रोबोटिक्स प्रौद्योगिकी में प्रगति: एक व्यापक अवलोकन

उच्च प्रदर्शन वाले भारी-भरकम रोबोटों में नवीनतम विकास क्या हैं?

रोबोटिक्स उद्योग वर्तमान में भारी-भरकम भार उठाने में सक्षम भारी-भरकम रोबोटों के विकास में उल्लेखनीय वृद्धि का अनुभव कर रहा है। इस विकास का एक प्रमुख उदाहरण एस्टन का नया ER1000-3300 भारी-भरकम रोबोट है, जिसका ऑटोमेटिका 2025 में विश्व प्रीमियर हुआ। यह नवोन्मेषी रोबोट 1,000 किलोग्राम तक का भार उठा सकता है और 3,300 मिलीमीटर तक की पहुँच प्राप्त कर सकता है। खास तौर पर प्रभावशाली बात यह है कि इसके विशाल भार के बावजूद इसकी पुनरावृत्ति क्षमता ±0.1 मिलीमीटर है।

इस रोबोट की तकनीकी विशिष्टताएं रोबोटिक्स प्रौद्योगिकी में प्रगति को दर्शाती हैं: 4,850 किलोग्राम के डेडवेट के साथ, ER1000-3300 5 से कम का डेडवेट-टू-पेलोड अनुपात प्राप्त करता है, जिससे अक्ष 1 में 68°/s से अक्ष 6 में 101°/s की तुलनात्मक रूप से "तंग गति" प्राप्त होती है। कठोर डिजाइन, अक्ष J5 में 9,000 Nm और अक्ष J6 में 6,000 Nm के कलाई टॉर्क की अनुमति देता है, जिसमें क्रमशः 1,800 kg/m² और 850 kg/m² का अनुमेय लोड आघूर्ण होता है।

लेकिन इस क्षेत्र में नवाचार करने वाला एस्टन अकेला निर्माता नहीं है। कूका ने "केआर टाइटन अल्ट्रा" पेश किया, जो एक और भी ज़्यादा शक्तिशाली रोबोट है जो सिर्फ़ 4.5 टन वज़न के साथ 1,500 किलोग्राम तक का भार ढोने में सक्षम है। इस रोबोट की पहुँच 4,200 मिलीमीटर तक है और इसका भार भी काफ़ी ज़्यादा है। यह पूरी तरह से बाज़ार-उन्मुख है और ऑटोमोटिव और टियर 1 ग्राहकों की ज़रूरतों के हिसाब से बनाया गया है।

इन हेवी-ड्यूटी रोबोटों के अनुप्रयोग क्षेत्र विविध और रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हैं। ये स्टील और ऑटोमोटिव उद्योगों के साथ-साथ निर्माण मशीनरी में हेवी-ड्यूटी अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं। ऑटोमोटिव उद्योग में बैटरी असेंबली लाइनें एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण लक्षित बाजार हैं, एक ऐसा बाजार जिसमें एस्टन पहले से ही चीन में अग्रणी स्थान रखता है। मॉड्यूलर डिज़ाइन विभिन्न रोबोट श्रृंखलाओं के बीच संगतता और मापनीयता सुनिश्चित करता है, जो निर्माताओं और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए फायदेमंद है।

एस्टन का पहले से ही हेवी-ड्यूटी रोबोट विकसित करने का एक प्रभावशाली ट्रैक रिकॉर्ड रहा है। कंपनी ने पहले ही 700 किलोग्राम का पेलोड रोबोट लॉन्च किया है, जिसमें मालिकाना गतिशील एल्गोरिदम और हल्के संरचनात्मक डिज़ाइन का इस्तेमाल किया गया है। इन नवाचारों के कारण एस्टन के हेवी-ड्यूटी रोबोट को उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय की फंडिंग सूची में शामिल किया गया है, जो अपनी श्रेणी की प्रमुख तकनीकों के अनुप्रयोग के लिए है।

मानवरूपी रोबोट संगीत जगत और अन्य क्षेत्रों में किस प्रकार क्रांति ला रहे हैं?

हाल के वर्षों में, विशेष रूप से रचनात्मक अनुप्रयोगों के क्षेत्र में, मानवरूपी रोबोटों के विकास में उल्लेखनीय प्रगति हुई है। इसका एक आकर्षक उदाहरण "रोबोट ड्रमर" है, जो इटैलियन स्विट्ज़रलैंड के अनुप्रयुक्त विज्ञान एवं कला विश्वविद्यालय, डैले मोले कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान और पोलीटेक्निको डी मिलानो के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक परियोजना है। यह मानवरूपी रोबोट जैज़ से लेकर मेटल तक, जटिल संगीत के टुकड़ों को 90 प्रतिशत से अधिक की लयबद्ध सटीकता के साथ बजा सकता है।

इस परियोजना की खासियत "रिदमिक कॉन्टैक्ट चेन" नामक एक अभिनव प्रशिक्षण पद्धति है, जिसमें संगीत को ड्रम संपर्कों के एक सटीक समयबद्ध क्रम के रूप में दर्शाया जाता है। शोधकर्ता MIDI फ़ाइलों से पर्क्यूशन चैनल निकालते हैं और उन्हें रोबोट के लिए सटीक बीट टाइमिंग में परिवर्तित करते हैं। सिमुलेशन वातावरण में सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से, रोबोट ने स्वतंत्र रूप से मानव जैसी तकनीकें विकसित कीं, जैसे अपनी बाहों को पार करना, ड्रमस्टिक को गतिशील रूप से बदलना, और पूरे ड्रम सेट में अपनी गतिविधियों को अनुकूलित करना।

परीक्षणों के लिए यूनिट्री जी1, एक 1.2 मीटर लंबा, लगभग 35 किलोग्राम वज़नी मानवरूपी रोबोट, जिसकी कीमत $16,000 है, का इस्तेमाल किया गया। जी1 में 23 डिग्री की स्वतंत्रता है, और इसके विस्तारित संस्करण 43 डिग्री तक की स्वतंत्रता प्राप्त कर सकते हैं, जिससे इसे जटिल गति अनुक्रमों को करने की सुविधा मिलती है। इस रोबोट ड्रमर के प्रदर्शनों की सूची में विभिन्न प्रकार की संगीत शैलियाँ शामिल हैं – डेव ब्रूबेक के जैज़ क्लासिक "टेक फाइव" से लेकर बॉन जोवी के "लिविंग ऑन अ प्रेयर" और लिंकिन पार्क के "इन द एंड" तक।

एक और दिलचस्प उदाहरण ओस्लो विश्वविद्यालय का एक ड्रम रोबोट, ZRob है, जिसकी एक लचीली "कलाई" है जो इसे मानव कलाई की तरह ड्रमस्टिक पर पकड़ ढीली करने में मदद करती है। यह रोबोट खुद ड्रम बजाते हुए सुन सकता है और अपने वादन को बेहतर बनाने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है। शोधकर्ताओं का तर्क है कि लोग अक्सर किसी वाद्य यंत्र को बजाने में अभिव्यक्ति जोड़ने के लिए अपने शरीर की गतिविधियों का उपयोग करते हैं।

लेकिन अन्य निर्माताओं ने भी संगीतमय रोबोट बनाने में हाथ आजमाया है। Xiaomi का CyberOne ड्रम भी बजा सकता है और निर्माता के अनुसार, यह MIDI ट्रैक को स्वचालित रूप से ड्रम बीट्स में बदल देता है। इस रोबोट में 13 जोड़ हैं, और इसके पूरे शरीर की गतिविधियाँ संगीत के साथ तालमेल बिठाती हैं।

लेकिन मानवरूपी रोबोट सिर्फ़ संगीत के अनुप्रयोगों तक ही सीमित नहीं हैं। मानवरूपी रोबोटों का लक्ष्य इससे कहीं आगे जाता है: इन्हें ऐसे बहुउद्देश्यीय उपकरण बनाने का लक्ष्य है जो स्वतंत्र रूप से डिशवॉशर में सामान भर सकें और असेंबली लाइन पर कहीं और भी समान रूप से काम कर सकें। औद्योगिक निर्माता विशेष रूप से औद्योगिक कार्यों के लिए विकसित मानवरूपी रोबोटों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

विकास का अगला चरण सिमुलेशन से सीखे गए कौशल को वास्तविक हार्डवेयर में स्थानांतरित करना है। शोधकर्ता रोबोट को सुधारात्मक कौशल सिखाने पर भी काम कर रहे हैं ताकि वह वास्तविक समय में संगीत के संकेतों पर प्रतिक्रिया दे सके। इससे रोबोट ड्रमर एक मानव ड्रमर की तरह संगीत को "महसूस" कर सकेगा और उस पर प्रतिक्रिया दे सकेगा।

कौन से विशेष रोबोट कृषि में क्रांति ला रहे हैं?

कृषि में विशिष्ट रोबोटों का एक उत्कृष्ट उदाहरण है SHIVAA, जो जर्मन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च सेंटर द्वारा खुले खेतों में स्ट्रॉबेरी की पूरी तरह से स्वचालित कटाई के लिए विकसित किया गया एक रोबोट है। यह नवोन्मेषी रोबोट प्रभावशाली ढंग से दर्शाता है कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स मिलकर कृषि प्रक्रियाओं में क्रांति ला सकते हैं।

शिवा को जानबूझकर खुले खेतों में इस्तेमाल के लिए विकसित किया गया है, जहाँ स्ट्रॉबेरी की प्राकृतिक खेती से पर्यावरण के अनुकूल अंतिम उत्पाद प्राप्त होता है। खेत के किनारे पर स्थित, यह रोबोट एक 3D कैमरे का उपयोग करके स्वतंत्र रूप से खेत की संरचना का पता लगाता है और पौधों की पहली पंक्ति तक पहुँचता है। वहाँ पहुँचने पर, अतिरिक्त कैमरे, जो अदृश्य प्रकाश को भी संसाधित करते हैं, स्ट्रॉबेरी की स्थिति और पकने की स्थिति की पहचान करते हैं।

कटाई की प्रक्रिया अपने आप में बेहद सटीक है: दो ग्रिपर्स की मदद से, रोबोट के नीचे लगे पौधों से पके फल तोड़े जाते हैं। इंसानों की तरह, ग्रिपर की उंगलियाँ स्ट्रॉबेरी को पकड़ती हैं और घुमाकर उसे पौधे से अलग करती हैं। ग्रिपर से लैस रोबोट का हाथ तेज़ी से ऊपर लगे क्रेट की ओर बढ़ता है और स्ट्रॉबेरी को उसमें रख देता है।

SHIVAA का प्रदर्शन डेटा काफ़ी प्रभावशाली है: यह रोबोट प्रति घंटे लगभग 15 किलोग्राम फल तोड़ सकता है और एक बार में कम से कम आठ घंटे तक काम कर सकता है। यह क्षमता इसे बढ़ती श्रम लागत और श्रम की कमी से जूझ रहे खेतों के लिए एक मूल्यवान सहारा बनाती है।

SHIVAA का एक ख़ास फ़ायदा यह है कि यह रात में भी काम कर सकता है। लगातार कृत्रिम रोशनी रोबोट के इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम के लिए और भी ज़्यादा अनुकूल परिस्थितियाँ पैदा करती है। इसके अलावा, यह रोबोट इंसानों के साथ-साथ काम कर सकता है, जिससे इसे किसी भी खेत में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है।

इस प्रणाली को अन्य संस्थाओं के साथ-साथ हैम्बर्ग यूनिवर्सिटी ऑफ एप्लाइड साइंसेज के सहयोग से विकसित किया जा रहा है और वर्तमान में मेक्लेनबर्ग-वेस्टर्न पोमेरेनिया के होहेन विशेनडॉर्फ स्थित ग्लैंट्ज़ स्ट्रॉबेरी फार्म में इसका परीक्षण किया जा रहा है। ग्लैंट्ज़ स्ट्रॉबेरी फार्म के प्रबंधक, जान वैन लीउवेन, बढ़ते आर्थिक दबाव के मद्देनजर इस परियोजना में शामिल होने से प्रसन्न हैं, क्योंकि उत्पादन लागत का लगभग 60 प्रतिशत हिस्सा श्रम लागत है।

परियोजना प्रबंधक हेनर पीटर्स के अनुसार, इस रोबोट का बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू होने से पहले इसके विकास में कई और साल लगेंगे। इस उत्पाद को खेतों में बड़ी मात्रा में इस्तेमाल करने में सात साल तक लग सकते हैं। हालाँकि, SHIVAA स्ट्रॉबेरी की कटाई में सहायता के लिए विकसित किया गया पहला पूर्णतः स्वायत्त रोबोट नहीं है। मुख्य रूप से ग्रीनहाउस में काम करने वाले अन्य रोबोटों से इसे जो बात अलग बनाती है, वह है खुले खेत में खेती के लिए इसका विशिष्ट विकास।

भविष्य में, इस तकनीक का इस्तेमाल अन्य प्रकार के फलों की कटाई में भी किया जा सकता है। पीटर्स को उम्मीद है कि रोबोट उत्पादन लागत को इतना कम कर देंगे कि सुपरमार्केट में स्ट्रॉबेरी फिर से सस्ते दामों पर उपलब्ध होंगी, और इस देश के खेत अधिक कुशल उत्पादन के ज़रिए विदेशों से आयातित फलों से प्रतिस्पर्धा कर सकेंगे।

डेवलपर्स के अनुसार, इस तकनीक का उद्देश्य मानव श्रमिकों की जगह लेना नहीं, बल्कि उन्हें सहायता और राहत प्रदान करना है। फसल के नुकसान से बचने और फलों की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए खेत इन रोबोटों का उपयोग कर सकते हैं।

सहयोगात्मक रोबोटिक्स मानव और मशीनों के साथ मिलकर काम करने के तरीके को किस प्रकार बदलता है?

सहयोगी रोबोटिक्स, जिसे कोबोट्स भी कहा जाता है, मनुष्यों और रोबोटों के एक साथ काम करने के तरीके में एक क्रांतिकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक औद्योगिक रोबोटों के विपरीत, जिन्हें सुरक्षात्मक बाड़ों के पीछे काम करना पड़ता है, सहयोगी रोबोट विशेष रूप से एक साझा कार्य वातावरण में मनुष्यों के साथ सुरक्षित और प्रभावी ढंग से बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

मानव-रोबोट संपर्क के विभिन्न स्तर हैं, जो पूर्ण स्वचालन से लेकर वास्तविक सहयोग तक हैं। पूर्ण स्वचालन में, मनुष्य और रोबोट अपने-अपने कार्यक्षेत्रों में काम करते हैं, जो एक सुरक्षात्मक बाड़ द्वारा स्थानिक रूप से अलग होते हैं। सह-अस्तित्व में, यह सुरक्षात्मक बाड़ हट जाती है, लेकिन मनुष्य और रोबोट अपने-अपने कार्यक्षेत्रों में अलग-अलग काम करना जारी रखते हैं।

सहयोग में, मनुष्य और रोबोट एक साझा कार्यक्षेत्र साझा करते हैं और क्रमिक रूप से काम करते हैं, लेकिन आम तौर पर एक-दूसरे को स्पर्श नहीं करते। उच्चतम स्तर मानव-रोबोट सहयोग है, जहाँ मनुष्यों और रोबोटों के बीच संपर्क संभव है और कभी-कभी स्पष्ट रूप से आवश्यक भी, क्योंकि दोनों आमतौर पर एक साथ काम करते हैं।

कोबोट्स अपनी गतिविधियों को नियंत्रित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए सेंसर, कैमरे और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं कि वे मनुष्यों को नुकसान न पहुँचाएँ। वे दोहरावदार, थकाऊ और सटीक कार्यों को करने में मदद कर सकते हैं, जिससे मानव कार्यकर्ता अधिक जटिल और रचनात्मक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। कोबोट्स कई तरह के कार्य कर सकते हैं, जैसे कि पुर्जों को पकड़ना, उठाना और रखना, संयोजन करना, साथ ही वेल्डिंग, चिपकाना, ड्रिलिंग, मिलिंग, पीसना और पॉलिश करना।

व्यावहारिक अनुप्रयोग का एक विशेष रूप से दिलचस्प उदाहरण LAT ग्रुप में देखा जा सकता है, जो सुरक्षा तकनीक से लेकर ट्रैक्शन पावर तक, ट्रैक से लेकर सार्वजनिक परिवहन तक, हर क्षेत्र में काम करती है। कंपनी स्पॉट नामक एक सेंसर से लैस रोबोट डॉग का इस्तेमाल करती है, जो उदाहरण के लिए, मेट्रो सुरंगों में क्षतिग्रस्त केबलों की स्वचालित रूप से पहचान कर लेता है। अगर इसे सभी क्षेत्रों में लागू किया जाए, तो इससे प्रति वर्ष 500 मिलियन यूरो से ज़्यादा की बचत हो सकती है।

आने वाले वर्षों में सहयोगी रोबोटिक्स के अनुप्रयोग क्षेत्रों का उल्लेखनीय विस्तार होगा। साल्ज़बर्ग रिसर्च में "इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स" शोध समूह के प्रमुख फेलिक्स स्ट्रोहमेयर का मानना है कि अगले दस वर्षों में सहयोगी रोबोट का उपयोग कारखानों के बाहर भी किया जाएगा: "आप उन्हें निर्माण स्थलों और अन्य क्षेत्रों में पाएंगे। सड़क रखरखाव और कृषि में, ऐसे उत्पाद पहले से ही मौजूद हैं जो सहयोगात्मक रूप से काम करते हैं या कम से कम स्वायत्त रूप से संचालित होते हैं।"

कॉन्सर्ट परियोजना एक नए प्रकार के सहयोगी रोबोट का विकास कर रही है जो कर्मचारियों के साथ सुरक्षित रूप से काम कर सकेगा। ये रोबोट मनुष्यों से ज़्यादा मज़बूत होंगे, स्वायत्त क्षमताओं से युक्त होंगे और सहयोगी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करेंगे। रोबोट और उपयोगकर्ता के बीच सहयोग आधुनिक इंटरफेस और इंटरैक्टिव उपकरणों के माध्यम से होगा।

CONCERT रोबोट अपने परिवेश से जानकारी एकत्र करने और उच्च-स्तरीय निर्देशों का पालन करने में सक्षम होंगे, उदाहरण के लिए, रिमोट-नियंत्रित कार्यों के लिए जहाँ वे परिवेश के अनुसार स्वायत्त रूप से अनुकूलित होते हैं। उच्च जोखिम वाले निर्माण कार्यों, जैसे रसायन छिड़कने, के दौरान ऑपरेटर की सुरक्षा करते हुए, टेलीऑपरेशन विशेष रूप से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।

परंपरागत रूप से, रोबोट को मानव श्रमिकों के प्रतिस्थापन के रूप में देखा जाता रहा है। हालाँकि, कोबोट एक अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं और सहयोग पर ध्यान केंद्रित करते हैं। ये रोबोट मनुष्यों के साथ मिलकर काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और ऐसे कार्यों और प्रक्रियाओं में उनकी सहायता करते हैं जहाँ मानवीय कौशल अपूरणीय हैं।

रोबोटों का एकीकरण कार्यस्थल की गतिशीलता में महत्वपूर्ण बदलाव ला रहा है। मानव कर्मचारियों की जगह लेने के बजाय, कोबोट्स दोहरावदार और खतरनाक कामों को अपने हाथ में ले रहे हैं, जिससे कर्मचारी अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर पा रहे हैं जिनमें रचनात्मकता, सहानुभूति और निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता होती है। इससे कार्य-कार्यों की पुनर्परिभाषा और अधिक मूल्य-आधारित कार्य की ओर बदलाव का मार्ग प्रशस्त होता है।

मानव-रोबोट सहयोग का एक सबसे महत्वपूर्ण लाभ समग्र दक्षता में सुधार है। कोबोट्स को सटीकता और गति के साथ कार्य करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, जिससे उत्पादन प्रक्रिया में तेज़ी आती है। मनुष्य उन कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिनमें रचनात्मकता और मानवीय बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है, जिससे टीम की समग्र उत्पादकता बढ़ती है।

मानव-रोबोट सहयोग का लक्ष्य मनुष्यों की क्षमताओं – कुशलता, लचीलापन और अनुकूलनशीलता – को रोबोट की क्षमताओं – शक्ति और सहनशक्ति – के साथ मिलाकर ऐसी प्रक्रियाएँ बनाना है जो लचीली और उत्पादक दोनों हों। सुरक्षित कार्य सुनिश्चित करने के लिए, सहयोगी रोबोट में आंतरिक सेंसर होते हैं जो टकराव का पता लगाते हैं, रोबोट को रोकते हैं और इस प्रकार मनुष्यों के लिए किसी भी खतरे को समाप्त करते हैं।

हालाँकि स्वचालन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता निरंतर प्रगति कर रहे हैं, फिर भी मानवीय स्पर्श एक मूल्यवान संपत्ति बना हुआ है। कोबोट्स सहानुभूति, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और मानवीय अंतर्ज्ञान की बराबरी नहीं कर सकते, जो कुछ व्यवसायों में अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। मानवीय गुणों और रोबोटिक क्षमताओं के बीच का अंतर्संबंध एक ऐसा सहक्रियात्मक कार्य वातावरण निर्मित करता है जो दोनों ही क्षेत्रों के सर्वोत्तम पहलुओं का सम्मिश्रण करता है।

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आधुनिक रोबोटिक प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्या भूमिका है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधुनिक रोबोटिक प्रणालियों का एक अनिवार्य घटक बन गई है, जिसने रोबोट के सीखने, निर्णय लेने और अपने पर्यावरण के साथ अंतःक्रिया करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला दिया है। रोबोटिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों का उपयोग लगातार बढ़ रहा है, जिससे स्वायत्त और बुद्धिमान मशीनों के लिए पूरी तरह से नई संभावनाएँ खुल रही हैं।

रोबोटिक्स में मशीन लर्निंग सबसे महत्वपूर्ण एआई तकनीकों में से एक है। यह रोबोट को पैटर्न पहचानना और डेटा व अनुभव के आधार पर भविष्यवाणियाँ करना सिखाता है। सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग जैसे एल्गोरिदम रोबोट को वस्तुओं को पहचानने, भाषा समझने या मानवीय गतिविधियों की नकल करने में सक्षम बनाते हैं।

जनरेटिव एआई का विकास विशेष रूप से प्रभावशाली है, जो रोबोटों को प्रशिक्षण से सीखने और कुछ नया बनाने में सक्षम बनाता है। रोबोट निर्माता रोबोटों को अधिक सहजता से प्रोग्राम करने के लिए जनरेटिव एआई-संचालित इंटरफेस विकसित कर रहे हैं: उपयोगकर्ता कोड के बजाय प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके प्रोग्राम करते हैं। कर्मचारियों को अब वांछित रोबोट क्रियाओं को चुनने और अनुकूलित करने के लिए विशेष प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।

एक और उदाहरण है forward-looking एआई, जो उपकरणों की भविष्य की स्थिति का निर्धारण करने के लिए रोबोट के प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करता है। forward-looking रखरखाव निर्माताओं को मशीन डाउनटाइम लागत बचाने में मदद कर सकता है। ऑटोमोटिव आपूर्ति उद्योग में, अनियोजित डाउनटाइम के प्रत्येक घंटे की अनुमानित लागत $1.3 मिलियन है।

न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य पर आधारित कृत्रिम तंत्रिका तंत्र (एआई) मॉडल हैं। ये आपस में जुड़े कृत्रिम न्यूरॉन्स से बने होते हैं और जटिल पैटर्न पहचान कार्यों को हल कर सकते हैं। रोबोट में दृश्य बोध, भाषा प्रसंस्करण और निर्णय लेने की क्षमता में सुधार के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जाता है।

कंप्यूटर विज़न एक और महत्वपूर्ण एआई तकनीक है जो रोबोट को छवियों या वीडियो से दृश्य जानकारी की व्याख्या और समझने की क्षमता प्रदान करती है। एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके, रोबोट वस्तुओं, चेहरों, हावभावों और अन्य दृश्य विशेषताओं का पता लगा सकते हैं, उन्हें ट्रैक कर सकते हैं और उनकी व्याख्या कर सकते हैं। इससे वे अपने परिवेश में नेविगेट कर सकते हैं, कार्य कर सकते हैं, और वस्तुओं व लोगों के साथ बातचीत कर सकते हैं।

कार्ल्सरूहे इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी ने अपने सहयोगियों के साथ मिलकर अभिनव सहयोगात्मक शिक्षण विधियाँ विकसित की हैं जो विभिन्न स्थानों पर स्थित विभिन्न कंपनियों के रोबोटों को एक-दूसरे से सीखने में सक्षम बनाती हैं। फ़ेडरेटेड लर्निंग, प्रतिभागियों को संवेदनशील कंपनी डेटा का खुलासा किए बिना, कई स्टेशनों, कई संयंत्रों, या यहाँ तक कि कई कंपनियों के प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करने की अनुमति देता है।

FLAIROP परियोजना में प्रशिक्षण के लिए, छवियों या ग्रैस्प पॉइंट जैसे डेटा का आदान-प्रदान नहीं किया गया। इसके बजाय, केवल तंत्रिका नेटवर्क के स्थानीय पैरामीटर, यानी अत्यधिक अमूर्त ज्ञान, को एक केंद्रीय सर्वर पर स्थानांतरित किया गया। वहाँ, सभी स्टेशनों से भार एकत्र किए गए और विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके संयोजित किए गए। फिर उन्नत संस्करण को साइट पर मौजूद स्टेशनों पर चलाया गया और स्थानीय डेटा पर आगे प्रशिक्षण दिया गया।

भौतिक एआई का विकास एक और महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। एनवीडिया जैसे रोबोट और चिप निर्माता वर्तमान में ऐसे विशिष्ट हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के विकास में निवेश कर रहे हैं जो वास्तविक दुनिया के वातावरण का अनुकरण करते हैं ताकि रोबोट ऐसे आभासी वातावरण में खुद को प्रशिक्षित कर सकें। अनुभव पारंपरिक प्रोग्रामिंग की जगह ले लेता है।

विश्लेषणात्मक एआई रोबोट सेंसर द्वारा कैप्चर किए गए बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने की अनुमति देता है। यह सार्वजनिक स्थानों या उत्पादन के दौरान अप्रत्याशित स्थितियों या बदलती परिस्थितियों का सामना करने में मदद करता है। इमेज प्रोसेसिंग सिस्टम से लैस रोबोट पैटर्न को पहचानने और वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने के लिए अपने कार्य चरणों का विश्लेषण करते हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) रोबोटों को प्राकृतिक भाषा को समझने, व्याख्या करने और उस पर प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है। AI मॉडल का उपयोग उपयोगकर्ता इनपुट का विश्लेषण करने, प्रश्नों के उत्तर देने, संवाद करने और पाठ तैयार करने के लिए किया जाता है। NLP, रोबोटों के साथ मौखिक या लिखित भाषा के माध्यम से बातचीत को सक्षम बनाता है।

सुदृढीकरण अधिगम, मशीन अधिगम का एक रूप है जिसमें रोबोट को कोई विशिष्ट क्रिया करने पर सकारात्मक सुदृढीकरण से पुरस्कृत किया जाता है और प्रतिकूल क्रिया करने पर नकारात्मक सुदृढीकरण से दंडित किया जाता है। रोबोट विशिष्ट परिस्थितियों में इष्टतम क्रियाओं का चयन करने, जटिल गतिविधियों का प्रशिक्षण लेने या गतिशील वातावरण में नेविगेशन सीखने के लिए परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग एक साथ काम कर रहे कई रोबोटों के डेटा का विश्लेषण करने और इस जानकारी के आधार पर प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए भी किया जा सकता है। सामान्य तौर पर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जितना अधिक डेटा प्राप्त करता है, उसका प्रदर्शन उतना ही बेहतर होता है।

स्वायत्त मोबाइल रोबोट का बाजार किस प्रकार विकसित हो रहा है?

स्वायत्त मोबाइल रोबोट का बाज़ार वर्तमान में असाधारण वृद्धि का अनुभव कर रहा है और इसे रोबोटिक्स उद्योग के सबसे गतिशील क्षेत्रों में से एक माना जाता है। वैश्विक AMR बाज़ार का आकार 2024 में 2.8 बिलियन डॉलर आंका गया है और 2025 से 2034 तक 17.6 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) से बढ़ने की उम्मीद है।

ई-कॉमर्स और ओमनीचैनल कॉमर्स के तेज़ विकास ने छंटाई, परिवहन, असेंबली और इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए एएमआर के उपयोग को काफ़ी बढ़ावा दिया है। अंतर्राष्ट्रीय व्यापार प्रशासन के अनुसार, वैश्विक बी2सी ई-कॉमर्स बाज़ार 2027 तक 14.4 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर से बढ़ते हुए 5.5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँचने की उम्मीद है। यह वृद्धि वेयरहाउसिंग और लॉजिस्टिक्स में एएमआर की माँग को सीधे तौर पर बढ़ाती है।

स्वायत्त नेविगेशन मोबाइल रोबोटिक्स में मार्ग नियोजन और मानचित्रण में अधिकतम लचीलापन प्रदान करता है। बेड़े प्रबंधक की सहायता से, कंपनियाँ अपने स्वायत्त सामग्री परिवहन की निगरानी कर सकती हैं और रिकॉर्ड किए गए उत्पादन डेटा का विश्लेषण कर सकती हैं। एएमआर प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार के डिज़ाइनों में उपलब्ध हैं, जिनमें कार्ट ट्रांसपोर्टर, क्लीनरूम संस्करण, ईएसडी मॉडल, और अनुकूलित सुपरस्ट्रक्चर और पूरक प्रणालियाँ शामिल हैं।

इसका उपयोग इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माण, विनिर्माण संयंत्रों, लॉजिस्टिक्स केंद्रों, ऑटोमोटिव उद्योग, दवा उद्योग और चिकित्सा प्रौद्योगिकी में किया जाता है। ऑटोमेटिका 2025 में, ओमरोन ने नया "OL-450S" मोबाइल रोबोट प्रस्तुत किया, जो एक स्वायत्त मोबाइल रोबोट है जिसे विशेष रूप से ट्रॉलियों और रैक के परिवहन के लिए डिज़ाइन किया गया है। अपने एकीकृत लिफ्टिंग फ़ंक्शन के साथ, यह मौजूदा बुनियादी ढाँचे में हस्तक्षेप किए बिना लचीले सामग्री प्रवाह को सक्षम बनाता है।

नोड रोबोटिक्स ने नोड.ओएस प्रस्तुत किया है, जो एक बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जो स्वायत्त मोबाइल रोबोट और चालक रहित परिवहन प्रणालियों को कुशलतापूर्वक और सहयोगात्मक रूप से एक साथ काम करने में सक्षम बनाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म सटीक स्थानीयकरण और नेविगेशन, बुद्धिमान मार्ग नियोजन और स्केलेबल बेड़ा प्रबंधन प्रदान करता है, और इसे मौजूदा स्वचालन प्रणालियों में सहजता से एकीकृत किया जा सकता है।

अपने हार्डवेयर-स्वतंत्र आर्किटेक्चर के कारण, यह सॉफ़्टवेयर विभिन्न रोबोट मॉडलों और सेंसर प्रणालियों के लचीले एकीकरण को सक्षम बनाता है। नया ट्रैफ़िक मैनेजर रोबोट बेड़े की दक्षता, समन्वय और उपयोगिता को अनुकूलित करता है और जटिल औद्योगिक वातावरण में सामग्री के सुचारू प्रवाह को सुनिश्चित करता है।

डीएस ऑटोमेशन ने एमी नामक एक कॉम्पैक्ट और किफ़ायती स्वायत्त मोबाइल रोबोट प्रस्तुत किया है जो 25 किलोग्राम तक के छोटे भार के परिवहन के लिए उपयुक्त है। यह अपने उपयोग में आसानी और उच्च लचीलेपन से प्रभावित करता है। एक सक्रिय लिफ्टिंग टेबल वाली स्थानांतरण अवधारणा स्रोतों और सिंक को निष्क्रिय स्टेशनों के रूप में डिज़ाइन करने की अनुमति देती है, जिससे मौजूदा प्रणालियों में भी किफ़ायती कार्यान्वयन और स्केलिंग बहुत आसान हो जाती है।

बेहतर नेविगेशन, वस्तु पहचान और निर्णय लेने की क्षमता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निरंतर प्रगति से एएमआर तकनीक का भविष्य महत्वपूर्ण रूप से आकार लेगा। अधिक परिष्कृत LiDAR प्रणालियों और 3D कैमरों सहित बेहतर सेंसर तकनीकें, एएमआर को अपने परिवेश की अधिक व्यापक और सटीक समझ हासिल करने में सक्षम बनाएंगी।

बैटरी तकनीक में निरंतर सुधार से परिचालन समय में वृद्धि और चार्जिंग क्षमता में तेज़ी आएगी, जिससे एएमआर संचालन की व्यावहारिकता और दक्षता में सुधार होगा। बेड़े प्रबंधन सॉफ़्टवेयर और क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के बढ़ते उपयोग से बड़े एएमआर संचालनों का बेहतर समन्वय, निगरानी और अनुकूलन संभव होगा।

मोबाइल कोबोट्स के आगमन से, जो एएमआर की गतिशीलता को कोबोट्स की सहयोगी क्षमताओं के साथ जोड़ते हैं, इलेक्ट्रॉनिक्स और बैटरी उत्पादन जैसे क्षेत्रों में नए अनुप्रयोगों के द्वार खुलने की उम्मीद है। डीएस ऑटोमेशन का एमी पूरी तरह से स्वायत्त रूप से काम कर सकता है या एक आभासी लेन का अनुसरण कर सकता है, यहाँ तक कि यदि वांछित हो तो अप्रत्याशित बाधाओं से भी बच सकता है।

वैश्विक एएमआर बाज़ार तेज़ी से बढ़ रहा है। वर्तमान अनुमानों के अनुसार, 2024 तक यह बाज़ार काफ़ी बड़े पैमाने पर पहुँच जाएगा और आने वाले वर्षों में तेज़ी से बढ़ेगा। स्वायत्त मोबाइल रोबोट निर्माताओं को ई-कॉमर्स वेयरहाउसिंग, विशेष रूप से छंटाई, परिवहन और इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए डिज़ाइन किए गए परिष्कृत एएमआर विकसित करने होंगे।

रोबोटिक्स का श्रम बाजार पर क्या प्रभाव पड़ता है?

श्रम बाजार पर रोबोटिक्स का प्रभाव मूल अनुमान से कहीं अधिक जटिल है और कुछ साल पहले की निराशाजनक भविष्यवाणियों से काफी अलग है। इंस्टीट्यूट फॉर एम्प्लॉयमेंट रिसर्च (IAB), मैनहेम विश्वविद्यालय और डसेलडोर्फ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक व्यापक अध्ययन से पता चलता है कि, हालाँकि 1994 और 2014 के बीच जर्मन उद्योग में रोबोट के इस्तेमाल के कारण 2,75,000 नौकरियाँ खत्म हुईं, लेकिन ऐसा छंटनी के कारण नहीं, बल्कि कम युवाओं को नौकरी पर रखने के कारण हुआ।

साथ ही, सेवा क्षेत्र में भी उतनी ही संख्या में नए रोज़गार सृजित हुए, यानी कुल मिलाकर रोज़गार की संख्या में कोई खास बदलाव नहीं आया। यह अमेरिका के बिल्कुल विपरीत है, जहाँ स्वचालन के कारण औद्योगिक श्रमिकों ने बड़ी संख्या में अपनी नौकरियाँ खो दी हैं, जबकि जर्मन अर्थव्यवस्था, कर्मचारियों की संख्या के हिसाब से, अमेरिकी उद्योग की तुलना में कहीं ज़्यादा रोबोट का इस्तेमाल करती है।

जर्मनी में ट्रेड यूनियनों की इसमें अहम भूमिका है। वे उद्योग में नौकरियाँ बचाने में तो कामयाब रहे हैं, लेकिन साथ ही, कम योग्य मज़दूरों के लिए ज़्यादा मज़दूरी लागू करने की उनकी गुंजाइश कम ही रही है। स्वचालन के कारण मज़दूरों का एक बड़ा हिस्सा कम कमा रहा है। इसका ख़ास तौर पर मध्यम-कुशल मज़दूरों, जैसे कुशल मज़दूरों पर असर पड़ता है, जिनके काम में कई रोबोट शामिल होते हैं।

इसका मुख्य लाभ उच्च योग्यता वाले लोगों और उन कंपनियों को मिलता है जो बढ़ती उत्पादकता को उच्च लाभ में बदलने में सक्षम रही हैं। मैनहेम स्थित यूरोपीय आर्थिक अनुसंधान केंद्र द्वारा किए गए एक अध्ययन से इस निष्कर्ष की पुष्टि होती है, जिसमें पाया गया कि स्वचालन तकनीकों के उपयोग से आम तौर पर नौकरियों में कटौती होती है, लेकिन साथ ही, नई नौकरियाँ भी पैदा होती हैं जो खोई हुई नौकरियों की भरपाई करती हैं।

ZEW के शोधकर्ताओं का निष्कर्ष है कि 2016 और 2021 के बीच स्वचालन 5,60,000 नई नौकरियाँ पैदा करेगा। ऊर्जा और जल आपूर्ति क्षेत्रों को सबसे ज़्यादा फ़ायदा होगा, जहाँ नौकरियों में 3.3 प्रतिशत की वृद्धि होगी। इलेक्ट्रॉनिक्स और ऑटोमोटिव क्षेत्रों में भी सकारात्मक रुझान दिखाई दे रहा है, जहाँ नौकरियों में 3.2 प्रतिशत की वृद्धि होगी। अन्य विनिर्माण क्षेत्रों में, अनुमानित नौकरियों में वृद्धि 4 प्रतिशत तक है।

हालाँकि, निर्माण उद्योग में यह विकास महत्वपूर्ण है, जहाँ लगभग 4.9 प्रतिशत नौकरियाँ खत्म होने की आशंका है। शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और सामाजिक सेवा क्षेत्रों में भी स्वचालन के कारण कर्मचारियों की कमी हो सकती है। फिर भी, कुल मिलाकर संतुलन सकारात्मक है, क्योंकि जितनी नौकरियाँ खत्म हो रही हैं, उससे कहीं ज़्यादा नई नौकरियाँ पैदा हो रही हैं।

स्वचालन का एक प्रमुख कारण कुशल श्रमिकों की कमी है। ऑटोमेटिका ट्रेंड इंडेक्स द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में 75 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने रोबोटिक्स को एक समाधान माना है। जर्मनी में अधिकांश कर्मचारियों का मानना है कि कारखानों में रोबोट देश की प्रतिस्पर्धात्मकता सुनिश्चित करते हैं। लगभग तीन-चौथाई उत्तरदाताओं को उम्मीद है कि रोबोट प्रतिस्पर्धात्मकता को मज़बूत करने और औद्योगिक उत्पादन को अपने देश में ही बनाए रखने में मदद करेंगे।

प्रवृत्ति सूचकांक में इस प्रश्न के लिए विशेष रूप से उच्च अनुमोदन रेटिंग दर्ज की गई है कि क्या रोबोटिक्स और स्वचालन कार्य के भविष्य में सुधार करेंगे: अधिकांश लोग चाहते हैं कि रोबोट कारखाने में गंदे, उबाऊ और खतरनाक कार्यों को संभालें। 85 प्रतिशत का मानना है कि रोबोट खतरनाक गतिविधियों में चोट के जोखिम को कम करते हैं, और 84 प्रतिशत रोबोट को महत्वपूर्ण सामग्रियों को संभालने के लिए एक महत्वपूर्ण समाधान के रूप में देखते हैं।

विनिर्माण उद्योग में, रोबोट पहले ही कई नौकरियों की जगह ले चुके हैं, लेकिन इससे रोबोट प्रोग्रामिंग और रखरखाव जैसे क्षेत्रों में भी नई नौकरियों का सृजन हो रहा है। खुदरा और स्वास्थ्य सेवा जैसे अन्य क्षेत्रों में भी रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग तेज़ी से बढ़ रहा है।

भविष्य में, मनुष्यों और मशीनों के बीच सहयोग और भी महत्वपूर्ण होता जाएगा। जहाँ कुछ कार्य मशीनों द्वारा किए जाएँगे, वहीं कुछ अन्य कार्य मनुष्यों द्वारा ही किए जाएँगे। मानव श्रमिकों की जगह लेने के बजाय, रोबोट बार-बार दोहराए जाने वाले और खतरनाक कार्यों को संभालेंगे, जिससे श्रमिक अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे जिनमें रचनात्मकता, सहानुभूति और निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता होती है।

आईजेडए इंस्टीट्यूट ऑफ लेबर इकोनॉमिक्स के टेरी ग्रेगरी का मानना नहीं है कि रोबोट कई नौकरियों में इंसानों की जगह ले लेंगे। उनका मानना है कि कंप्यूटर जितने रोज़गार नष्ट करते हैं, उससे कहीं ज़्यादा पैदा करते हैं। लेकिन एक बात पर सभी सहमत हैं: काम बदल जाएगा। कुछ नौकरियाँ खत्म हो जाएँगी, रोबोट हमारे सहकर्मी बन जाएँगे, और हम 40 साल तक एक ही डेस्क पर बैठने के बारे में भूल जाएँगे।

रोज़गार अनुसंधान संस्थान (IAB) का अनुमान है कि जितनी नौकरियाँ जाएँगी, उतनी ही नई नौकरियाँ भी पैदा होंगी। कोलोन आर्थिक अनुसंधान संस्थान के विशेषज्ञों का अनुमान है: हमें रोबोट से डरने की ज़रूरत नहीं है। वे हमारी सारी नौकरियाँ नहीं छीन लेंगे।

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रोबोट स्थिरता और पर्यावरण संरक्षण में किस प्रकार योगदान देते हैं?

रोबोट स्थिरता और पर्यावरण संरक्षण को बढ़ावा देने में तेज़ी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं, और उनकी क्षमताएँ औद्योगिक मशीनों की पारंपरिक धारणा से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। मोबाइल रोबोट स्वाभाविक रूप से टिकाऊ होते हैं और पर्यावरण के अनुकूल समाधान प्रदान करते हैं जो परिचालन प्रक्रियाओं में क्रांतिकारी बदलाव लाते हैं।

रोबोट विनिर्माण को अधिक टिकाऊ बना सकते हैं, इसका एक प्रमुख कारण उनकी ऊर्जा लागत कम करने की क्षमता है। आधुनिक औद्योगिक रोबोट विनिर्माण प्रक्रियाओं को गति और अनुकूलन प्रदान करते हैं, जिससे ऊर्जा दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। चूँकि रोबोट निरंतर और बार-बार बहु-कार्य करते हैं, और उन्हें न तो प्रकाश, न ही तापन, या निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है, इसलिए वे अतिरिक्त ऊर्जा बचाते हैं।

मोबाइल रोबोट ऊर्जा खपत को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं, अक्सर रिचार्जेबल बैटरी और कुशल गति एल्गोरिदम के साथ। पारंपरिक शारीरिक श्रम या स्थिर स्वचालन प्रणालियों की तुलना में, ये कम ऊर्जा की खपत करते हैं, जिससे CO2 उत्सर्जन में कमी आती है।

सामग्री परिवहन और हैंडलिंग जैसे कार्यों को स्वचालित करके, मोबाइल रोबोट संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करते हैं। वे प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करते हैं, अपशिष्ट को कम करते हैं, और अतिरिक्त सामग्री की आवश्यकता को कम करते हैं, जो सभी संसाधन संरक्षण में योगदान करते हैं। रोबोट के सतत उपयोग के लिए एक और सम्मोहक तर्क सामग्री की खपत और उत्पादन अपशिष्ट में कमी है।

औद्योगिक रोबोट अत्यंत सटीकता के साथ काम करते हैं, जिससे त्रुटि दर कम होती है। इसके अलावा, आधुनिक रोबोट तकनीक का उपयोग सामग्री नियोजन को अनुकूलित बनाता है, जिससे उत्पादन अपशिष्ट में उल्लेखनीय कमी आती है। इसका अर्थ है कि चिपकने वाले पदार्थ और पेंट जैसी सामग्री कम बर्बाद होती है।

मोबाइल रोबोट चुपचाप काम करते हैं और न्यूनतम प्रदूषण उत्सर्जित करते हैं, जिससे वे पारंपरिक औद्योगिक मशीनरी के पर्यावरण के अनुकूल विकल्प बन जाते हैं। उनके इलेक्ट्रिक ड्राइव सिस्टम कम उत्सर्जन करते हैं, जिससे औद्योगिक वातावरण में वायु और ध्वनि प्रदूषण को कम करने में मदद मिलती है।

इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ रोबोटिक्स ने चर्चा की है कि कैसे रोबोट संयुक्त राष्ट्र के 17 सतत विकास लक्ष्यों में से तेरह को प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं। सतत विकास लक्ष्य 7, यानी किफायती, विश्वसनीय और टिकाऊ ऊर्जा तक पहुँच के लिए, औद्योगिक रोबोटों का उपयोग करके हरित तकनीकों का बड़े पैमाने पर उत्पादन किया जा सकता है। इनमें आवश्यक सटीकता होती है और ये संसाधनों का इष्टतम उपयोग सुनिश्चित करते हैं।

उदाहरण के लिए, सौर ऊर्जा उद्योग, बैटरी निर्माण और यहाँ तक कि परमाणु ऊर्जा संयंत्रों के विघटन में भी रोबोट का उपयोग किया जाता है। सतत विकास लक्ष्य 9 के लिए, लचीले बुनियादी ढाँचे के निर्माण और सतत औद्योगीकरण को बढ़ावा देने के लिए, प्रयुक्त या किराए पर लिए गए रोबोट स्वचालन में लागत-प्रभावी प्रवेश प्रदान करते हैं। प्रयुक्त रोबोटों का पुन: उपयोग पर्यावरण के लिए भी अनुकूल है।

रोबोट उत्पादन क्षमता भी बढ़ाते हैं, जिससे अपशिष्ट कम होता है, जो बदले में अधिक टिकाऊ होता है। लेकिन संयुक्त राष्ट्र के सतत विकास लक्ष्य मानव स्वास्थ्य से भी संबंधित हैं – रोबोट खतरनाक या कठिन कार्य कर सकते हैं, जबकि हम उच्च-मूल्य वाले कार्य करते हैं जिनके लिए रचनात्मकता जैसी मानवीय शक्तियों की आवश्यकता होती है।

सतत विकास लक्ष्य 12, यानी सतत उपभोग और उत्पादन पैटर्न के संदर्भ में, यह उल्लेखनीय है कि रोबोट अपनी उच्च परिशुद्धता और दोहराव के कारण न्यूनतम अपव्यय के साथ स्थिर प्रक्रियाएँ सुनिश्चित करते हैं। इससे ऊर्जा की खपत भी कम होती है, खासकर जब रोबोट में अधिक से अधिक ऊर्जा-बचत तकनीकों को शामिल किया जा रहा है।

KUKA अपने रोबोटों की ऊर्जा खपत को कम करने वाले समाधानों पर लगातार काम कर रहा है। नए उत्पादों को विकसित करते समय, उनका ध्यान कम ऊर्जा खपत वाले लेकिन मज़बूत उत्पाद डिज़ाइन पर होता है। रोबोटों की ऊर्जा खपत कम करने से उत्पादन के दौरान CO₂ उत्सर्जन कम होता है। साथ ही, परिचालन लागत भी कम होती है।

रोबोट नवीकरणीय ऊर्जा, अपशिष्ट प्रबंधन और पर्यावरण निगरानी को बढ़ावा देने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। कृषि में, वे सटीक सिंचाई और उर्वरक प्रदान करते हैं, संसाधनों की खपत कम करते हैं और पर्यावरणीय प्रभाव को न्यूनतम रखते हैं। अपशिष्ट प्रबंधन में, पुनर्चक्रण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और चक्रीय अर्थव्यवस्था को बढ़ावा देने के लिए इनका उपयोग किया जा सकता है।

रोबोट खतरनाक वातावरणों की खोज और महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करके पर्यावरण निगरानी और आपदा राहत में भी मूल्यवान सेवाएँ प्रदान करते हैं। टिकाऊ स्वचालन समाधान उत्पादों और प्रणालियों के संपूर्ण जीवन चक्र, डिज़ाइन और निर्माण से लेकर संचालन और निपटान तक, पर विचार करते हैं।

रोबोटों की ऊर्जा दक्षता में भी लगातार सुधार हो रहा है, और बिजली की खपत को और कम करने के लिए विभिन्न उपाय लागू किए जा रहे हैं। कुल मिलाकर, यह स्पष्ट है कि रोबोटिक्स सामग्री पुनर्चक्रण, संसाधन दक्षता और संयुक्त राष्ट्र के सतत विकास लक्ष्यों के कार्यान्वयन की कुंजी हो सकता है।

आधुनिक रोबोट प्रणालियों पर कौन से सुरक्षा मानक और मानदंड लागू होते हैं?

रोबोटिक्स में सुरक्षा मानदंडों और मानकों की एक जटिल प्रणाली द्वारा सुनिश्चित की जाती है, जिन्हें तकनीकी विकास के अनुसार निरंतर अनुकूलित किया जाता है। EN ISO 10218 "रोबोटिक्स – सुरक्षा आवश्यकताएँ" मानकों की श्रृंखला व्यावहारिक रूप से लागू सुरक्षा आवश्यकताओं का आधार प्रदान करती है।

नए संस्करण ISO 10218-1:2025 और ISO 10218-2:2025 फरवरी 2025 में प्रकाशित किए गए और ये 2011 के पिछले संस्करणों की जगह लेंगे। ये मानक भाग 1 में औद्योगिक रोबोटों के लिए और भाग 2 में रोबोट प्रणालियों, रोबोट अनुप्रयोगों और रोबोट कोशिकाओं के एकीकरण के लिए सुरक्षा आवश्यकताओं को परिभाषित करते हैं। ISO 10218-1 रोबोट को आंशिक रूप से पूर्ण मशीन के रूप में मानता है और मुख्य रूप से औद्योगिक रोबोट और कोबोट्स के निर्माताओं से संबंधित है।

दूसरा भाग, 10218-2, एकीकृत रोबोटों वाली संपूर्ण मशीनों और संयंत्रों को कवर करता है और उन सभी पर लागू होता है जो औद्योगिक रोबोटों को एक संपूर्ण समाधान में एकीकृत करते हैं, जैसे कि मशीन निर्माता या सिस्टम इंटीग्रेटर। समन्वित मानकों के रूप में, दोनों भाग मशीनरी निर्देश 2006/42/EC की आवश्यक स्वास्थ्य और सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुरूप होने की धारणा प्रदान करते हैं।

EN ISO 10218 का संशोधन लगभग पाँच वर्षों से चल रहा है, जिसका महत्वपूर्ण लक्ष्य इसे एक सुसंगत मानक के रूप में बनाए रखना है। यह यूरोपीय संघ के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, हालाँकि दुनिया के दो-तिहाई हिस्से के लिए यह बिल्कुल ज़रूरी नहीं है। फिर भी, सभी रोबोट निर्माता और कई इंटीग्रेटर इस स्थिति को बनाए रखना चाहेंगे।

एक अद्यतन और अनुकूलन निश्चित रूप से आवश्यक और पूर्वानुमानित था, क्योंकि 2012 से औद्योगिक रोबोटों का उपयोग लगभग दोगुना हो गया है: आज, लगभग 35 लाख रोबोट उपयोग में हैं। हाल के वर्षों में साइबर सुरक्षा और सहयोगी रोबोटिक्स से संबंधित बाज़ार की और भी ज़रूरतें उभरी हैं।

वर्तमान खतरे और संबंधित मुद्दे, जैसे कि यूरोपीय संघ का साइबर सुरक्षा अधिनियम और महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे पर अमेरिकी सरकार का रुख, 10218-1 को प्रभावित कर रहे हैं। मानकों के विकास में साइबर सुरक्षा हमले के खतरे पर विचार किया जा रहा है।

मानव-रोबोट सहयोग के लिए, चार मूलभूत सुरक्षा सिद्धांतों का विस्तृत वर्णन मानकों EN ISO 10218 भाग 1 और 2 में, साथ ही ISO/TS 15066 "रोबोट और रोबोटिक उपकरण – सहयोगी रोबोट" में किया गया है। मानव-रोबोट सहयोग के सभी मामलों में, सुरक्षा उपायों के माध्यम से मनुष्यों के लिए खतरों को समाप्त किया जाना चाहिए।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि सिस्टम त्रुटि की स्थिति में भी, मनुष्यों के लिए कोई खतरा न हो, यह आवश्यक है कि सीमा मानों का अनुपालन करने के लिए आवश्यक नियंत्रण उपायों को सुरक्षित तकनीक का उपयोग करके लागू किया जाए। "सुरक्षित तकनीक" शब्द को EN ISO 13849-1 में श्रेणियों और प्रदर्शन स्तरों का उपयोग करके परिभाषित किया गया है, जिन्हें सभी सुरक्षा-संबंधित घटकों पर लागू किया जाना चाहिए।

रोबोट सुरक्षा मानक EN ISO 10218-1 में, रोबोट नियंत्रक के सुरक्षा कार्यों के लिए श्रेणी "3" और प्रदर्शन स्तर "d" निर्धारित किए गए हैं, जब तक कि जोखिम मूल्यांकन के परिणामस्वरूप उच्च या निम्न मान प्राप्त न हो। जोखिम मूल्यांकन के आधार पर, लागू स्वास्थ्य और सुरक्षा आवश्यकताओं का निर्धारण किया जाता है और उचित उपाय किए जाते हैं।

यूरोपीय संसद का मशीनरी निर्देश 2006/42/EC यूरोपीय आर्थिक क्षेत्र में बाज़ार में उपलब्ध मशीनों के लिए सुरक्षा और स्वास्थ्य सुरक्षा का एक समान स्तर स्थापित करता है। प्रत्येक यूरोपीय संघ के सदस्य देश को मशीनरी निर्देश को राष्ट्रीय कानून में शामिल करना होगा। जर्मनी में, यह उत्पाद सुरक्षा अधिनियम के माध्यम से किया जाता है।

चूंकि यूरोपीय समन्वित मानक प्रायः आईएसओ या आईईसी के अंतर्राष्ट्रीय मानकों पर आधारित होते हैं या उनका प्रत्यक्ष अंगीकरण होते हैं, इसलिए रोबोटों के डिजाइन के साथ-साथ अनुप्रयोगों के डिजाइन में मानकों के अनुपालन का यह लाभ है कि अनुपालन समाधान यूरोप की सीमाओं से परे भी प्रस्तुत किए जा सकते हैं।

रोबोटिक्स के क्षेत्र में प्रवेश करते समय, रोबोट और रोबोटिक प्रणालियों के संचालन के दौरान व्यावसायिक दुर्घटनाओं को रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रासंगिक मानकों और विनियमों का ज्ञान होना ज़रूरी है। उदाहरणों में औद्योगिक रोबोटों के लिए केंद्रीय सुरक्षा मानक, ISO 10218 भाग 1 और 2, और ISO/TS 15066 शामिल हैं।

बीजीएचएम (जर्मन इंडस्ट्रियल रोबोटिक्स एसोसिएशन) के अनुसार, औद्योगिक रोबोट प्रणालियों से जुड़ी सभी गंभीर कार्यस्थल दुर्घटनाओं में से तीन-चौथाई से ज़्यादा, उदाहरण के लिए, समस्या निवारण के दौरान होती हैं। दुर्घटना आमतौर पर उत्पादन में व्यवधान, जैसे कि पुर्जों का जाम होना या सेंसरों का गंदा होना, के कारण होती है। इसके बाद कर्मचारी कभी-कभी खतरे के क्षेत्र में प्रवेश करने का प्रयास करते हैं, जबकि समस्या के समाधान के लिए सिस्टम को ठीक से बंद नहीं किया गया होता है।

आज, रोबोट की गतिविधियों को सीमित करने वाले शक्तिशाली कैमरा सिस्टम, कर्मचारियों को महत्वपूर्ण क्षणों में दुर्घटनाओं से बचाने के लिए सुरक्षित कार्यस्थल बनाते हैं। इसके अलावा, रोबोट प्रणालियों की सुरक्षा तकनीक का निरंतर विकास किया जा रहा है। दूरस्थ निदान का उपयोग पहले से ही सफलतापूर्वक किया जा रहा है।

बदलती तकनीकों के अनुसार नियमों और विनियमों को लगातार अनुकूलित किया जा रहा है। सुरक्षित कार्य सुनिश्चित करने के लिए, सहयोगी रोबोटों में आंतरिक सेंसर होते हैं जो टकराव का पता लगाते हैं, रोबोट को रोकते हैं और इस प्रकार मनुष्यों के लिए किसी भी खतरे को समाप्त करते हैं। रोबोटों को उनके पिंजरों से बाहर निकालने और बिना किसी सुरक्षात्मक बाड़ के सीधे मनुष्यों के साथ काम करने के लिए यही पूर्वापेक्षा है।

कौन से भावी रुझान 2030 तक रोबोटिक्स विकास को आकार देंगे?

रोबोटिक्स उद्योग 2030 तक कई प्रमुख रुझानों से प्रभावित एक क्रांतिकारी बदलाव का सामना कर रहा है। वैश्विक रोबोटिक्स बाज़ार के 2030 तक सालाना 20 प्रतिशत से ज़्यादा की दर से बढ़कर 180 अरब डॉलर से ज़्यादा के कारोबार तक पहुँचने की उम्मीद है। यह विकास कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति और रोबोटिक तकनीकों में इसके एकीकरण से प्रेरित है।

इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ रोबोटिक्स ने 2025 के लिए पाँच प्रमुख रुझानों की पहचान की है जो आने वाले वर्षों को आकार देंगे: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मानव सदृश रोबोट, स्थिरता, नए व्यावसायिक क्षेत्र और श्रम की कमी का समाधान। दुनिया भर में स्थापित औद्योगिक रोबोटों का बाजार मूल्य 16.5 बिलियन डॉलर के ऐतिहासिक उच्च स्तर पर पहुँच गया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता तीन आयामों में विकसित हो रही है: भौतिक, विश्लेषणात्मक और उत्पादक। रोबोटों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित सिमुलेशन तकनीक के विशिष्ट औद्योगिक वातावरण और सेवा रोबोटिक्स अनुप्रयोगों, दोनों में ही जगह बनाने की संभावना है। रोबोट और चिप निर्माता ऐसे विशिष्ट हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के विकास में निवेश कर रहे हैं जो वास्तविक दुनिया के वातावरण का अनुकरण करते हैं ताकि रोबोट ऐसे आभासी वातावरण में खुद को प्रशिक्षित कर सकें।

ऐसी जनरेटिव एआई परियोजनाओं का उद्देश्य रोबोटिक्स के लिए एक "चैटजीपीटी क्षण" बनाना है, यानी "भौतिक एआई"। विश्लेषणात्मक एआई रोबोट सेंसर द्वारा एकत्रित बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित और विश्लेषण कर सकता है, जिससे अप्रत्याशित स्थितियों या बदलती परिस्थितियों पर प्रतिक्रिया करने में मदद मिलती है।

मानवरूपी रोबोट मीडिया का ध्यान आकर्षित कर रहे हैं और उम्मीद है कि ये बहुउद्देश्यीय उपकरण बन जाएँगे जो स्वतंत्र रूप से डिशवॉशर लोड कर सकेंगे और असेंबली लाइन पर काम कर सकेंगे। विशेषज्ञों का अनुमान है कि 2050 तक दुनिया भर में 4 अरब से ज़्यादा रोबोट इस्तेमाल में होंगे, जबकि 2024 में यह संख्या 35 करोड़ होगी।

सबसे ज़्यादा विकास मानवरूपी, देखभाल और डिलीवरी रोबोटों में हो रहा है। मानवरूपी रोबोट, ख़ास तौर पर, अपार संभावनाओं का वादा करते हैं, क्योंकि उनका मानव जैसा आकार और गतिशीलता उन्हें बहुमुखी बनाती है। औद्योगिक निर्माता विशेष रूप से औद्योगिक कार्यों के लिए विकसित मानवरूपी रोबोटों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

रोबोटिक्स विकास में स्थिरता एक महत्वपूर्ण कारक बनती जा रही है। रोबोट संयुक्त राष्ट्र के 17 सतत विकास लक्ष्यों में से तेरह को हासिल करने में मदद कर सकते हैं। वे ऊर्जा खपत, भौतिक अपशिष्ट और उत्सर्जन को कम करने में योगदान करते हैं।

बदलती उपभोक्ता प्राथमिकताओं और सामाजिक रुझानों के कारण नए व्यावसायिक अवसर खुल रहे हैं, जिससे उन्नत रोबोटिक्स समाधानों की आवश्यकता बढ़ रही है। अनुकूलित उत्पादों की तेज़ डिलीवरी की उपभोक्ता-संचालित मांग, विनिर्माण अनुकूलन और लॉजिस्टिक्स अनुप्रयोगों में रोबोटिक क्षमताओं के विस्तार को बढ़ावा देगी।

यह सर्वविदित है कि कुशल श्रमिकों की कमी है, खासकर अग्रणी औद्योगिक देशों में। रोबोट ऐसे कार्यों को संभालकर महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं जिनके लिए मानव श्रमिकों की कमी है। जर्मनी में 75 प्रतिशत उत्तरदाताओं को उम्मीद है कि रोबोटिक्स कौशल की कमी का समाधान पेश कर सकता है।

वैश्विक सेवा रोबोट बाजार 2025 में 26.35 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2032 तक 90.09 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। औद्योगिक और वाणिज्यिक खंड अपने प्रभुत्व को मजबूत करेगा और पूर्वानुमान अवधि के दौरान काफी वृद्धि करेगा।

उद्योग 5.0 मनुष्यों और मशीनों के बीच सहयोग पर अधिक ज़ोर देता है। उत्पादन परिवेश में मनुष्यों के साथ घनिष्ठ रूप से बातचीत करने वाले सहयोगी रोबोट इस नई क्रांति का एक केंद्रीय तत्व हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति ने कोबोट्स को और अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी बना दिया है।

उद्योग 4.0 प्रणालियों को और बेहतर बनाने और संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला में डेटा को अधिक कुशलता से एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है। आधुनिक रखरखाव सॉफ़्टवेयर पर निर्भर कंपनियाँ अपनी उत्पादन प्रक्रियाओं को और भी अधिक टिकाऊ और लचीला बना सकती हैं।

स्वायत्त मोबाइल रोबोटों के लिए वैश्विक बाजार का आकार 2025 से 2034 तक 17.6 प्रतिशत की सीएजीआर से बढ़ने की उम्मीद है। मोबाइल कोबोट्स का उद्भव, जो एएमआर की गतिशीलता को कोबोट्स की सहयोगी क्षमताओं के साथ जोड़ता है, इलेक्ट्रॉनिक्स और बैटरी उत्पादन जैसे क्षेत्रों में नए अनुप्रयोगों को खोलेगा।

औद्योगिक और लॉजिस्टिक्स रोबोटों का अनुमानित राजस्व 2030 तक लगभग 80 बिलियन डॉलर है, जबकि पेशेवर सेवा रोबोटों की बाज़ार हिस्सेदारी 170 बिलियन डॉलर तक है। उपभोक्ता वरीयताओं और सामाजिक रुझानों में बदलाव के कारण यह विकास तेज़ी से बढ़ रहा है, जो उन्नत रोबोटिक्स समाधानों की आवश्यकता को बढ़ा रहे हैं।

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