রোবট টেবিল টেনিস ম্যাচে মানুষকে হারাতে পারে।

টিপিও - গুগলের ডিপমাইন্ড প্রযুক্তি ব্যবহার করে একটি রোবটিক হাতকে টেবিল টেনিস খেলার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে এবং এটি মানুষকে হারাতে সক্ষম হয়েছে।

Báo Tiền Phong•12/08/2024

রোবট টেবিল টেনিস ম্যাচে মানুষকে হারাতে পারে (চিত্র ১)

একটি নতুন গবেষণা থেকে জানা গেছে যে, গুগলের ডিপমাইন্ড সফটওয়্যার একটি রোবটিক হাতকে নিয়ন্ত্রণ করে টেবিল টেনিসে মানুষকে হারাতে পারে, তবে তা কেবল কিছু ক্ষেত্রে মাঝারি মানের টেবিল টেনিস খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধেই সম্ভব; বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে এর কার্যকারিতা নিশ্চিত নয়।

বর্তমানে এমন রোবট রয়েছে যা রান্না করতে, পরিষ্কার করতে এবং বিভিন্ন কসরত দেখাতে পারে, কিন্তু বাস্তব জগতে দ্রুত সাড়া দেওয়ার ক্ষমতার ক্ষেত্রে তারা এখনও হিমশিম খায়। গবেষকরা তাদের গবেষণাপত্রে লিখেছেন, "সঠিকতা, গতি এবং সাধারণীকরণের দিক থেকে মানুষের সমকক্ষ কর্মক্ষমতা অর্জন করা অনেক ক্ষেত্রেই একটি বড় চ্যালেঞ্জ হয়ে রয়েছে।"

এই সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে, গবেষকরা একটি শিল্প রোবটিক আর্মের সাথে ডিপমাইন্ডের শক্তিশালী অ্যালগরিদমের একটি বিশেষায়িত সংস্করণ যুক্ত করেছেন। ডিপমাইন্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, যা একটি বহুস্তরীয় কাঠামো এবং মানুষের মস্তিষ্কে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতিকে অনুকরণ করে। এখন পর্যন্ত, রোবটটি বিশ্বের সেরা গো খেলোয়াড়কে হারাতে এবং কয়েক দশক বা তারও বেশি সময় ধরে অমীমাংসিত থাকা সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম হয়েছে।

এআই যখন ফোরহ্যান্ড দিয়ে সার্ভ করা বা জটিল অ্যালগরিদমে বাম হাতে লক্ষ্যভেদ করা শেখে, তখন গবেষকরা এর শক্তি, দুর্বলতা এবং সীমাবদ্ধতা সম্পর্কেও তথ্য সংগ্রহ করেন। এরপর তারা এই তথ্যগুলো এআই প্রোগ্রামে পুনরায় প্রেরণ করেন, যা ডিপমাইন্ডকে রোবটটির সক্ষমতার একটি বাস্তবসম্মত মূল্যায়ন প্রদান করে। এরপর সিস্টেমটি কোন দক্ষতা বা কৌশল ব্যবহার করবে তা নির্বাচন করে, অনেকটা একজন মানব টেবিল টেনিস খেলোয়াড়ের মতোই।

এরপর তারা এআই-নিয়ন্ত্রিত রোবটটিকে ২৯ জনের বিরুদ্ধে প্রতিযোগিতায় নামায়। ডিপমাইন্ডের রোবটটি সমস্ত নতুন খেলোয়াড় এবং প্রায় ৫৫% মধ্যম স্তরের খেলোয়াড়কে পরাজিত করলেও, উন্নত স্তরের খেলোয়াড়দের কাছে হেরে যায়। আন্তর্জাতিক র‍্যাঙ্কিং ব্যবস্থায় রোবটটিকে এখনও একজন অপেশাদার খেলোয়াড় হিসেবেই গণ্য করা হয়।

গবেষকরা গবেষণাপত্রে লিখেছেন, সব ধরনের দক্ষতা ও জয়ের হার নির্বিশেষে খেলোয়াড়রা একমত হয়েছেন যে রোবটের বিরুদ্ধে খেলাটা মজাদার ও আকর্ষণীয় ছিল।

গবেষকরা বলছেন, এই নতুন পদ্ধতিটি পরিবর্তনশীল ভৌত পরিবেশে দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রয়োজন এমন বিভিন্ন ক্ষেত্রে কার্যকর হতে পারে।

হা থু

লাইভ সায়েন্স অনুসারে