# GazeAct इंसानी आंखों की ट्रैकिंग से रोबोट को सिखाता है

> इस डेटासेट में रोबोट के प्रदर्शनों के साथ तालमेल बिठाकर दर्ज की गई इंसानी निगाहें शामिल हैं। इसके लेखकों के मुताबिक, निगाहों के सहारे प्रशिक्षण देने से कामयाबी बढ़ती है, जबकि रोबोट को काम करते समय निगाहों का इनपुट नहीं चाहिए।

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/hi/gazeact-uses-human-eye-tracking-to-train-robot-policies

शोधकर्ताओं ने GazeAct पेश किया है—एक वास्तविक रोबोट डेटासेट और प्रशिक्षण विधि, जिसमें 40 कामों के 12,000 प्रदर्शन और 300 Hz पर दर्ज इंसानी निगाहों का डेटा जोड़ा गया है। यह डेटा विज़न-लैंग्वेज-एक्शन नीतियों को प्रासंगिक वस्तुओं और जगहों पर ध्यान केंद्रित करना सिखाने में मदद करता है। लेखकों के मुताबिक, रोबोट को काम करते समय निगाहों का इनपुट देने की जरूरत नहीं होती।

लेखकों के अनुसार, वास्तविक दुनिया के 18 कामों में औसत सफलता दर 48.1% से बढ़कर 58.6% हुई, और कुछ मामलों में 25 प्रतिशत अंक तक का सुधार दर्ज किया गया। LIBERO-Spatial बेंचमार्क पर भी सफलता दर 57.9% से बढ़कर 69.6% हुई।

## तथ्य

- पांच क्षेत्रों के 40 कामों में 12,000 प्रदर्शन, जिनमें निगाहों का डेटा 300 Hz पर तालमेल के साथ दर्ज किया गया।
- वास्तविक दुनिया के 18 कामों में बताई गई औसत सफलता दर: 48.1% से 58.6% तक।

## यह क्यों मायने रखता है

रोबोटिक्स शोधकर्ताओं के लिए GazeAct, ऑपरेटर की आंखों की गतिविधियों को प्रशिक्षण के मार्गदर्शन में इस्तेमाल करने का तरीका देता है—बिना तैनाती के समय निगाहें मापने वाले सेंसर की जरूरत के। हालांकि, यह अभी स्पष्ट नहीं है कि बताए गए परीक्षणों से बाहर भी ये सुधार कायम रहेंगे या नहीं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [GazeAct: A Human-Gaze-Annotated Manipulation Dataset for Attention-Regularized Policies](https://arxiv.org/abs/2610.24507) – arXiv cs.RO, 2026-10-20

अंतिम अपडेट: 2026-10-20