प्रकाशित तिथि: 12 मार्च 2025 / अद्यतन तिथि: 12 मार्च 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
शोधकर्ता सेपेहर समावी और प्रोफेसर एंजेला शोएलिग रोबोट जैक के बगल में खड़े हैं - फोटो: एस्ट्रिड एकर्ट, म्यूनिख
रोबोटिक्स में अग्रणी कार्य: टीएम ने भविष्यसूचक रोबोट विकसित किया
स्वायत्त प्रणालियाँ: रोबोट मनुष्यों के साथ बातचीत करना कैसे सीखते हैं
स्वचालन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर तेज़ी से विकसित हो रही दुनिया में, स्वायत्त प्रणालियाँ हमारे दैनिक जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनती जा रही हैं। स्व-चालित कारों और बुद्धिमान सहायक रोबोटों से लेकर परिष्कृत औद्योगिक संयंत्रों तक, मशीनों की स्वतंत्र निर्णय लेने और जटिल वातावरण में काम करने की क्षमता हमारे जीवन के कई पहलुओं को बदल रही है। रोबोटिक्स के भीतर एक विशेष रूप से रोमांचक और चुनौतीपूर्ण क्षेत्र गतिशील, मानव-आबादी वाले वातावरण में सुरक्षित और कुशलतापूर्वक चलने वाली प्रणालियों का विकास है। इसमें न केवल बाधाओं से बचना शामिल है, बल्कि सुचारू और सुरक्षित अंतःक्रिया सुनिश्चित करने के लिए मानवीय व्यवहार को समझना, उसका पूर्वानुमान लगाना और उस पर प्रतिक्रिया देना भी शामिल है।.
म्यूनिख के प्रतिष्ठित तकनीकी विश्वविद्यालय (TUM) के शोधकर्ता रोबोटिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानव व्यवहार के इस विशिष्ट संगम पर गहनता से काम कर रहे हैं। प्रोफेसर एंजेला शोएलिग के नेतृत्व में स्थित उनकी लर्निंग सिस्टम्स एंड रोबोटिक्स लैब में, उन्होंने "जैक" नामक एक अभिनव रोबोट विकसित किया है जो उल्लेखनीय कौशल और दूरदर्शिता के साथ भीड़ में नेविगेट करने में सक्षम है। जैक को अन्य कई रोबोटों से अलग करने वाली बात यह है कि यह न केवल अपने आस-पास के वातावरण को समझ सकता है, बल्कि यह भी सक्रिय रूप से विचार कर सकता है कि इसके आस-पास के लोग कैसे चलेंगे और इसकी गतिविधियों पर उनकी क्या प्रतिक्रिया हो सकती है। यह पूर्वानुमानित सोच जैक को व्यस्त स्थानों में अपने मार्ग की योजना न केवल प्रतिक्रियात्मक रूप से, बल्कि सक्रिय रूप से और बुद्धिमानी से बनाने में सक्षम बनाती है।.
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भीड़ में रास्ता खोजने की चुनौती
भीड़ में चलना रोबोटों के लिए एक बेहद चुनौतीपूर्ण कार्य है, जो केवल बाधाओं से बचने तक ही सीमित नहीं है। स्थिर या पूर्वानुमानित वातावरण के विपरीत, भीड़ गतिशील, अप्रत्याशित और जटिल सामाजिक अंतःक्रियाओं से भरी होती है। भीड़ में प्रत्येक व्यक्ति व्यक्तिगत रूप से चलता है, फिर भी साथ ही साथ दूसरों की गतिविधियों को प्रभावित करता है। यह परस्पर निर्भरता, मानव व्यवहार की स्वाभाविक परिवर्तनशीलता के साथ मिलकर, रोबोटों के लिए सुरक्षित और कुशलतापूर्वक चलना अत्यंत कठिन बना देती है।.
कठोर नियमों और सरल सेंसर डेटा पर आधारित पारंपरिक रोबोट नेविगेशन एल्गोरिदम, ऐसे वातावरण में जल्दी ही अपनी सीमा तक पहुँच जाते हैं। वे आम तौर पर बाधाओं के प्रति प्रतिक्रिया करते हुए अचानक रुक जाते हैं या मुड़ जाते हैं, जिससे भीड़भाड़, अकुशल मार्ग या भीड़ में खतरनाक स्थितियाँ भी उत्पन्न हो सकती हैं। भीड़ में सफलतापूर्वक नेविगेट करने के लिए, रोबोटों को एक अधिक उन्नत प्रकार की बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है जो उन्हें मानव व्यवहार को समझने और उसका पूर्वानुमान लगाने और उसे अपनी नेविगेशन योजना में सक्रिय रूप से शामिल करने में सक्षम बनाती है।.
जैक का नवोन्मेषी दृष्टिकोण: दूरदर्शिता और संवाद
टीयूएम के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित रोबोट जैक, पारंपरिक तरीकों से एक महत्वपूर्ण कदम आगे है। इसके मूल में एक परिष्कृत एल्गोरिदम है जो इसे न केवल अपने परिवेश में लोगों की गतिविधियों को समझने में सक्षम बनाता है, बल्कि सक्रिय रूप से उनका पूर्वानुमान लगाने और उन्हें अपनी मार्ग योजना में शामिल करने में भी सक्षम बनाता है। प्रोफेसर शोएलिग पारंपरिक तरीकों से इसके मूलभूत अंतर पर जोर देते हुए कहते हैं: “हमारा रोबोट अपने मार्गों की योजना बनाने के लिए यह मॉडल तैयार करता है कि लोग उसकी गतिविधियों पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे। यह अन्य तरीकों से एक बड़ा अंतर है जो आमतौर पर इस परस्पर क्रिया को अनदेखा करते हैं।”
आपसी बातचीत को समझने की यह क्षमता जैक की सफलता की कुंजी है। लोगों को महज़ अप्रत्याशित बाधाओं के रूप में देखने के बजाय, जैक उन्हें बुद्धिमान कर्ताओं के रूप में समझता है जिनके व्यवहार का वह आंशिक रूप से अनुमान लगा सकता है और यहाँ तक कि उसे प्रभावित भी कर सकता है। इससे वह भीड़ में इस तरह से आगे बढ़ पाता है जो इंसानों के चलने के तरीके से काफी मिलता-जुलता है। वह खाली जगहों में घुसने में ज़रा भी संकोच नहीं करता, पैदल चलने वालों की गतिविधियों का अनुमान लगाता है और टकराव से बचने के लिए गतिशील रूप से अपने मार्ग को समायोजित करता है, साथ ही कुशलतापूर्वक अपने गंतव्य तक पहुँचता है।.
सेंसर और कंप्यूटिंग शक्ति का संयोजन
इस चुनौतीपूर्ण कार्य को पूरा करने के लिए, जैक अत्याधुनिक सेंसर और कंप्यूटिंग क्षमता से लैस है। इसका एक प्रमुख घटक लिडार (प्रकाश पहचान और मापन) सेंसर है, जो लगातार अपने परिवेश में लेजर किरणें उत्सर्जित करता है और परावर्तित संकेतों को ग्रहण करता है। इस डेटा से, लिडार वास्तविक समय में परिवेश का सटीक 360-डिग्री मानचित्र तैयार करता है, जिसमें न केवल स्थिर वस्तुओं बल्कि विशेष रूप से लोगों की स्थिति और गति को भी दर्शाया जाता है। इस प्रकार, लिडार रोबोट को उसके परिवेश की विस्तृत जानकारी प्रदान करता है, जो उसके नेविगेशन संबंधी निर्णयों का आधार बनती है।.
लिडार के अलावा, जैक के पहियों में सेंसर लगे हैं जो इसकी गति और तय की गई दूरी को सटीक रूप से मापते हैं। यह जानकारी इसके परिवेश में इसकी स्थिति का सटीक निर्धारण करने और नेविगेशन दक्षता को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है। सभी सेंसर डेटा को एक शक्तिशाली ऑनबोर्ड कंप्यूटर द्वारा संसाधित किया जाता है जो जटिल एल्गोरिदम को वास्तविक समय में निष्पादित करने में सक्षम है। यह कंप्यूटर जैक का "मस्तिष्क" है, जो सेंसर डेटा का विश्लेषण करने, मानव गतिविधि का अनुमान लगाने और इष्टतम मार्ग की गणना करने के लिए जिम्मेदार है।.
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एल्गोरिदम का विस्तृत विवरण: भविष्यवाणी, योजना और अनुकूलन
जैक की बुद्धिमत्ता का मूल आधार टीयूएम के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित नेविगेशन एल्गोरिदम है। यह एल्गोरिदम कई चरणों में काम करता है ताकि जैक भीड़ में सुरक्षित और कुशलतापूर्वक नेविगेट कर सके।.
1. धारणा और डेटा अधिग्रहण
सबसे पहले, जैक अपने सेंसरों का उपयोग करके अपने परिवेश के बारे में लगातार डेटा एकत्र करता है। लिडार लोगों की स्थिति और गति के बारे में जानकारी प्रदान करता है, जबकि पहिए के सेंसर रोबोट की स्वयं की गति के बारे में डेटा प्रदान करते हैं।.
2. मानव गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाना
एकत्रित आंकड़ों के आधार पर, एल्गोरिदम आस-पास के लोगों की गतिविधियों के पैटर्न का विश्लेषण करता है। यह अगले कुछ सेकंड में लोगों द्वारा अपनाए जाने वाले संभावित रास्तों का अनुमान लगाने का प्रयास करता है। यह अनुमान भीड़ में मानव गतिविधि व्यवहार के व्यापक डेटासेट से सीखे गए सांख्यिकीय मॉडलों पर आधारित है।.
3. मार्ग योजना
साथ ही, एल्गोरिदम रोबोट के गंतव्य तक पहुंचने के लिए सबसे उपयुक्त मार्ग की योजना बनाता है। ऐसा करते समय, यह न केवल लोगों की संभावित गतिविधियों पर विचार करता है, बल्कि रोबोट की अपनी क्षमताओं और सीमाओं, जैसे कि उसकी गति और गतिशीलता, पर भी ध्यान देता है। इसका लक्ष्य गंतव्य तक यथासंभव शीघ्र और कुशलतापूर्वक पहुंचने वाला मार्ग खोजना है, ताकि लोगों से टक्कर होने का जोखिम न हो।.
4. गतिशील अनुकूलन
इस एल्गोरिदम का एक प्रमुख पहलू इसकी गतिशील रूप से अनुकूलन करने की क्षमता है। डेटा अधिग्रहण, पूर्वानुमान और मार्ग नियोजन की पूरी प्रक्रिया लगभग दस बार प्रति सेकंड लगातार दोहराई जाती है। इससे जैक को लगातार बदलते परिवेश के अनुसार वास्तविक समय में अपना मार्ग समायोजित करने की सुविधा मिलती है। टीयूएम के शोधकर्ता सेपेहर समावी बताते हैं कि लोगों से भरे गतिशील वातावरण में सुरक्षित और कुशलतापूर्वक नेविगेट करने के लिए यह उच्च अनुकूलन आवृत्ति आवश्यक है, क्योंकि रोबोट एक साथ लोगों की गतिविधियों को पहचानता है और उन पर प्रतिक्रिया करता है।.
मानव व्यवहार से सीखना: मानव-समान नेविगेशन की कुंजी
जैक की बुद्धिमत्ता का एक और महत्वपूर्ण पहलू मानव व्यवहार से सीखने की उसकी क्षमता है। टीयूएम के शोधकर्ताओं ने जैक को केवल कठोर नियमों और एल्गोरिदम से प्रोग्राम नहीं किया, बल्कि उसे मानव गति व्यवहार पर डेटा का विश्लेषण करके लगातार सुधार करने का अवसर दिया।.
प्रोफेसर शोएलिग बताते हैं कि जिस गणितीय मॉडल पर नियोजन एल्गोरिदम आधारित है, उसे मानव गतिविधियों से प्राप्त किया गया और समीकरणों में रूपांतरित किया गया। इस प्रकार, एल्गोरिदम मानव व्यवहार के बारे में अमूर्त मान्यताओं पर निर्भर नहीं करता, बल्कि भीड़ की गतिविधियों को दर्शाने वाले वास्तविक डेटा पर सीधे निर्भर करता है। इसे संभव बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने विभिन्न स्थितियों और वातावरणों में मानव व्यवहार का वर्णन करने वाले व्यापक डेटासेट एकत्र किए, जो जैक के लिए प्रशिक्षण सामग्री के रूप में कार्य करते हैं।.
इस डेटा का विश्लेषण करके, जैक सामान्य मानवीय गतिविधियों के पैटर्न को पहचानना और उनका अनुमान लगाना सीखता है और उन्हें अपने निर्णयों में शामिल करता है। उदाहरण के लिए, वह सीखता है कि लोग आमतौर पर किसी बाधा के पास पहुँचने पर रास्ता बदल लेते हैं या टक्कर से बचने के लिए अपनी गति को समायोजित कर लेते हैं। यह जानकारी एल्गोरिदम में डाली जाती है, जिससे जैक भीड़ में लोगों के सहज व्यवहार के समान व्यवहार करने में सक्षम हो जाता है।.
इस सीखने की प्रक्रिया का एक ठोस उदाहरण जैक द्वारा संभावित टकरावों से निपटने का तरीका है। एक पारंपरिक रोबोट आमतौर पर टकराव की दिशा में किसी बाधा, जैसे कि किसी व्यक्ति, का पता चलते ही तुरंत रुक जाता है। लेकिन जैक, मानव व्यवहार से सीखकर, अधिक सूक्ष्मता से प्रतिक्रिया करता है। वह अनुमान लगाता है कि लोग आमतौर पर टकराव से बचने के लिए दिशा बदल लेंगे। इसलिए, वह तुरंत नहीं रुकता बल्कि व्यक्ति की प्रतिक्रिया का अवलोकन करते हुए अपनी गति जारी रखता है। केवल तभी जब उसे संकेत मिलते हैं कि व्यक्ति दिशा नहीं बदलेगा, जैक अपनी योजना में बदलाव करता है और दूसरा रास्ता चुनता है। यह व्यवहार पारंपरिक रोबोट के अचानक रुकने की तुलना में कहीं अधिक कुशल और मानवीय है।.
विकासवादी विकास: प्रतिक्रियाशील से अंतःक्रियात्मक की ओर
जैक के नेविगेशन कौशल का विकास एक क्रमिक प्रक्रिया थी जो तीन चरणों में घटी। प्रत्येक चरण एल्गोरिदम की जटिलता और बुद्धिमत्ता में एक प्रगति को दर्शाता है।.
स्तर 1: प्रतिक्रियाशील नेविगेशन।.
पहले चरण में, जैक केवल अपने परिवेश पर प्रतिक्रिया करता था। वह मानवीय व्यवहार का अनुमान लगाए बिना, बाधाओं को देखते ही उनसे बच निकलता था। यद्यपि यह चरण कारगर था, फिर भी यह अप्रभावी था और अक्सर अचानक रुकने और मार्ग बदलने की स्थिति पैदा करता था।.
स्तर 2: पूर्वानुमानित नेविगेशन।.
दूसरे चरण में, एल्गोरिदम को आगे आने वाले लोगों की गतिविधियों का अनुमान लगाने के लिए विस्तारित किया गया। इससे जैक को अधिक सक्रियता से नेविगेट करने और टकराव होने से पहले ही उससे बचने में मदद मिली। यह चरण पहले से ही महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता था, लेकिन फिर भी सीमित था, क्योंकि इसमें रोबोट और मनुष्य के बीच की बातचीत को काफी हद तक अनदेखा किया गया था।.
स्तर 3: इंटरैक्टिव नेविगेशन।.
जैक का वर्तमान संस्करण अब तक के विकास का तीसरा और सबसे उन्नत चरण है: इंटरैक्टिव नेविगेशन। इस चरण में, जैक न केवल लोगों की गतिविधियों का अनुमान लगा सकता है, बल्कि यह भी समझ सकता है कि लोग उसकी गतिविधियों पर कैसी प्रतिक्रिया देंगे। वह टकराव से बचते हुए अपनी क्रियाओं के माध्यम से लोगों के व्यवहार को प्रभावित कर सकता है। यह इंटरैक्टिव क्षमता ही वह महत्वपूर्ण उपलब्धि है जो जैक को वास्तव में एक बुद्धिमान और मानव-समान नेविगेशन प्रणाली बनाती है।.
शोधकर्ता समावी बताते हैं कि जैक अन्य लोगों की गतिविधियों का अनुमान लगा सकता है और साथ ही टकराव से बचते हुए अपने व्यवहार से उनकी गतिविधियों को प्रभावित कर सकता है। इस प्रकार की संवादात्मक नेविगेशन तकनीक जैक को भीड़ में सुरक्षित, कुशल, सामाजिक रूप से स्वीकार्य और सहज तरीके से आगे बढ़ने में सक्षम बनाती है।.
अनुप्रयोग क्षेत्र: डिलीवरी रोबोट से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग तक
जैक के पीछे की नवोन्मेषी तकनीक में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अपार संभावनाएं हैं। हालांकि जैक को शुरू में एक अनुसंधान मंच के रूप में विकसित किया गया था, लेकिन टीयूएम के शोधकर्ता पहले से ही वास्तविक दुनिया में इसके ठोस अनुप्रयोगों पर विचार कर रहे हैं।.
डिलीवरी रोबोट
इसका एक स्पष्ट उपयोग शहरी क्षेत्रों में सामान और पैकेज पहुंचाने वाले रोबोटों में देखा जा सकता है। इन रोबोटों को फुटपाथों, पैदल यात्री क्षेत्रों और व्यस्त शहरी केंद्रों में सुरक्षित और कुशलतापूर्वक चलने में सक्षम होना चाहिए। भीड़ में चलने की जैक की क्षमता इसके लिए बेहद महत्वपूर्ण है। भविष्य में, स्वायत्त डिलीवरी रोबोट रसद में "अंतिम मील" की समस्याओं को हल करने और शहरी यातायात जाम को कम करने में महत्वपूर्ण योगदान दे सकते हैं।.
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व्हीलचेयर
इस तकनीक का एक और आशाजनक अनुप्रयोग स्मार्ट व्हीलचेयर में इसका एकीकरण है। चलने-फिरने में असमर्थ लोगों के लिए भीड़-भाड़ वाले वातावरण में घूमना एक बड़ी चुनौती हो सकती है। जैक के नेविगेशन एल्गोरिदम से लैस व्हीलचेयर उनकी स्वतंत्रता और जीवन की गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकती है। यह व्हीलचेयर स्वचालित रूप से बाधाओं से बच सकती है, भीड़ में सुरक्षित रूप से चल सकती है और उपयोगकर्ता को उनके इच्छित गंतव्य तक स्वतः ही पहुंचा सकती है।.
स्वायत्त ड्राइविंग
प्रोफेसर शोएलिग स्वायत्त ड्राइविंग को इंटरैक्टिव नेविगेशन तकनीक के लिए एक विशेष रूप से प्रासंगिक अनुप्रयोग क्षेत्र मानती हैं। वह इस बात पर जोर देती हैं कि ये इंटरैक्टिव परिदृश्य एक प्रमुख चुनौती पेश करते हैं। जटिल यातायात स्थितियों में, जैसे कि राजमार्गों पर विलय करना, चौराहों पर मुड़ना, या पैदल यात्रियों और साइकिल चालकों के साथ बातचीत करना, न केवल अपनी गतिविधियों की योजना बनाना आवश्यक है, बल्कि अन्य सड़क उपयोगकर्ताओं के व्यवहार का अनुमान लगाना और उसे अपनी योजना में शामिल करना भी आवश्यक है। इस प्रकार, इंटरैक्टिव नेविगेशन प्रदान करने की तकनीक की क्षमता सुरक्षित और अधिक कुशल स्वायत्त वाहनों के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दे सकती है। वह राजमार्ग पर विलय का उदाहरण देती हैं: जब कोई वाहन राजमार्ग प्रवेश द्वार की त्वरण लेन पर होता है, तो पीछे से आ रहे कई चालक लेन बदलते हैं या थोड़ा ब्रेक लगाते हैं। ठीक ऐसी ही स्थितियों में, यह नया दृष्टिकोण अन्य सड़क उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाओं पर उचित रूप से विचार करना संभव बनाता है।.
मानवाकार रोबोट
मानव जैसे दिखने वाले रोबोट इन एल्गोरिदम से विशेष रूप से लाभान्वित हो सकते हैं, खासकर देखभाल, सेवा या विनिर्माण जैसे क्षेत्रों में, जहाँ वे मनुष्यों के साथ मिलकर काम करते हैं। उनकी स्वीकार्यता और प्रभावी उपयोग के लिए यह आवश्यक है कि वे मानव परिवेश में सुरक्षित और सहज रूप से नेविगेट कर सकें। हालाँकि, प्रोफेसर शोएलिग एक प्रमुख चुनौती की ओर इशारा करते हैं: जहाँ एक मोबाइल रोबोट आवश्यकता पड़ने पर आसानी से रुक सकता है, वहीं मानव जैसे दिखने वाले रोबोट वर्तमान में काफी अस्थिर होते हैं और जल्दी ही अपना संतुलन खो देते हैं। गतिशील वातावरण में मानव जैसे दिखने वाले रोबोटों की स्थिरता में सुधार करना अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसे मानव जैसे दिखने वाले रोबोटों के लिए इंटरैक्टिव नेविगेशन की पूरी क्षमता को उजागर करने के लिए और अधिक विकास की आवश्यकता है।.
उन्नत रोबोट नेविगेशन: जैक मानव व्यवहार को कैसे समझता है
टीएम का इंटरैक्टिव रोबोट नेविगेशन के क्षेत्र में किया गया शोध, बुद्धिमान और स्वायत्त प्रणालियों की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है जो मानव परिवेश में सुरक्षित और कुशलतापूर्वक कार्य कर सकती हैं। रोबोट जैक ने प्रभावशाली ढंग से यह प्रदर्शित किया है कि ऐसी मशीनें विकसित करना संभव है जो न केवल अपने परिवेश को समझ सकती हैं बल्कि मानव व्यवहार को समझकर उसका पूर्वानुमान भी लगा सकती हैं और उसे अपने निर्णय लेने की प्रक्रिया में शामिल कर सकती हैं। इंटरैक्टिव नेविगेशन की यह क्षमता डिलीवरी रोबोट और स्मार्ट व्हीलचेयर से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग तक, विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए नई संभावनाएं खोलती है।.
जैक का विकास तो बस शुरुआत है। रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अनुसंधान तेजी से प्रगति कर रहा है, और आने वाले वर्षों और दशकों में हम और भी रोमांचक नवाचारों की उम्मीद कर सकते हैं। रोबोटों का हमारे दैनिक जीवन में एकीकरण तेजी से आम होता जाएगा, और स्वायत्त प्रणालियाँ हमारे समाज में और भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी। इसलिए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि हम इन प्रौद्योगिकियों के विकास को जिम्मेदारी से निर्देशित करें और शुरुआत से ही नैतिक और सामाजिक पहलुओं पर विचार करें। केवल इसी तरह हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि भविष्य में रोबोट और मनुष्य सभी के हित के लिए मिलकर काम कर सकें।.
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आपका वैश्विक विपणन और व्यवसाय विकास भागीदार
☑️ हमारी व्यावसायिक भाषा अंग्रेजी या जर्मन है
☑️ नया: आपकी राष्ट्रीय भाषा में पत्राचार!
Konrad Wolfenstein
मुझे निजी सलाहकार के रूप में आपकी और मेरी टीम की सेवा करने में खुशी होगी।
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