रोबोटिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता: बुद्धिमान स्वचालन का नया युग

स्वचालन: भौतिक एआई भविष्य के कारखाने को कैसे नियंत्रित करेगा – और आपके उद्योग को कैसे बदल देगा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। दशकों तक एआई प्रणालियाँ मुख्य रूप से डिजिटल वातावरणों जैसे डेटा विश्लेषण या सामग्री निर्माण में ही संचालित होती रहीं, लेकिन अब यह तकनीक अपने आभासी दायरे से बाहर निकलकर भौतिक वास्तविकता में तेजी से अपनी उपस्थिति दर्ज करा रही है। भौतिक एआई (शारीरिक बुद्धिमत्ता) की ओर यह परिवर्तन न केवल एक तकनीकी छलांग है, बल्कि संभावित रूप से अगली औद्योगिक क्रांति का भी संकेत है, क्योंकि अमूर्त एल्गोरिदम अब क्रियाशील प्रणालियाँ बन रही हैं जो सीधे हमारी त्रि-आयामी दुनिया के साथ अंतःक्रिया करती हैं।

इस परिवर्तन का आर्थिक आयाम आश्चर्यजनक है: भौतिक एआई के लिए वैश्विक बाजार 2025 में अनुमानित 5.41 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2034 तक अनुमानित 61.19 बिलियन डॉलर होने का अनुमान है। इसके समानांतर, संपूर्ण एआई परिदृश्य भी इसी गति से विस्तारित हो रहा है, जो इस बात का संकेत देता है कि भविष्य में व्यवसाय, उद्योग और समाज स्वचालन और बुद्धिमत्ता के साथ किस प्रकार परस्पर क्रिया करेंगे, इसमें एक गहरा संरचनात्मक परिवर्तन होगा।

लेकिन फिजिकल एआई केवल रोबोटों में एल्गोरिदम को लागू करने से कहीं अधिक है। जहां पारंपरिक रोबोट एआई अक्सर विशिष्ट कार्यों के लिए प्रोग्राम किए गए कठोर सिस्टम पर निर्भर करता है, वहीं फिजिकल एआई एक समग्र दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह सामान्यीकरण योग्य आधारभूत मॉडलों पर आधारित है जो दुनिया का मूलभूत ज्ञान विकसित करते हैं और पर्यावरण की व्यापक समझ को सक्षम बनाते हैं – एक ऐसा विकास जो केंद्रीकृत क्लाउड आर्किटेक्चर से विकेंद्रीकृत, स्थानीय रूप से नियंत्रित एज एआई की ओर ले जाता है।

स्वायत्त भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ऑटोनॉमस फिजिकल एआई) या मूर्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एम्बोडीड एआई) के रूप में जानी जाने वाली यह नई पीढ़ी, परिष्कृत सेंसर नेटवर्क, वास्तविक समय प्रसंस्करण और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमताओं के माध्यम से डिजिटल-भौतिक अंतर को पाटकर डिजिटल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमाओं को पार करती है। इसका मूल उद्देश्य ऐसी मशीनें विकसित करना है जो न केवल आदेशों का निष्पादन करें बल्कि वास्तविक दुनिया को समझें और अप्रत्याशित चुनौतियों का लचीले ढंग से सामना कर सकें—कारखानों में मानवरूपी रोबोटों के स्वायत्त नियंत्रण से लेकर खेतों में सटीक कृषि प्रौद्योगिकी तक। यह विकास विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल (वीएलए) और डिजिटल ट्विन में भौतिकी-आधारित सिमुलेशन द्वारा महत्वपूर्ण रूप से संचालित है, जो इन रोबोटिक प्रणालियों के प्रशिक्षण के लिए जोखिम-मुक्त और स्केलेबल डेटा उत्पादन को सक्षम बनाता है।

जब मशीनें सोचना और दुनिया को छूना सीख जाएंगी – डिजिटल और भौतिक का यह विलय अगली औद्योगिक क्रांति की शुरुआत क्यों कर रहा है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुँच गया है। दशकों तक एआई प्रणालियाँ केवल डिजिटल क्षेत्रों में ही संचालित होती रहीं, डेटा प्रोसेसिंग और टेक्स्ट, इमेज या विश्लेषण उत्पन्न करने तक ही सीमित रहीं, लेकिन अब एक मौलिक परिवर्तन हो रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपने आभासी दायरे से बाहर निकलकर भौतिक वास्तविकता में अधिकाधिक सक्रिय हो रही है। यह विकास विशुद्ध डिजिटल से मूर्त बुद्धिमत्ता की ओर, अमूर्त एल्गोरिदम से उन क्रियाशील प्रणालियों की ओर संक्रमण का प्रतीक है जो हमारी त्रि-आयामी दुनिया में प्रत्यक्ष हस्तक्षेप कर सकती हैं।

बाजार पूर्वानुमान और आर्थिक आयाम

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) का वैश्विक बाजार इस परिवर्तन के व्यापक स्वरूप को स्पष्ट रूप से दर्शाता है। 2025 में 5.41 अरब डॉलर के इस बाजार के 2034 तक बढ़कर 61.19 अरब डॉलर होने की उम्मीद है, जो 31.26 प्रतिशत की औसत वार्षिक वृद्धि दर को दर्शाता है। अन्य विश्लेषक इससे भी अधिक तीव्र वृद्धि का अनुमान लगाते हैं, जो 2024 में 3.78 अरब डॉलर से लेकर 2034 तक 67.91 अरब डॉलर तक हो सकती है, जो 33.49 प्रतिशत की वार्षिक वृद्धि दर के बराबर है। ये प्रभावशाली आंकड़े केवल एक तकनीकी प्रवृत्ति को ही नहीं दर्शाते, बल्कि यह संकेत देते हैं कि व्यवसाय, उद्योग और समाज स्वचालन और बुद्धिमत्ता के साथ किस प्रकार परस्पर क्रिया करते हैं, इसमें एक संरचनात्मक परिवर्तन हो रहा है।

इसके समानांतर, स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का बाजार भी समान गति से विस्तार कर रहा है। वैश्विक स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार में 2025 से 2029 के बीच 18.4 अरब डॉलर की वृद्धि का अनुमान है, जो 32.4 प्रतिशत की औसत वार्षिक वृद्धि दर को दर्शाता है। समग्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार के पूर्वानुमान और भी व्यापक तस्वीर पेश करते हैं: 2025 में 294.16 अरब डॉलर से बढ़कर 2033 तक 1,771.62 अरब डॉलर हो जाएगा। ये आंकड़े दर्शाते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब केवल मौजूदा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने का एक उपकरण नहीं रह गई है, बल्कि आर्थिक परिवर्तन के एक मूलभूत चालक के रूप में विकसित हो रही है।

क्लाउड से एज तक: एक प्रतिमान परिवर्तन

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) और पारंपरिक रोबोटिक एआई के बीच का अंतर पहली नज़र में सूक्ष्म प्रतीत होता है, लेकिन गहन अध्ययन करने पर यह वर्तमान तकनीकी क्रांति को समझने के लिए मूलभूत सिद्ध होता है। दोनों अवधारणाएँ डिजिटल बुद्धिमत्ता और भौतिक अभिव्यक्ति के संगम पर कार्य करती हैं, फिर भी उनके दृष्टिकोण, क्षमताएँ और संभावनाएँ मौलिक रूप से भिन्न हैं। जहाँ पारंपरिक रोबोटिक एआई विशिष्ट कार्यों के लिए प्रोग्राम किए गए विशेष प्रणालियों पर निर्भर करता है, वहीं भौतिक एआई सामान्यीकरण योग्य आधारभूत मॉडलों पर आधारित एक समग्र दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो भौतिक संदर्भों में दुनिया की मूलभूत समझ को सक्षम बनाता है।

इन दो विकास पथों के अभिसरण से स्वायत्त भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ऑटोनॉमस फिजिकल एआई) नामक प्रणालियों की एक नई पीढ़ी का उदय हो रहा है। ये प्रणालियाँ ओपन-सोर्स मॉडल के माध्यम से उच्च-प्रदर्शन वाली एआई के लोकतंत्रीकरण को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भौतिक प्रणालियों में एकीकरण के साथ जोड़ती हैं, जो स्वायत्त रूप से, विकेंद्रीकृत रूप से और केंद्रीकृत क्लाउड अवसंरचनाओं से स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकती हैं। यह विकास केंद्रीकृत क्लाउड आर्किटेक्चर से विकेंद्रीकृत, स्थानीय रूप से नियंत्रित एआई अवसंरचना की ओर एक संरचनात्मक बदलाव का संकेत देता है।

वैचारिक भेद और आधार

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई), रोबोटिक एआई और संबंधित अवधारणाओं के बीच अंतर स्पष्ट करने के लिए सटीक वैचारिक स्पष्टीकरण आवश्यक है, क्योंकि वर्तमान चर्चाओं में अक्सर इन अवधारणाओं का घालमेल होता है जिससे इनकी विशिष्टताओं को समझना जटिल हो जाता है। इन प्रौद्योगिकियों की वैचारिक नींव विभिन्न वैज्ञानिक परंपराओं में निहित है और कुछ मामलों में इनके उद्देश्य एक-दूसरे से भिन्न हैं।

पारंपरिक अर्थ में, रोबोटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का तात्पर्य विशिष्ट कार्यों को स्वचालित रूप से करने के लिए प्रोग्राम की गई भौतिक मशीनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन से है। रोबोट हार्डवेयर का प्रतिनिधित्व करता है, जो सेंसर, एक्चुएटर और यांत्रिक घटकों वाली भौतिक मशीन है। एआई एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग पर आधारित सॉफ्टवेयर के रूप में कार्य करता है, जो स्वायत्त निर्णय लेने और डेटा प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है। रोबोट के विपरीत, एआई का स्वयं कोई भौतिक अस्तित्व नहीं होता है, बल्कि यह केवल सॉफ्टवेयर रूप में मौजूद होता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि हालांकि रोबोट की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए उनमें एआई को लागू किया जा सकता है, यह अनिवार्य नहीं है।

पारंपरिक औद्योगिक रोबोटिक्स की सीमाएँ

परंपरागत औद्योगिक रोबोट अक्सर पूरी तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के बिना काम करते हैं, और कठोर बिंदु-दर-बिंदु प्रोग्रामिंग के माध्यम से दोहराव वाली प्रक्रियाओं को अंजाम देते हैं। ये सिस्टम ऐसी मशीनें हैं जो पूर्वनिर्धारित आदेशों का पालन करते हुए एक बिंदु से दूसरे बिंदु तक जाती हैं, लेकिन उनमें स्वयं की व्याख्या करने की क्षमता नहीं होती। इससे प्रक्रियाएं कठोर और अनम्य हो जाती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग ही अंततः रोबोटों को 3D कैमरों के रूप में आंखों का उपयोग करके वस्तुओं को "देखने" और स्थानीय बुद्धिमत्ता का उपयोग करके अपनी गति योजना बनाने और सटीक बिंदु-दर-बिंदु प्रोग्रामिंग के बिना वस्तुओं को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है।

भौतिक एआई: मात्र प्रोग्रामिंग से कहीं अधिक

भौतिक एआई अवधारणात्मक रूप से इस परिभाषा से कहीं आगे जाता है। यह शब्द एआई को कारों, ड्रोन या रोबोट जैसे सिस्टम में एकीकृत करने का वर्णन करता है, जिससे एआई वास्तविक भौतिक दुनिया के साथ परस्पर क्रिया कर सके। भौतिक एआई दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने के बजाय सिस्टम की स्वायत्तता को बढ़ाता है। इससे अनुप्रयोग के नए क्षेत्र खुलते हैं और बाजार की संभावनाएं बढ़ती हैं। भौतिक एआई उन एआई सिस्टम को संदर्भित करता है जो मोटर कौशल का उपयोग करके वास्तविक दुनिया को समझते हैं और उसके साथ परस्पर क्रिया करते हैं, जो अक्सर रोबोट, सेल्फ-ड्राइविंग वाहन और स्मार्ट स्पेस जैसी स्वायत्त मशीनों में पाए जाते हैं।

परंपरागत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विपरीत, जो केवल डिजिटल क्षेत्रों में काम करती है, भौतिक एआई परिष्कृत सेंसर नेटवर्क, वास्तविक समय प्रसंस्करण और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमताओं के माध्यम से डिजिटल-भौतिक अंतर को पाटती है। यह तकनीक मशीनों को सेंसर का उपयोग करके अपने परिवेश का अवलोकन करने, एआई के साथ इस जानकारी को संसाधित करने और एक्चुएटर्स के माध्यम से भौतिक क्रियाएं करने में सक्षम बनाती है। मूल अंतर इस तथ्य में निहित है कि भौतिक एआई एक साथ कई सेंसरों के माध्यम से भौतिक परिवेश से लगातार डेटा एकत्र करती है, जिससे परिवेश की व्यापक समझ विकसित होती है।

मूर्त एआई: अंतःक्रिया के माध्यम से बुद्धिमत्ता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एम्बोडेड एआई) से तात्पर्य एआई अनुसंधान में हाल ही में विकसित एक प्रवृत्ति से है जो मूर्तता के सिद्धांत पर आधारित है। यह सिद्धांत मानता है कि बुद्धिमत्ता को वास्तविक भौतिक और सामाजिक दुनिया में व्यवहार करने वाले भौतिक एजेंटों के संदर्भ में समझा जाना चाहिए। रोबोटिक्स में पारंपरिक मशीन लर्निंग के विपरीत, एम्बोडेड एआई एक वातावरण के भीतर अंतःक्रिया और सीखने के सभी पहलुओं को समाहित करता है: धारणा और समझ से लेकर सोच, योजना और अंततः निष्पादन या नियंत्रण तक।

प्रारंभिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में विचार प्रक्रियाओं को अमूर्त प्रतीक हेरफेर या गणनात्मक कार्यों के रूप में परिकल्पित किया गया था। ध्यान एल्गोरिदम और कंप्यूटर प्रोग्रामों पर केंद्रित था, जबकि अंतर्निहित हार्डवेयर को काफी हद तक अप्रासंगिक माना जाता था। ऑस्ट्रेलियाई कंप्यूटर वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक वैज्ञानिक रॉडनी ब्रूक्स उन पहले लोगों में से थे जिन्होंने इस दृष्टिकोण को मौलिक रूप से चुनौती दी। अपने प्रभावशाली व्याख्यान में, उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को विकसित करने की उस प्रचलित प्रथा की आलोचना की, जिसमें मानव समस्या-समाधान और तर्क क्षमताओं की नकल करने पर केंद्रित शीर्ष-डाउन दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता था।

ब्रूक्स ने तर्क दिया कि पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में विकसित बुद्धिमत्ता मॉडल, जो उस समय उपलब्ध कंप्यूटरों की कार्यप्रणाली पर अत्यधिक निर्भर थे, बुद्धिमान जैविक प्रणालियों के कार्य करने के तरीके से लगभग कोई समानता नहीं रखते थे। यह इस तथ्य से स्पष्ट है कि दैनिक जीवन में लोग जिन गतिविधियों में संलग्न होते हैं, उनमें से अधिकांश न तो समस्या-समाधान हैं और न ही योजना बनाना, बल्कि अपेक्षाकृत सौम्य, फिर भी अत्यधिक गतिशील वातावरण में नियमित व्यवहार हैं। जिस प्रकार मानव अधिगम अन्वेषण और पर्यावरण के साथ अंतःक्रिया पर निर्भर करता है, उसी प्रकार मूर्त प्राणियों को भी अनुभव के माध्यम से अपने व्यवहार को परिष्कृत करना होता है।

मूर्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एम्बोडेड एआई) भौतिक एआई प्रणालियों के माध्यम से वास्तविक दुनिया के साथ अंतःक्रिया करके डिजिटल एआई की सीमाओं को पार करती है। इसका उद्देश्य डिजिटल एआई और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के बीच की खाई को पाटना है। एक मूर्त बुद्धिमान एजेंट के लिए, उसकी भौतिक संरचना और गुण, संवेदी क्षमताएं और क्रियाशीलता की संभावनाएं महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। बुद्धिमत्ता को पृथक रूप से विद्यमान नहीं होना चाहिए, बल्कि पर्यावरण के साथ विविध, बहुआयामी अंतःक्रिया के माध्यम से स्वयं को प्रकट करना चाहिए।

जनरेटिव मॉडल और वास्तविकता का अनुकरण

जनरेटिव फिजिकल एआई मौजूदा जनरेटिव एआई मॉडलों को हमारे त्रि-आयामी जगत में स्थानिक संबंधों और भौतिक प्रक्रियाओं को समझने की क्षमता प्रदान करके उनका विस्तार करता है। यह विस्तार एआई के प्रशिक्षण प्रक्रिया में अतिरिक्त डेटा को एकीकृत करके संभव होता है, जिसमें वास्तविक जगत की स्थानिक संरचनाओं और भौतिक नियमों की जानकारी होती है। जनरेटिव एआई मॉडल, जैसे कि भाषा मॉडल, बड़ी मात्रा में पाठ और छवि डेटा के साथ प्रशिक्षित होते हैं और मानव-समान भाषा उत्पन्न करने और अमूर्त अवधारणाओं को विकसित करने की अपनी क्षमता से प्रभावित करते हैं। हालांकि, भौतिक जगत और उसके नियमों के बारे में उनकी समझ सीमित है; उनमें स्थानिक संदर्भ का अभाव होता है।

भौतिकी-आधारित डेटा निर्माण की शुरुआत एक डिजिटल ट्विन (जैसे कि कोई कारखाना) के निर्माण से होती है। सेंसर और रोबोट जैसी स्वायत्त मशीनों को इस आभासी स्थान में एकीकृत किया जाता है। फिर भौतिकी-आधारित सिमुलेशन के आधार पर वास्तविक दुनिया के परिदृश्य चलाए जाते हैं, जहां सेंसर विभिन्न अंतःक्रियाओं को कैप्चर करते हैं, जैसे कि कठोर पिंडों की गतिशीलता (उदाहरण के लिए, हलचल और टकराव) या प्रकाश की उसके परिवेश के साथ अंतःक्रिया। यह तकनीक सिमुलेशन में कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए भौतिक एआई मॉडल को पुरस्कृत करती है, जिससे वे लगातार अनुकूलन और सुधार कर पाते हैं।

बार-बार प्रशिक्षण के माध्यम से, स्वायत्त मशीनें नई परिस्थितियों और अप्रत्याशित चुनौतियों के अनुकूल ढलना सीखती हैं, जिससे वे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए तैयार हो जाती हैं। समय के साथ, वे बक्सों की सटीक पैकिंग, उत्पादन प्रक्रियाओं में सहयोग या जटिल वातावरण में स्वायत्त रूप से नेविगेट करने जैसे व्यावहारिक उपयोगों के लिए परिष्कृत सूक्ष्म गति कौशल विकसित करती हैं। अब तक, स्वायत्त मशीनें अपने परिवेश को पूरी तरह से समझ और व्याख्या करने में सक्षम नहीं थीं। जनरेटिव फिजिकल एआई अब ऐसे रोबोटों को विकसित और प्रशिक्षित करना संभव बनाता है जो वास्तविक दुनिया के साथ सहजता से बातचीत कर सकते हैं और बदलती परिस्थितियों के अनुकूल लचीले ढंग से ढल सकते हैं।

तकनीकी वास्तुकला और कार्यक्षमता

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत रोबोटिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का तकनीकी आधार कई प्रमुख प्रौद्योगिकियों के परस्पर मेल पर आधारित है, जो केवल संयोजन में ही आधुनिक स्वायत्त प्रणालियों की प्रभावशाली क्षमताओं को संभव बनाती हैं। यह संरचना अपनी सामान्यीकरण क्षमता, निरंतर सीखने की क्षमता और अव्यवस्थित वातावरण के अनुकूल ढलने की क्षमता के कारण पारंपरिक स्वचालन समाधानों से मौलिक रूप से भिन्न है।

इस तकनीकी क्रांति के केंद्र में फाउंडेशन मॉडल हैं, जो बड़े, पूर्व-प्रशिक्षित एआई सिस्टम हैं और 2021 से आज के आम बड़े एआई सिस्टमों के लिए एक व्यापक शब्द के रूप में उपयोग किए जाते हैं। इन मॉडलों को शुरू में भारी मात्रा में डेटा के साथ व्यापक रूप से प्रशिक्षित किया जाता है और फिर अपेक्षाकृत कम विशेष प्रशिक्षण, जिसे फाइन-ट्यूनिंग कहा जाता है, के माध्यम से इन्हें कई प्रकार के कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। यह पूर्व-प्रशिक्षण फाउंडेशन मॉडलों को न केवल भाषा को समझने में सक्षम बनाता है, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि वे दुनिया का व्यापक ज्ञान विकसित कर सकते हैं और तार्किक रूप से सोचने, तर्क करने, अमूर्त करने और एक निश्चित सीमा तक योजना बनाने में सक्षम होते हैं।

इन विशेषताओं के कारण आधारभूत मॉडल रोबोटों को नियंत्रित करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं। यह क्षेत्र लगभग तीन वर्षों से गहन शोध का विषय रहा है और वर्तमान में रोबोटिक्स में एक क्रांति ला रहा है। इन विशेषताओं के साथ, ऐसे मॉडल पारंपरिक, विशिष्ट रोबोटिक्स एआई से कहीं बेहतर हैं। इन्हीं कारणों से, रोबोट के मस्तिष्क के रूप में उपयुक्त आधारभूत मॉडलों का उपयोग एक अभूतपूर्व उपलब्धि है और पहली बार वास्तव में बुद्धिमान, व्यावहारिक रूप से उपयोगी और इस प्रकार सार्वभौमिक रूप से लागू होने वाले रोबोटों के विकास का मार्ग प्रशस्त करता है।

दृष्टि-भाषा-क्रिया मॉडल (VLA): रोबोट का मस्तिष्क

मानक फाउंडेशन मॉडल के विपरीत, जो रोबोटिक्स और इसकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन या अनुकूलित नहीं होते हैं, रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल को रोबोटिक्स डेटासेट पर अतिरिक्त रूप से प्रशिक्षित किया जाता है और इनमें विशिष्ट आर्किटेक्चरल अनुकूलन होते हैं। ये मॉडल आमतौर पर विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल (एसएन) होते हैं जो कैमरे से प्राप्त स्पीच, इमेज और वीडियो डेटा को इनपुट के रूप में संसाधित करते हैं और सीधे क्रियाओं को आउटपुट करने के लिए प्रशिक्षित होते हैं—अर्थात, रोबोट के जोड़ों और एक्चुएटर्स के लिए गति कमांड।

इस विकास में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि 2023 के मध्य में Google DeepMind का RT-2 था, जो सही मायने में पहला VLA (विजुअल लर्निंग सिस्टम) था। वर्तमान मॉडलों में 2024 का ओपन-सोर्स OpenVLA और अन्य उन्नत प्रणालियाँ शामिल हैं। इन मॉडलों की संरचना अत्यंत जटिल है और इसमें आमतौर पर एक विजुअल एनकोडर होता है जो कैमरा छवियों को संख्यात्मक निरूपण में परिवर्तित करता है, एक बड़ा भाषा मॉडल जो तर्क और योजना के लिए आधार का काम करता है, और विशेष क्रिया डिकोडर जो रोबोट के निरंतर आदेशों को उत्पन्न करते हैं।

शारीरिक तर्क: समझना और उस पर अमल करना

आधुनिक भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का एक प्रमुख पहलू उनकी मूर्त तर्क क्षमता में निहित है—यानी मॉडलों की भौतिक दुनिया को समझने और उसके साथ परस्पर क्रिया करने की क्षमता। मूर्त तर्क में भौतिक रूप से मूर्त दुनिया में कार्य करने और क्रियाशील होने के लिए आवश्यक मूलभूत अवधारणाओं सहित विश्व ज्ञान का वह समूह शामिल है। यह विज़न लैंग्वेज मॉडल्स (VLMs) की एक क्षमता है और यह केवल रोबोटिक्स तक ही सीमित नहीं है। मूर्त तर्क का परीक्षण करने के लिए VLMs को छवियों के माध्यम से संकेत देना ही पर्याप्त है।

ऑब्जेक्ट रिकग्निशन और मल्टी-व्यू कॉरेस्पोंडेंस जैसे क्लासिक कंप्यूटर विज़न कार्य एम्बोडेड रीजनिंग के अंतर्गत आते हैं। ये सभी कार्य स्पीच प्रॉम्प्ट के रूप में व्यक्त किए जाते हैं। एम्बोडेड रीजनिंग का परीक्षण विज़ुअल प्रश्नोत्तर के माध्यम से भी किया जा सकता है। ये प्रश्न पर्यावरण के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आवश्यक समझ का परीक्षण करते हैं। सामान्य भौतिक तर्क के अलावा, सिस्टम निर्णय लेने के लिए वर्ल्ड नॉलेज का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक रोबोट को रसोई से एक हेल्दी स्नैक लाने के लिए कहा जा सकता है, जिसमें वर्चुअल लाइफ मैनेजमेंट (VLM) में मौजूद वर्ल्ड नॉलेज का उपयोग इस अस्पष्ट कमांड को निष्पादित करने का तरीका निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए, वास्तविक दुनिया में सार्थक क्रियाएँ करने के लिए इस समझ का लाभ उठाना अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसका अर्थ है उच्च-स्तरीय समझ को रोबोट के हार्डवेयर API के माध्यम से सटीक नियंत्रण आदेशों में परिवर्तित करना। प्रत्येक रोबोट का इंटरफ़ेस अलग होता है, और रोबोट को कैसे नियंत्रित किया जाता है, इसकी जानकारी VLM में मौजूद नहीं होती है। चुनौती यह है कि बड़े, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का विस्तार किया जाए ताकि वे VLM की मूल्यवान क्षमताओं को बनाए रखते हुए विशिष्ट रोबोट अवतारों के लिए निरंतर क्रियाएँ उत्पन्न कर सकें।

इस चुनौती का एक अभिनव समाधान एक्शन एक्सपर्ट आर्किटेक्चर है, जो समान संख्या में परतों वाला लेकिन छोटे एम्बेडिंग आयामों और एमएलपी चौड़ाई वाला एक ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल है। अटेंशन हेड्स और प्रति-हेड एम्बेडिंग आयाम मुख्य मॉडल से मेल खाने चाहिए ताकि अटेंशन तंत्र में प्रीफ़िक्स टोकन शामिल हो सकें। प्रोसेसिंग के दौरान, सफ़िक्स टोकन एक्शन एक्सपर्ट ट्रांसफ़ॉर्मर से गुजरते हैं, जिसमें प्रीफ़िक्स से केवी एम्बेडिंग शामिल होते हैं, जिनकी गणना एक बार की जाती है और फिर उन्हें कैश में सहेजा जाता है।

प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ: सिमुलेशन, एज एआई और ट्रांसफर लर्निंग

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) की प्राप्ति तीन प्रमुख तकनीकों के परस्पर मेल पर आधारित है। पहला, डिजिटल ट्विन के रूप में यथार्थवादी सिमुलेशन प्रक्रियाओं, सामग्री प्रवाह और अंतःक्रियाओं की सटीक मैपिंग को सक्षम बनाते हैं, जो स्वायत्त रोबोट सीखने के लिए महत्वपूर्ण है। दूसरा, एज एआई हार्डवेयर यह सुनिश्चित करता है कि एआई सिस्टम रोबोट पर स्थानीय रूप से चलें, उदाहरण के लिए, जीपीयू-आधारित कॉम्पैक्ट सिस्टम के माध्यम से। तीसरा, उन्नत कंप्यूटर विज़न दृश्य पहचान प्रणालियों को विभिन्न वस्तुओं, आकृतियों और विविधताओं की पहचान करने में सक्षम बनाता है।

रोबोट लर्निंग तब होती है जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल को सिमुलेशन में प्रशिक्षित किया जाता है और उनका ज्ञान वास्तविक रोबोटों में स्थानांतरित किया जाता है। स्थानांतरण शिक्षण नए कार्यों के अनुकूलन को काफी तेज करता है। माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक जैसे प्लेटफॉर्म के साथ वास्तविक समय डेटा विश्लेषण प्रक्रिया डेटा के विश्लेषण, बाधाओं की पहचान और अनुकूलन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। वास्तविकता और मशीन को उनके सभी प्राकृतिक नियमों और विशिष्टताओं के साथ आभासी रूप से पुनः निर्मित किया जाता है। यह डिजिटल ट्विन, उदाहरण के लिए, सुदृढ़ीकरण शिक्षण के माध्यम से, यह सीखता है कि बिना टकराव के कैसे चलना है, वांछित गतिविधियों को कैसे निष्पादित करना है और विभिन्न सिमुलेटेड परिदृश्यों पर कैसे प्रतिक्रिया करनी है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) भौतिक रोबोट को नुकसान पहुंचाए बिना अनगिनत स्थितियों का जोखिम-मुक्त परीक्षण कर सकती है। पर्याप्त ज्ञान प्राप्त कर लेने के बाद प्राप्त डेटा को वास्तविक रोबोट में स्थानांतरित कर दिया जाता है। उपयुक्त AI प्रणालियों से लैस रोबोट केवल कठोर प्रोग्रामों का निष्पादन नहीं करते, बल्कि निर्णय लेने और अनुकूलन करने में भी सक्षम होते हैं। रोबोट को संदर्भ और स्थितिजन्य समझ प्रदान करने के लिए भौतिक AI का उपयोग किया जाता है। व्यवहार में, इसका अर्थ यह है कि भौतिक AI वाले रोबोट परिवर्तनशील प्रक्रियाओं में महारत हासिल कर सकते हैं और अनुकूलनशीलता की आवश्यकता को समझ सकते हैं।

डेटा को ईंधन के रूप में उपयोग करना: चुनौतियाँ और समाधान

इन प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा निर्माण एक और महत्वपूर्ण पहलू है। जबकि वीएलएम को इंटरनेट-आधारित डेटा के खरबों टोकन पर प्रशिक्षित किया जाता है, रोबोटिक्स डेटा के साथ भी इतनी ही संख्या में टोकन प्राप्त करना संभव है। ओपन एक्स-एम्बोडिमेंट में 24 लाख एपिसोड हैं। प्रति एपिसोड 30 सेकंड, 30 हर्ट्ज़ फ्रेम सैंपलिंग और प्रति फ्रेम लगभग 512 विज़न टोकन मानते हुए, एक खरब से अधिक टोकन प्राप्त किए जा सकते हैं। 21 शैक्षणिक और औद्योगिक संस्थानों के इस सामूहिक प्रयास में 27 अलग-अलग रोबोटों के 72 अलग-अलग डेटासेट को एकीकृत किया गया है और इसमें 160,266 कार्यों में फैली 527 क्षमताएं शामिल हैं।

विभिन्न सेंसरों और क्रिया क्षेत्रों वाले विविध रोबोट प्रकारों से प्राप्त डेटा को एक समान प्रारूप में मानकीकृत करना एक बहुत बड़ी तकनीकी चुनौती है, लेकिन सामान्यीकरण योग्य मॉडल विकसित करने के लिए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल के लिए स्केलेबल प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने या उसकी प्रतिकृति बनाने के लिए वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल का उपयोग किया जाता है, क्योंकि रोबोटिक्स से संबंधित प्रशिक्षण डेटा की सापेक्ष कमी वर्तमान में उनके विकास में सबसे बड़ी बाधा है।

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स्मार्ट खेती से लेकर स्मार्ट रिटेल तक: जहां फिजिकल एआई पहले से ही मूल्य सृजन को पुनर्परिभाषित कर रहा है – चित्र: Xpert.Digital

उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोग क्षेत्र और बाजार क्षमता

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिगरेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) और उन्नत रोबोटिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का व्यावहारिक कार्यान्वयन विभिन्न उद्योगों और उपयोगों में व्यापक रूप से हो रहा है, और प्रत्येक क्षेत्र की अपनी विशिष्ट आवश्यकताएं, चुनौतियां और संभावनाएं हैं। विभिन्न बाजारों के विश्लेषण से स्पष्ट है कि एक ही समाधान सभी उद्योगों के लिए उपयुक्त नहीं है; बल्कि, प्रत्येक उद्योग की विशिष्ट विशेषताएं ही यह निर्धारित करती हैं कि बुद्धिमान स्वचालन का कौन सा रूप सबसे अधिक लाभ प्रदान करता है।

औद्योगिक विनिर्माण और उत्पादन में भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग विशेष रूप से स्पष्ट है। ऑटोमोबाइल उद्योग इस परिवर्तन में सबसे आगे है। बीएमडब्ल्यू उत्पादन में मानवाकार रोबोटों का परीक्षण करने वाली पहली ऑटोमोबाइल कंपनी है, विशेष रूप से अमेरिका के स्पार्टनबर्ग संयंत्र में फिगर 02 का परीक्षण किया जा रहा है। टेस्ला के ऑप्टिमस के विपरीत, जो काफी हद तक अवधारणा चरण में ही रहा है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा नियंत्रित फिगर 02 पहले से ही शीट मेटल के पुर्जों को शेल्फ से उठाकर मशीन में रख रहा है - एक ऐसा कार्य जो परंपरागत रूप से कार कारखानों में मनुष्यों द्वारा किया जाता रहा है।

बीएमडब्ल्यू और फिगर एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोट नियंत्रण, विनिर्माण वर्चुअलाइजेशन और रोबोट एकीकरण जैसे तकनीकी विषयों पर संयुक्त रूप से शोध करने की योजना बना रहे हैं। ऑटोमोटिव उद्योग, और परिणामस्वरूप वाहन उत्पादन, तेजी से विकसित हो रहा है। सामान्य प्रयोजन वाले रोबोटों के उपयोग से उत्पादकता बढ़ाने, ग्राहकों की बढ़ती मांगों को पूरा करने और टीमों को भविष्य में होने वाले परिवर्तनों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलने की संभावना है। दीर्घकालिक लक्ष्य कारखाने के कर्मचारियों को एर्गोनॉमिक रूप से चुनौतीपूर्ण और थकाऊ कार्यों से मुक्ति दिलाना है।

डिजिटल ट्विन्स, एज एआई और रोबोटिक्स के संयोजन से औद्योगिक स्वचालन को भौतिक एआई का लाभ मिलता है, जिससे स्वचालन की परिभाषा बदल जाती है। उत्पादन में, तथाकथित लाइव ट्विन्स—डिजिटल मॉडल जो न केवल प्रक्रियाओं को दर्शाते हैं बल्कि उन्हें सक्रिय रूप से नियंत्रित भी करते हैं—नई संभावनाएं खोलते हैं। ये गंभीर होने से पहले ही बाधाओं की पहचान करने, नई प्रक्रियाओं का परीक्षण और विभिन्न रूपों का मूल्यांकन करने के साथ-साथ स्वायत्त प्रणालियों के जोखिम-मुक्त प्रशिक्षण को सक्षम बनाते हैं। विशेष रूप से लॉजिस्टिक्स 4.0 और स्मार्ट वेयरहाउसिंग के क्षेत्रों में, लाइव ट्विन्स योजना की विश्वसनीयता, त्रुटि-मुक्त संचालन और प्रतिक्रिया की गति में सुधार करते हैं।

लॉजिस्टिक्स 4.0: डिजिटल ट्विन्स का व्यावहारिक परीक्षण

KION ग्रुप का उदाहरण यह बखूबी दर्शाता है कि कैसे फिजिकल AI वास्तविक दुनिया के वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में सहायता कर सकता है। KION, Accenture और NVIDIA मिलकर एक ऐसा समाधान विकसित कर रहे हैं जिसमें बुद्धिमान रोबोटों को वेयरहाउस के डिजिटल ट्विन में ही प्रशिक्षित किया जाता है। वहां, रोबोट लोडिंग और अनलोडिंग, ऑर्डर पिकिंग और रीपैकिंग जैसी प्रक्रियाओं को सीखते हैं, फिर उन्हें वास्तविक वेयरहाउस में तैनात किया जाता है। यह सिस्टम NVIDIA Omniverse सिमुलेशन प्लेटफॉर्म पर आधारित है। इसके अतिरिक्त, औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए Omniverse के भीतर स्थित NVIDIA Mega फ्रेमवर्क का उपयोग संपूर्ण सिस्टम और रोबोट फ्लीट के समानांतर सिमुलेशन में सहायता के लिए किया जाता है।

इसके कई फायदे स्पष्ट हैं। गोदाम की सामान्य प्रक्रियाओं का अनुकरण करने से वास्तविक कार्यों में होने वाली त्रुटियां काफी हद तक कम हो जाती हैं। प्रशिक्षण जोखिम रहित, त्वरित और बिना किसी वास्तविक संसाधन की आवश्यकता के होता है। सफल प्रशिक्षण के बाद, रोबोट वास्तविक कार्यों को संभाल लेते हैं, जिन्हें रोबोट पर चलने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा वास्तविक समय में नियंत्रित किया जाता है। इसके अलावा, डिजिटल ट्विन्स सक्रिय रणनीतिक योजना बनाने में सक्षम बनाते हैं, जिससे कंपनियां चल रहे कार्यों को बाधित किए बिना विभिन्न लेआउट, स्वचालन के स्तर और कर्मचारियों की व्यवस्था का पहले से ही परीक्षण और अनुकूलन कर सकती हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के माध्यम से लॉजिस्टिक्स और परिवहन उद्योग में व्यापक परिवर्तन हो रहा है। एआई का उपयोग लॉजिस्टिक्स के विभिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है। मांग पूर्वानुमान और बिक्री नियोजन के लिए 62 प्रतिशत कंपनियां एआई की सहायता लेती हैं, जबकि 51 प्रतिशत कंपनियां उत्पादन अनुकूलन के लिए और 50 प्रतिशत कंपनियां परिवहन अनुकूलन के लिए एआई का उपयोग करती हैं। इसके अनुप्रयोगों में विभिन्न खतरनाक पदार्थों के लेबल पहचानना, सीरियल नंबर या लेबल के बिना वस्तुओं में अंतर करना, गतिविधियों और आवागमन पर सेंसर डेटा का विश्लेषण करना शामिल है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ कई स्रोतों से प्राप्त डेटा का उपयोग करके परिवहन के आगमन समय की भविष्यवाणी कर सकती हैं और आपूर्ति श्रृंखलाओं और सार्वजनिक स्रोतों से प्राप्त बहुआयामी डेटा के आधार पर बिक्री का पूर्वानुमान लगा सकती हैं। ये प्रणालियाँ कर्मचारियों के स्वास्थ्य संकेतों, उनकी गतिविधियों और मशीन संचालन डेटा का उपयोग करके उनके अवकाश का समय निर्धारित करती हैं, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क की सहायता से स्वचालित भार नियोजन को सक्षम बनाती हैं और बेहतर समाधानों की पहचान करने के लिए परिवहन माध्यमों के चयन की निगरानी करती हैं। प्रशिक्षित वॉइस रोबोट मानव-मशीन अंतःक्रिया को बेहतर बनाते हैं, जबकि परिवहन रोबोट ऑप्टिकल पैटर्न का उपयोग करके अपनी स्थिति और दिशा निर्धारित करते हैं।

स्वास्थ्य सेवा: परिशुद्धता और सहायता

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र एआई का एक विशेष रूप से संवेदनशील लेकिन आशाजनक अनुप्रयोग क्षेत्र है। जर्मनी में 40 प्रतिशत से अधिक चिकित्सा पेशेवर अपने संस्थानों या क्लीनिकों में एआई-समर्थित तकनीकों का उपयोग करते हैं। रोजमर्रा की चिकित्सा पद्धति में, इसका अर्थ है कि रेडियोलॉजी विभाग छवियों का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, या प्रारंभिक निदान के लिए एआई-समर्थित लक्षण जांच ऐप का उपयोग किया जाता है। एआई का एक प्रमुख अनुप्रयोग चिकित्सा अभिलेखों के स्वचालित विश्लेषण में निहित है। एआई चिकित्सकों को निदान करने में सहायता कर सकता है क्योंकि यह विशाल मात्रा में मौजूदा डेटा का उपयोग और विश्लेषण करता है - जो एक चिकित्सक अपने पूरे करियर में कभी भी एकत्रित नहीं कर सकता।

जर्मन स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में तीन प्रकार के रोबोट उपयोग किए जाते हैं: थेरेपी रोबोट, केयर रोबोट और सर्जिकल रोबोट। थेरेपी रोबोट स्वतंत्र रूप से व्यायाम का मार्गदर्शन कर सकते हैं, जबकि केयर रोबोट स्वास्थ्य पेशेवरों की सहायता करते हैं। सर्जिकल रोबोट स्वतंत्र रूप से चीरा लगा सकते हैं और मानव सर्जनों की सहायता कर सकते हैं। कुछ न्यूनतम चीरा प्रक्रियाओं के लिए इनका उपयोग आवश्यक है। इंट्यूटिव सर्जिकल का दा विंची रोबोट मानव सर्जन नियंत्रण और अंतर्निहित एआई के संयोजन के माध्यम से सर्जनों को सटीक, न्यूनतम चीरा प्रक्रियाओं को करने में सहायता करता है, जो मानव अंतर्ज्ञान और रोबोटिक सटीकता को एकजुट करता है।

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में भौतिक एआई बाजार में सर्जिकल रोबोट, विशेष रूप से रोबोट-सहायता प्राप्त सर्जरी सिस्टम का दबदबा है, जिसने 2024 में बाजार का नेतृत्व किया। रोबोटिक्स के भीतर, न्यूरोसर्जिकल और ऑर्थोपेडिक क्षेत्रों में पूर्वानुमान अवधि के दौरान सबसे अधिक वृद्धि दर रहने की उम्मीद है। रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी के अलावा, एआई अनुप्रयोग सभी चिकित्सा विशिष्टताओं में निदान और उपचार में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। व्यक्तिगत चिकित्सा में, एआई बायोमार्कर के विश्लेषण में सहायता करता है।

स्मार्ट फार्मिंग: खेतों में एआई

कृषि क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फैक्ट्री इंटेलिजेंस) के अनुप्रयोग आश्चर्यजनक रूप से गतिशील होते जा रहे हैं। लगभग आधे से अधिक फार्म अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं। इसकी सबसे अधिक संभावना जलवायु और मौसम पूर्वानुमान में देखी जा रही है, साथ ही फसल और उत्पादन नियोजन और उपज पूर्वानुमान में भी। रोजमर्रा के कार्यालय कार्यों के लिए समाधान भी संभावित सहायक के रूप में रुचि का विषय हैं। कृषि क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अग्रदूतों में से एक है। फार्म प्रबंधकों पर बढ़ते बोझ के कारण इसका उपयोग तेजी से आवश्यक होता जा रहा है।

आने वाले वर्षों में कृषि और खाद्य प्रसंस्करण में भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) की भूमिका और भी महत्वपूर्ण हो जाएगी। पहले कई प्राकृतिक प्रक्रियाओं को समझना कठिन था, लेकिन अब तकनीकी प्रगति इतनी आगे बढ़ चुकी है कि प्रणालियाँ अपने परिवेश के अनुसार व्यक्तिगत रूप से प्रतिक्रिया कर सकती हैं। वे मौजूदा परिवेश के अनुकूल ढल जाती हैं, न कि परिवेश को उनके लिए पुनर्परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। आधुनिक किसान तेजी से मिश्रित पद्धति से काम कर रहे हैं, जिसमें कंप्यूटर आधारित और खेत में प्रत्यक्ष कार्य दोनों शामिल हैं। डेटा मापने और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए खेतों और खलिहानों में विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

जलवायु परिवर्तन और लगातार बढ़ती जनसंख्या आधुनिक कृषि के लिए बड़ी चुनौतियाँ खड़ी कर रही हैं। इन वैश्विक समस्याओं का प्रभावी ढंग से समाधान करने के लिए, सभी आकार के खेतों में भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फैक्ट्री आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का लक्षित उपयोग महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है। यह आम धारणा है कि ऐसी प्रौद्योगिकियाँ केवल बड़े खेतों के लिए ही उपयुक्त हैं, लेकिन छोटे व्यवसाय विशेष रूप से इनके लाभों से बहुत फायदा उठा सकते हैं। बुद्धिमान रोबोटिक लॉनमॉवर या स्वचालित वीडर जैसी कॉम्पैक्ट मशीनों का उपयोग करके वे दक्षता बढ़ा सकते हैं और ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए वर्तमान में श्रम बाजार में पर्याप्त कर्मचारी उपलब्ध नहीं हैं।

छवि पहचान तकनीक और सेंसर कीटनाशकों के प्रयोग को कहीं अधिक सटीक बनाने में मदद कर सकते हैं और कुछ मामलों में तो उन्हें पूरी तरह से समाप्त भी कर सकते हैं। इससे न केवल आर्थिक बल्कि पारिस्थितिक लाभ भी मिलते हैं। जर्मन संघीय आर्थिक मामलों और ऊर्जा मंत्रालय द्वारा वित्त पोषित एग्री-गाइया परियोजना कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम के आदान-प्रदान के लिए एक खुला ढांचा तैयार कर रही है। जर्मन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान केंद्र (डीएफकेआई) के नेतृत्व में संघों, अनुसंधान संस्थानों, राजनीति और उद्योग जगत के परियोजना भागीदार, यूरोपीय क्लाउड पहल गाइया-एक्स पर आधारित, मुख्य रूप से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई) कृषि और खाद्य क्षेत्र के लिए एक डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र विकसित कर रहे हैं।

खुदरा बिक्री: कतार का अंत

भौतिक एआई और एआई-आधारित प्रणालियों के माध्यम से खुदरा क्षेत्र में ग्राहक अनुभव और परिचालन दक्षता में मौलिक परिवर्तन हो रहा है। खुदरा विक्रेता एआई का उपयोग करके अन्य वस्तुओं के डेटा, समान जनसांख्यिकी वाले स्टोरों के डेटा और मौसम एवं आय स्तर जैसे तृतीय-पक्ष डेटा का विश्लेषण करके विभिन्न क्षेत्रों में विशिष्ट वस्तुओं की मांग का बेहतर अनुमान लगा सकते हैं। हाल ही में एक राष्ट्रीय फार्मेसी ने संघीय सरकार को दी गई राष्ट्रीय रुझानों की रिपोर्ट के आधार पर एक विशिष्ट टीके की मांग को ट्रैक करने और उसका अनुमान लगाने के लिए एआई का उपयोग किया।

रिटेलर चेकआउट काउंटर को खत्म करने के लिए एआई को वीडियो और सेंसर डेटा के साथ जोड़ रहे हैं, जिससे ग्राहक शेल्फ से सामान चुनकर अपनी टोकरी में रख सकते हैं और बिना लाइन में लगे स्टोर से बाहर निकल सकते हैं। चेकआउट कतारों और सिस्टम को खत्म करके, उत्पादों को प्रदर्शित करने के लिए अधिक जगह का उपयोग किया जा सकता है। एक राष्ट्रीय सुपरमार्केट श्रृंखला अस्पष्ट बारकोड वाले उत्पादों को स्कैन करने और उनके मूल्य की गणना करने के लिए एआई का उपयोग कर रही है। वीडियो कैमरों और शेल्फ सेंसर के साथ एआई के संयोजन से, रिटेलर अपने स्टोर में ग्राहकों की आवाजाही को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और प्रति वर्ग मीटर बिक्री बढ़ा सकते हैं।

यह तकनीक उन उत्पादों की पहचान करती है जिन पर ग्राहक ज़्यादा देर तक नहीं रुकते और खुदरा विक्रेताओं को उन्हें अधिक आकर्षक उत्पादों से बदलने का सुझाव देती है। एआई ग्राहकों के मोबाइल उपकरणों पर विशिष्ट वस्तुओं के लिए लक्षित प्रचार भी उत्पन्न कर सकता है, जब वे सही स्टोर में हों। यह तकनीक खुदरा विक्रेताओं को अपने उत्पादों को बेहतर ढंग से व्यवस्थित करने में भी सक्षम बनाती है। ज़ारा जैसे ब्रांड अपने स्टोर में एआर डिस्प्ले का उपयोग करते हैं ताकि ग्राहक कपड़ों को वर्चुअली ट्राई कर सकें। अमेज़न फ्रेश जैसे किराना खुदरा विक्रेता संपर्क रहित भुगतान और भौतिक शेल्फ से जुड़ी डिजिटल खरीदारी सूचियों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

निर्माण कार्य: डिजिटल नियोजन के माध्यम से दक्षता

निर्माण उद्योग परंपरागत रूप से डिजिटलीकरण से अप्रभावित क्षेत्र रहा है, लेकिन यह एआई अनुप्रयोगों से तेजी से लाभान्वित हो रहा है। एआई, बिल्डिंग इंफॉर्मेशन मॉडलिंग (बीआईएम), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) और रोबोटिक्स जैसे अन्य डिजिटलीकरण दृष्टिकोणों के साथ मिलकर, भवन निर्माण सामग्री के उत्पादन से लेकर डिजाइन, योजना और निर्माण चरणों से लेकर संचालन और रखरखाव तक, संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में दक्षता बढ़ाने में सक्षम बनाता है। एक जनरेटिव ज्योमेट्रिक डिजाइन सिस्टम आराम, ऊर्जा दक्षता और कार्यस्थल डिजाइन जैसे मापने योग्य उद्देश्यों के आधार पर कई डिजाइन विकल्प बनाता और उनका मूल्यांकन करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) विधियों से कहीं अधिक मापदंडों और विविधताओं पर विचार और मूल्यांकन बहुत तेजी से किया जा सकता है। AI आधारित पाठ विश्लेषण स्वचालित रूप से नियम समूहों का मूल्यांकन कर सकता है। इसमें नियम-आधारित प्रणालियों का AI आधारित पाठ विश्लेषण के साथ संयोजन शामिल है। भवन संबंधी जानकारी जैसे आयाम, सामग्री और तकनीकी प्रणालियाँ निकाली जाती हैं, उनका विश्लेषण किया जाता है और स्वचालित रूप से पाठ-आधारित नियम समूहों के साथ तुलना की जाती है। प्रारंभिक डिज़ाइन चरणों में AI आधारित पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग ऊर्जा मांग का त्वरित और सटीक अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है।

निर्माण कार्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के अनुप्रयोग काफी उन्नत हैं और कुछ तो पहले से ही उपयोग में हैं। मशीन लर्निंग विधियाँ निर्माण योजना बनाने, निर्माण प्रक्रियाओं को अद्यतन करने और विभिन्न कार्यों में सहायता प्रदान कर सकती हैं। रोबोट न केवल वस्तुओं को स्थानांतरित कर सकते हैं बल्कि दीवारों को रंग सकते हैं, माप ले सकते हैं या वेल्डिंग कर सकते हैं। कैमरे और अन्य सेंसर बाधाओं का पता लगाते हैं। मैन्युअल रूप से या स्वचालित प्रणालियों द्वारा कैप्चर की गई छवियाँ और पॉइंट क्लाउड निर्माण के दौरान गुणवत्ता आश्वासन के लिए भी उपयोगी होते हैं। सतह की गुणवत्ता का निरीक्षण करने और क्षति या रंग परिवर्तन का पता लगाने के लिए न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जाता है।

व्यापार विकास, बिक्री और विपणन में हमारी यूरोपीय संघ और जर्मनी की विशेषज्ञता - छवि: Xpert.Digital

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

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पायलट प्रोजेक्ट से लेकर अरबों डॉलर के बाजार तक: 2030 तक फिजिकल एआई किस प्रकार उद्योग, लॉजिस्टिक्स और विनिर्माण को बदल देगा – चित्र: Xpert.Digital

चुनौतियाँ, जोखिम और नियामक ढाँचे

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) और उन्नत रोबोटिक एआई प्रणालियों के तीव्र विकास के साथ-साथ कई तकनीकी, नैतिक, कानूनी और सामाजिक चुनौतियाँ भी सामने आ रही हैं, जिनका समाधान जिम्मेदार और टिकाऊ कार्यान्वयन के लिए आवश्यक है। ये चुनौतियाँ मूलभूत तकनीकी सीमाओं और डेटा संरक्षण संबंधी मुद्दों से लेकर जटिल नैतिक प्रश्नों तक फैली हुई हैं, जो मनुष्यों और मशीनों के बीच संबंधों को मौलिक रूप से प्रभावित करती हैं।

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) के व्यापक उपयोग में तकनीकी सीमाएँ एक बड़ी बाधा बनी हुई हैं। यद्यपि महत्वपूर्ण प्रगति हुई है, फिर भी गतिशीलता, ऊर्जा प्रबंधन और सूक्ष्म शारीरिक कौशल जैसी भौतिक सीमाएँ प्रमुख चुनौतियाँ बनी हुई हैं। उन्नत भाषा मॉडल से लैस रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर के साथ हाल के प्रयोगों ने वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में इस तकनीक की जटिलता और सीमाओं को उजागर किया है। एक शोध दल ने एक प्रयोग किया जिसमें रोबोटिक वैक्यूम क्लीनर को विभिन्न भाषा मॉडल से लैस किया गया था। इन रोबोटों का प्राथमिक कार्य दूसरे कमरे में मक्खन की एक टिकिया का पता लगाना और उसे उस व्यक्ति तक लाना था जो उनका स्थान बदल सकता था।

देखने में सरल लगने वाला यह कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता से नियंत्रित रोबोटों के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ लेकर आया। रोबोट चलने-फिरने, चार्जिंग स्टेशनों पर रुकने, स्लैक कनेक्शन के माध्यम से संवाद करने और तस्वीरें लेने में सक्षम थे। इन क्षमताओं के बावजूद, परीक्षण किए गए किसी भी एलएलएम (लघु और मध्यम आकार के रोबोट) ने मक्खन पहुंचाने में 40 प्रतिशत से अधिक सफलता दर हासिल नहीं की। विफलता के मुख्य कारण स्थानिक तर्क में कठिनाई और अपनी शारीरिक सीमाओं के प्रति जागरूकता की कमी थी। एक मॉडल ने तो घूमने की गति और द्विआधारी पहचान संकट के कारण खुद को आघातग्रस्त भी मान लिया।

ये प्रतिक्रियाएँ, यद्यपि निर्जीव प्रणाली द्वारा उत्पन्न होती हैं, जटिल वास्तविक दुनिया के वातावरण में कार्य करने के लिए डिज़ाइन की गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास में आने वाली संभावित चुनौतियों को उजागर करती हैं। उच्च प्रदर्शन करने वाले एआई मॉडल के लिए दबाव में शांत रहना और सोच-समझकर निर्णय लेना अत्यंत महत्वपूर्ण है। इससे यह प्रश्न उठता है कि भविष्य की एआई प्रणालियों में इस प्रकार की तनावपूर्ण प्रतिक्रियाओं से कैसे बचा जा सकता है या उन्हें कैसे प्रबंधित किया जा सकता है ताकि विश्वसनीय और सुरक्षित अंतःक्रिया सुनिश्चित हो सके। जहाँ एक ओर एलएलएम में विश्लेषणात्मक बुद्धिमत्ता प्रभावशाली प्रगति कर रही है, वहीं व्यावहारिक बुद्धिमत्ता, विशेष रूप से स्थानिक समझ और भावना प्रबंधन के संबंध में, अभी भी पिछड़ी हुई है।

डेटा संरक्षण, साइबर सुरक्षा और कानूनी ढाँचे

डेटा संरक्षण और साइबर सुरक्षा मूलभूत चुनौतियाँ हैं। व्यक्तिगत डेटा के नैतिक और सुरक्षित तरीके से प्रबंधन को सुनिश्चित करने के लिए डेटा संरक्षण और गोपनीयता संबंधी कानून अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। सबसे महत्वपूर्ण कानूनी ढाँचों में से एक है सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर), जिसे यूरोपीय संघ ने 2018 में लागू किया था। जीडीपीआर व्यक्तिगत डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और हस्तांतरण के लिए सख्त दिशानिर्देश स्थापित करता है।

GDPR के मूल सिद्धांतों में वैधता, निष्पक्षता और पारदर्शिता शामिल हैं। इन सिद्धांतों के अनुसार, यह स्पष्ट रूप से बताया जाना चाहिए कि कौन सा डेटा एकत्र किया जा रहा है और क्यों, ताकि किसी भी समूह को नुकसान पहुंचाए बिना डेटा का उचित उपयोग सुनिश्चित किया जा सके। उद्देश्य सीमा के तहत, डेटा को निर्दिष्ट, स्पष्ट और वैध उद्देश्यों के लिए ही एकत्र किया जाना चाहिए और उन उद्देश्यों के विपरीत तरीके से आगे संसाधित नहीं किया जाना चाहिए। डेटा न्यूनीकरण के तहत, केवल इच्छित उद्देश्य के लिए आवश्यक डेटा ही एकत्र और संसाधित किया जाना चाहिए। सटीकता के तहत, व्यक्तिगत डेटा को सटीक और अद्यतन रखा जाना चाहिए, जबकि भंडारण सीमा के तहत, डेटा को केवल इच्छित उद्देश्य के लिए आवश्यक अवधि तक ही संग्रहीत किया जाना चाहिए।

डेटा की अखंडता और गोपनीयता के लिए यह आवश्यक है कि उसे अनधिकृत या गैरकानूनी प्रसंस्करण और आकस्मिक हानि से बचाने के लिए सुरक्षित रूप से संसाधित किया जाए। जवाबदेही के लिए संगठनों को इन डेटा सुरक्षा सिद्धांतों का अनुपालन प्रदर्शित करने में सक्षम होना चाहिए। हाल ही में लागू यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता कानून GDPR पर आधारित है और जोखिम स्तरों के आधार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को वर्गीकृत करता है। प्रतिबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में वे प्रणालियाँ शामिल हैं जो कुछ प्रकार की संवेदनशील जानकारी प्राप्त करने के लिए बायोमेट्रिक डेटा के आधार पर व्यक्तियों को वर्गीकृत करती हैं।

सुरक्षा शोधकर्ताओं ने रोबोट प्रणालियों में कुछ कमियां उजागर की हैं, जिनके कारण उपकरणों में हेरफेर किया जा सकता है या संवेदनशील डेटा तक पहुंच प्राप्त की जा सकती है। इन कमियों में असुरक्षित फर्मवेयर अपडेट, उपकरणों पर एन्क्रिप्टेड न किया गया उपयोगकर्ता डेटा और रिमोट कैमरा एक्सेस के लिए पिन सुरक्षा में खामियां शामिल हैं। ऐसी कमियां निर्माताओं के प्रमाणन पर विश्वास को कम करती हैं और मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता को उजागर करती हैं। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि मशीन इमेज रिकग्निशन सिस्टम को इस प्रकार डिजाइन किया जाए जो मनुष्यों के लिए अपठनीय हो, लेकिन रोबोट को नेविगेशन के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करे ताकि निजी डेटा का दुरुपयोग रोका जा सके।

यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम और मानकीकृत मानक

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स के लिए नियामक परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है। यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता कानून कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए विश्व का पहला व्यापक कानूनी ढांचा है और यह जोखिम-आधारित दृष्टिकोण पर आधारित है। जोखिम जितना अधिक होगा, आवश्यकताओं की संख्या और कठोरता भी उतनी ही अधिक होगी। सुरक्षा संबंधी महत्व के कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को उच्च जोखिम वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। उच्च जोखिम वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ विशिष्ट आवश्यकताओं के अधीन हैं, जिनमें प्रणाली और उसके उद्देश्य के बारे में सभी आवश्यक जानकारी सहित व्यापक दस्तावेज़ीकरण शामिल है ताकि अधिकारी इसके अनुपालन का आकलन कर सकें, संचालक के लिए स्पष्ट और उपयुक्त जानकारी, उचित मानवीय निगरानी उपाय, और उच्च स्तर की मजबूती, साइबर सुरक्षा और सटीकता शामिल हैं।

मशीनरी निर्देश में स्वायत्त और नेटवर्क प्रणालियों सहित मशीनों के लिए सुरक्षा आवश्यकताओं का निर्धारण किया गया है। यह स्व-विकसित व्यवहार और स्वायत्त मोबाइल मशीनों को परिभाषित करता है, लेकिन एआई प्रणाली शब्द का प्रयोग नहीं करता है। सर्जिकल रोबोट जैसा उत्पाद कई विनियमों, जैसे चिकित्सा उपकरण निर्देश, मशीनरी निर्देश और एआई निर्देश, के प्रतिच्छेदन बिंदु पर हो सकता है, जिनका कार्यात्मक सुरक्षा पर प्रभाव पड़ता है। केंद्रीय प्रश्न यह है: बाजार में लॉन्च, देयता और प्रतिष्ठा को होने वाले नुकसान के संबंध में जोखिम कम करने के उपायों का इष्टतम समूह क्या है?

मानकीकृत मानदंड कानूनी अधिनियमों से स्वास्थ्य और सुरक्षा संबंधी मूलभूत आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करते हैं। ये बताते हैं कि इन मूलभूत आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए किन तकनीकी नियमों और जोखिम प्रबंधन उपायों का उपयोग किया जा सकता है। इन मानकों का अनुपालन यह दर्शाता है कि कानूनों और विनियमों की आवश्यकताओं को पूरा किया गया है। ISO/IEC 42001 पर आधारित जोखिम प्रबंधन प्रणाली अत्यंत महत्वपूर्ण है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रबंधन प्रणालियों के लिए यह मानक जोखिमों की पहचान, मूल्यांकन और उपचार के लिए एक संरचित ढांचा प्रदान करता है।

नैतिकता, पूर्वाग्रह और स्थिरता

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फैक्ट्री आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के विकास और कार्यान्वयन के सभी पहलुओं में नैतिक प्रश्न व्याप्त हैं। डेटा की सावधानीपूर्वक तैयारी न होने से अवांछित परिणाम हो सकते हैं। डेटासेट में पूर्वाग्रह निष्पक्षता संबंधी समस्याओं, सामाजिक असमानताओं के बने रहने और अल्पसंख्यकों के साथ भेदभाव को जन्म देता है। इससे भी बुरी बात यह है कि मॉडल आउटपुट के माध्यम से निजी और गोपनीय जानकारी के उजागर होने और गलत हाथों में पड़ने का खतरा रहता है। प्रशिक्षण से पहले, यह आकलन किया जाना चाहिए कि कोई प्रणाली प्रभावित लोगों के जीवन को कितना महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगी। यह निर्धारित किया जाना चाहिए कि किसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को दिए गए कार्य के लिए निर्णय लेने की अनुमति देना नैतिक रूप से उचित है या नहीं, और यह सुनिश्चित किया जाना चाहिए कि सभी प्रभावित समूहों के लिए पर्याप्त और प्रतिनिधि डेटा उपलब्ध हो।

ऊर्जा दक्षता और स्थिरता से जुड़ी चुनौतियाँ भी मौजूद हैं। ह्यूमनॉइड रोबोट और भौतिक एआई सिस्टम को संचालन और उनके अंतर्निहित मॉडल के प्रशिक्षण दोनों के लिए काफी मात्रा में ऊर्जा की आवश्यकता होती है। बैटरी तकनीक, कुशल कारीगरी, लागत-प्रभावशीलता, विस्तारशीलता और नैतिक शासन महत्वपूर्ण चुनौतियाँ बनी हुई हैं। हालांकि, हार्डवेयर की घटती लागत, बेहतर होती एआई और बढ़ती श्रम कमी का संगम एक ऐसा अनुकूल वातावरण बना रहा है जो तेजी से अपनाने के लिए अनुकूल है।

भविष्य की संभावनाएं और रणनीतिक निहितार्थ

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत रोबोटिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास का मार्ग आने वाले वर्षों में औद्योगिक और सामाजिक परिदृश्य में एक मौलिक परिवर्तन की ओर इशारा करता है। तकनीकी सफलताओं, आर्थिक आवश्यकताओं और नियामक ढाँचों का संगम एक ऐसा वातावरण बना रहा है जो प्रायोगिक पायलट परियोजनाओं से व्यापक वाणिज्यिक स्वीकृति की ओर परिवर्तन को गति प्रदान करता है।

रोबोटिक्स में फाउंडेशन मॉडल्स की क्रांति सबसे महत्वपूर्ण मोड़ों में से एक है। वर्तमान में, रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल्स द्वारा नियंत्रित ह्यूमनॉइड रोबोटों के विकास में तेज़ी आई है। इन मॉडलों का उपयोग करके रोबोटों के स्वायत्त एंड-टू-एंड नियंत्रण के अलावा, तथाकथित वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल्स का उपयोग रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल्स के लिए स्केलेबल प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने या उसकी प्रतिकृति बनाने के लिए किया जाता है। कुछ सीमित अनुप्रयोगों के लिए, जैसे उत्पादन और लॉजिस्टिक्स में सरल, दोहराव वाले और थकाऊ मैनुअल कार्य, या संभावित रूप से घरेलू रोबोटों के रूप में भी, फाउंडेशन मॉडल्स द्वारा नियंत्रित रोबोट अगले पांच वर्षों में उपलब्ध हो सकते हैं। इसके बाद, मध्यम से लंबी अवधि में अधिक जटिल और चुनौतीपूर्ण कार्य भी संभव हो सकेंगे।

सामान्यीकरण और बेड़ा प्रबंधन

रोबोट बेड़े को अनुकूलित करने के लिए सार्वभौमिक एआई मॉडल का विकास विखंडन को दूर करने का एक आशाजनक तरीका है। आधारभूत मॉडल विभिन्न प्रकार के रोबोटों पर कई तरह के कार्यों को समझने और निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये मॉडल प्रत्येक विशिष्ट कार्य के लिए पुनः प्रशिक्षित होने के बजाय सामान्य अवधारणाओं और व्यवहारों को सीखते हैं। अमेज़न का डीपफ्लीट और गैलबॉट का नैवफोम एक ही एआई मॉडल से विभिन्न प्रकार के रोबोट बेड़े को नियंत्रित करने में सक्षम बनाते हैं। नैवफोम को दुनिया का पहला क्रॉस-एम्बोडिमेंट, क्रॉस-टास्क नेविगेशन आधारभूत एआई मॉडल बताया गया है। इसका उद्देश्य एक ही एआई मॉडल को गति की सामान्य अवधारणा सिखाना है, जिससे पहिए वाले रोबोट, मानवरूपी रोबोट और ड्रोन सहित कई प्रकार के रोबोटों पर एक ही कोर मॉडल का उपयोग किया जा सके।

मल्टीमॉडल मॉडलों के माध्यम से स्थानिक बुद्धिमत्ता में हो रही प्रगति नए आयाम खोल रही है। SenseNova SI श्रृंखला स्थापित मल्टीमॉडल मूलभूत मॉडलों पर आधारित है और सशक्त स्थानिक बुद्धिमत्ता विकसित करती है। ये मॉडल उभरती हुई सामान्यीकरण क्षमताएं प्रदर्शित करते हैं, और विशिष्ट 3D दृश्य रूपांतरण QA ​​उपसमूहों पर सूक्ष्म समायोजन से भूलभुलैया पथ-खोज जैसे संबंधित लेकिन पहले कभी न देखे गए कार्यों में अप्रत्याशित लाभ प्राप्त होते हैं। उन्नत स्थानिक बुद्धिमत्ता क्षमताएं आशाजनक अनुप्रयोग संभावनाएं खोलती हैं, विशेष रूप से मूर्त हेरफेर के क्षेत्र में, जहां आगे सूक्ष्म समायोजन के बिना भी सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार देखे गए हैं।

कृत्रिम डेटा और रोबोटिक्स में चैटजीपीटी का महत्व

एनवीडिया के कॉसमॉस वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल रोबोटिक्स के लिए चैटजीपीटी के समान एक क्रांतिकारी बदलाव ला सकते हैं। ये भौतिक एआई मॉडल रोबोटों को 3डी सिमुलेशन में वास्तविक दुनिया की गतिविधियों का यथासंभव यथार्थवादी अभ्यास कराने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ऐसे भौतिक एआई मॉडल विकसित करने में काफी खर्च आता है और इसके लिए बड़ी मात्रा में वास्तविक दुनिया के डेटा और व्यापक परीक्षण की आवश्यकता होती है। कॉसमॉस वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल डेवलपर्स को अपने मौजूदा मॉडलों को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए बड़ी मात्रा में फोटोरियलिस्टिक, भौतिकी-आधारित कृत्रिम डेटा उत्पन्न करने का एक सरल तरीका प्रदान करते हैं।

2030 तक भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) के लिए निवेश चक्र पर्याप्त पूंजी प्रवाह का संकेत देता है। बाजार के पूर्वानुमान 2030 तक मजबूत वृद्धि की ओर इशारा करते हैं, जिसमें 2026 में खर्च 60 अरब डॉलर से 90 अरब डॉलर के बीच और पांच वर्षों में कुल खर्च 0.4 ट्रिलियन डॉलर से 0.7 ट्रिलियन डॉलर के बीच होने की संभावना है। विनिर्माण क्षेत्र अग्रणी भूमिका निभा रहा है, इसके बाद लॉजिस्टिक्स का स्थान है, जबकि उपकरण परिपक्व होने के साथ-साथ सेवाओं का विस्तार हो रहा है। एबीआई रिसर्च का अनुमान है कि 2025 में वैश्विक रोबोटिक्स बाजार 50 अरब डॉलर का होगा और 2030 तक यह लगभग 111 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा, जिसकी औसत वार्षिक वृद्धि दर 15% के आसपास होगी।

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फिजिकल एआई) विनिर्माण क्षेत्र में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है, और 2030 तक इसमें 23 प्रतिशत की वृद्धि का अनुमान है। वैश्विक औद्योगिक एआई बाजार 2024 में 43.6 अरब डॉलर तक पहुंच गया था और विनिर्माण में भौतिक एआई अनुप्रयोगों के कारण 2030 तक इसमें 23 प्रतिशत की वार्षिक वृद्धि होने की संभावना है। यह विकास कठोर, पूर्व-प्रोग्राम किए गए रोबोटों पर आधारित पारंपरिक स्वचालन से एक नया मोड़ है। आज की भौतिक एआई दृष्टि प्रणालियों, स्पर्श संवेदकों और अनुकूली एल्गोरिदम को एकीकृत करती है, जिससे मशीनें अप्रत्याशित कार्यों को संभालने में सक्षम हो जाती हैं।

भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (फर्शियल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) की बढ़ती मांग ऐसे नाजुक दौर में सामने आई है, जहां भू-राजनीतिक तनाव और आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान के कारण लचीले विनिर्माण की आवश्यकता बढ़ रही है। औद्योगिक रोबोटिक्स में हो रही प्रगति स्वचालन को नया रूप दे रही है और श्रम की कमी से जूझ रहे क्षेत्रों में मजबूती और विकास को बढ़ावा दे रही है। ऑटोमोटिव संयंत्रों में, वास्तविक समय में सीखने की क्षमता वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित रोबोट उन कार्यों को पूरा कर रहे हैं जिन्हें पहले मशीनों के लिए बहुत जटिल माना जाता था, जैसे कि अनुकूलनशील वेल्डिंग या परिवर्तनशील परिस्थितियों में गुणवत्ता नियंत्रण। अनुमान है कि इस बदलाव से अधिक उत्पादन वाले संयंत्रों में लागत में 20 प्रतिशत तक की कमी आएगी।

जर्मनी और यूरोप के लिए आर्थिक अवसर

जर्मन और यूरोपीय कंपनियों के लिए इसके रणनीतिक निहितार्थ काफी व्यापक हैं। कुशल श्रमिकों की कमी विशेष रूप से उद्योग और लॉजिस्टिक्स को प्रभावित कर रही है, वहीं दूसरी ओर इनकी मांग भी लगातार बढ़ रही है। जर्मन उद्योग दबाव में है; कौशल की कमी विकास को धीमा कर रही है, बढ़ती जटिलता के लिए तीव्र अनुकूलनशीलता आवश्यक है, दक्षता और लचीलेपन में निवेश अनिवार्य है, और उत्पादकता में वृद्धि प्रतिस्पर्धात्मकता की कुंजी है। भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता जर्मनी को उद्योग जगत में फिर से अग्रणी बनने का अवसर प्रदान करती है। जर्मन उद्योग का रूपांतरण एक विकल्प नहीं, बल्कि एक आवश्यकता है।

विकास एक नए, मूलभूत भौतिक मॉडल की ओर बढ़ रहा है जो मूर्त बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित है और भविष्य में बहुआयामी दिशा पर हावी हो सकता है। वास्तविक दुनिया में, संपर्क, घर्षण और टकराव जैसी बारीकियाँ मौजूद होती हैं जिन्हें शब्दों या चित्रों से वर्णित करना कठिन है। यदि मॉडल इन मूलभूत भौतिक प्रक्रियाओं को नहीं समझ पाता है, तो वह दुनिया के बारे में विश्वसनीय पूर्वानुमान नहीं लगा सकता। यह प्रमुख भाषा मॉडलों के विकास पथ से भिन्न होगा।

मल्टीमॉडल एआई का विकास केवल टेक्स्ट तक सीमित नहीं है। मल्टीमॉडल मॉडल विभिन्न न्यूरल आर्किटेक्चर को एक ही सिस्टम में एकीकृत करते हैं, जैसे कि दृश्य इनपुट के लिए विज़न ट्रांसफॉर्मर, ऑडियो इनपुट के लिए स्पीच एनकोडर और तार्किक तर्क और टेक्स्ट जनरेशन के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल। स्वास्थ्य सेवा संवेदी इनपुट की ओर अग्रसर हो रही है, और मल्टीमॉडल एआई रोगी की आवाज, चेहरे और मेडिकल स्कैन की मदद से बीमारी के शुरुआती लक्षणों का पता लगा सकता है। यह डॉक्टरों की जगह नहीं लेता, बल्कि उन्हें असाधारण दृष्टि प्रदान करता है।

हमारे परिवेश में निर्बाध रूप से काम करने वाली भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिकल्पना को साकार करने के लिए इन प्रणालियों की विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने हेतु और अधिक शोध एवं विकास की आवश्यकता है। भविष्य में ROS जैसे ओपन-सोर्स रोबोटिक्स सॉफ़्टवेयर और स्थानीय नियंत्रण पद्धतियों का अधिक एकीकरण देखने को मिल सकता है, जिससे क्लाउड सेवाओं पर निर्भरता कम होगी और उपयोगकर्ताओं को अपने उपकरणों पर अधिक नियंत्रण प्राप्त होगा। साथ ही, निर्माताओं और नियामकों को उपयोगकर्ता विश्वास बनाए रखने और रोबोटिक्स की क्षमता को जिम्मेदारीपूर्वक उपयोग में लाने के लिए सुरक्षा और डेटा संरक्षण मानकों में निरंतर सुधार करना होगा।

आने वाले वर्ष यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण होंगे कि आज की पायलट परियोजनाएं व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडलों में विकसित होंगी या नहीं। हालांकि, यह निश्चित है कि भौतिक और डिजिटल स्वायत्तता का संयोजन भविष्य को आकार देगा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनी पृथक भूमिका से बाहर निकलकर वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाओं और निर्णयों का अभिन्न अंग बन रही है। यह एक ऐसे चरण की शुरुआत है जिसमें इसका प्रत्यक्ष प्रभाव पहले से कहीं अधिक स्पष्ट होगा। भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास अंत नहीं, बल्कि एक मौलिक परिवर्तन की शुरुआत है जिसका पूर्ण प्रभाव आने वाले दशकों में ही स्पष्ट होगा।

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