ଏକ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ସିଷ୍ଟମକୁ କିପରି ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବେ？
ସବୁଠାରୁ ସାଧାରଣ ସଂଜ୍ଞା ହେଉଛି ଯେ ଏକ “ଏଣ୍ଡ୍-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ୍” ସିଷ୍ଟମ୍ ହେଉଛି ଏକ ସିଷ୍ଟମ୍ ଯାହା କଞ୍ଚା ସେନ୍ସର ସୂଚନା ଇନପୁଟ୍ କରେ ଏବଂ ଟାସ୍କ ପାଇଁ ଚିନ୍ତାର ଭେରିଏବଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ସିଧାସଳଖ ଆଉଟପୁଟ କରେ | ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ପ୍ରତିଛବି ଚିହ୍ନଟରେ, ପାରମ୍ପାରିକ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ + ଶ୍ରେଣୀକରଣ ପଦ୍ଧତି ତୁଳନାରେ CNN କୁ “ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ” କୁହାଯାଇପାରେ |
ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ କାର୍ଯ୍ୟରେ, ବିଭିନ୍ନ ସେନ୍ସର ତଥ୍ୟ (ଯେପରିକି କ୍ୟାମେରା, LiDAR, ରାଡାର୍, କିମ୍ବା IMU ...) ହେଉଛି ଇନପୁଟ୍, ଏବଂ ଯାନ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ସଙ୍କେତ (ଯେପରିକି ଥ୍ରଟଲ୍ କିମ୍ବା ଷ୍ଟିଅରିଂ ହ୍ୱିଲ୍ ଆଙ୍ଗଲ୍) ସିଧାସଳଖ ଆଉଟପୁଟ୍ | ବିଭିନ୍ନ ଯାନ ମଡେଲଗୁଡିକର ଆଡାପ୍ଟେସନ୍ ଇସୁକୁ ବିଚାର କରିବାକୁ, ଆଉଟପୁଟ୍ ମଧ୍ୟ ଗାଡିର ଡ୍ରାଇଭିଂ ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀକୁ ଆରାମ ଦେଇପାରେ |
ଏହି ଭିତ୍ତିଭୂମି ଉପରେ ଆଧାର କରି, ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ଏଣ୍ଡ୍-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ୍ ଧାରଣା ମଧ୍ୟ ଉଭା ହୋଇଛି, ଯେପରିକି ୟୁନିଏଡ୍, ଯାହା ଚୂଡ଼ାନ୍ତ ଆଉଟପୁଟ୍ କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍ ସିଗ୍ନାଲ୍ କିମ୍ବା ୱେପପଏଣ୍ଟ ସହିତ ସମ୍ପୃକ୍ତ ମଧ୍ୟବର୍ତ୍ତୀ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକର ତଦାରଖ ପ୍ରବର୍ତ୍ତନ କରି କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିଥାଏ | ତଥାପି, ଏପରି ଏକ ସଂକୀର୍ଣ୍ଣ ସଂଜ୍ from ାଠାରୁ, ଶେଷ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡର ମୂଳତ sens ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ସୂଚନାର କ୍ଷତିହୀନ ପ୍ରସାରଣ ହେବା ଉଚିତ୍ |
ଆସନ୍ତୁ ପ୍ରଥମେ ଅଣ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସିଷ୍ଟମରେ ସେନ୍ସିଂ ଏବଂ PnC ମଡ୍ୟୁଲ୍ ମଧ୍ୟରେ ଥିବା ଇଣ୍ଟରଫେସଗୁଡ଼ିକୁ ସମୀକ୍ଷା କରିବା | ସାଧାରଣତ ,, ଆମେ ଧଳା ତାଲିକାଭୁକ୍ତ ବସ୍ତୁଗୁଡ଼ିକୁ ଚିହ୍ନଟ କରୁ (ଯେପରିକି କାର୍, ଲୋକ, ଇତ୍ୟାଦି) ଏବଂ ସେମାନଙ୍କର ଗୁଣ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରୁ | ଆମେ ସ୍ଥିର ପରିବେଶ ବିଷୟରେ ମଧ୍ୟ ଜାଣିବା (ଯେପରିକି ସଡକ ଗଠନ, ଗତି ସୀମା, ଟ୍ରାଫିକ୍ ଲାଇଟ୍ ଇତ୍ୟାଦି) | ଯଦି ଆମେ ଅଧିକ ବିସ୍ତୃତ ହୋଇଥାଉ, ଆମେ ସର୍ବଭାରତୀୟ ପ୍ରତିବନ୍ଧକ ମଧ୍ୟ ଚିହ୍ନଟ କରିବୁ | ସଂକ୍ଷେପରେ, ଏହି ଧାରଣା ଦ୍ୱାରା ସୂଚନା ଆଉଟପୁଟ୍ ଜଟିଳ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଦୃଶ୍ୟର ଏକ ପ୍ରଦର୍ଶନ ମଡେଲ୍ ଗଠନ କରେ |
ଅବଶ୍ୟ, କିଛି ସ୍ପଷ୍ଟ ଦୃଶ୍ୟ ପାଇଁ, ସାମ୍ପ୍ରତିକ ସ୍ପଷ୍ଟ ଅବକ୍ଷୟ ଦୃଶ୍ୟରେ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଆଚରଣକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରୁଥିବା କାରକଗୁଡିକୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ ବର୍ଣ୍ଣନା କରିପାରିବ ନାହିଁ, କିମ୍ବା ଆମକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରିବାକୁ ଆବଶ୍ୟକ କରୁଥିବା କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକ ଅତ୍ୟନ୍ତ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ନୁହେଁ, ଏବଂ ସମସ୍ତ ଆବଶ୍ୟକୀୟ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡିକ ଗଣନା କରିବା କଷ୍ଟକର | ତେଣୁ, ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ ଏହି ସୂଚନା ସହିତ PnCs ଉପରେ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଏବଂ କ୍ଷତିହୀନ ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରିବାର ଆଶା ସହିତ ଏକ (ବୋଧହୁଏ ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ) ବିସ୍ତୃତ ଉପସ୍ଥାପନା ପ୍ରଦାନ କରେ | ମୋ ମତରେ, ଏହି ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ପୂରଣ କରୁଥିବା ସମସ୍ତ ସିଷ୍ଟମକୁ ଜେନେରାଲାଇଜଡ୍ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ କୁହାଯାଇପାରେ |
ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ପ୍ରସଙ୍ଗଗୁଡିକ ପାଇଁ, ଯେପରିକି ଗତିଶୀଳ ପାରସ୍ପରିକ ପରିସ୍ଥିତିର କିଛି ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍, ମୁଁ ବିଶ୍ୱାସ କରେ ଯେ ଅନ୍ତତ least ପକ୍ଷେ କେବଳ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ଏହି ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ କରିପାରିବ ନାହିଁ ଏବଂ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସର୍ବୋତ୍ତମ ସମାଧାନ ହୋଇପାରେ ନାହିଁ | ପାରମ୍ପାରିକ ପଦ୍ଧତିଗୁଡିକ ଏହି ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ କରିପାରିବ ଏବଂ ଅବଶ୍ୟ, ଯେତେବେଳେ ତଥ୍ୟର ପରିମାଣ ଯଥେଷ୍ଟ ଅଧିକ ହୁଏ, ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ଏକ ଉତ୍ତମ ସମାଧାନ ଦେଇପାରେ |
ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ବିଷୟରେ କିଛି ଭୁଲ ବୁ stand ାମଣା |
1। କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍ ସିଗ୍ନାଲ୍ ଏବଂ ୱେପପଏଣ୍ଟଗୁଡିକ ଏଣ୍ଡ୍-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ୍ ହେବା ପାଇଁ ଆଉଟପୁଟ୍ ହେବା ଜରୁରୀ |
ଯଦି ଆପଣ ଉପରେ ଆଲୋଚନା ହୋଇଥିବା ବିସ୍ତୃତ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ଧାରଣା ସହିତ ସହମତ, ତେବେ ଏହି ସମସ୍ୟା ବୁ to ିବା ସହଜ ଅଟେ | ଟାସ୍କ ଭଲ୍ୟୁମକୁ ସିଧାସଳଖ ଆଉଟପୁଟ୍ କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସୂଚନାର କ୍ଷତିହୀନ ପ୍ରସାରଣ ଉପରେ ଗୁରୁତ୍ୱ ଦେବା ଉଚିତ | ଏକ ସଂକୀର୍ଣ୍ଣ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ୍ ପଦ୍ଧତି ଅନେକ ଅନାବଶ୍ୟକ ଅସୁବିଧା ସୃଷ୍ଟି କରିବ ଏବଂ ନିରାପତ୍ତା ସୁନିଶ୍ଚିତ କରିବା ପାଇଁ ଅନେକ ଗୁପ୍ତ ସମାଧାନ ଆବଶ୍ୟକ କରେ |
2. ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସିଷ୍ଟମ ନିଶ୍ଚିତ ଭାବରେ ବଡ଼ ମଡେଲ କିମ୍ବା ଶୁଦ୍ଧ ଦର୍ଶନ ଉପରେ ଆଧାରିତ |
ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ, ବୃହତ-ମଡେଲ ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଏବଂ ଶୁଦ୍ଧ ଭିଜୁଆଲ୍ ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ମଧ୍ୟରେ କ necessary ଣସି ଆବଶ୍ୟକୀୟ ସଂଯୋଗ ନାହିଁ କାରଣ ସେଗୁଡ଼ିକ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସ୍ independent ାଧୀନ ଧାରଣା; ଏକ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସିଷ୍ଟମ ବଡ଼ ମଡେଲ ଦ୍ୱାରା ଚାଳିତ ନୁହେଁ କିମ୍ବା ଏହା ଶୁଦ୍ଧ ଦର୍ଶନ ଦ୍ୱାରା ଚାଳିତ ନୁହେଁ | ର।
3. ଦୀର୍ଘ ସମୟ ମଧ୍ୟରେ, L3 ସ୍ତରରୁ ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ସଂକୀର୍ଣ୍ଣ ଅର୍ଥରେ ଉପରୋକ୍ତ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସିଷ୍ଟମ ପାଇଁ ସମ୍ଭବ କି?
ଯାହାକୁ ବର୍ତ୍ତମାନ ଶୁଦ୍ଧ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ FSD କୁହାଯାଏ ତାହାର କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା L3 ସ୍ତରରେ ଆବଶ୍ୟକ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟତା ଏବଂ ସ୍ଥିରତା ପୂରଣ କରିବା ପାଇଁ ଯଥେଷ୍ଟ ଦୂରରେ | ଏହାକୁ ଅଧିକ ଖୋଲାଖୋଲି ଭାବେ କହିବାକୁ ଗଲେ, ଯଦି ସ୍ୱୟଂ ଚାଳନା ବ୍ୟବସ୍ଥା ଜନସାଧାରଣଙ୍କ ଦ୍ୱାରା ଗ୍ରହଣ କରିବାକୁ ଚାହାଁନ୍ତି, ତେବେ ଚାବି ହେଉଛି ଜନସାଧାରଣ ଗ୍ରହଣ କରିପାରିବେ କି କିଛି କ୍ଷେତ୍ରରେ ମେସିନ୍ ଭୁଲ୍ କରିବ ଏବଂ ମଣିଷ ଏହାକୁ ସହଜରେ ସମାଧାନ କରିପାରିବ | ଏକ ଶୁଦ୍ଧ ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ସିଷ୍ଟମ ପାଇଁ ଏହା ଅଧିକ କଷ୍ଟକର |
ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଉତ୍ତର ଆମେରିକାର ଉଭୟ ୱେମୋ ଏବଂ କ୍ରୁଜରେ ଅନେକ ଦୁର୍ଘଟଣା ଘଟିଛି | ଅବଶ୍ୟ, କ୍ରୁଜଙ୍କ ଶେଷ ଦୁର୍ଘଟଣାରେ ଦୁଇଟି ଆଘାତ ଲାଗିଥିଲା, ଯଦିଓ ଏହି ଦୁର୍ଘଟଣା ମାନବ ଡ୍ରାଇଭରମାନଙ୍କ ପାଇଁ ଯଥେଷ୍ଟ ଅନିବାର୍ଯ୍ୟ ଏବଂ ଗ୍ରହଣୀୟ ଅଟେ | ଅବଶ୍ୟ, ଏହି ଦୁର୍ଘଟଣା ପରେ, ସିଷ୍ଟମ ଦୁର୍ଘଟଣାର ସ୍ଥାନ ଏବଂ ଆହତଙ୍କ ସ୍ଥାନକୁ ଭୁଲ ଭାବରେ ଅନୁଧ୍ୟାନ କରି ପଲ୍-ଓଭର ମୋଡକୁ ଡାଉନଗ୍ରେଡ୍ କରି ଆହତମାନଙ୍କୁ ଦୀର୍ଘ ସମୟ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଟାଣି ନେଇଥିଲା | ଏହି ଆଚରଣ କ any ଣସି ସାଧାରଣ ମାନବ ଡ୍ରାଇଭର ପାଇଁ ଗ୍ରହଣୀୟ ନୁହେଁ | ଏହା କରାଯିବ ନାହିଁ, ଏବଂ ଫଳାଫଳଗୁଡିକ ବହୁତ ଖରାପ ହେବ |
ଅଧିକନ୍ତୁ, ଏହା ହେଉଛି ଏକ ଜାଗ୍ରତ କଲ୍ ଯାହା ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ସିଷ୍ଟମର ବିକାଶ ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟ ସମୟରେ ଏହି ପରିସ୍ଥିତିକୁ କିପରି ଏଡାଇ ହେବ ତାହା ଯତ୍ନର ସହ ବିଚାର କରିବା ଉଚିତ୍ |
4. ତେଣୁ ଏହି ମୁହୂର୍ତ୍ତରେ, ପରବର୍ତ୍ତୀ ପି generation ଼ିର ବହୁଳ ଉତ୍ପାଦିତ ସହାୟକ ଡ୍ରାଇଭିଂ ସିଷ୍ଟମ ପାଇଁ ବ୍ୟବହାରିକ ସମାଧାନ କ’ଣ?
ମୋର ସାମ୍ପ୍ରତିକ ବୁ understanding ାମଣା ଅନୁଯାୟୀ, ଡ୍ରାଇଭିଂରେ ତଥାକଥିତ ଏଣ୍ଡ୍-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ୍ ମଡେଲ୍ ବ୍ୟବହାର କରିବାବେଳେ, ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀ ଆଉଟପୁଟ୍ କରିବା ପରେ ଏହା ପାରମ୍ପାରିକ ପଦ୍ଧତି ଉପରେ ଆଧାର କରି ଏକ ସମାଧାନ ଫେରାଇବ | ବ ly କଳ୍ପିକ ଭାବରେ, ଶିକ୍ଷଣ-ଆଧାରିତ ଯୋଜନାକାରୀ ଏବଂ ପାରମ୍ପାରିକ ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀ ପ୍ଲାନିଂ ଆଲଗୋରିଦମ ଏକାସାଙ୍ଗରେ ଏକାଧିକ ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀ ଆଉଟପୁଟ୍ କରେ ଏବଂ ତା’ପରେ ଏକ ସିଲେକ୍ଟର୍ ମାଧ୍ୟମରେ ଗୋଟିଏ ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀ ବାଛ |
ଯଦି ଏହି ସିଷ୍ଟମ୍ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ଗ୍ରହଣ କରାଯାଏ ତେବେ ଏହି ପ୍ରକାରର ଗୁପ୍ତ ସମାଧାନ ଏବଂ ପସନ୍ଦ ଏହି କ୍ୟାସକେଡ୍ ସିଷ୍ଟମର କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତାର ଉପର ସୀମାକୁ ସୀମିତ କରେ | ଯଦି ଏହି ପଦ୍ଧତିଟି ଶୁଦ୍ଧ ମତାମତ ଶିକ୍ଷା ଉପରେ ଆଧାରିତ, ତେବେ ଅପ୍ରତ୍ୟାଶିତ ବିଫଳତା ଘଟିବ ଏବଂ ନିରାପଦ ହେବାର ଲକ୍ଷ୍ୟ ଆଦ achieved ହାସଲ ହେବ ନାହିଁ |
ଯଦି ଆମେ ଏହି ଆଉଟପୁଟ୍ ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀରେ ପାରମ୍ପାରିକ ଯୋଜନା ପ୍ରଣାଳୀ ବ୍ୟବହାର କରି ପୁନ opt ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କିମ୍ବା ଚୟନ କରିବାକୁ ବିଚାର କରୁ, ଏହା ଶିକ୍ଷଣ ଚାଳିତ ପଦ୍ଧତି ଦ୍ୱାରା ଉତ୍ପାଦିତ ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀ ସହିତ ସମାନ; ତେଣୁ, ଆମେ କାହିଁକି ଏହି ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀକୁ ସିଧାସଳଖ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ ଏବଂ ସନ୍ଧାନ କରୁନାହୁଁ?
ଅବଶ୍ୟ, କିଛି ଲୋକ କହିବେ ଯେ ଏହିପରି ଏକ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ କିମ୍ବା ସନ୍ଧାନ ସମସ୍ୟା ଅଣ-ଉନ୍ମୁକ୍ତ, ଏକ ବୃହତ ରାଜ୍ୟ ସ୍ଥାନ ଅଛି ଏବଂ ଏକ ଇନ୍-ଯାନ ସିଷ୍ଟମରେ ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଚାଲିବା ଅସମ୍ଭବ | ଏହି ପ୍ରଶ୍ନକୁ ଯତ୍ନର ସହ ବିଚାର କରିବାକୁ ମୁଁ ସମସ୍ତଙ୍କୁ ଅନୁରୋଧ କରୁଛି: ବିଗତ ଦଶ ବର୍ଷ ମଧ୍ୟରେ, ଧାରଣା ପ୍ରଣାଳୀ ଅତି କମରେ ଗଣନା ଶକ୍ତି ଡିଭିଡେଣ୍ଡ ଗ୍ରହଣ କରିଛି, କିନ୍ତୁ ଆମର PnC ମଡ୍ୟୁଲ୍ ବିଷୟରେ?
ଯଦି ଆମେ PnC ମଡ୍ୟୁଲ୍ କୁ ବୃହତ ଗଣନା ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦେଇଥାଉ, ସାମ୍ପ୍ରତିକ ବର୍ଷଗୁଡିକରେ ଉନ୍ନତ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକର କିଛି ଅଗ୍ରଗତି ସହିତ ମିଳିତ ହୋଇ, ଏହି ସିଦ୍ଧାନ୍ତଟି ଠିକ୍ ଅଛି କି? ଏହି ପ୍ରକାର ସମସ୍ୟା ପାଇଁ, ଆମେ ପ୍ରଥମ ନୀତିରୁ କ’ଣ ସଠିକ୍ ତାହା ବିଚାର କରିବା ଉଚିତ୍ |
5. ଡାଟା ଚାଳିତ ଏବଂ ପାରମ୍ପାରିକ ପଦ୍ଧତି ମଧ୍ୟରେ ସମ୍ପର୍କକୁ କିପରି ସମନ୍ୱୟ କରିବେ?
ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ସହିତ ଚେସ ଖେଳିବା ଏକ ଉଦାହରଣ | ଚଳିତ ବର୍ଷ ଫେବୃଆରୀରେ, ଦୀପମାଇଣ୍ଡ “ଗ୍ରାଣ୍ଡମାଷ୍ଟର-ଲେଭଲ୍ ଚେସ୍ ବିନା ସନ୍ଧାନ” ନାମକ ଏକ ଆର୍ଟିକିଲ୍ ପ୍ରକାଶ କରିଥିଲେ, କେବଳ ଡାଟା ଚାଳିତ ବ୍ୟବହାର କରିବା ଏବଂ ଆଲଫାଗୋ ଏବଂ ଆଲଫାଜିରୋରେ MCTS ସନ୍ଧାନ ଛାଡିବା ସମ୍ଭବ କି ନୁହେଁ ସେ ବିଷୟରେ ଆଲୋଚନା କରିଥିଲେ। ସ୍ autonomous ତ autonomous ପ୍ରବୃତ୍ତ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଭଳି, କେବଳ ଗୋଟିଏ ନେଟୱର୍କକୁ ସିଧାସଳଖ ଆଉଟପୁଟ୍ ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରାଯାଏ, ଯେତେବେଳେ କି ପରବର୍ତ୍ତୀ ସମସ୍ତ ପଦକ୍ଷେପକୁ ଅଣଦେଖା କରାଯାଏ |
ଆର୍ଟିକିଲ୍ ସିଦ୍ଧାନ୍ତ ଦେଇଛି ଯେ, ବହୁ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ଏବଂ ମଡେଲ୍ ପାରାମିଟର ସତ୍ତ୍, େ, ସନ୍ଧାନ ବ୍ୟବହାର ନକରି ଯଥେଷ୍ଟ ଯୁକ୍ତିଯୁକ୍ତ ଫଳାଫଳ ମିଳିପାରିବ | ତଥାପି, ସନ୍ଧାନ ବ୍ୟବହାର କରୁଥିବା ପଦ୍ଧତି ତୁଳନାରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପାର୍ଥକ୍ୟ ଅଛି | କିଛି ଜଟିଳ ଏଣ୍ଡଗେମ୍ ସହିତ କାରବାର ପାଇଁ ଏହା ବିଶେଷ ଉପଯୋଗୀ |
ଜଟିଳ ପରିସ୍ଥିତି କିମ୍ବା କୋଣାର୍କ ମାମଲା ପାଇଁ ଯାହା ମଲ୍ଟି ଷ୍ଟେପ୍ ଖେଳ ଆବଶ୍ୟକ କରେ, ଏହି ଅନୁରୂପ ପାରମ୍ପାରିକ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ କିମ୍ବା ସନ୍ଧାନ ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡ଼ିକୁ ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ତ୍ୟାଗ କରିବା କଷ୍ଟକର କରିଥାଏ | କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିବା ପାଇଁ ଆଲଫାଜିରୋ ପରି ବିଭିନ୍ନ ଟେକ୍ନୋଲୋଜିର ସୁବିଧାଗୁଡ଼ିକୁ ଉପଯୁକ୍ତ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରିବା ହେଉଛି ସର୍ବୋତ୍ତମ ଉପାୟ |
6. ପାରମ୍ପାରିକ ପଦ୍ଧତି = ଯଦି ନିୟମ ଆଧାରିତ?
ଅନେକ ଲୋକଙ୍କ ସହ କଥାବାର୍ତ୍ତା ବେଳେ ମୋତେ ଏହି ଧାରଣାକୁ ବାରମ୍ବାର ସଂଶୋଧନ କରିବାକୁ ପଡିବ | ଅନେକ ଲୋକ ବିଶ୍ believe ାସ କରନ୍ତି ଯେପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଏହା କେବଳ ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ନୁହେଁ, ଏହା ନିୟମ-ଆଧାରିତ ନୁହେଁ। ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଚେସରେ, ସୂତ୍ର ଏବଂ ଚେସ୍ ରେକର୍ଡକୁ ସ୍ମରଣ କରିବା ନିୟମ-ଆଧାରିତ, କିନ୍ତୁ ଆଲଫା ଗୋ ଏବଂ ଆଲଫାଜେରୋ ପରି ଏହା ମଡେଲକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଏବଂ ସନ୍ଧାନ ମାଧ୍ୟମରେ ଯୁକ୍ତିଯୁକ୍ତ କରିବାର କ୍ଷମତା ଦେଇଥାଏ | ମୁଁ ଭାବୁନାହିଁ ଏହାକୁ ନିୟମ-ଆଧାରିତ କୁହାଯାଇପାରେ |
ଏହି କାରଣରୁ, ବୃହତ ମଡେଲ୍ ନିଜେ ବର୍ତ୍ତମାନ ନିଖୋଜ ଅଛି, ଏବଂ ଅନୁସନ୍ଧାନକାରୀମାନେ CoT ପରି ପଦ୍ଧତି ମାଧ୍ୟମରେ ଏକ ଶିକ୍ଷଣ ଚାଳିତ ମଡେଲ୍ ପ୍ରଦାନ କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରୁଛନ୍ତି | ଅବଶ୍ୟ, କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡିକ ପରି, ଯାହା ଶୁଦ୍ଧ ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ପ୍ରତିଛବି ସ୍ୱୀକୃତି ଏବଂ ଅସ୍ପଷ୍ଟ କାରଣ ଆବଶ୍ୟକ କରେ, ଡ୍ରାଇଭିଂ କରୁଥିବା ବ୍ୟକ୍ତିଙ୍କ ପ୍ରତ୍ୟେକ କାର୍ଯ୍ୟର ଏକ ସ୍ପଷ୍ଟ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଫୋର୍ସ ଅଛି |
ଉପଯୁକ୍ତ ଆଲଗୋରିଦମ ସ୍ଥାପତ୍ୟ ଡିଜାଇନ୍ ଅଧୀନରେ, ନିଷ୍ପତ୍ତି ଟ୍ରାଜେକ୍ଟୋରୀ ପରିବର୍ତ୍ତନଶୀଳ ହେବା ଉଚିତ ଏବଂ ବ cases ଜ୍ଞାନିକ ଲକ୍ଷ୍ୟର ମାର୍ଗଦର୍ଶନରେ ଏକତରଫା ଭାବରେ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ ହେବା ଉଚିତ୍, ବିଭିନ୍ନ ମାମଲା ସମାଧାନ ପାଇଁ ପାରାମିଟରଗୁଡିକ ବାଧ୍ୟତାମୂଳକ କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ | ଏହିପରି ସିଷ୍ଟମରେ ସ୍ natural ାଭାବିକ ଭାବରେ ସମସ୍ତ ପ୍ରକାରର ହାର୍ଡ-କୋଡେଡ୍ ଅଜବ ନିୟମ ନାହିଁ |
ସିଦ୍ଧାନ୍ତ
ସଂକ୍ଷେପରେ, ଏଣ୍ଡ-ଟୁ-ଏଣ୍ଡ ଏକ ପ୍ରତିଜ୍ଞାକାରୀ ବ technical ଷୟିକ ମାର୍ଗ ହୋଇପାରେ, କିନ୍ତୁ ଧାରଣା କିପରି ପ୍ରୟୋଗ ହୁଏ ଅଧିକ ଗବେଷଣା ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ମୁଁ ଭାବୁଛି ଏକ ଗୁଣ୍ଡ ତଥ୍ୟ ଏବଂ ମଡେଲ ପାରାମିଟର ଏକମାତ୍ର ସଠିକ ସମାଧାନ ନୁହେଁ, ଏବଂ ଯଦି ଆମେ ଅନ୍ୟମାନଙ୍କୁ ଅତିକ୍ରମ କରିବାକୁ ଚାହୁଁ, ତେବେ ଆମକୁ କଠିନ ପରିଶ୍ରମ କରିବାକୁ ପଡିବ |
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ଏପ୍ରିଲ -24-2024 |