اسکے علاوہ روبوٹس کو مختلف اطلاقات میں محفوظ ، کارکردگی اور صارف کے تجربے کو بہتر طور پر سمجھنے کے قابل بنانے کیلئے بھی اقدام اُٹھانے کی ضرورت ہے ۔
انسانی کمزوری کے اصول
مؤثر واقعات کئی کلیدی اصولوں پر انحصار کرتے ہیں۔ اول، روبوٹس کو کیمرے، ہیمپس اور حرکت کے تجزیہ کرنے والے سینسر کے ذریعے حقیقی وقتی اعداد جمع کرنا چاہیے۔ دوم، مشین سیکھنے کے لیے سیکھنے والے Alphalts نے اس اعداد کا تجزیہ کیا تاکہ وہ مستقبل کے کاموں کی شناخت اور پیشگی شناخت کرسکیں۔ تیسرے، مسلسل سیکھنے کے لیے روبوٹز کو وقت کے ساتھ انفرادی رویے کے مطابق مطابقت پیدا کرنے کی اجازت دیں۔
حقیقی وقت پریڈیشن کے لئے تکنیکیات
مختلف تکنیکیں حقیقی وقت انسانی طرزِعمل کی حمایت کرتی ہیں. ان میں یہ شامل ہیں:
- سینسر فوشن:] وسیع فہم کے لیے متعدد سینسر سے جمع کردہ ڈیٹا۔
- Behavior ماڈلنگ: مشاہدہ کرنے والے کاموں پر مبنی ماڈلنگ مستقبل کی تحریکوں کی پیشینگوئی کرنے کے لیے بنائی گئی ہے۔
- Predictive Analytics: آئندہ سیرت کے تعین کے لیے settlection طریقوں کو استعمال کرتے ہیں۔
- Deep Learning:] پیچیدہ اشکال کو پہچاننے کے لیے ریکٹر نیٹ ورک کا اطلاق کرنا۔
مشکلات اور معاملات پر غور کریں
ڈیزائننگ روبوٹس میں ڈیٹا نجی کو منظم کرنا، انسانی عمل کو منظم کرنا اور حقیقی وقت کی تیاری کی رفتار کو برقرار رکھنا جیسے چیلنج شامل ہیں۔ایتھنز کے تجزیے بھی اس طرح کا کردار ادا کرتے ہیں کہ اعداد و شمار کو کس طرح جمع کیا جاتا ہے اور استعمال کیا جاتا ہے۔ ان مسائل کو قابل اعتماد اور قابل اعتماد نظام بنانے کے لیے معلومات درکار ہیں۔