গবেষকের সাথে কফি (#ICRA2022)

গবেষকের সাথে কফি (#ICRA2022)

IEEE ICRA 2022 সায়েন্স কমিউনিকেশন পুরষ্কারপ্রাপ্তদের একজন হিসাবে তার ভূমিকার অংশ হিসাবে, Avie Ravendran কার্যত একাডেমিয়া এবং শিল্পের কয়েকজন গবেষক সম্মেলনে যোগ দিয়েছিলেন। কৌতূহলী তাদের কি বলার ছিল? নীচে তাদের উদ্ধৃতি পড়ুন!

“আমি সত্যিই বিশ্বাস করি যে শেখা পদ্ধতিগুলি, বিশেষ করে অনুকরণ এবং স্থানান্তর শেখার, মানব এবং অসংগঠিত পরিবেশে স্কেলযোগ্য রোবট অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সক্ষম করবে আমরা রোবট এজেন্টদের গতিশীলভাবে মানিয়ে নিতে এবং বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করতে দেখছি”

– নিকোলাস নাদেউ, সিটিও, হ্যালোদি রোবোটিক্স

“একদিকে আমি মনে করি যে সাধারণ অন্তর্নিহিত নীতিগুলির পরিপ্রেক্ষিতে উপলব্ধি এবং নিয়ন্ত্রণের ইন্টারপ্লে বেশ উত্তেজনাপূর্ণ, অন্যদিকে, ল্যাব থেকে আরও রোবট বের হওয়া দেখতে এটি উভয়ই দুর্দান্ত এবং অনুপ্রেরণাদায়ক”

– মাতিয়াস মাত্তামালা, পিএইচডি ছাত্র, অক্সফোর্ড ডায়নামিক রোবট সিস্টেম, অক্সফোর্ড রোবোটিক্স ইনস্টিটিউট

“আমি বিশ্বাস করি যে বিদ্যমান দৃশ্যের জ্যামিতি এবং মোবাইল রোবোটিক্সের প্রেক্ষাপটে বিদ্যমান সাময়িক সামঞ্জস্য সম্পর্কিত পূর্বের অন্তর্ভুক্ত করা, আরও শক্তিশালী উপস্থাপনা শেখার জন্য গাইড করতে ব্যবহার করা যেতে পারে”

– কবিশা বিদ্যানাপাথিরানা, QUT এবং CSIRORobotics

“এই মুহুর্তে, আমি গবেষকদের তাদের প্রেরণা এবং সুস্থতার যত্ন নেওয়ার জন্য কী প্রয়োজন তা খুঁজে বের করার লক্ষ্য রাখছি”

– ড্যানিয়েল ক্যারিলো-জাপাটা, প্রতিষ্ঠাতা, বৈজ্ঞানিক আন্দোলন

“আমাদের কাছে প্রচুর পরিমাণে তত্ত্বাবধানহীন জ্ঞান রয়েছে এবং আমরা সর্বদা আমাদের পূর্ববর্তীদের আপডেট করছি। বৃহৎ আকারের অ-তত্ত্বাবধানহীন প্রাক-প্রশিক্ষণের সুবিধা নেওয়া এবং আজীবন শিক্ষার ব্যবস্থা থাকা সঠিক দিকের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ বলে মনে হয়”

– নীতীশ দাশোরা, গবেষক, বার্কলে এআই রিসার্চ অ্যান্ড রেডউড সেন্টার ফর থিওরিটিক্যাল নিউরোসায়েন্স

“যখন বস্তুগুলি বিশৃঙ্খল অবস্থায় থাকে, বিভিন্ন বস্তু একে অপরের উপরে পড়ে থাকে, তখন সামগ্রিক দক্ষতা অর্জনের জন্য ন্যূনতম সংখ্যক অ্যাকশন সহ লক্ষ্য বস্তুর ভঙ্গি পুনরুদ্ধার করার জন্য রোবটটিকে ইন্টারঅ্যাক্টিভ এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে দৃশ্যটি পুনর্বিন্যাস করতে হবে। আমি ঘন ভিজ্যুয়াল ডেটার পাশাপাশি স্পার্স স্পার্স ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য পোজ অনুমান অ্যালগরিদমগুলিতে কাজ করি”

– প্রজ্বল কুমার, বিএমডব্লিউ অ্যান্ড ইউনিভার্সিটি অফ গ্লাসগো

“কেন রোবট বা এমনকি কাঠামোগুলি তারা যেভাবে আচরণ করে তা নিয়ে চিন্তা করা এবং সেই লাইনে প্রশ্ন তৈরি করা এবং উত্তর দেওয়া একজন গবেষক হিসাবে আমার কৌতূহলকে সন্তুষ্ট করে”

– তুং তা, পোস্টডক্টরাল গবেষক, টোকিও বিশ্ববিদ্যালয়

“আমি মাঝে মাঝে শুনি যে পায়ের লোকোমোশন একটি সমাধান করা সমস্যা, কিন্তু আমি একমত নই। আমি মনে করি যে পারফরম্যান্সের মানগুলি সবেমাত্র উত্থাপিত হয়েছে এবং সম্মিলিতভাবে আমরা এখন আরও গতিশীল, দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য গতিবিধি মোকাবেলা করতে পারি”

– কেভিন গ্রিন, পিএইচডি প্রার্থী, ওরেগন স্টেট ইউনিভার্সিটি

“রোবোটিক্স গবেষণায় আমার লক্ষ্য হল খরচ কমিয়ে আনা এবং ক্ষেত্রের মধ্যে মডুলারিটি এবং আন্ডারঅ্যাকচুয়েশন প্রবর্তন করে সামুদ্রিক গবেষণা প্ল্যাটফর্মের সক্ষমতা উন্নত করা। আমরা কীভাবে আমাদের যৌথ সাঁতারের প্রযুক্তিকে এখন প্রবাহিত পরিবেশে নিয়ে আসা যায় তা বোঝার জন্য কাজ করছি”

– গেডালিয়াহ নিঝনিক, পিএইচডি প্রার্থী, গ্র্যাসপ ল্যাবরেটরি এবং মডুলার রোবোটিক্স ল্যাবরেটরি, পেনসিলভেনিয়া বিশ্ববিদ্যালয়

“আমি আগ্রহী যে কিভাবে আমরা মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই দীর্ঘমেয়াদী স্বায়ত্তশাসিত রোবট নেভিগেশন সক্ষম করার জন্য প্রয়োজনীয় অ্যালগরিদম এবং উপস্থাপনাগুলি বিকাশ করতে পারি, যেমন একটি স্বায়ত্তশাসিত আন্ডারওয়াটার রোবট একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য একটি সামুদ্রিক বাস্তুতন্ত্রকে ক্রমাগতভাবে ম্যাপ করার ক্ষেত্রে। অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে যেমন আমরা কীভাবে বিশ্বের একটি কম্প্যাক্ট উপস্থাপনা তৈরি করতে পারি, আদর্শভাবে মানব-বোধগম্য শব্দার্থবিদ্যায় ভিত্তি করে? কীভাবে আমরা আজীবনের সেটিংয়ে অনিবার্যভাবে ঘটতে থাকা উপলব্ধি থেকে বহিরাগতদের সাথে সুন্দরভাবে মোকাবিলা করতে পারি? এবং মেমরি এবং গণনার প্রয়োজনীয়তা সীমাবদ্ধ করার সময় আমরা কীভাবে সময় এবং স্থানের মধ্যে রোবট রাজ্যের অনুমান পদ্ধতিগুলি স্কেল করতে পারি?”

– কেভিন ডোহার্টি, কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড এআই ল্যাব, এমআইটি এবং উডস হোল ওশানোগ্রাফিক ইনস্টিটিউশন

“কীভাবে রোবটরা নিজেদের এবং বিশ্বের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে এবং যুক্তি দিতে শিখতে পারে কোনটির জন্য একটি স্বজ্ঞাত অনুভূতি ছাড়াই? যোগাযোগ জৈবিক এবং রোবোটিক সিস্টেমের কেন্দ্রবিন্দুতে। নিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব, তথ্য তত্ত্ব এবং নিউরোসায়েন্স দ্বারা অনুপ্রাণিত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং রোবোটিক্সের প্রাথমিক কাজ ফিডব্যাক সিস্টেম হিসাবে পরিচিত গতিশীল সিস্টেমের একটি শ্রেণীতে ফোকাস করে। এই সিস্টেমগুলি পুনরাবৃত্ত মেকানিজম বা ফিডব্যাক লুপ দ্বারা চিহ্নিত করা হয় যা বিভিন্ন পরিবেশে ব্যাঘাতের উপস্থিতিতে কাঙ্খিত স্থিতিশীল অবস্থার দিকে সিস্টেমের আচরণকে নিয়ন্ত্রণ করে, নিয়ন্ত্রণ করে বা ‘চালিত’ করে। সংবেদন, ভবিষ্যদ্বাণী, সিদ্ধান্ত, ক্রিয়া এবং পিছনের মধ্যে প্রতিক্রিয়া হল সেন্সরিমোটর শেখার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান যা বন্য অঞ্চলে শক্তিশালী বুদ্ধিমান রোবোটিক সিস্টেমগুলি উপলব্ধি করার জন্য প্রয়োজনীয়, ক্ষেত্রের একটি বড় চ্যালেঞ্জ। বিদ্যমান রোবটগুলি বিশ্বের কাছে মৌলিকভাবে অসাড়, নিজেদের এবং তাদের পরিবেশ বোঝার ক্ষমতাকে সীমিত করে। এই সমস্যাটি কেবল বাড়বে যখন রোবটগুলি জটিলতা, দক্ষতা এবং চালচলনে বৃদ্ধি পাবে, যা বায়োমিমিক্রি দ্বারা পরিচালিত হবে। ফিডব্যাক কন্ট্রোল সিস্টেম যেমন আনুপাতিক ইন্টিগ্রাল ডেরিভেটিভ (পিআইডি), রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল), এবং মডেল প্রেডিকটিভ কন্ট্রোল (এমপিসি) এখন রোবোটিক্সে সাধারণ, যেমনটি (অনুকূল, বায়েসিয়ান) কালমান ফিল্টারিং পয়েন্ট-ভিত্তিক IMU-GPS সিগন্যাল। অভাব হল বিতরণকৃত মাল্টি-মডেল, উচ্চ-মাত্রিক সংবেদনগুলি সাধারণ বুদ্ধিমান আচরণ উপলব্ধি করার জন্য, একটি স্বজ্ঞাত অনুভূতি বা পদার্থবিজ্ঞানের বোঝার দ্বারা নির্মিত উচ্চ-স্তরের বিমূর্ততার মাধ্যমে জটিল অ্যাকশন সিকোয়েন্স সম্পাদন করার জন্য। যদিও কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্র এবং জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কোয়ান্টাম। সমান্তরাল ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং (পিডিপি) ইঞ্জিন, বেশিরভাগ ডিজিটাল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পূর্ণরূপে সেন্সর থেকে ডিকপল করা হয় এবং বিশ্বের শুধুমাত্র একটি প্যাসিভ ইমেজ প্রদান করে। আমরা একটি নিউরাল প্যারাডাইমের মাধ্যমে সমান্তরাল ডিস্ট্রিবিউটেড সেন্সিং এবং ডেটা প্রসেসিং যুগল করে এটি পরিবর্তন করার জন্য কাজ করছি। এটি হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার এবং ডেটাসেটে উদ্ভাবন জড়িত। Nervosys-এ, আমরা প্রথম স্নায়ুতন্ত্র এবং সাধারণ রোবোটিক বুদ্ধিমত্তার জন্য প্ল্যাটফর্ম তৈরি করে এই স্বপ্নকে বাস্তবে পরিণত করার লক্ষ্য রাখি।”

– অ্যাডাম এরিকসন, প্রতিষ্ঠাতা, নার্ভোসিস

ট্যাগ: সি-ইভেন্টস


ড্যানিয়েল ক্যারিলো-জাপাতা 2020 সালে ব্রিস্টল রোবোটিক্স ল্যাবে ঝাঁক রোবোটিক্সে তার পিএইচডি সম্পর্কে সচেতন হন। তিনি এখন গবেষক এবং সমাজের মধ্যে দ্বিমুখী কথোপকথনে জড়িত হওয়ার জন্য “বৈজ্ঞানিক আন্দোলনের” সংস্কৃতিকে উৎসাহিত করেন।

ড্যানিয়েল ক্যারিলো-জাপাতা 2020 সালে ব্রিস্টল রোবোটিক্স ল্যাবে ঝাঁক রোবোটিক্সে তার পিএইচডি সম্পর্কে সচেতন হন। তিনি এখন গবেষক এবং সমাজের মধ্যে দ্বিমুখী কথোপকথনে জড়িত হওয়ার জন্য “বৈজ্ঞানিক আন্দোলনের” সংস্কৃতিকে উৎসাহিত করেন।


অহল্যা রাভেন্দ্রন অস্ট্রেলিয়ান সেন্টার ফর ফিল্ড রোবোটিক্স, দ্য ইউনিভার্সিটি অফ সিডনি, অস্ট্রেলিয়ার একজন ডক্টরেট ছাত্রী।

অহল্যা রাভেন্দ্রন অস্ট্রেলিয়ান সেন্টার ফর ফিল্ড রোবোটিক্স, দ্য ইউনিভার্সিটি অফ সিডনি, অস্ট্রেলিয়ার একজন ডক্টরেট ছাত্রী।