रिव्हर्स स्वायत्त शिक्षण: कमांडची एक नवीन साखळी

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• 29 ऑगस्ट 2023

अंतर्दृष्टी हायलाइट

आपण ऑटोमेशनच्या युगाकडे कूच करत असताना, इन्व्हर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (IRL) चा फायदा घेणारे कोबोट्स पुरवठा साखळीच्या लँडस्केपची पुनर्व्याख्या करत आहेत. मानवी कार्यांचे निरीक्षण करून आणि त्यातून शिकून, कोबोट्स केवळ उत्पादकता वाढवत नाहीत तर भविष्यातील कर्मचार्यांना आकार देत आहेत, उद्योगांमध्ये कौशल्य प्रगती आणि नाविन्यपूर्ण संधी उघडत आहेत. तथापि, ही तांत्रिक भरती जसजशी वाढत जाते, तसतसे लोकसंख्याशास्त्र बदलण्यापासून ते नवीन कामगार कायद्यांकडे, शहरी नियोजनाच्या गरजा आणि मानसिक आरोग्याच्या समस्यांपर्यंत अनेक सामाजिक बदल घडवून आणतात, जे संतुलित दृष्टिकोनाची गरज अधोरेखित करतात.

स्वायत्त शिक्षण संदर्भ उलट करा

पारंपारिक मजबुतीकरण शिक्षण (RL) चे उद्दिष्ट एक निर्णय घेण्याची प्रक्रिया विकसित करणे आहे जी पूर्वनिर्धारित पुरस्कार कार्यास अनुकूल करते. तथापि, इनव्हर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (IRL), 2000 मध्ये अँड्र्यू एनजी आणि स्टुअर्ट रसेल यांनी मांडलेली संकल्पना, एजंटच्या प्रदर्शित वर्तनातून रिवॉर्ड फंक्शन काढण्याच्या उद्देशाने हा दृष्टिकोन उलट करते. मुळात, IRL, शिकाऊ शिक्षण आणि तत्सम अनुकरण शिक्षण पद्धती मानवी तज्ञाद्वारे अंमलात आणलेल्या धोरणातून अंतर्दृष्टी वापरण्याच्या क्षमतेमुळे यशस्वी होतात. तरीही, विविध मानवी डेटामधून शिकण्यासाठी मशीन लर्निंग (ML) प्रणाली सक्षम करणे ही अंतिम आकांक्षा आहे.

कोबॉट्स किंवा "सहयोगी रोबोट्स" पुरवठा साखळींमध्ये मानवी उत्पादकता आणि सुरक्षितता वाढवण्यासाठी IRL चा फायदा घेत आहेत. मानवी कामगारांना पाहून शिकण्याच्या क्षमतेसह, कोबोट मानवी हालचालींची प्रतिकृती बनवू शकतात आणि अनावश्यक कार्ये दूर करून कार्यक्षमता सुधारू शकतात. हे परिवर्तनकारी तंत्रज्ञान स्वायत्त ट्रकिंग उद्योगात प्रवेश करत आहे, प्लस या कंपनीने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) चा वापर करून अनपेक्षित रस्त्यांच्या परिस्थितीशी जुळवून घेण्यासाठी, सुरक्षित, स्वायत्त वाहतुकीला चालना देण्यासाठी प्रात्यक्षिक करून दाखवले आहे. AI/ML प्लॅटफॉर्म्सने कोट्यवधी मैलांचा ड्रायव्हिंग डेटा एकत्रित केल्यामुळे, Plus चे उद्दिष्ट आहे की ही माहिती पूर्णपणे ड्रायव्हर रहित वातावरणात लागू करणे. 

त्याच बरोबरीने, कार्नेगी मेलॉन विद्यापीठातील रोबोटिक्स इन्स्टिट्यूट वाइल्ड ह्युमन-इमिटेटेड रोबोट लर्निंगची पायनियरिंग करत आहे, रोबोटला ऑनलाइन व्हिडिओ फुटेजमधून शिकण्यास सक्षम करते. ब्रूक्स सारख्या कंपन्या, त्याच्या रोबोट असिस्टंट कार्टरसह, या प्रगतीचा उपयोग मानवी कार्यांचे बारकाईने निरीक्षण करण्यास आणि सहाय्य करण्यास सक्षम ऑटोमॅटन्स विकसित करण्यासाठी करत आहेत, ज्यामुळे पुरवठा साखळी कार्य करण्याच्या पद्धतीमध्ये एक महत्त्वपूर्ण बदल घडून येतो.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

IRL वापरणारे कोबॉट्स कौशल्य प्रगती आणि व्यावसायिक विकासासाठी मोठ्या संधी देऊ शकतात. कोबोट्स मानवी कार्यांचे निरीक्षण करण्यासाठी आणि त्यांच्याकडून शिकण्यासाठी डिझाइन केलेले असल्याने, ते मूळतः विद्यमान कार्य वातावरणात सहजतेने एकीकरण करण्यास अनुमती देतात. कालांतराने, यामुळे नोकरीच्या भूमिकेत बदल होऊ शकतो, जिथे व्यक्ती सांसारिक कामांवर कमी वेळ घालवतात आणि गंभीर विचार आणि निर्णय घेण्याच्या भूमिकांवर जास्त वेळ घालवतात. कोबोट-मानवी भागीदारी व्यक्तींना उच्च कौशल्याची संधी प्रदान करू शकते, या स्वयंचलित प्रणालींचे व्यवस्थापन आणि देखभाल करण्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करू शकते, ऑपरेटरची एक परिसंस्था तयार करू शकते.

शिवाय, स्टार्टअप्स कोबॉट्सचे एकत्रीकरण, देखभाल आणि सुधारणेशी संबंधित अद्वितीय उपाय ऑफर करून या ट्रेंडचा फायदा घेऊ शकतात. उदाहरणार्थ, ते प्रगत प्रोग्रामिंग इंटरफेस विकसित करू शकतात, अधिक अंतर्ज्ञानी मानवी-मशीन परस्परसंवाद मॉडेल तयार करू शकतात किंवा या नवीन प्रणालींशी जुळवून घेणाऱ्या कामगारांसाठी प्रशिक्षण कार्यक्रम देखील स्थापित करू शकतात. ते व्यापक कोबोट अंमलबजावणीमुळे उद्भवू शकणार्‍या नैतिक आणि सुरक्षिततेच्या समस्यांकडे देखील लक्ष देऊ शकतात, ऑपरेशनल कार्यक्षमता वाढवताना नियामक मानदंडांशी जुळणारे उपाय ऑफर करतात.

कंपन्या या तंत्रज्ञानाचा वापर कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी, खर्च कमी करण्यासाठी आणि कामाच्या ठिकाणी सुरक्षितता सुधारण्यासाठी करू शकतात. तथापि, संक्रमणासाठी पायाभूत सुविधा आणि कामगार प्रशिक्षणामध्ये भरीव गुंतवणूक आवश्यक असू शकते. दरम्यान, सरकारांना नवकल्पना वाढवणे आणि कामगारांची सुरक्षा आणि नोकरीची सुरक्षितता सुनिश्चित करणे यात समतोल राखण्याची आवश्यकता असू शकते, ज्यामुळे कामगार कायदे आणि कामाच्या ठिकाणच्या मानकांभोवती नवीन नियामक फ्रेमवर्क तयार होऊ शकतात. 

उलट स्वायत्त शिक्षणाचे परिणाम

रिव्हर्स स्वायत्त शिक्षणाच्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• नोकऱ्यांचे रक्षण करणे आणि तांत्रिक प्रगतीचे समर्थन करणे यामध्ये संतुलन राखण्यासाठी आमदारांवर दबाव आहे. कामाचे तास, आरोग्य, सुरक्षितता आणि भरपाई यांसारख्या कामगार कायद्यांमध्ये सुधारणा देखील असू शकतात, कारण कोबोट ब्रेक न घेता चोवीस तास काम करू शकतात.
• अधिक तांत्रिकदृष्ट्या कुशल कामगार ज्यांची मूलभूत भूमिका रोबोट्सला प्रशिक्षण देणे, ऑपरेट करणे आणि देखरेख करणे आहे.
• संसाधनांचा वापर ऑप्टिमाइझ करून आणि कचरा कमी करून पर्यावरणीय पदचिन्ह कमी केले. तथापि, उर्जेचा वापर आणि अप्रचलित मॉडेल्सच्या विल्हेवाटीची चिंता उद्भवू शकते.
• बदलत्या जॉब मार्केटसाठी विद्यार्थ्यांना तयार करण्यासाठी शैक्षणिक संस्थांनी त्यांच्या अभ्यासक्रमात फेरबदल करणे आवश्यक आहे. व्यावसायिक प्रशिक्षण कार्यक्रम रोबोटिक्स आणि AI वर अधिक केंद्रित होऊ शकतात.
• कोबॉट्सचा वाढता वापर सामावून घेण्यासाठी शहरे त्यांच्या पायाभूत सुविधांना सामावून घेत आहेत. उदाहरणार्थ, रस्ते आणि वाहतूक प्रणालींना पुरवठा साखळी उद्योगात स्वायत्त वाहने सामावून घेण्याची आवश्यकता असू शकते.
• पुरवठा साखळी या तंत्रज्ञानावर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून आहेत, ज्यामुळे त्यांना तांत्रिक बिघाड किंवा सायबर हल्ल्यांना धोका निर्माण होतो.
• अधिक स्वयंचलित कामाची जागा कामगारांमध्ये नोकरीच्या सुरक्षेबद्दल तणाव आणि चिंता निर्माण करते, ज्यामुळे सामाजिक मानसिक आरोग्य आणि कल्याण समर्थन प्रणालींवर संभाव्य परिणाम होतात.
• मानवी-मानवी परस्परसंवाद कमी होतो, ज्यामुळे कार्यस्थळाच्या संस्कृतीवर आणि टीमवर्कवर परिणाम होऊ शकतो.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• तुम्ही पुरवठा साखळीत काम करत असल्यास, तुमची कंपनी कोबोट्सचा अवलंब कसा करत आहे?
• पुरवठा साखळी त्यांच्या मानवी कामगारांना कोबोट्ससह चांगले काम करतात याची खात्री करण्यासाठी त्यांच्याशी सहकार्य कसे करू शकतात?