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- November 18, 2024
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दक्षिण कोरियाई शोधकर्ताओं ने बाधाओं पर काबू पाने के लिए मॉर्फिंग व्हील विकसित किया
कोरिया इंस्टीट्यूट ऑफ मशीनरी एंड मैटेरियल्स (केआईएमएम) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक अभिनव ‘मॉर्फिंग’ व्हील विकसित किया है जो विभिन्न इलाकों के अनुकूल है, जो गतिशीलता चुनौतियों के लिए संभावित समाधान पेश करता है। यह तकनीक पहिये को उसकी त्रिज्या की 1.3 गुना ऊंचाई तक की बाधाओं को दूर करने की अनुमति देती है, जिससे किर्ब्स, कूबड़ और यहां तक कि सीढ़ियों पर भी आसानी से नेविगेशन संभव हो जाता है। पानी की बूंदों की सतह के तनाव से प्रेरित लचीलेपन के साथ डिज़ाइन किया गया पहिया, बाधाओं का सामना करते समय ठोस और तरल अवस्थाओं के बीच संक्रमण करता है। प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोगों में असमान भूभाग पर चलने वाली व्हीलचेयर से लेकर सीढ़ियाँ चढ़ने में सक्षम मानव रहित डिलीवरी वाहन शामिल हैं, जो इसे पहुंच और स्वचालन के लिए एक अभूतपूर्व उपकरण बनाता है। टीम रोबोटिक्स में इसके एकीकरण की भी उम्मीद करती है, विशेष रूप से उन मशीनों के लिए जिन्हें औद्योगिक सेटिंग्स में स्थिर गति की आवश्यकता होती है। प्रौद्योगिकी अवलोकन और परीक्षण मॉर्फिंग व्हील के डिज़ाइन में एक चेन जैसा बाहरी घेरा और एक हब से जुड़े स्पोक तार शामिल हैं। एक सेंसर प्रणाली स्पोक की कठोरता को समायोजित करती है, जिससे पहिया इलाके की स्थितियों के आधार पर वास्तविक समय में अनुकूलन करने में सक्षम होता है। वर्तमान परीक्षण ने व्हीलचेयर प्रोटोटाइप में एक आदमकद डमी को ले जाते समय 18-सेमी सीढ़ियों से निपटने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। इन पहियों से सुसज्जित उपकरणों ने 30 किमी/घंटा तक की गति भी हासिल की है। केआईएमएम के प्रमुख शोधकर्ता डॉ. सोंग सुंग-ह्युक ने कहा कि औसत कारों की तुलना में 100 किमी/घंटा तक की गति के लिए पहिये की क्षमताओं को बढ़ाने के प्रयास चल रहे हैं। वह पर प्रकाश डाला जबकि समान प्रौद्योगिकियों जैसे गैर-वायवीय टायर लचीलापन प्रदान करते हैं, उनमें मॉर्फिंग व्हील की बाधा-बातचीत करने की क्षमता का अभाव होता है। संभावित प्रभाव और अनुप्रयोग शोध दल मॉर्फिंग व्हील के…
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- November 13, 2024
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जानें कि गणित स्केटबोर्डर्स को हाफ-पाइप गति और ऊंचाई को अनुकूलित करने में कैसे मदद करता है
एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि स्केटबोर्डर्स हाफ-पाइप पर अपनी गति और ऊंचाई बढ़ाने के लिए गणितीय अंतर्दृष्टि का उपयोग कैसे कर सकते हैं। ईटीएच ज्यूरिख के गणितज्ञ फ्लोरियन कोगेलबाउर और उनकी शोध टीम ने जांच की है कि विशिष्ट गतिविधियां यू-आकार के रैंप पर स्केटबोर्डर के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करती हैं। कुछ क्षेत्रों में झुकने और खड़े होने के बीच बारी-बारी से, स्केटर्स अतिरिक्त गति उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे ऊंची छलांग और तेज गति हो सकती है। फिजिकल रिव्यू रिसर्च में प्रकाशित यह शोध, अपने कौशल में सुधार करने के लक्ष्य वाले स्केटर्स के लिए अधिक कुशल तकनीकों को जन्म दे सकता है। हाफ-पाइप्स पर मॉडलिंग मोमेंटम शोध था प्रकाशित अमेरिकन फिजिकल सोसायटी जर्नल में। आधे-पाइप पर गति बढ़ाने के लिए “पंपिंग” या झुकने और खड़े होने के बीच बारी-बारी से काम करने की तकनीक आवश्यक है। कोगेलबाउर की टीम ने यह दिखाने के लिए एक मॉडल बनाया कि शरीर का द्रव्यमान केंद्र एक झूले की यांत्रिकी की तरह, रैंप पर गति को कैसे प्रभावित करता है। अपनी गणना में, उन्होंने पाया कि नीचे की ओर बढ़ते समय झुकना और ऊपर की ओर बढ़ते समय खड़े रहना स्केटर्स को अधिक प्रभावी ढंग से ऊंचाई हासिल करने में मदद करता है। टीम का सुझाव है कि यह लय स्केटर्स को कम गति में रैंप पर अधिक ऊंचाई तक पहुंचने में मदद कर सकती है। रियल स्केटर्स के साथ सिद्धांत का परीक्षण मॉडल की वैधता का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ता दो स्केटबोर्डर्स को आधे-पाइप पर नेविगेट करते हुए देखा। उन्हें यथाशीघ्र एक विशिष्ट ऊंचाई तक पहुंचने के लिए कहा गया। वीडियो विश्लेषण से पता चला कि अधिक अनुभवी स्केटर ने स्वाभाविक रूप से मॉडल के सुझाए गए पैटर्न का पालन किया, और कम गति के साथ लक्ष्य ऊंचाई तक पहुंच गया। कम अनुभवी स्केटर, जिन्होंने पैटर्न का सटीक रूप से पालन नहीं किया, उन्हें समान ऊंचाई तक पहुंचने के लिए अधिक समय की आवश्यकता थी। यह…
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- November 4, 2024
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एमआईटी ने जेनरेटिव एआई तकनीकों का उपयोग करके सामान्य प्रयोजन के रोबोटों को प्रशिक्षित करने की नवीन पद्धति का अनावरण किया
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) ने पिछले हफ्ते रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए एक नई विधि का अनावरण किया जो जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल का उपयोग करता है। नई तकनीक विभिन्न डोमेन और तौर-तरीकों में डेटा के संयोजन और उन्हें एक साझा भाषा में एकीकृत करने पर निर्भर करती है जिसे बाद में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संसाधित किया जा सकता है। एमआईटी शोधकर्ताओं का दावा है कि यह विधि सामान्य प्रयोजन वाले रोबोटों को जन्म दे सकती है जो प्रत्येक कौशल को व्यक्तिगत रूप से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता के बिना कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं। एमआईटी शोधकर्ताओं ने रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए एआई-प्रेरित तकनीक विकसित की एक न्यूज़रूम में डाकएमआईटी ने रोबोटों को प्रशिक्षित करने की नई पद्धति के बारे में विस्तार से बताया। वर्तमान में, रोबोट को एक निश्चित कार्य सिखाना एक कठिन प्रस्ताव है क्योंकि बड़ी मात्रा में सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के डेटा की आवश्यकता होती है। यह आवश्यक है क्योंकि यदि रोबोट यह नहीं समझ पाता कि किसी दिए गए वातावरण में कार्य कैसे करना है, तो उसे इसके अनुकूल ढलने में कठिनाई होगी। इसका मतलब है कि प्रत्येक नए कार्य के लिए, प्रत्येक सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के परिदृश्य वाले डेटा के नए सेट की आवश्यकता होती है। इसके बाद रोबोट एक प्रशिक्षण अवधि से गुजरता है जहां क्रियाओं को अनुकूलित किया जाता है और त्रुटियों और गड़बड़ियों को दूर किया जाता है। परिणामस्वरूप, रोबोटों को आम तौर पर एक विशिष्ट कार्य पर प्रशिक्षित किया जाता है, और विज्ञान कथा फिल्मों में देखे जाने वाले बहुउद्देश्यीय रोबोट वास्तविकता में नहीं देखे गए हैं। हालाँकि, MIT के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नई तकनीक इस चुनौती को दूर करने का दावा करती है। में एक कागज़ प्री-प्रिंट ऑनलाइन जर्नल arXIv (नोट: यह सहकर्मी-समीक्षा नहीं है) में प्रकाशित, वैज्ञानिकों ने इस बात पर प्रकाश डाला कि जेनरेटिव एआई इस समस्या से निपटने में सहायता कर सकता है।…
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- October 21, 2024
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ब्रिस्टल की प्रणाली रिमोट रोवर नियंत्रण के साथ चंद्र अन्वेषण में क्रांति ला सकती है
निकट भविष्य में, पृथ्वी से मनुष्यों द्वारा नियंत्रित, टेलीऑपरेटेड रोवर्स चंद्रमा पर महत्वपूर्ण कार्य कर सकते हैं। यह विभिन्न कार्यों को सटीक रूप से संभालने की अनुमति देगा, जैसे नमूने एकत्र करना या उपकरण जोड़ना। इंग्लैंड में ब्रिस्टल विश्वविद्यालय की रोबोटिक्स प्रयोगशाला के शोधकर्ता एक नई टेलीऑपरेशन प्रणाली पर काम कर रहे हैं, जिसका हाल ही में यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) के यूरोपीय अंतरिक्ष अनुप्रयोग और दूरसंचार केंद्र में परीक्षण किया गया है। उनका सिस्टम ऑपरेटरों को रोवर को वस्तुतः नियंत्रित करने और लाइव कैमरा फ़ीड पर भरोसा किए बिना उसके उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति देता है, जो पृथ्वी और चंद्रमा के बीच 1.3 सेकंड के अंतराल के कारण विलंबित होता है। रोवर संचालन का आभासी सिमुलेशन इस प्रणाली का एक प्रमुख पहलू है क्षमता चंद्र रेजोलिथ, एक ऐसी सामग्री जो वास्तविक चंद्रमा की धूल के गुणों की नकल करती है, को स्कूपिंग जैसे कार्यों को करने के लिए एक आभासी सिमुलेशन में रोबोटिक बांह में हेरफेर करना। पृथ्वी और चंद्रमा के बीच संचार में देरी को दरकिनार कर दिया गया है, जिससे संचालन सुचारू और अधिक विश्वसनीय हो गया है। इस नवाचार को ईएसए के मूनलाइट प्रोजेक्ट द्वारा समर्थित किया जा सकता है, जो चंद्र मिशनों के लिए सिग्नल रिले करने के लिए उपग्रहों का उपयोग करने की योजना बना रहा है। बेहतर परिशुद्धता के लिए हैप्टिक फीडबैक असाधारण में से एक विशेषताएँ इस प्रणाली में हैप्टिक फीडबैक का समावेश है, जो ऑपरेटरों को चंद्र रेजोलिथ की बनावट और प्रतिरोध को महसूस करने की अनुमति देता है। ब्रिस्टल विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता जो लूका ने बताया कि यह सुविधा अंतरिक्ष यात्रियों को चंद्रमा पर स्थितियों को समझने में मदद कर सकती है, जहां गुरुत्वाकर्षण पृथ्वी का केवल छठा हिस्सा है। हैप्टिक फीडबैक का उपयोग वर्तमान में सरल कार्यों में किया जाता है, लेकिन अधिक उन्नत अनुप्रयोगों की भी संभावना है। भविष्य के अनुप्रयोग और चुनौतियाँ यद्यपि चंद्र मिशनों को ध्यान में रखकर विकसित किया गया है, इन…
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- October 11, 2024
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परिधि ने छात्रों से कहा, गोता लगाएँ और अपने हाथ गंदे करें | मुंबई समाचार
म्यूऑन स्पेस में तकनीकी कार्यक्रम प्रबंधन की प्रमुख परिधि देसाई सफलता के लिए साथियों, आकाओं और सहयोगियों के एक सहायक नेटवर्क के पोषण के महत्व पर प्रकाश डालती हैं। चारों ओर एक समुदाय बनाएँ और एक सहायक नेटवर्क सफलता को बढ़ाने के लिए साथियों, गुरुओं और सहयोगियों की, प्रमुख परिधि देसाई ने कहा तकनीकी कार्यक्रम प्रबंधन पर मुओन स्पेस हाल ही में शहर में छात्रों के साथ ऑनलाइन बातचीत के दौरान।उन्होंने अपना करियर वाहन परीक्षण इंजीनियर के रूप में शुरू किया पायाब और फिर इन्फ्रारेड कैमरा सिस्टम के लिए लीड डिज़ाइन रिलीज़ इंजीनियर के रूप में जनरल मोटर्स में चले गए। उन्होंने व्यापक प्रभाव डालने के लिए लिफ़्ट लेवल 5 और न्यूरो में तकनीकी कार्यक्रम प्रबंधन में परिवर्तन किया, विचार से लेकर लॉन्च तक जटिल परियोजनाओं की देखरेख की।छात्रों को सलाह देते हुए, परिधि ने कहा, “अपने आप को साथियों, आकाओं और सहयोगियों के एक सहायक नेटवर्क के साथ घेरें। एक मजबूत, सकारात्मक समुदाय का होना आवश्यक है क्योंकि आप अपने परिवार की तुलना में अपने सहकर्मियों के साथ अधिक जागने के घंटे बिताते हैं। यह नेटवर्क विविध, मूल्यवान संसाधन प्रदान करता है दृष्टिकोण, और प्रोत्साहन, आपको चुनौतियों से निपटने में मदद करते हैं और एक सहयोगी वातावरण में आपके विकास और सफलता को बढ़ाते हैं।”बड़ी होकर परिधि ने अपने माता-पिता को शुरू से ही एक कपड़ा निर्माण कंपनी बनाते देखा। फ़ैक्टरी में विभिन्न उपकरणों और मशीनरी प्रोटोटाइप के साथ छेड़छाड़ ने उसके जुनून को जगाया इंजीनियरिंगजिससे उन्हें घर पर ही इलेक्ट्रॉनिक्स में स्नातक और स्नातकोत्तर की पढ़ाई करने का मौका मिला रोबोटिक मिशिगन विश्वविद्यालय से, एन आर्बर।“एक बड़ा बदलाव लाने के लिए प्रेरित होकर, मैं म्यूऑन स्पेस में शामिल हो गया, जहां हमारा मिशन प्रदान करना है पृथ्वी बुद्धि एक अधिक सुरक्षित, अधिक लचीली दुनिया के लिए। हमारे लिए प्रमुख तकनीकी कार्यक्रम प्रबंधक के रूप में उपग्रह कार्यक्रमपरिधि ने कहा, ”मैंने पिछले तीन वर्षों में दो उपग्रह मिशनों के सफल प्रक्षेपण और संचालन का नेतृत्व किया, जो इन कार्यक्रमों…
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- September 27, 2024
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हमारी स्कूली शिक्षा प्रणाली को बच्चों को प्रश्न पूछने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए: राम नाथ कोविन्द
शुक्रवार को चेन्नई में अग्रवाल रिलीफ एंड एजुकेशनल ट्रस्ट के स्वर्ण जयंती समारोह में पूर्व राष्ट्रपति राम नाथ कोविंद और अन्य। चेन्नई: पूर्व राष्ट्रपति राम नाथ कोविन्द ने शुक्रवार को यहां कहा कि स्कूलों को बच्चों को सोचने और काम करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए, न कि केवल रटने, याद करने और दोहराने के लिए।में बोलते हुए अग्रवाल रिलीफ एंड एजुकेशनल ट्रस्टशुक्रवार को स्वर्ण जयंती समारोह में उन्होंने कहा, “हमें एक ऐसी प्रणाली की जरूरत है जहां युवा प्रतिभाएं नीचे देखकर सिर हिलाने के बजाय ऊपर देखें और सवाल पूछें।”उन्होंने शिक्षकों को उन्नत करने की आवश्यकता पर बल दिया शिक्षा प्रणाली से मिलने के लिए 21वीं सदी की मांग डिजिटल अर्थव्यवस्था, जीनोमिक्स, रोबोटिक और स्वचालन. परोपकारियों द्वारा 1974 में स्थापित, अग्रवाल रिलीफ एंड एजुकेशनल ट्रस्ट वर्तमान में समावेशी और गुणवत्तापूर्ण शिक्षा को बढ़ावा देते हुए अपने संस्थानों में 5,500 से अधिक छात्रों को शिक्षित करता है। अपने विकास के हिस्से के रूप में, ट्रस्ट ने शिक्षा के माध्यम से एक समावेशी और सशक्त समाज बनाने के अपने मिशन को जारी रखते हुए, अपनी सुविधाओं का विस्तार करने, उन्नत प्रौद्योगिकियों को पेश करने और नए सीबीएसई स्कूल खोलने की योजना बनाई है।अपने 50वें वर्ष को चिह्नित करने के लिए, ट्रस्ट मदुरावॉयल में दयासदन अग्रवाल विद्यालय में एक प्राथमिक विद्यालय और एक अत्याधुनिक सभागार स्थापित करेगा। स्कूल समारोह के हिस्से के रूप में अंतर-स्कूल क्विज़, खेल और सांस्कृतिक प्रतियोगिताओं की मेजबानी करेगा। Source link
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- Fashion
- July 27, 2024
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10 तकनीकी सबक जो हर बच्चे को जल्दी सीखना चाहिए
आत्म-देखभाल और व्यक्तिगत स्वच्छता बच्चों को नियमित रूप से हाथ धोने, दाँत साफ करने, स्वच्छता बनाए रखने, नियमित रूप से नहाने और सजने-संवरने का महत्व सिखाना बहुत ज़रूरी है। माता-पिता और शिक्षकों को उन्हें स्वस्थ आहार लेने, अच्छी संगति रखने, नियमित व्यायाम और अच्छी नींद लेने के महत्व के बारे में भी सिखाना चाहिए। ये आदतें शारीरिक और मानसिक स्वास्थ्य, आत्म-सम्मान और आत्मविश्वास को बढ़ावा देती हैं। Source link
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- July 12, 2024
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गूगल डीपमाइंड जेमिनी 1.5 प्रो को रोबोट में एकीकृत कर रहा है जो वास्तविक दुनिया के वातावरण में नेविगेट कर सकता है
गूगल डीपमाइंड ने गुरुवार को रोबोटिक्स और विज़न लैंग्वेज मॉडल (वीएलएम) के क्षेत्र में की गई नई प्रगति को साझा किया। इस तकनीकी दिग्गज का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अनुसंधान प्रभाग रोबोट में नई क्षमताओं को विकसित करने के लिए उन्नत विज़न मॉडल के साथ काम कर रहा है। एक नए अध्ययन में, डीपमाइंड ने इस बात पर प्रकाश डाला कि जेमिनी 1.5 प्रो और इसकी लंबी संदर्भ विंडो का उपयोग करके अब प्रभाग को अपने रोबोट के नेविगेशन और वास्तविक दुनिया की समझ में सफलता हासिल करने में सक्षम बनाया है। इस साल की शुरुआत में, एनवीडिया ने भी नई एआई तकनीक का अनावरण किया जो ह्यूमनॉइड रोबोट में उन्नत क्षमताओं को शक्ति प्रदान करती है। गूगल डीपमाइंड रोबोट को बेहतर बनाने के लिए जेमिनी एआई का उपयोग कर रहा है में एक डाक एक्स (जिसे पहले ट्विटर के नाम से जाना जाता था) पर, गूगल डीपमाइंड ने खुलासा किया कि वह जेमिनी 1.5 प्रो के 2 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो का उपयोग करके अपने रोबोट को प्रशिक्षित कर रहा है। संदर्भ विंडो को एआई मॉडल के लिए दृश्यमान ज्ञान की खिड़की के रूप में समझा जा सकता है, जिसका उपयोग करके यह पूछे गए विषय के आसपास स्पर्शरेखा जानकारी को संसाधित करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता AI मॉडल से “सबसे लोकप्रिय आइसक्रीम फ्लेवर” के बारे में पूछता है, तो AI मॉडल उस प्रश्न की जानकारी प्राप्त करने के लिए कीवर्ड आइसक्रीम और फ्लेवर की जाँच करेगा। यदि यह सूचना विंडो बहुत छोटी है, तो AI केवल विभिन्न आइसक्रीम फ्लेवर के नामों के साथ ही जवाब दे पाएगा। हालाँकि, यदि यह बड़ी है, तो AI प्रत्येक आइसक्रीम फ्लेवर के बारे में लेखों की संख्या भी देख पाएगा ताकि पता लगाया जा सके कि किसका सबसे अधिक उल्लेख किया गया है और “लोकप्रियता कारक” का अनुमान लगाया जा सके। डीपमाइंड अपने रोबोट को वास्तविक दुनिया के वातावरण में प्रशिक्षित करने के लिए इस लंबी संदर्भ विंडो का लाभ…
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