्न सकिने उल्लेख गरेका छन्।

एनिमल कुकुरजस्तै देखिने, करिब ५० किलोग्राम तौलको र ०.५ मिटर उचाइको चार खुट्टा भएको रोबोट हो। यस प्रकारका रोबोटहरू कठिन भू–भाग पार गर्न र अवरोधहरू चढ्न वा ओर्लन सक्षम हुन्छन्।

यसअघि यस्ता रोबोटमा हात जोडेर वस्तु ल्याउने वा ढोका खोल्ने जस्ता काम पनि सिकाइएको थियो। तर चलायमान वातावरणमा हात–खुट्टा र दृश्य नियन्त्रण समन्वय गर्नु अझै चुनौतीपूर्ण रहेको अनुसन्धानकर्ताहरूले जनाएका छन्।

अध्ययनका सह–लेखक युन्टाओ मा ले भने, “खेलकुद यस्तो अनुसन्धानका लागि राम्रो अभ्यास हो, किनकि प्रतिस्पर्धात्मकता वा कठिनाइ क्रमशः बढाउन सकिन्छ।”

यस अनुसन्धानमा एनिमलमा ब्याडमिन्टन र्‍याकेटसहितको चलायमान हात जडान गरिएको थियो। यससँगै यसको उचाइ १.६ मिटर पुगेको र शरीरमा १८ वटा जोर्नी (प्रत्येक खुट्टामा तीन र हातमा छ) रहेको थियो। रोबोटमा हात–खुट्टा नियन्त्रण गर्ने जटिल प्रणाली र शटलकक ट्र्याक गर्न दुई लेन्स भएको क्यामेरा पनि राखिएको थियो।

एनिमललाई रिइन्फोर्समेन्ट लर्निङमार्फत प्रशिक्षण दिइयो। यो प्रविधिमा रोबोटले परीक्षण–त्रुटि गर्दै शटलकक देख्ने, ट्र्याक गर्ने, त्यसतर्फ पुग्ने र र्‍याकेट झटार्ने प्रक्रिया सिक्छ। सुरुमा यसलाई भर्चुअल कोर्टमा ५ करोड पटक प्रशिक्षण दिइयो, जसको आधारमा १८ वटा जोर्नी नियन्त्रण गर्ने न्युरल नेटवर्क तयार गरियो।

वास्तविक अभ्यासमा एनिमललाई मेसिनबाट हानेको सुन्तला रङको शटलकक ट्र्याक गर्न सिकाइयो। प्रशिक्षणपछि रोबोटले १२ मिटर प्रति सेकेन्डको गति (औसत मानव खेलाडीको करिब आधा) मा स्विङ गरेर शटलकक फिर्ता पठाउन सक्ने क्षमतामा पुग्यो।

एनिमलले शटलकक नजिकै खस्न लागेको अवस्थामा कमै चलायमान रह्यो, तर टाढा खस्ने बेला सबै खुट्टा चलाएर द्रुत रूपमा पुगेको देखियो। यसले प्रहारपछि मानव खेलाडीझैं कोर्टको बीचतर्फ फर्किने बानी पनि देखायो।

तर अध्ययनमा रोबोटले प्रतिद्वन्द्वीको गतिविधि विचार नगरेको उल्लेख छ, जुन मानव खेलाडीले प्रायः अनुमान गर्न प्रयोग गर्ने तरिका हो। अनुसन्धानकर्ताहरूले भविष्यमा मानवको हाउभाउ अनुमान गर्ने प्रणाली र घाँटी जोर्नी थप्दा प्रदर्शन अझै सुधारिने बताएका छन्।

मा ले भनेका छन्, ‘यस अनुसन्धानले खेलकुद बाहेक अन्य क्षेत्रमा पनि उपयोग पाउन सक्छ, जस्तै विपद् उद्धारमा फोहोर हटाउने काममा, किनभने रोबोटले दृश्य बुझाइ र चपल गतिलाई सन्तुलनमा राख्न सक्छ।’