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यह शोध पत्र सुरक्षा और गतिशील बाधाओं का सम्मान करते हुए डेटा की गुणवत्ता को अधिकतम करने के लिए बेज़ियर कर्व्स (Bezier curves) का उपयोग करके इष्टतम उत्तेजना प्रक्षेपवक्र (optimal excitation trajectories) डिजाइन करके, पानी के नीचे के वाहन की गतिशीलता की पहचान करने के लिए एक कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है और प्रयोगात्मक रूप से उसे मान्य करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन "VLM-as-probabilistic-grounder" प्रतिमान प्रस्तुत करता है जो दृश्य धारणा की अनिश्चितता को प्रतीकात्मक अवस्थाओं (symbolic states) पर प्रायिकता वितरणों के रूप में कैप्चर करता है, जिससे आंशिक रूप से अवलोकन योग्य वातावरणों में मौजूदा नियतात्मक (deterministic) दृष्टिकोणों से बेहतर, सुदृढ़ विश्वास-स्थान नियोजन (belief-space planning) सक्षम होता है।
SWIM एक विजन-लैंग्वेज-ग्राउंडेड फ्रेमवर्क है जो डिफ्यूजन-आधारित VLA पॉलिसी को विजुअल सॉफ्ट प्रोप्रियोसेप्शन के साथ एकीकृत करके सॉफ्ट कंटीनम रोबोट्स को जटिल होल-बॉडी इंटरेक्टिव मैनिपुलेशन करने में सक्षम बनाता है, ताकि निष्पादन योग्य एक्चुएशन सीक्वेंस उत्पन्न किए जा सकें जो मजबूत भौतिक निष्पादन के लिए अंतर्निहित अनुपालन (इंट्रिन्सिक कंप्लायंस) का लाभ उठाते हैं।
यह शोधपत्र एक नवीन आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो उभरते हुए लो-रैंक परटर्बेशन्स (low-rank perturbations) के रूप में लचीले मोटर प्रिमिटिव्स को सीखने के लिए रेजिडुअल एडेप्टर्स के एक बैंक द्वारा मॉड्युलेट किए गए एक साझा रिकरेंट कोर का उपयोग करता है, जिससे एक फ्रोजन हाई-लेवल पॉलिसी इन एडेप्टर्स को अनुक्रमित करने में सक्षम होती है, जो मल्टीटास्क बेसलाइन्स की तुलना में नवीन मोटर अनुक्रमों के लिए बेहतर सामान्यीकरण (generalization) प्रदान करती है।
यह शोध पत्र इंट्रिन्सिक रोबोट रिवॉर्डिंग (IRR) का प्रस्ताव देता है, जो मौजूदा विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) रिप्रजेंटेशन्स और सफल प्रदर्शन एंडपॉइंट्स का लाभ उठाकर स्वायत्त रूप से रोबोटिक परिणामों का मूल्यांकन करता है और बिना किसी अलग इवैल्यूएटर या अतिरिक्त परसेप्शन बैकबोन की आवश्यकता के पॉलिसी सुधार में मार्गदर्शन करता है।
यह शोध पत्र "फ्लीट-टू-लैब" (Fleet-to-Lab) का परिचय देता है, जो एक ट्रांसफर लर्निंग फ्रेमवर्क है जो सीमित चंद्र डेटा पर प्रशिक्षित विषम विशेषज्ञ मॉडलों को संलयित करने के लिए 'एकोमर्ज' (AcoMerge) नामक एक नवीन हाइब्रिड स्वार्म-इंटेलिजेंस एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे पृथ्वी-चंद्र डोमेन अंतराल को प्रभावी ढंग से पाटते हुए भविष्य के चंद्र रोवर्स के लिए सटीक व्हील स्लिप अनुमान सक्षम किया जा सके।
FluxVLA इंजन एक खुला, कॉन्फ़िगरेशन-संचालित प्लेटफ़ॉर्म है जो इंटरफेस को मानकीकृत करके और डेटा जनरेशन, प्रशिक्षण, सिमुलेशन और रियल-रोबोट पर तैनाती के लिए उपकरणों को एकीकृत करके एम्बोडीड इंटेलिजेंस (embodied intelligence) में इंजीनियरिंग बाधाओं को संबोधित करता है ताकि विषम पॉलिसी घटकों (heterogeneous policy components) से विश्वसनीय निष्पादन तक एक पुनरुत्पादक वर्कफ़्लो को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र एक हथेली के आकार के पानी के नीचे चलने वाले रोबोट को प्रस्तुत करता है जो याव (yaw) नियंत्रण के लिए एक रडर और पिच (pitch) नियंत्रण के लिए डिफरेंशियल-थ्रस्ट प्रोपेलर का उपयोग करता है ताकि उच्च गति से तैरने और निर्बाध रूप से पानी से बाहर निकलने की क्षमता प्राप्त की जा सके, जिससे विविध वातावरणों में सूखे अंतराल (dry gaps) के पार निरीक्षण संभव हो सके।
यह शोध पत्र सहकारी ड्रोन झुंडों (ड्रोन स्वार्म्स) के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल प्रशिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक लो-फिडेलिटी सिम्युलेटर में एक साझा विकेंद्रीकृत नीति को अनुकूलित करता है और इसे अलग-थलग हाई-फिडेलिटी उड़ानों से कैलिब्रेट किए गए एक एकल ऑफलाइन रेसिडुअल एनसेम्बल के साथ सुधारता है, जिससे विभिन्न टीम आकारों में लगभग-इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त होता है और प्रत्यक्ष हाई-फिडेलिटी प्रशिक्षण की उच्च क्रैश दरों और गणनात्मक लागतों से बचा जा सकता है।
यह शोध पत्र "मशीन जाइगोट" (Machine Zygote) को प्रस्तुत करता है, जो एक कम्प्यूटेशनल जर्मलाइन-सोमा ढांचा है जो सीखने की प्रक्रिया शुरू होने से पहले ही कृत्रिम एजेंटों में मापने योग्य द्विपैतृक वंशागति के लिए कारण संबंधी साक्ष्य प्रदान करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि पैतृक आनुवंशिक योगदान विकासात्मक गतिशीलता या जन्म के बाद की सीख से स्वतंत्र रूप से फेनोटाइपिक लक्षणों को महत्वपूर्ण रूप से निर्धारित करता है।