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यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो अनुपालनशील (compliant) विसुमोटर नीतियों को प्रशिक्षित करने के लिए एकल मानव प्रदर्शन से बल-सूचित (force-informed) सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करता है, जिससे रोबोट विश्वसनीय बल अनुकूलन और कम सिम-टू-रियल (Sim2Real) अंतराल के साथ संपर्क-समृद्ध हेरफेर कार्यों को प्रभावी ढंग से करने में सक्षम होते हैं।
TwinOR एक रियल-टू-सिम इंफ्रास्ट्रक्चर है जो सर्जिकल सिस्टम में एम्बोडीड एआई (embodied AI) के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए सुरक्षित, स्केलेबल और सेंसर-यथार्थवादी वातावरण प्रदान करने हेतु सेंटीमीटर-स्तर की सटीकता के साथ ऑपरेटिंग रूम के फोटोरियलिस्टिक, गतिशील डिजिटल ट्विन्स का निर्माण करता है।
यह शोधपत्र "Hoi!" को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल डेटासेट है जिसमें 381 वस्तुओं और 38 वातावरणों के माध्यम से आर्टिकुलेटेड मैनिपुलेशन (articulated manipulation) के 3,048 अनुक्रम शामिल हैं, जो मानव और रोबोटिक अंतःक्रिया की समझ के बीच के अंतर को पाटने के लिए चार विशिष्ट स्वरूपों (embodiments) से दृश्य, बल और स्पर्श संबंधी डेटा को अनूठे रूप से एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र "ह्यूमनॉइड कारकों" को एक चार-स्तंभ ढांचे (शारीरिक, संज्ञानात्मक, सामाजिक और नैतिक) के रूप में प्रस्तुत करता है जो एआई ह्यूमनॉइड्स के डिजाइन, मूल्यांकन और शासन का मार्गदर्शन करने के लिए है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे साझा वातावरण में मनुष्यों के साथ प्रभावी ढंग से और सुरक्षित रूप से सह-अस्तित्व और सहयोग कर सकें।
यह शोध पत्र XRZero-G0 को प्रस्तुत करता है, जो एक हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन किया गया सिस्टम है जो एर्गोनोमिक VR इंटरफेस और एक क्लोज्ड-लूप क्वालिटी कंट्रोल पाइपलाइन का लाभ उठाकर कुशलतापूर्वक उच्च-गुणवत्ता वाले रोबोट-मुक्त प्रदर्शन डेटा (demonstration data) को एकत्र करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वास्तविक-रोबोट डेटा के एक छोटे मिश्रण के साथ बड़े पैमाने पर रोबोट-मुक्त डेटा का उपयोग करने से शुद्ध वास्तविक-रोबोट डेटासेट के समान प्रदर्शन प्राप्त होता है, जबकि अधिग्रहण लागत में काफी कमी आती है और ज़ीरो-शॉट क्रॉस-एम्बॉडमेंट ट्रांसफर सक्षम होता है।
यह शोधपत्र एक गैर-एसिम्प्टोटिक (nonasymptotic) सिद्धांत स्थापित करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि बिहेवियर क्लोनिंगिंग में स्वतंत्र क्रिया त्रुटियाँ (independent action errors), गेन-निर्भर क्लोज्ड-लूप डायनेमिक्स के माध्यम से प्रसारित होकर कार्य विफलता की संभावनाओं को निर्धारित करती हैं, जिससे यह स्पष्ट होता है कि क्यों अनुपालनशील (compliant), ओवरडैम्प्ड (overdamped) नियंत्रक अन्य व्यवस्थाओं की तुलना में अनुभवजन्य रूप से बेहतर सफलता दर प्रदान करते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मॉडल-आधारित डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग, जमीन के साथ गतिशील अंतःक्रियाओं के माध्यम से उत्पन्न स्थिर लिमिट साइकिल्स (limit cycles) का उपयोग करके, एक बाईपेड रोबोट के शरीर की पैसिव डायनेमिक्स का लाभ उठाकर मजबूत, ऊर्जा-कुशल और उच्च-प्रदर्शन वाला लोकोमोशन प्राप्त कर सकता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत स्मार्ट अपशिष्ट प्रबंधन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो उच्च-परिशुद्धता अपशिष्ट पृथक्करण के लिए YOLOv8 और ROS-संचालित MyCobot 280 रोबोटिक आर्म को एक PSO-अनुकूलित बायो-डाइजेस्टर प्रणाली के साथ जोड़ता है ताकि जैविक रूपांतरण दक्षता को अधिकतम किया जा सके।
यह शोध पत्र अनिश्चितता वाले एफ़ॉर्डेंस बाधाओं (affordance constraints) वाले गतिशील वातावरण में एम्बोडीड एजेंटों (embodied agents) के मूल्यांकन के लिए DynAfford नामक एक बेंचमार्क पेश करता है, और ADAPT प्रस्तावित करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले मॉड्यूल है जो डोमेन-अनुकूलित विज़न-लैंग्वेज मॉडल द्वारा संचालित स्पष्ट एफ़ॉर्डेंस रीजनिंग को एकीकृत करके प्लानिंग की मजबूती को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र GNPF-kCT का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ऑनलाइन POMDP सॉल्वर है जो न्यूरल प्रोसेस फ़िल्टरिंग, k-सेंटर क्लस्टरिंग और बिलीफ ट्री पुन: उपयोग को एकीकृत करता है ताकि जटिल 3D इनडोर वातावरण के भीतर वस्तुओं को खोजने में मोबाइल रोबोटों को कुशलतापूर्वक निर्देशित किया जा सके, जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के परीक्षणों में पारंपरिक POMDP बेसलाइन और अत्याधुनिक LLM-आधारित विधियों दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।