स्पर्शनीय रोबोटिक्स: स्पर्श की भावना वाले रोबोट: स्पर्शीय वस्तु पहचान पर वल्कन और एमआईटी अनुसंधान की नई पीढ़ी - चित्र: एक्सपर्ट.डिजिटल
एमआईटी की विशेष सेंसर रहित वस्तु पहचान प्रणाली और अमेज़न का वल्कन रोबोट
मशीनों के लिए स्पर्श बोध: वस्तु पहचान में नए मानक स्थापित करना
रोबोटिक्स के क्षेत्र में, स्पर्श संवेदक और पहचान प्रणालियों का विकास एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतीक है, जिसने मशीनों को पहली बार न केवल अपने परिवेश को देखने, बल्कि उसे "महसूस" करने में भी सक्षम बनाया है। इस विकास का उदाहरण अमेज़न का नया वल्कन रोबोट और एमआईटी की अभिनव वस्तु पहचान प्रणाली है। दोनों प्रौद्योगिकियाँ रोबोट के अनुप्रयोगों का महत्वपूर्ण विस्तार करती हैं और ऐसे कार्यों को संभव बनाती हैं जो पहले केवल मनुष्य ही अपनी प्राकृतिक स्पर्श-बोध क्षमता से ही कर पाते थे।
के लिए उपयुक्त:
अमेज़न का वल्कन रोबोट: स्पर्शनीय रोबोट पकड़ के क्षेत्र में एक सफलता
कार्यप्रणाली और तकनीकी आधार
अमेज़न द्वारा विकसित वल्कन रोबोट, भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। अमेज़न स्वयं इस विकास को "रोबोटिक्स और भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक अभूतपूर्व उपलब्धि" बताता है। इस प्रणाली में दो मुख्य घटक होते हैं: वस्तुओं को संग्रहीत करने के लिए "स्टो" और उन्हें पुनः प्राप्त करने के लिए "पिक"। इसकी सबसे बड़ी विशेषता यह है कि यह अपने परिवेश को स्पर्श द्वारा अनुभव कर सकता है।
वल्कन की स्पर्श क्षमताओं का तकनीकी आधार हॉकी पक के आकार के विशेष बल-टॉर्क सेंसर हैं, जो रोबोट को यह "महसूस" करने में सक्षम बनाते हैं कि वह किसी वस्तु को बिना नुकसान पहुँचाए उसे पकड़ने के लिए कितना बल लगा सकता है। अमेज़न में रोबोटिक्स एआई के निदेशक, एडम पारनेस, इस दृष्टिकोण की विशिष्टता पर ज़ोर देते हैं: "वल्कन हमारा पहला रोबोट नहीं है जो वस्तुओं को हिला सकता है। लेकिन अपनी स्पर्श-बोध—किसी वस्तु के संपर्क में कब और कैसे आता है, यह समझने की क्षमता—के साथ यह कार्यप्रवाह और सुविधाओं को अनुकूलित करने की नई संभावनाओं को खोलता है।"
अलमारियों पर सामान रखने के लिए, वल्कन एक रूलर जैसा दिखने वाला उपकरण इस्तेमाल करता है जो हेयर स्ट्रेटनर से जुड़ा होता है। इस "रूलर" से वह नई चीज़ों के लिए जगह बनाने के लिए दूसरी चीज़ों को एक तरफ़ धकेलता है। ग्रिपर आर्म्स, सामान के आकार और बनावट के हिसाब से अपनी पकड़ की ताकत को एडजस्ट करते हैं, जबकि इंटीग्रेटेड कन्वेयर बेल्ट सामान को कंटेनर में ले जाते हैं। सामान निकालने के लिए, वल्कन एक कैमरा सिस्टम के साथ एक सक्शन ग्रिपर का इस्तेमाल करता है।
अनुप्रयोग और प्रदर्शन के वर्तमान क्षेत्र
वल्कन रोबोट का परीक्षण वर्तमान में अमेज़न के दो लॉजिस्टिक्स केंद्रों में किया जा रहा है: हैम्बर्ग (जर्मनी) के पास विंसन और वाशिंगटन (अमेरिका) के स्पोकेन में। वाशिंगटन में, छह स्टो वल्कन रोबोट कार्यरत हैं और अब तक पाँच लाख वस्तुओं का सफलतापूर्वक भंडारण कर चुके हैं। विंसन में, दो पिक वल्कन रोबोट काम कर रहे हैं और अब तक 50,000 ऑर्डर पूरे कर चुके हैं।
इस प्रणाली की क्षमताएँ उल्लेखनीय हैं: वल्कन वर्तमान में अमेज़न द्वारा पेश किए जाने वाले लाखों उत्पादों में से लगभग 75 प्रतिशत को संभाल सकता है। यह रोबोट जिस सबसे छोटी वस्तु को भी नियंत्रित कर सकता है, वह लगभग एक लिपस्टिक या यूएसबी स्टिक के आकार की होती है। विशेष रूप से प्रभावशाली है रोबोट की वास्तविक समय में वस्तुओं की पहचान करने की क्षमता, क्योंकि पारनेस बताते हैं कि "इसके लिए वस्तुओं की सभी बारीकियों को याद रखना असंभव होगा।"
भविष्य की योजनाएँ और रसद श्रृंखला में एकीकरण
अमेज़न आने वाले वर्षों में वल्कन रोबोटों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि करने की योजना बना रहा है। इस वर्ष, विंसन में वल्कन रोबोटों की संख्या बढ़कर 60 और वाशिंगटन में 50 होने की उम्मीद है। दीर्घकालिक योजना पूरे यूरोप और अमेरिका के लॉजिस्टिक्स केंद्रों में इन रोबोटों को तैनात करने की है।
अमेज़न की रणनीति का एक प्रमुख पहलू इंसानों और मशीनों का सह-अस्तित्व है। कंपनी की "मास्टर प्लान" में इंसानों और मशीनों को साथ-साथ काम करते हुए दिखाया गया है। रोबोट मुख्य रूप से अलमारियों पर रखे उन उत्पादों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिन तक इंसान बिना सीढ़ी के नहीं पहुँच सकते या जिनके लिए उन्हें बहुत ज़्यादा झुकना पड़ता है। इससे समग्र दक्षता में वृद्धि होने के साथ-साथ मानव कर्मचारियों का कार्यभार भी कम होने की उम्मीद है।
एमआईटी की ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रणाली: विशेष सेंसर के बिना बुद्धिमान "सेंसिंग"
वस्तु पहचान के लिए अभिनव दृष्टिकोण
अमेज़न के वल्कन के समानांतर, एमआईटी, अमेज़न रोबोटिक्स और ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो रोबोटों को स्पर्श क्षमताएँ प्रदान करने के लिए एक अलग दृष्टिकोण अपनाती है। यह तकनीक रोबोट को किसी वस्तु के गुणों, जैसे वजन, कोमलता या सामग्री, को केवल उसे उठाकर और हल्के से हिलाकर पहचानने की अनुमति देती है—ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य अपरिचित वस्तुओं को संभालते समय करते हैं।
इस दृष्टिकोण की खास बात यह है कि इसके लिए किसी विशेष स्पर्श संवेदक की आवश्यकता नहीं होती। इसके बजाय, यह प्रणाली अधिकांश रोबोटों में पहले से मौजूद संयुक्त एनकोडर का उपयोग करती है - ये सेंसर गति के दौरान जोड़ों की घूर्णन स्थिति और गति का पता लगाते हैं। एमआईटी के पोस्टडॉक्टरल और शोध पत्र के प्रमुख लेखक पीटर यिचेन चेन, इस परियोजना के पीछे के दृष्टिकोण को स्पष्ट करते हैं: "मेरा सपना दुनिया में रोबोट भेजना है ताकि वे चीजों को छू सकें, हिला सकें और स्वतंत्र रूप से उन सभी चीजों के गुणों का पता लगा सकें जिनके साथ वे संपर्क करते हैं।"
तकनीकी कार्यक्षमता और सिमुलेशन मॉडल
एमआईटी प्रणाली के मूल में दो सिमुलेशन मॉडल शामिल हैं: एक जो रोबोट और उसकी गतिविधियों का अनुकरण करता है, और दूसरा जो वस्तु की गतिशीलता की प्रतिकृति बनाता है। एमआईटी के एक अन्य पोस्टडॉक्टरल छात्र चाओ लियू इन डिजिटल जुड़वाँ के महत्व पर ज़ोर देते हैं: "वास्तविक दुनिया की एक सटीक डिजिटल प्रतिकृति हमारी पद्धति की सफलता के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है।"
यह प्रणाली "डिफरेंशियल सिमुलेशन" नामक तकनीक का उपयोग करती है, जो एल्गोरिथम को यह अनुमान लगाने की अनुमति देती है कि किसी वस्तु के गुणों, जैसे द्रव्यमान या कोमलता, में छोटे-छोटे परिवर्तन रोबोट के जोड़ों की अंतिम स्थिति को कैसे प्रभावित करेंगे। जब सिमुलेशन रोबोट की वास्तविक गतिविधियों से मेल खाता है, तो सिस्टम वस्तु के सही गुणों की पहचान कर लेता है।
इस पद्धति का एक प्रमुख लाभ इसकी दक्षता है: यह एल्गोरिथम कुछ ही सेकंड में गणनाएँ कर सकता है और इसे कार्य करने के लिए रोबोट के वास्तविक गति पथ की ही आवश्यकता होती है। यह प्रणाली वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से लागत-प्रभावी और व्यावहारिक बनाती है।
अनुप्रयोग क्षमता और लाभ
विकसित प्रौद्योगिकी विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों में उपयोगी हो सकती है जहां कैमरे कम प्रभावी होते हैं, जैसे कि अंधेरे तहखाने में वस्तुओं को छांटना या भूकंप के बाद आंशिक रूप से ढह गई इमारत में मलबा साफ करना।
चूँकि इस एल्गोरिथम को प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता नहीं होती, कुछ विधियों के विपरीत जो कंप्यूटर विज़न या बाहरी सेंसर पर निर्भर करती हैं, अज्ञात वातावरण या नई वस्तुओं के सामने आने पर इसमें त्रुटियों की संभावना कम होती है। यह प्रणाली को विशेष रूप से मज़बूत और बहुमुखी बनाता है।
रोबोटिक्स में स्पर्शनीय सेंसरों पर व्यापक शोध परिदृश्य
मूलभूत चुनौतियाँ और वर्तमान समाधान
स्पर्श-बोध वाले रोबोट का विकास शोधकर्ताओं के लिए मूलभूत चुनौतियों का सामना करता है। हालाँकि मानव स्पर्श-बोध अत्यंत जटिल और सूक्ष्म है, कृत्रिम प्रणालियों को तकनीकी साधनों का उपयोग करके इसे दोहराना होगा। कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के रोबोटिक विशेषज्ञ केन गोल्डबर्ग इस कार्य की जटिलता पर ज़ोर देते हैं: "मानव स्पर्श-बोध अविश्वसनीय रूप से सूक्ष्म और जटिल है, जिसकी गतिशील सीमा बहुत विस्तृत है। हालाँकि रोबोट तेज़ी से प्रगति कर रहे हैं, मुझे अगले पाँच से दस वर्षों में मानव स्तर पर स्पर्श-बोधक सेंसर देखकर आश्चर्य होगा।"
इन चुनौतियों के बावजूद, अनुसंधान में उल्लेखनीय प्रगति हो रही है। उदाहरण के लिए, फ्राउनहोफर आईएफएफ स्पर्श संवेदक प्रणालियाँ विकसित कर रहा है जो प्रतिक्रियाशील पकड़ को सक्षम बनाती हैं, मानव हाथ की नकल करती हैं, और नाज़ुक या लचीली वस्तुओं को संभालने के लिए आदर्श हैं। सेंसर डेटा का उपयोग ग्रिपर अनुकूलन, घटक और स्थिति पहचान, और प्रक्रिया निगरानी के लिए किया जाता है।
स्पर्शनीय रोबोटिक्स के क्षेत्र में नवीन अनुसंधान परियोजनाएँ
अमेज़न और एमआईटी के विकास के अलावा, स्पर्शनीय रोबोट सेंसर के क्षेत्र में अन्य महत्वपूर्ण शोध परियोजनाएं भी हैं:
मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलिजेंट सिस्टम्स ने इनसाइट नामक एक स्पर्श संवेदक विकसित किया है जो अत्यधिक संवेदनशीलता के साथ स्पर्श का पता लगाता है। संस्थान के एक शोध समूह के प्रमुख जॉर्ज मार्टियस इस संवेदक के प्रदर्शन पर ज़ोर देते हुए कहते हैं: "हमारा संवेदक अपने आवरण के अभिनव यांत्रिक डिज़ाइन, अंदर की विशेष रूप से डिज़ाइन की गई इमेजिंग प्रणाली, स्वचालित डेटा अधिग्रहण और अत्याधुनिक गहन शिक्षण विधियों के कारण उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।" यह संवेदक इतना संवेदनशील है कि यह गुरुत्वाकर्षण के सापेक्ष अपनी दिशा भी भाँप सकता है।
एक और दिलचस्प परियोजना है DensePhysNet, एक ऐसी प्रणाली जो गतिशील अंतःक्रियाओं (जैसे, फिसलन और टकराव) का एक क्रम सक्रिय रूप से निष्पादित करती है और अपने दृश्य प्रेक्षणों पर एक गहन पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करके सघन, पिक्सेल-वार निरूपण सीखती है जो प्रेक्षित वस्तुओं के भौतिक गुणों को दर्शाते हैं। सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया, दोनों में किए गए प्रयोगों से पता चलता है कि सीखे गए निरूपणों में समृद्ध भौतिक जानकारी होती है और इसका उपयोग घर्षण और द्रव्यमान जैसे भौतिक वस्तुओं के गुणों को सीधे डिकोड करने के लिए किया जा सकता है।
के लिए उपयुक्त:
स्पर्शनीय रोबोट प्रणालियों की भविष्य की संभावनाएं
मल्टीमॉडल सेंसर प्रणालियों का एकीकरण
स्पर्शनीय रोबोटिक्स का भविष्य विभिन्न संवेदी तौर-तरीकों के एकीकरण में निहित है। एमआईटी के शोधकर्ता पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता को दृष्टि और स्पर्श जैसी इंद्रियों को संयोजित करना सिखाने पर काम कर रहे हैं। इन विभिन्न संवेदी तौर-तरीकों के परस्पर क्रिया करने के तरीके को समझकर, रोबोट अपने पर्यावरण की अधिक समग्र समझ विकसित कर सकते हैं।
एमआईटी की टीम पहले से ही अपनी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन विधि को कंप्यूटर विज़न के साथ मिलाकर एक और भी ज़्यादा शक्तिशाली मल्टीमॉडल सेंसर सिस्टम बनाने की योजना बना रही है। चेन बताते हैं, "यह काम कंप्यूटर विज़न की जगह लेने की कोशिश नहीं कर रहा है। दोनों ही विधियों के अपने-अपने फायदे और नुकसान हैं। लेकिन यहाँ हमने दिखाया है कि हम बिना कैमरे के भी इनमें से कुछ गुणों की खोज कर सकते हैं।"
विस्तारित अनुप्रयोग क्षेत्र और भविष्य के विकास
एमआईटी टीम के शोधकर्ता अधिक जटिल रोबोटिक प्रणालियों, जैसे कि सॉफ्ट रोबोट, और अधिक जटिल वस्तुओं, जैसे कि हिलते हुए तरल पदार्थ या रेत जैसे दानेदार माध्यम, के अनुप्रयोगों का भी पता लगाना चाहते हैं। लंबे समय में, वे इस तकनीक का उपयोग रोबोट सीखने में सुधार के लिए करने की उम्मीद करते हैं, जिससे भविष्य के रोबोट तेज़ी से नए संचालन कौशल विकसित कर सकें और अपने वातावरण में बदलावों के अनुकूल ढल सकें।
अमेज़न आने वाले वर्षों में वल्कन तकनीक को और बड़े पैमाने पर विकसित और तैनात करने की योजना बना रहा है। कंपनी के मौजूदा 7,50,000 मोबाइल रोबोटों के बेड़े के साथ वल्कन का एकीकरण एक व्यापक स्वचालन अवधारणा का सुझाव देता है जो लॉजिस्टिक्स उद्योग में आमूल-चूल परिवर्तन ला सकता है।
स्पर्श-संबंधी शिक्षा: जब सेंसर रोबोट को स्पर्श का एहसास देते हैं
स्पर्श-बोध वाले रोबोटों का विकास, जिसका उदाहरण अमेज़न का वल्कन और एमआईटी का ऑब्जेक्ट रिकग्निशन सिस्टम है, रोबोटिक्स में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। ये तकनीकें रोबोट को ऐसे काम करने में सक्षम बनाती हैं जो पहले सिर्फ़ इंसानों के ही काम आते थे, क्योंकि इनके लिए सूक्ष्म मोटर कौशल और स्पर्श-बोध की आवश्यकता होती है।
विभिन्न दृष्टिकोण - अमेज़न का विशिष्ट सेंसरों पर ध्यान और एमआईटी की हैप्टिक अनुमान के लिए मौजूदा सेंसरों के उपयोग की अवधारणा - इस क्षेत्र में अनुसंधान दिशाओं की विविधता को दर्शाते हैं। दोनों दृष्टिकोणों की अपनी विशिष्ट क्षमताएँ और अनुप्रयोग क्षेत्र हैं।
रोबोटिक प्रणालियों में स्पर्शनीय क्षमताओं के बढ़ते एकीकरण के साथ, रसद, विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा और कई अन्य क्षेत्रों में जटिल कार्यों के स्वचालन के लिए नए अवसर खुल रहे हैं। रोबोट की न केवल देखने की, बल्कि अपने परिवेश को "महसूस" करने की क्षमता हमें एक ऐसे भविष्य के और करीब ले जाती है जहाँ रोबोट और मनुष्य और भी अधिक निकटता और सहजता से सहयोग कर सकेंगे।
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