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Yandex के डिलीवरी रोवर AI की मदद से 40% तेज़ हुए

Yandex का कहना है कि AI-आधारित मोशन प्लानर अपनाने के बाद पाँच महीनों में उसके डिलीवरी रोवर की औसत गति करीब 40% बढ़कर 3.5 से 5 किमी/घंटा हो गई।

A Yandex delivery rover moving along a busy city sidewalk among pedestrians.
छवि: rb.ru

Yandex के डिलीवरी रोवर अब पहले से तेज़ चल रहे हैं। कंपनी ने अपने ऑटोनॉमस टेक्नोलॉजी ब्लॉग में बताया कि पिछले पाँच महीनों में रोवर की औसत गति करीब 40% बढ़ी है, यानी 3.5 से बढ़कर 5 किमी/घंटा हो गई। इसकी वजह एक AI मॉडल है, जो सड़क पर स्थिति के बदलाव और दूसरे लोगों के व्यवहार का ज़्यादा सटीक अनुमान लगाता है।

आभासी रोवर पर ट्रेनिंग

मॉडल को ट्रेन करने के लिए Yandex एक सिम्युलेटर इस्तेमाल करता है, जिसमें एक साथ 6,000 से ज़्यादा वर्चुअल रोवर चलते हैं। वे अलग-अलग परिस्थितियाँ दोहराते हैं, जिनमें ऐसे दुर्लभ मामले भी हैं जिन्हें असली सड़कों पर बनाना मुश्किल है। कंपनी reinforcement learning का तरीका अपनाती है: हर वर्चुअल रूट के बाद सिस्टम आँकता है कि रोवर ने रास्ता कितनी सही तरह तय किया, और इसी फ़ीडबैक से मॉडल सबसे सुरक्षित व बेहतर रास्ते चुनना सीखता है।

कंपनी के अनुसार विकास के दौरान मॉडलों ने सिम्युलेटर में कुल 20 हज़ार साल से ज़्यादा बिताए हैं। वर्चुअल रोवर एक घंटे में लगभग 140 दिन का अनुभव जुटाते हैं, और 40 घंटे में करीब 15 साल का।

पुराने नियम-आधारित एल्गोरिद्म की जगह

पूरा रोवर बेड़ा मई 2026 में नए मोशन कंट्रोल सिस्टम पर चला गया। इससे पहले रोबोट इंजीनियरों के तय किए नियमों वाले एल्गोरिद्म पर चलते थे। जटिल या अनजान स्थितियों में वे अक्सर सतर्क रणनीति चुनते थे: धीमे हो जाते और रास्ता खाली होने का इंतज़ार करते। AI प्लानर उन्हें कठिन हालात में भी दूसरों को बाधित किए बिना चलते रहने देता है। मसलन, रोवर बाधा से पहले ही गति घटा सकता है या खुले हिस्से में तेज़ हो सकता है।

सुरक्षा की कई परतें

AI ट्रेनिंग के बावजूद असली रूट पर कई स्वतंत्र सुरक्षा स्तर काम करते रहते हैं। एक है लिडार सर्किट, जो बाधा पर सेकंड के दसवें हिस्से में प्रतिक्रिया देता है और रोबोट की गति अपने आप सीमित कर देता है। बाधा बहुत नज़दीक आने पर कार के पार्किंग सेंसर की तरह बने अल्ट्रासोनिक सेंसर सक्रिय होते हैं और ज़रूरत पड़ने पर रोवर को पूरी तरह रोक देते हैं।

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