जनरेटिव फिजिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोट के लिए बुनियादी मॉडल: लर्निंग सिस्टम के माध्यम से रोबोटिक्स का परिवर्तन

प्रोग्रामिंग का अंत: जब मशीनें केवल देखकर सीखती हैं - जब मशीनें कठोरता से आज्ञापालन करने के बजाय सोचना सीखती हैं।

रोबोटिक्स वर्तमान में एक मौलिक बदलाव के दौर से गुज़र रहा है जो स्वायत्त प्रणालियों के काम करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल रहा है। हालाँकि औद्योगिक रोबोट दशकों से विनिर्माण में इस्तेमाल किए जा रहे हैं, लेकिन अब तक वे कठोर, पूर्वनिर्धारित प्रक्रियाओं तक ही सीमित रहे हैं। ये मशीनें सटीक रूप से प्रोग्राम किए गए "यदि-तो" निर्देशों का पालन करती थीं और केवल उन्हीं कार्यों को कर सकती थीं जिनके लिए उन्हें स्पष्ट रूप से कोडित किया गया था। प्रत्येक नई आवश्यकता, प्रत्येक संशोधित उत्पादन लाइन के लिए विशेषज्ञ कर्मियों द्वारा जटिल पुनर्प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती थी। यह पारंपरिक रोबोटिक्स नियतात्मक एल्गोरिदम पर आधारित था जिसमें प्रत्येक गति क्रम, प्रत्येक पकड़ की स्थिति और सेंसर संकेतों पर प्रत्येक प्रतिक्रिया को मैन्युअल रूप से परिभाषित करना पड़ता था।

वर्तमान में चल रही यह सफलता जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से ज्ञात सिद्धांतों को भौतिक जगत में स्थानांतरित करने पर आधारित है। जिस प्रकार बड़े भाषा मॉडल, विशाल मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षण के माध्यम से भाषा की सांख्यिकीय समझ विकसित करते हैं, उसी प्रकार अब रोबोट के लिए ऐसे आधारभूत मॉडल बनाए जा रहे हैं जो अवलोकन और अनुकरण के माध्यम से त्रि-आयामी जगत और भौतिक संबंधों की समझ प्राप्त करते हैं। ये मॉडल अब हर एक क्रिया के लिए प्रोग्राम नहीं किए जाते, बल्कि सामान्य कौशल सीखते हैं जिन्हें वे नई परिस्थितियों में लागू कर सकते हैं।

एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग इस क्षण को रोबोटिक्स का चैटजीपीटी क्षण कहते हैं, एक ऐसा उदाहरण जो इस विकास के क्रांतिकारी आयाम को रेखांकित करता है। जिस तरह चैटजीपीटी ने नवंबर 2022 में व्यापक जनता को दिखाया कि आधुनिक भाषा मॉडल क्या कर सकते हैं, उसी तरह फाउंडेशन मॉडल रोबोट के लिए भी एक समान सीमा का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। यह समानता केवल रूपकात्मक नहीं है। अंतर्निहित प्रौद्योगिकियाँ आवश्यक वास्तुशिल्प सिद्धांतों को साझा करती हैं। ट्रांसफॉर्मर मॉडल, जिन्हें मूल रूप से भाषा प्रसंस्करण के लिए विकसित किया गया था, अब संवेदी डेटा, गति प्रक्षेप पथ और भौतिक अंतःक्रियाओं को संसाधित करने के लिए अनुकूलित किए जा रहे हैं।

इस विकास के दूरगामी आर्थिक निहितार्थ हैं। रोबोटिक्स उद्योग एक ऐसी तीव्र वृद्धि की ओर अग्रसर है जो पिछले विकासों को भी पीछे छोड़ सकती है। हालाँकि वर्तमान में दुनिया भर में लगभग चार मिलियन औद्योगिक रोबोट उपयोग में हैं, बाज़ार शोधकर्ताओं का अनुमान है कि अकेले मानवरूपी रोबोट 2030 तक बीस मिलियन इकाइयों तक पहुँच सकते हैं। ARK इन्वेस्ट के सबसे महत्वाकांक्षी पूर्वानुमानों के अनुसार, मानवरूपी रोबोटों का अधिकतम बाज़ार आकार चौबीस ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर होगा। ये आँकड़े अतिशयोक्तिपूर्ण लग सकते हैं, लेकिन ये उस परिवर्तनकारी शक्ति को दर्शाते हैं जिसका श्रेय विशेषज्ञ इस तकनीक को देते हैं।

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कठोर एल्गोरिदम से अनुकूली प्रणालियों तक

प्रोग्राम्ड से लेकर सीखने वाले रोबोट तक का तकनीकी विकास कई स्तरों पर हो रहा है। मूलतः, इसमें नियम-आधारित प्रणालियों से हटकर डेटा-आधारित दृष्टिकोणों की ओर बदलाव शामिल है। पारंपरिक रोबोट प्रोग्रामिंग हर स्थिति के लिए स्पष्ट निर्देशों पर निर्भर करती थी। असेंबली लाइन पर काम करने वाले रोबोट को सटीक रूप से पता होना चाहिए कि कोई घटक कहाँ स्थित होगा, उसका अभिविन्यास क्या होगा, और उसे किस बल और गति से पकड़ना है। इस सटीकता के लिए ऐसे संरचित वातावरण की आवश्यकता थी जो परिवर्तनशीलता को न्यूनतम रखे।

रोबोट के लिए आधारभूत मॉडल बड़े डेटासेट से सांख्यिकीय पैटर्न निकालकर इस प्रतिमान को तोड़ते हैं। स्पष्ट नियमों को लागू करने के बजाय, ये मॉडल कार्यों, वस्तुओं और हेरफेर रणनीतियों के अंतर्निहित निरूपण सीखते हैं। सीखने की यह प्रक्रिया अवलोकन और अनुकरण के माध्यम से मानव सीखने के समान है। एक मॉडल को हज़ारों या लाखों प्रदर्शन दिखाए जाते हैं जो दिखाते हैं कि विशिष्ट कार्य कैसे किए जाते हैं। इस डेटा से, तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न और रणनीतियाँ निकालता है जिन्हें वह नई, समान स्थितियों में लागू कर सकता है।

इन आधारभूत मॉडलों के लिए डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है। फिजिकल इंटेलिजेंस ने अपने पहले आधारभूत मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग 10,000 घंटों का वास्तविक दुनिया का रोबोट डेटा एकत्र किया। स्टार्टअप GEN-0 ने दुनिया भर के घरों, गोदामों और कार्यस्थलों से 270,000 घंटों के वास्तविक दुनिया के हेरफेर डेटा का एक और भी बड़ा डेटासेट रिपोर्ट किया है। ये डेटासेट विशाल हैं, फिर भी ये बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले खरबों टोकन से बहुत कम हैं। यह विसंगति डेटा की प्रकृति से स्पष्ट होती है। रोबोट डेटा एकत्र करना अधिक कठिन है क्योंकि इसके लिए वास्तविक दुनिया में भौतिक अंतःक्रियाओं की आवश्यकता होती है। आप इंटरनेट से लाखों वीडियो डाउनलोड करके यह उम्मीद नहीं कर सकते कि यह पर्याप्त है। रोबोट डेटा को अक्सर टेलीऑपरेशन, मानव प्रदर्शनों या स्वचालित डेटा संग्रह प्रणालियों के माध्यम से सक्रिय रूप से उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है।

यहीं पर सिमुलेशन की भूमिका आती है, जो आधुनिक रोबोटिक्स अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। भौतिकी-आधारित सिमुलेटर लगभग असीमित मात्रा में सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करना संभव बनाते हैं। एनवीडिया ने ओमनीवर्स और आइज़ैक सिम जैसे प्लेटफ़ॉर्म बनाए हैं जो अत्यधिक यथार्थवादी आभासी वातावरण प्रदान करते हैं जिनमें रोबोटों को प्रशिक्षित किया जा सकता है। वर्ल्ड फ़ाउंडेशन मॉडल, जिसे एनवीडिया कॉसमॉस नाम से विकसित कर रहा है, सरल इनपुट से फ़ोटोरियलिस्टिक वीडियो अनुक्रम उत्पन्न करता है जो भौतिक नियमों का सम्मान करते हैं और जिन पर रोबोट आभासी रूप से सीख सकते हैं।

यह विचार आकर्षक है। लाखों घंटों की वास्तविक दुनिया की बातचीत को रिकॉर्ड करने के बजाय, रोबोटों को सिमुलेशन में प्रशिक्षित किया जा सकता है जहाँ समय सीमित होता है और हज़ारों रोबोट समानांतर रूप से सीखते हैं। चुनौती तथाकथित सिम-टू-रियल गैप, यानी सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के व्यवहार के बीच के अंतर को पाटने में है। एक रोबोट जो सिमुलेशन में अच्छा प्रदर्शन करता है, वास्तविक दुनिया में विफल हो सकता है यदि घर्षण, लोच, या सेंसर की अशुद्धियों जैसे भौतिक गुणों का सही ढंग से मॉडलिंग नहीं किया गया हो।

वैश्विक रोबोटिक्स परिदृश्य में जर्मन अभिनेताओं की भूमिका

जर्मनी में रोबोटिक्स उद्योग लंबे समय से स्थापित है और इसे औद्योगिक स्वचालन के क्षेत्र में अग्रणी देशों में से एक माना जाता है। जर्मन विनिर्माण क्षेत्र में रोबोट घनत्व दुनिया भर में सबसे ज़्यादा है, जहाँ प्रति दस हज़ार कर्मचारियों पर लगभग तीन सौ रोबोट हैं। पारंपरिक रोबोटिक्स की यह मज़बूती एक मज़बूत आधार प्रदान करती है, लेकिन सवाल यह है कि क्या जर्मनी संज्ञानात्मक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)-संचालित रोबोटों में बदलाव को सफलतापूर्वक प्रबंधित कर पाएगा।

कई जर्मन और यूरोपीय कंपनियाँ इस उभरते बाज़ार में अपनी स्थिति मजबूत कर रही हैं। म्यूनिख स्थित एजाइल रोबोट्स, सबसे महत्वाकांक्षी कंपनियों में से एक बन गई है। नवंबर 2025 में, कंपनी ने अपने पहले मानव-सदृश रोबोट, एजाइल वन की घोषणा की, जिसे विशेष रूप से औद्योगिक वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है और 2026 की शुरुआत में बवेरिया स्थित एक नए कारखाने में उत्पादन के लिए तैयार किया गया है। एजाइल रोबोट्स इस बात पर ज़ोर देती है कि उसके रोबोट फ़ाउंडेशन मॉडल का प्रशिक्षण मुख्य रूप से म्यूनिख में होता है और यह वास्तविक उत्पादन आँकड़ों पर आधारित है। डॉयचे टेलीकॉम और एनवीडिया के साथ साझेदारी, नए औद्योगिक एआई क्लाउड पर प्रशिक्षण को संभव बनाती है, जो जर्मन डेटा केंद्रों में होस्ट किया जाता है और यूरोपीय डेटा सुरक्षा मानकों के अनुरूप होता है।

यह दृष्टिकोण रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है। जहाँ कई प्रतिस्पर्धी कृत्रिम या सामान्य डेटा पर निर्भर हैं, वहीं एजाइल रोबोट्स, अपने स्वयं के उत्पादन और ऑटोमोटिव एवं इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योगों में अपने ग्राहकों के माध्यम से, यूरोप के सबसे बड़े औद्योगिक डेटासेट में से एक का स्वामित्व रखता है। डेटा कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जीवनरेखा है, और उच्च-गुणवत्ता वाले, वास्तविक दुनिया के डेटा तक पहुँच एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करती है। कंपनी के पास पहले से ही 20,000 से अधिक रोबोट समाधान कार्यरत हैं और यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों से लगातार नया डेटा एकत्र कर रही है।

जर्मनी के मेटज़िंगन स्थित न्यूरा रोबोटिक्स भी इसी तरह का महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण अपनाता है। यह कंपनी संज्ञानात्मक रोबोटिक्स के क्षेत्र में अपनी स्थिति मजबूत करती है और अपने रोबोटिक सिस्टम के लिए आधारभूत मॉडल विकसित करने हेतु एनवीडिया के साथ मिलकर काम करती है। न्यूरा उन्नत सिमुलेशन के साथ वास्तविक दुनिया के डेटा के संयोजन पर ज़ोर देता है और इसने एक बहु-स्तरीय एआई आर्किटेक्चर विकसित किया है जो रीयल-टाइम सेंसर प्रोसेसिंग, रोबोट पर स्थानीय अनुमान और वितरित मल्टी-एजेंट लर्निंग को जोड़ता है। अक्टूबर 2025 में, न्यूरा ने 45 मिलियन यूरो की पंजीकृत पूंजी के साथ हांग्जो, चीन में अपने विस्तार की घोषणा की, जो कंपनी के वैश्विक फोकस को रेखांकित करता है।

जर्मन एयरोस्पेस सेंटर (डीएलआर) भी आधारभूत मॉडलों में निवेश कर रहा है, लेकिन विमानन, अंतरिक्ष और परिवहन के अनुप्रयोगों पर व्यापक ध्यान केंद्रित करते हुए। डीएलआर की आधारभूत मॉडल अनुकूलन परियोजना का उद्देश्य बड़े एआई मॉडलों को विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी बनाना और हल्के, विशिष्ट मॉडल विकसित करना है। हालाँकि डीएलआर सीधे तौर पर व्यावसायिक मानव जैसे रोबोट विकसित नहीं करता है, लेकिन इसका शोध उस ज्ञान आधार में योगदान देता है जिस पर औद्योगिक कंपनियाँ निर्माण कर सकती हैं।

हालाँकि, जर्मन कंपनियों की स्थिति चुनौतियों से खाली नहीं है। वैश्विक प्रतिस्पर्धा तीव्र है, और अमेरिका और चीन दोनों रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भारी निवेश कर रहे हैं। 2025 की पहली छमाही में, चीन ने यूरोपीय संघ की तुलना में कृत्रिम बुद्धिमत्ता-सक्षम रोबोटिक्स में छह गुना और अमेरिका ने चार गुना अधिक पूंजी निवेश किया। यह निवेश अंतर चिंताजनक है। जहाँ यूरोप ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों में बीस अरब यूरो से अधिक का निवेश किया है, वहीं अमेरिका सालाना एक सौ बीस अरब डॉलर आवंटित कर रहा है, और चीन ने पिछले एक दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संबंधित तकनीकों में नौ सौ बारह अरब डॉलर का निवेश किया है।

यूरोप में नियामक परिदृश्य इस विसंगति में योगदान देता है। हालाँकि एआई अधिनियम और जीडीपीआर ज़िम्मेदार एआई विकास को बढ़ावा देने और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने के महत्वपूर्ण लक्ष्य का पीछा करते हैं, लेकिन साथ ही वे प्रशिक्षण डेटा तक पहुँच को प्रतिबंधित करते हैं और अनुपालन लागत बढ़ाते हैं, जिससे छोटी कंपनियों पर असमान रूप से बोझ पड़ता है। जहाँ यूरोप विनियमन करता है, वहीं अमेरिकी और चीनी कंपनियाँ काफ़ी कम प्रतिबंधों के साथ प्रयोग कर रही हैं।

तकनीकी परिवर्तन का आर्थिक आयाम

रोबोटिक्स में आधारभूत मॉडलों की शुरुआत के दूरगामी आर्थिक निहितार्थ हैं जो रोबोटिक्स उद्योग से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। मूलतः, यह इस प्रश्न का समाधान करता है कि स्वचालन कैसे उत्पादकता बढ़ा सकता है, कुशल श्रमिकों की कमी को दूर कर सकता है, और जर्मनी जैसी अत्यधिक औद्योगिक अर्थव्यवस्थाओं की प्रतिस्पर्धात्मकता को सुरक्षित कर सकता है।

फाउंडेशन मॉडल के प्रशिक्षण की लागत बहुत ज़्यादा है और लगातार बढ़ रही है। जहाँ 2017 में मूल ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल की लागत लगभग नौ सौ डॉलर थी, वहीं ओपनएआई के जीपीटी-4 के लिए अनुमानित प्रशिक्षण लागत अट्ठारह मिलियन डॉलर और गूगल के जेमिनी अल्ट्रा के लिए एक सौ इक्यानवे मिलियन डॉलर थी। ये राशियाँ शैक्षणिक संस्थानों या छोटी कंपनियों के लिए उपलब्ध बजट से कहीं अधिक हैं। इसलिए, प्रतिस्पर्धी फाउंडेशन मॉडल विकसित करने के लिए पूँजी निवेश की आवश्यकता होती है जो केवल अच्छी तरह से वित्तपोषित कंपनियों या सरकारी धन से ही जुटाया जा सकता है।

रोबोटिक्स-विशिष्ट आधारभूत मॉडलों के लिए, सटीक लागतों का आकलन करना कठिन है, लेकिन वे लगभग समान परिमाण की हो सकती हैं, यदि अधिक नहीं। वास्तविक दुनिया के रोबोट डेटा की बड़ी मात्रा एकत्र करने के लिए व्यापक हार्डवेयर अवसंरचना और परिचालन लागत की आवश्यकता होती है। फिजिकल इंटेलिजेंस की रिपोर्ट के अनुसार, उसका डेटा जनरेशन सिस्टम हर हफ्ते दस हज़ार से ज़्यादा नए घंटे का रोबोट डेटा प्रदान करता है। दुनिया भर में हज़ारों डेटा संग्रह उपकरणों और रोबोटों के साथ ऐसी प्रणाली का संचालन महंगा है।

इन परियोजनाओं के लिए निवेश पर प्रतिफल इस बात पर निर्भर करता है कि विकसित आधारभूत मॉडल वास्तव में वादा किए गए लाभ प्रदान करते हैं या नहीं। मानवरूपी रोबोटों का आर्थिक औचित्य कुछ क्षेत्रों में मानव श्रम का स्थान लेने या उसे पूरक बनाने की उनकी क्षमता पर आधारित है। नेक्सरी के एक अध्ययन में भविष्यवाणी की गई है कि मानवरूपी रोबोट वर्तमान में मैन्युअल रूप से किए जाने वाले 40 प्रतिशत कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, जिसमें असेंबली, लॉजिस्टिक्स और रखरखाव पर विशेष ध्यान दिया जाएगा। अपेक्षित वापसी अवधि एक वर्ष के 56 सौवें हिस्से से भी कम है, जो मानवरूपी रोबोटों को एक आकर्षक निवेश बनाता है।

ये गणनाएँ इस धारणा पर आधारित हैं कि मानव सदृश रोबोटों की अधिग्रहण लागत कम हो जाएगी। जहाँ 2025 में पहले मॉडल की कीमत औसतन अस्सी हज़ार अमेरिकी डॉलर होगी, वहीं 2030 तक इसकी कीमत लगभग बीस से तीस हज़ार डॉलर होने की उम्मीद है। लागत में यह कमी पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं, तकनीकी सुधारों और प्रतिस्पर्धा से प्रेरित होगी। तुलनात्मक रूप से, जर्मनी में एक औसत औद्योगिक कर्मचारी की लागत नियोक्ता को प्रति वर्ष लगभग पचास से सत्तर हज़ार यूरो होती है, जिसमें सामाजिक सुरक्षा योगदान और लाभ भी शामिल हैं। एक ऐसा रोबोट जो चौबीसों घंटे काम कर सकता है, जिसे किसी ब्रेक की आवश्यकता नहीं होती और जो बीमार नहीं पड़ता, ऐसी परिस्थितियों में कुछ ही वर्षों में अपनी लागत निकाल सकता है।

आर्थिक प्रभाव अस्पष्ट है। एक ओर, संज्ञानात्मक रोबोटों के माध्यम से स्वचालन कई क्षेत्रों में कुशल श्रमिकों की तीव्र कमी को दूर करने में मदद कर सकता है। जर्मनी और अन्य उच्च औद्योगिक देश जनसांख्यिकीय परिवर्तन का सामना कर रहे हैं जिससे उपलब्ध श्रमिकों की संख्या कम हो रही है। रोबोट इस कमी को पूरा कर सकते हैं और उत्पादकता बनाए रख सकते हैं। दूसरी ओर, ऐसी चिंताएँ हैं कि स्वचालन से नौकरियाँ खत्म हो जाएँगी, खासकर उन क्षेत्रों में जहाँ बार-बार शारीरिक कार्य करने पड़ते हैं।

हालाँकि, ऐतिहासिक अनुभव दर्शाते हैं कि तकनीकी प्रगति दीर्घकालिक रूप से बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी का कारण नहीं बनती, बल्कि श्रम बाज़ार में संरचनात्मक बदलाव लाती है। नए व्यावसायिक क्षेत्र उभर रहे हैं जिनमें स्वचालित प्रणालियों के रखरखाव, प्रोग्रामिंग और निगरानी की आवश्यकता होती है। योग्यता की आवश्यकताएँ विशुद्ध रूप से शारीरिक श्रम से तकनीकी और संज्ञानात्मक कौशल की ओर स्थानांतरित हो रही हैं। शिक्षा नीति के लिए चुनौती कार्यबल को इस परिवर्तन के लिए तैयार करना और पुनः प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रदान करना है।

उद्योग फोकस: बी2बी, डिजिटलीकरण (एआई से एक्सआर तक), मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स, नवीकरणीय ऊर्जा और उद्योग

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तकनीकी नेतृत्व के लिए प्रतिस्पर्धा

रोबोटिक्स में वैश्विक प्रतिस्पर्धात्मक परिदृश्य अमेरिका, चीन और यूरोप के बीच एक त्रिकोण द्वारा चिह्नित है, जहाँ प्रत्येक क्षेत्र अपनी विशिष्ट शक्तियों और कमजोरियों को प्रदर्शित करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आधारभूत मॉडलों में अमेरिका का दबदबा है। ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल और मेटा ने सबसे शक्तिशाली भाषा मॉडल विकसित किए हैं और तंत्रिका नेटवर्क के विस्तार में अपार विशेषज्ञता रखते हैं। वे अब इस क्षमता को रोबोटिक्स में स्थानांतरित कर रहे हैं। फ़िगर एआई, 1X टेक्नोलॉजीज़ और फ़िज़िकल इंटेलिजेंस जैसी कंपनियाँ आधारभूत मॉडलों द्वारा नियंत्रित मानव सदृश रोबोट पर गहनता से काम कर रही हैं।

चीन औद्योगिक रोबोटों के लिए दुनिया का सबसे बड़ा बाज़ार बन गया है। 2024 में, सभी नए स्थापित औद्योगिक रोबोटों में से 54 प्रतिशत चीन में स्थित होंगे, जबकि यूरोपीय संघ में यह संख्या 17 प्रतिशत थी। चीनी सरकार ने रोबोटिक्स को एक रणनीतिक प्राथमिकता के रूप में परिभाषित किया है और "मेड इन चाइना 2025" जैसे कार्यक्रमों के माध्यम से इस उद्योग को व्यापक रूप से बढ़ावा दे रही है। चीन का लक्ष्य 2030 तक लगभग 4 करोड़ रोबोट बनाना है, जो सरकार की महत्वाकांक्षाओं को दर्शाता है। चीन एआई पेटेंट के मामले में भी अग्रणी है, जिसके पास वैश्विक जनरेटिव एआई पेटेंट का 70 प्रतिशत से अधिक हिस्सा है, जबकि अमेरिका के पास 21 प्रतिशत और यूरोप के पास केवल 2 प्रतिशत पेटेंट हैं।

जर्मनी सहित यूरोप में KUKA, ABB और Stäubli जैसी रोबोटिक्स की पुरानी दिग्गज कंपनियाँ और एक मज़बूत आपूर्तिकर्ता उद्योग मौजूद है। यूरोपीय ताकत सटीक इंजीनियरिंग, हार्डवेयर गुणवत्ता और औद्योगिक प्रक्रियाओं की गहरी समझ में निहित है। ये खूबियाँ मूल्यवान हैं, लेकिन संज्ञानात्मक रोबोटिक्स के क्षेत्र में अपना दबदबा बनाने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। चुनौती हार्डवेयर उत्कृष्टता को AI विशेषज्ञता के साथ जोड़ने में है।

हाल के वर्षों के अधिग्रहण और निवेश उद्योग में आ रहे बदलावों को दर्शाते हैं। 2016 में चीनी समूह मिडिया द्वारा KUKA का अधिग्रहण यूरोप के लिए एक चेतावनी थी। सॉफ्टबैंक द्वारा ABB के रोबोटिक्स विभाग के 5 अरब डॉलर के अधिग्रहण की हालिया घोषणा दर्शाती है कि एशियाई निवेशक यूरोपीय रोबोटिक्स विशेषज्ञता में आक्रामक रूप से निवेश कर रहे हैं। ये अधिग्रहण पूंजी और बाजार तक पहुँच प्रदान करते हैं, लेकिन साथ ही रणनीतिक जानकारी खोने का जोखिम भी उठाते हैं।

न्यूरा रोबोटिक्स जैसी यूरोपीय कंपनियाँ इस विशाल बाज़ार और स्थानीय संसाधनों तक पहुँच बनाने के लिए चीन में विस्तार कर रही हैं। हालाँकि यह रणनीति व्यावसायिक दृष्टिकोण से समझ में आती है, लेकिन यह तकनीकी संप्रभुता पर भी सवाल उठाती है। अगर यूरोपीय रोबोटिक्स कंपनियाँ अपनी अनुसंधान और विकास क्षमताओं को तेज़ी से चीन में स्थानांतरित करती हैं, जैसा कि स्टिल के मामले में हुआ, जिसने अपने रोबोटिक लॉनमूवर का विकास वहाँ स्थानांतरित किया, तो दीर्घकालिक विशेषज्ञता के नुकसान का जोखिम है।

इन चुनौतियों का समाधान एक रणनीतिक यूरोपीय रोबोटिक्स और एआई नीति की आवश्यकता है। अपने एआई विनियमन के साथ, यूरोपीय संघ ने एक जोखिम-आधारित नियामक ढाँचा तैयार किया है जो एक वैश्विक मॉडल के रूप में काम कर सकता है। हालाँकि, केवल विनियमन ही नवाचार को जन्म नहीं देता। अनुसंधान, बुनियादी ढाँचे और कुशल पेशेवरों के प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण निवेश आवश्यक है। यूरोपीय संघ एआई चैंपियंस पहल के अंतर्गत घोषित साझेदारियाँ, जिनमें एआई निवेश में एक अरब यूरो से अधिक का निवेश शामिल है, सही दिशा में एक कदम हैं, लेकिन ये राशियाँ अमेरिका और चीन की तुलना में मामूली हैं।

के लिए उपयुक्त:

• मध्यम आकार की कंपनियों के लिए एसएमई-एआई-नियंत्रित रोबोटिक्स के लिए क्षमता: काम की दुनिया का परिवर्तन और नए प्रतिस्पर्धी लाभ

सार्वभौमिक समस्या समाधानकर्ता के रूप में आधारभूत मॉडल

फाउंडेशन मॉडल्स का मुख्य नवाचार उनकी सामान्यीकरण क्षमता में निहित है। पारंपरिक रोबोट प्रणालियाँ कार्य-विशिष्ट होती थीं, अर्थात उन्हें एक ही कार्य के लिए अनुकूलित किया जाता था। एक वेल्डिंग रोबोट वेल्डिंग कर सकता था, एक ग्रिपिंग रोबोट पकड़ सकता था, और किसी नए कार्य पर स्विच करने के लिए जटिल पुनर्प्रोग्रामिंग की आवश्यकता होती थी। फाउंडेशन मॉडल कार्य की व्यापकता, यानी एक ही मॉडल के साथ विभिन्न प्रकार के कार्यों को संभालने की क्षमता के लिए प्रयास करते हैं।

इस दृष्टिकोण को ज़ीरो-शॉट या फ़्यू-शॉट लर्निंग भी कहा जाता है। ज़ीरो-शॉट लर्निंग का अर्थ है कि एक मॉडल अपनी सामान्य समझ के आधार पर, उस कार्य के लिए विशिष्ट प्रशिक्षण के बिना, किसी नए कार्य को हल कर सकता है। फ़्यू-शॉट लर्निंग का अर्थ है कि मॉडल को किसी नए कार्य के लिए अनुकूलित करने के लिए केवल कुछ प्रदर्शनों की आवश्यकता होती है। ये क्षमताएँ रोबोटिक्स के लिए परिवर्तनकारी हैं क्योंकि ये लचीलेपन को नाटकीय रूप से बढ़ाती हैं।

CES 2025 में, Nvidia ने अपने Isaac GR00T N1 फाउंडेशन मॉडल के साथ प्रदर्शित किया कि कैसे एक रोबोट को न्यूनतम पोस्ट-ट्रेनिंग के माध्यम से नए कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। इस मॉडल में मानव संज्ञान के सिद्धांतों से प्रेरित एक दोहरी वास्तुकला है। सिस्टम 1 एक तेज़-सोच वाला क्रिया मॉडल है जो प्रतिवर्ती प्रतिक्रियाओं को सक्षम बनाता है। सिस्टम 2 एक धीमी-सोच वाला मॉडल है जो सोच-समझकर निर्णय लेने और योजना बनाने में मदद करता है। यह वास्तुकला रोबोट को घटनाओं पर तेज़ी से प्रतिक्रिया करने और जटिल, बहु-चरणीय कार्यों को संभालने में सक्षम बनाती है।

1X टेक्नोलॉजीज़ कंपनी ने एक मानव-सदृश रोबोट का प्रदर्शन किया जो GR00T N1 पर आधारित एक नीति मॉडल से लैस होने के बाद, स्वचालित रूप से घरेलू सफाई के काम करता है। इस प्रणाली की स्वायत्तता दृश्य इनपुट की व्याख्या करने, कार्य के संदर्भ को समझने और हर गतिविधि को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना उचित कार्य करने की इसकी क्षमता पर आधारित थी।

जर्मन रोबोटिक्स कंपनी, फ्रैंका एमिका ने भी अपने फ्रैंका रिसर्च 3 सिस्टम में एनवीडिया GR00T को एकीकृत किया और ऑटोमेटिका 2025 में एक दोहरे-आर्म सिस्टम का प्रदर्शन किया जो स्वचालित रूप से जटिल हेरफेर कार्य करता है। यह सिस्टम कैमरा इनपुट के आधार पर लक्ष्यों का अनुमान लगाने और बिना किसी मैन्युअल एकीकरण या कार्य इंजीनियरिंग के, वास्तविक समय में उचित क्रियाएँ करने में सक्षम था।

ये उदाहरण दर्शाते हैं कि आधारभूत मॉडलों में रोबोटिक्स का लोकतंत्रीकरण करने की क्षमता है। हालाँकि पहले रोबोट प्रोग्रामिंग के लिए विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता होती थी, भविष्य में छोटी कंपनियाँ और गहन तकनीकी विशेषज्ञता के बिना भी उपयोगकर्ता अपने उद्देश्यों के लिए रोबोट का उपयोग कर सकेंगे। रोबोट-एज़-ए-सर्विस मॉडल का विकास प्रवेश की बाधाओं को और कम करके इस प्रवृत्ति को और सुदृढ़ कर सकता है।

डेटा और सिमुलेशन का महत्व

किसी आधारभूत मॉडल की गुणवत्ता उस डेटा पर निर्भर करती है जिस पर उसे प्रशिक्षित किया जाता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में, इंटरनेट पर खरबों शब्द आसानी से उपलब्ध थे, लेकिन रोबोटिक्स के लिए इतनी बड़ी मात्रा में डेटा आसानी से उपलब्ध नहीं है। रोबोट डेटा गैप एक मूलभूत समस्या है। एक काल्पनिक रोबोट GPT, यदि एक बड़े भाषा मॉडल के समान डेटा पर प्रशिक्षित किया जाए, तो उसे लाखों वर्षों तक डेटा संग्रह की आवश्यकता होगी, भले ही हजारों रोबोट लगातार डेटा उत्पन्न कर रहे हों।

सिमुलेशन इस दुविधा से बाहर निकलने का एक रास्ता प्रदान करते हैं। भौतिकी-आधारित सिमुलेटर लगभग असीमित मात्रा में सिंथेटिक डेटा उत्पन्न कर सकते हैं। चुनौती यह सुनिश्चित करने में है कि सिमुलेशन में सीखे गए व्यवहार वास्तविक दुनिया में स्थानांतरित किए जा सकें। सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के बीच के अंतर को पाटने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है। डोमेन रैंडमाइजेशन सिमुलेशन में भौतिक मापदंडों को व्यवस्थित रूप से बदलता है, जिससे मॉडल वास्तविक दुनिया के बदलावों के प्रति अधिक मजबूत बनता है। मानव प्रतिक्रिया के साथ सुदृढीकरण सीखने से मॉडलों को सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया की अंतःक्रियाओं, दोनों से प्राप्त पुरस्कार संकेतों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है।

एनवीडिया कॉसमॉस, जिसे एक विश्व आधार मॉडल के रूप में डिज़ाइन किया गया है, सरल इनपुट से फोटोरियलिस्टिक वीडियो अनुक्रम उत्पन्न करता है, जो रोबोटों के लिए प्रशिक्षण वातावरण का काम करता है। इसका उद्देश्य यह है कि रोबोट इन उत्पन्न दुनियाओं में वास्तविक दुनिया के प्रयोगों की लागत और जोखिम के बिना सीख सकें। यह मॉडल भौतिक गुणों और स्थानिक संबंधों को समझता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उत्पन्न परिदृश्य यथार्थवादी हों।

एक और आशाजनक तरीका मानव वीडियो डेटा का उपयोग है। लोग प्रतिदिन लाखों हेरफेर कार्य करते हैं, जिन्हें वीडियो पर रिकॉर्ड किया जाता है। यदि इन वीडियो से रोबोट सीखने के लिए प्रासंगिक जानकारी निकालना संभव हो जाता है, तो डेटाबेस का काफी विस्तार किया जा सकता है। CLIP जैसे दृष्टि-भाषा मॉडल ने दिखाया है कि दृश्य अवधारणाओं को प्राकृतिक भाषा से सीखा जा सकता है, और अब रोबोटिक्स के लिए भी इसी तरह के तरीकों की खोज की जा रही है।

जर्मन और यूरोपीय अनुसंधान संस्थान इन विकासों में योगदान दे रहे हैं। फ्राउनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर मैटेरियल फ्लो एंड लॉजिस्टिक्स रोबोटिक सिमुलेशन और मशीन लर्निंग सिस्टम पर काम कर रहा है। जर्मन रिसर्च सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (DFKI) रोबोट लर्निंग के लिए AI विधियाँ विकसित कर रहा है। यह अनुसंधान यूरोपीय कंपनियों की प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए आवश्यक है, लेकिन इसे पर्याप्त धन और औद्योगिक अनुप्रयोगों में ज्ञान के हस्तांतरण द्वारा समर्थित होना चाहिए।

चुनौतियां और खुले प्रश्न

भारी प्रगति के बावजूद, कई चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं। आधारभूत मॉडलों की मज़बूती एक प्रमुख मुद्दा है। एक मॉडल जो परीक्षण परिवेश में अच्छा प्रदर्शन करता है, वह वास्तविक दुनिया में अप्रत्याशित परिस्थितियों का सामना करने पर विफल हो सकता है। सामान्यीकरण, जिसे एक प्रमुख लाभ माना जाता है, को विभिन्न परिदृश्यों में खुद को सिद्ध करना होगा।

स्वायत्त प्रणालियों की सुरक्षा एक और महत्वपूर्ण पहलू है। चूँकि रोबोट तेज़ी से स्वायत्त रूप से काम कर रहे हैं और बुनियादी मॉडलों के आधार पर निर्णय ले रहे हैं, तो यह कैसे सुनिश्चित किया जा सकता है कि वे सुरक्षित रूप से काम करें और मनुष्यों को खतरे में न डालें? पारंपरिक रोबोटिक्स कठोर-कोडित सुरक्षा तंत्रों पर निर्भर करता था। सीखने की प्रणालियों के साथ, ऐसी सख्त सीमाओं को लागू करना ज़्यादा मुश्किल होता है।

संज्ञानात्मक रोबोटिक्स के नैतिक और सामाजिक निहितार्थों पर गहन बहस चल रही है। ज़िम्मेदारी के सवाल को नए सिरे से परिभाषित किया जा रहा है। अगर कोई रोबोट कोई ऐसा फ़ैसला लेता है जिससे नुकसान होता है, तो ज़िम्मेदारी किसकी होगी? रोबोट का निर्माता, आधार मॉडल का विकासकर्ता, संचालक, या ख़ुद रोबोट? ये सवाल मामूली नहीं हैं और इनके लिए क़ानूनी और नियामक स्पष्टीकरण की ज़रूरत है।

श्रम बाजार पर इसका प्रभाव काफी बहस का विषय है। कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि रोबोट कौशल की कमी को दूर करेंगे और नए रोज़गार पैदा करेंगे, वहीं कुछ को डर है कि कम कुशल कामगारों को, खासकर, नौकरी से निकाला जा सकता है। एक अध्ययन का अनुमान है कि मानव जैसे रोबोट 40 प्रतिशत तक मैन्युअल कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं। सामाजिक चुनौती इस बदलाव को इस तरह से प्रबंधित करने में है कि स्वचालन के लाभ समान रूप से वितरित हों और सामाजिक व्यवधान न्यूनतम हो।

जर्मनी और यूरोप के लिए सामरिक महत्व

संज्ञानात्मक रोबोटिक्स का विकास न केवल एक तकनीकी बल्कि एक भू-राजनीतिक मुद्दा भी है। बुद्धिमान रोबोट विकसित करने और बनाने की क्षमता को एक रणनीतिक कारक के रूप में देखा जा रहा है। रोबोटिक्स का उपयोग न केवल नागरिक क्षेत्रों में, बल्कि रक्षा क्षेत्र में भी हो रहा है, जहाँ स्वायत्त प्रणालियाँ महत्व प्राप्त कर रही हैं।

अगर सही ढाँचा स्थापित किया जाए, तो जर्मनी संज्ञानात्मक रोबोटिक्स में अग्रणी भूमिका निभाने की क्षमता रखता है। इसकी ताकतें सटीक यांत्रिकी, सॉफ्टवेयर विकास और औद्योगिक प्रक्रियाओं की गहरी समझ में निहित हैं। ऑटोमोटिव उद्योग, जो ऐतिहासिक रूप से रोबोटिक्स का एक प्रमुख चालक रहा है, एक बार फिर केंद्रीय भूमिका निभा सकता है। इसके स्थापित आपूर्तिकर्ता नेटवर्क और लाखों वास्तविक-विश्व निर्माण प्रक्रियाओं से प्राप्त व्यापक डेटा संग्रह मूल्यवान संपत्ति हैं।

हालाँकि, इस क्षमता का सक्रिय रूप से दोहन किया जाना चाहिए। जर्मनी और यूरोप के लिए रोबोटिक्स रणनीति में कई तत्व शामिल होने चाहिए। पहला, अमेरिका और चीन के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए अनुसंधान और विकास में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता है। दूसरा, नियामक ढाँचा ऐसा होना चाहिए जो नवाचार को बढ़ावा दे, न कि उसे बाधित करे, और सुरक्षा और नैतिक मानकों से समझौता किए बिना। तीसरा, ज्ञान को बाज़ार में उपलब्ध उत्पादों में बदलने में तेज़ी लाने के लिए उद्योग, अनुसंधान संस्थानों और स्टार्टअप्स के बीच सहयोग को बढ़ाया जाना चाहिए।

उद्यमिता को बढ़ावा देना और रोबोटिक्स स्टार्टअप्स के लिए एक आकर्षक माहौल बनाना बेहद ज़रूरी है। कई सबसे नवीन विकास चुस्त और जोखिम-सहनशील स्टार्टअप्स से आते हैं। जर्मनी और यूरोप को यह सुनिश्चित करना होगा कि ऐसी कंपनियों को पूंजी, प्रतिभा और बाज़ार तक पहुँच मिले।

कुशल श्रमिकों का प्रशिक्षण एक और महत्वपूर्ण कारक है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स और संबंधित क्षेत्रों में विशेषज्ञों की माँग आपूर्ति से कहीं अधिक है। विश्वविद्यालयों और व्यावसायिक विद्यालयों को अपने पाठ्यक्रमों में बदलाव लाना चाहिए और इन क्षेत्रों में प्रशिक्षण बढ़ाना चाहिए। साथ ही, मौजूदा श्रमिकों के लिए पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू किए जाने चाहिए ताकि वे स्वचालित कार्यबल में बदलाव का प्रबंधन कर सकें।

कठोर मशीनों से सीखने वाले साझेदारों तक - रोबोटिक्स युग में यूरोप का मार्ग

प्रोग्राम्ड से लर्निंग रोबोट में परिवर्तन आने वाले दशकों के सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी बदलावों में से एक है। रोबोट के आधारभूत मॉडल में स्वायत्त प्रणालियों के लचीलेपन और अनुप्रयोग संभावनाओं का नाटकीय रूप से विस्तार करने की क्षमता है। रोबोट अब केवल पूर्वनिर्धारित कार्य करने वाली कठोर मशीनें नहीं होंगी, बल्कि अनुकूली प्रणालियाँ होंगी जो अनुभव से सीख सकेंगी और नई परिस्थितियों के अनुसार ढल सकेंगी।

इसके आर्थिक निहितार्थ दूरगामी हैं। संज्ञानात्मक रोबोटों के माध्यम से स्वचालन कई उद्योगों में उत्पादकता बढ़ा सकता है, कौशल की कमी को दूर कर सकता है, और उच्च औद्योगिक अर्थव्यवस्थाओं की प्रतिस्पर्धात्मकता को मज़बूत कर सकता है। बाज़ार के पूर्वानुमान घातीय वृद्धि की ओर इशारा करते हैं, जिसमें खरबों डॉलर के अतिरिक्त मूल्य की संभावना है।

जर्मनी और यूरोप रोबोटिक्स में अपनी पारंपरिक क्षमताओं को संज्ञानात्मक प्रणालियों की नई माँगों के साथ जोड़ने की चुनौती का सामना कर रहे हैं। जर्मन और यूरोपीय कंपनियों की हार्डवेयर उत्कृष्टता एक ठोस आधार प्रदान करती है, लेकिन इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विशेषज्ञता से भी पूरित किया जाना चाहिए। एजाइल रोबोट्स और न्यूरा रोबोटिक्स जैसी कंपनियाँ दर्शाती हैं कि यूरोपीय कंपनियाँ वास्तव में इस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम हैं। हालाँकि, वैश्विक प्रतिस्पर्धा तीव्र है, और अमेरिका और चीन दोनों ही इस भविष्य की तकनीक में भारी निवेश कर रहे हैं।

इस विकास के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता है जिसमें अनुसंधान, उद्योग, राजनीति और समाज शामिल हों। तकनीकी नवाचार के साथ-साथ स्मार्ट विनियमन भी होना चाहिए जो नवाचार को बाधित किए बिना सुरक्षा और नैतिक मानकों को सुनिश्चित करे। स्वचालन के प्रभाव के बारे में सामाजिक बहस को रचनात्मक रूप से संचालित किया जाना चाहिए ताकि भय दूर हो और इसके लाभों को उजागर किया जा सके।

प्रोग्राम्ड से लर्निंग रोबोट में बदलाव सिर्फ़ तकनीकी प्रगति से कहीं बढ़कर है। यह एक नए युग की शुरुआत का प्रतीक है जिसमें मशीनें अब सिर्फ़ उपकरण नहीं, बल्कि जटिल कार्यों को निपटाने के लिए इंसानों के साथ मिलकर काम करने वाले साझेदार हैं। समाज इस बदलाव को किस तरह आकार देते हैं, यह तय करेगा कि इस तकनीक के लाभ व्यापक रूप से साझा किए जाएँगे या नहीं और क्या यूरोप इस नई दुनिया में अग्रणी भूमिका निभा पाएगा। अवसर अपार हैं, लेकिन उनका लाभ उठाना ज़रूरी है। अभी कार्रवाई करने का समय है।

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