हम वास्तव में रोबोटिक्स और स्वचालन के क्षेत्र में कहां हैं? सुर्खियाँ सफलताओं से भरी हुई हैं

स्वचालन डिकोड: आशा और चुनौती के बीच भविष्य की प्रौद्योगिकियां

जैसा कि कोई व्यक्ति जो हमारे समय की तकनीकी धाराओं का ध्यान से आगे बढ़ाता है, एक केंद्रीय प्रश्न हमेशा उठता है: हम वास्तव में रोबोटिक्स और स्वचालन के क्षेत्र में कहां हैं? सुर्खियाँ सफलताओं, निवेशों और चिंताओं से भी भरी हुई हैं। यहां एक स्पष्ट तस्वीर खींचने के लिए, पहेली के व्यक्तिगत टुकड़ों को व्यवस्थित रूप से देखना और उनके पीछे के पैटर्न को पहचानना आवश्यक है।

1। मेरा पहला मौलिक सवाल है: रोबोटिक्स इनोवेशन की वर्तमान लहर को चलाने वाले आर्थिक ड्राइव स्प्रिंग्स क्या हैं? क्या यह सिर्फ तकनीकी प्रगति के बारे में है, या क्या हम पूंजी की तरफ एक मौलिक बदलाव देखते हैं?

इसका उत्तर जटिल है, लेकिन इसके मूल में इसे पूंजी प्रवाह और रणनीतिक बाजार समेकन के एक शक्तिशाली सहजीवन के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। तकनीकी प्रगति, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, निस्संदेह इग्निशन स्पार्क है, लेकिन आग को बड़े पैमाने पर निवेश और लक्षित अधिग्रहण के माध्यम से रखा जाता है और बढ़ाया जाता है।

जब मैं समेकन की बात करता हूं, तो वास्तव में मुझे इससे क्या मतलब है और क्या उदाहरण इस थीसिस को रेखांकित करते हैं?

समेकन एक बाजार की परिपक्वता का एक स्पष्ट संकेत है। इसका मतलब है कि बड़ी, स्थापित कंपनियां अपनी तकनीक, प्रतिभा और बाजार के शेयरों को सुरक्षित करने के लिए छोटे, अभिनव स्टार्ट-अप खरीदना शुरू करती हैं। आप सिर्फ एक उत्पाद नहीं खरीदते हैं, लेकिन भविष्य का दृष्टिकोण। एक प्रमुख उदाहरण जो पूरी तरह से गतिशीलता को दर्शाता है, वह मेडिकल टेक्नोलॉजी दिग्गज रूम द्वारा मोनोग्राम टेक्नोलॉजीज का हाल ही में घोषित अधिग्रहण है।

यह सौदा इतना महत्वपूर्ण क्यों है? रूम बायोमेट आर्थोपेडिक सर्जरी के क्षेत्र में एक स्थापित खिलाड़ी है। दूसरी ओर, मोनोग्राम एक फुर्तीली कंपनी है जो स्वायत्त सर्जिकल रोबोटिक्स में माहिर है। उनकी तकनीक न केवल संचालन की सहायता करने का वादा करती है, बल्कि कभी -कभी स्वायत्त रूप से प्रदर्शन करने के लिए, जो सटीकता को बढ़ाती है और संभावित रूप से रोगियों के लिए परिणामों में सुधार करती है। एक तुलनीय तकनीक के अपने स्वयं के विकास में वर्षों और भारी मात्रा में डालने और विफलता का जोखिम उठाने के बजाय, ज़िमर बायोमेट सीधे नवाचार को खरीदता है। यह दो चीजों को दिखाता है: पहला, सर्जरी में स्वायत्त रोबोटिक्स अब एक विज्ञान कथा नहीं है, लेकिन एक रणनीतिक संपत्ति जो स्थापित निगमों को उच्च रकम का भुगतान करने के लिए तैयार हैं। दूसरा, यह इस क्षेत्र में अन्य स्टार्ट-अप का संकेत देता है कि उनके विकास में एक स्पष्ट "निकास चैनल" है, जो बदले में शुरुआती चरण में निवेश करने की इच्छा को बढ़ावा देता है। बाजार खुद को समायोजित नहीं करता है, यह बड़े लोगों को सबसे अधिक आशाजनक अग्रदूतों को संरचित करके संरचित है।

यह मुझे अगले प्रश्न की ओर ले जाता है: यदि स्थापित कंपनियां खरीदती हैं, तो अगली पीढ़ी के इनोवेटर्स का वित्तपोषण कौन करता है? क्या पैसा केवल पहले से ही ज्ञात क्षेत्रों में बहता है?

यहाँ हम एक उल्लेखनीय विविधीकरण का निरीक्षण करते हैं। निवेश न केवल उच्च हैं, वे भी चौड़े हैं और विभिन्न प्रकार के स्रोतों से आते हैं। पारंपरिक तस्वीर जिसमें केवल जोखिम पूंजीपतियों (वीसी) टेक स्टार्टअप्स में निवेश करते हैं, वे लंबे समय से पुरानी हैं।

सबसे पहले, उन क्षेत्रों में काफी मात्रा में प्रवाह होता है जिन्हें पहले अधिक स्वचालन लाह माना जाता था। भवन एक उत्कृष्ट उदाहरण है। रोबोटिक्स जैसे स्टार्ट-अप जो निर्माण परियोजनाओं के लिए समुद्री फर्श को स्वचालित करने के लिए रोबोट विकसित करते हैं जैसे कि अपतटीय पवन फार्म काफी निवेश को आकर्षित करते हैं। क्यों? क्योंकि निर्माण उद्योग भारी उत्पादकता के तहत है और स्वचालन एक बहुत बड़ा लीवर है। कोई भी प्रक्रिया जिसे स्वचालित किया जा सकता है - माप से लेकर वेल्डिंग तक भारी मशीनों तक - बड़े पैमाने पर दक्षता लाभ का वादा करता है।

दूसरा, हम अत्यधिक विशिष्ट niches और सामरिक रोबोटिक्स में उच्च निवेश देखते हैं। XTEND जैसी कंपनी जो उन प्रणालियों को विकसित करती है जो सैनिकों को जटिल शहरी वातावरण में ड्रोन और रोबोट को सहज रूप से नियंत्रित करने में सक्षम बनाती हैं, वित्तपोषण प्राप्त करती हैं क्योंकि आधुनिक संघर्ष इस तरह की प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता दिखाते हैं। यह लोगों को प्रत्यक्ष खतरे के क्षेत्र से बाहर ले जाने के बारे में है और साथ ही साथ परिचालन प्रदर्शन बढ़ रहा है।

तीसरा, और यह सबसे दिलचस्प हो सकता है, निवेशक खुद को विविधता लाते हैं। हम सिर्फ वीसीएस नहीं देखते हैं। स्थापित औद्योगिक कंपनियों जैसे कि जॉनसन इलेक्ट्रिक, इंजन और आंदोलन प्रणालियों के एक वैश्विक निर्माता, ने ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के क्षेत्र में संयुक्त उपक्रम पाए। यह एक शुद्ध वित्तीय निवेश नहीं है, बल्कि स्वचालन में अगले प्रमुख प्रतिमान बदलाव में भाग लेने और अपनी मुख्य दक्षताओं को एक नई पीढ़ी के उत्पाद में लाने के लिए एक रणनीतिक कदम है। Unternehmen कंपनियां भी लक्षित तरीके से निवेश करती हैं। यदि फैशन दिग्गज Inditex (Zara मूल कंपनी) रोबोटिक्स स्टार्टअप्स में निवेश करती है, तो इसलिए नहीं कि वे रोबोट का निर्माण करना चाहते हैं, बल्कि इसलिए कि उन्हें अपने स्वयं के लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन करना होगा। यहाँ निवेश आपके स्वयं के परिवर्तन के उद्देश्य के लिए एक साधन है।

आखिरकार, हमें राज्य और अर्ध-राज्य अभिनेताओं को नहीं भूलना चाहिए। मिंट पहल (गणित, कंप्यूटर विज्ञान, विज्ञान और प्रौद्योगिकी) को बढ़ावा देने के लिए मेटास दान, जिसमें रोबोटिक्स भी शामिल हैं, एक कंपनी में प्रत्यक्ष निवेश नहीं है, लेकिन भविष्य में एक निवेश "मानव पूंजी" है जो इस क्षेत्र को ले जाएगा। यह मान्यता है कि एक रोबोटिक्स पारिस्थितिकी तंत्र की ताकत योग्य विशेषज्ञों की उपलब्धता पर निर्भर करती है।

सारांश में, यह कहा जा सकता है कि रोबोटिक्स की आर्थिक नींव व्यापक और पहले से कहीं अधिक स्थिर है। यह बाजार के नेताओं द्वारा रणनीतिक अधिग्रहण के मिश्रण, अनुप्रयोग के नए क्षेत्रों में लक्षित उद्यम पूंजी निवेश और उद्योग -उद्योग समूहों के रणनीतिक निवेशों के मिश्रण द्वारा समर्थित है, जो प्रशिक्षण ठिकानों के प्रचार द्वारा पूरक हैं।

2। यदि राजधानी ईंधन है, तो इंजन क्या है? मेरी अगली परीक्षा का उद्देश्य प्रौद्योगिकी पर ही है। आज के रोबोट अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में बहुत अधिक शक्तिशाली क्या बनाते हैं? इसका उत्तर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और स्वायत्तता के लिए अपरिहार्य लगता है। लेकिन इसका विस्तार से क्या मतलब है?

बिल्कुल। हमारे द्वारा अनुभव की गई गुणात्मक कूद एआई में प्रगति से अविभाज्य है। यांत्रिकी, गरीब या पहियों को आगे बढ़ाने के लिए, दशकों से हल किया गया है। सच्ची क्रांति मशीन के "निर्णय" में होती है। यह हमें परिवर्तन के मूल की ओर ले जाता है: स्वायत्तता का पीछा।

एक स्वचालित और एक स्वायत्त प्रणाली के बीच क्या अंतर है, और यह प्रवृत्ति इतनी निर्णायक क्यों है?

एक स्वचालित प्रणाली एक पूर्वनिर्धारित, दोहरावदार कार्य करती है। असेंबली लाइन पर एक क्लासिक औद्योगिक रोबोट स्वचालित है। वह हमेशा पर्यावरण को "समझने" के बिना एक ही स्थान पर वेल्ड करता है। यदि घटक बिल्कुल तैनात नहीं है, तो यह विफल हो जाता है।

दूसरी ओर, एक स्वायत्त प्रणाली, अपने परिवेश को देख सकती है, स्थिति की व्याख्या कर सकती है और एक लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए अपने कार्यों को अप्रत्याशित परिवर्तनों के लिए अनुकूलित कर सकती है। इसके लिए काफी कम या प्रत्यक्ष मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है। यह प्रवृत्ति महत्वपूर्ण है क्योंकि इसने तेजी से रोबोट के आवेदन के क्षेत्र का विस्तार किया - कारखाने के हॉल के कड़ाई से नियंत्रित वातावरण से दूर अराजक, असंरचित वास्तविक दुनिया में।

जो उदाहरण हमने पहले से ही निवेशों के संदर्भ में देख चुके हैं, वे प्रभावशाली ढंग से प्रदर्शित करते हैं:

सर्जरी (रूम/मोनोग्राम): एक स्वायत्त सर्जरी रोबोट न केवल सहायता करता है, यह ऑपरेशन के कुछ चरणों को चलाता है - जैसे कि एक प्रत्यारोपण के लिए एक हड्डी की सटीक मिलिंग - स्वतंत्र रूप से और सर्जन के बाद अलौकिक सटीकता के साथ योजना जारी की है। यह वास्तविक समय में रोगी के न्यूनतम आंदोलनों के लिए अनुकूल है।

बिल्डिंग (खतरा): एक स्वायत्त पानी के नीचे रोबोट एक मार्ग को स्टुबोरिंग करके समुद्री तल का मैप नहीं करता है जो एक व्यक्ति निर्दिष्ट करता है, लेकिन इसे स्वतंत्र रूप से नेविगेट करके, बाधाओं को स्विच करके और अपने सेंसर को परिस्थितियों में संरेखित करता है।

पानी के नीचे रखरखाव (रेमोरा रोबोटिक्स): रोबोट जो वनस्पति के जहाज के आटे को साफ करते हैं, वे स्वायत्त रूप से करते हैं। वे धड़ का पालन करते हैं, पहचानते हैं कि किन क्षेत्रों को साफ करने की आवश्यकता है, और उन्हें एक गोताखोर या पायलट के बिना व्यवस्थित रूप से काम करते हैं, उन्हें स्थायी रूप से नियंत्रित करने के लिए।

सामरिक रोबोटिक्स (Xtend): यह "पर्यवेक्षित स्वायत्तता" के बारे में है। मनुष्य लक्ष्य को निर्दिष्ट करता है (उदाहरण के लिए, इस इमारत की खोज), लेकिन रोबोट दरवाजों और सीढ़ियों के आसपास, दरवाजों के माध्यम से स्वतंत्र रूप से नेविगेट करता है - ऐसे कार्य जो मैनुअल रिमोट कंट्रोल को बेहद कठिन और धीमा बनाते हैं।

आम भाजक मनुष्यों के लिए संज्ञानात्मक भार की कमी है। मनुष्य "पायलट" से रोबोट सिस्टम का "प्रबंधक" या "कमांडर" बन जाता है।

एआई वास्तव में इस स्वायत्तता को कैसे सक्षम करता है? यहाँ क्या विशिष्ट AI तकनीकें निर्णायक अग्रदूत हैं?

AI यहां एक अखंड ब्लॉक नहीं है, लेकिन विभिन्न प्रौद्योगिकियों का एक टूलबॉक्स है। सबसे महत्वपूर्ण कंप्यूटर विजन, सेंसर ऋण, मशीन लर्निंग और प्लानिंग एल्गोरिदम हैं। हालांकि, पिछले कुछ वर्षों की सच्ची सफलता दो क्षेत्रों में है: एआई मॉडल का प्रदर्शन और प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता।

यहां एक महत्वपूर्ण शब्द रोबोटिक्स के लिए बुनियादी मॉडल (फाउंडेशन मॉडल) हैं, जैसे कि Google DeepMind द्वारा विकसित। यह विचार है कि रोबोट के भौतिक इंटरैक्शन-वीडियो के बारे में एक बड़ी मात्रा में डेटा के साथ एक विशाल एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना है जो वस्तुओं को पकड़ते हैं, जो लोग कार्य, सिमुलेशन आदि करते हैं। परिणाम एक ऐसा मॉडल है जो भौतिकी, कार्य-कारण और कार्रवाई के लिए एक मौलिक "समझ" विकसित करता है। यह सामान्य मॉडल तब अपेक्षाकृत कम प्रयास के साथ विशिष्ट कार्यों पर "ठीक -ठाक" हो सकता है। इसलिए प्रत्येक नए कार्य के लिए खरोंच से एक रोबोट की प्रोग्रामिंग करने के बजाय, आप इस पिछले ज्ञान पर वापस गिर सकते हैं। यह नाटकीय रूप से विकास को तेज करता है।

इसी समय, सिमुलेशन -आधारित डेटा पीढ़ी प्रशिक्षण में क्रांति लाती है। शोधकर्ता और अन्य जगहों पर अत्यधिक यथार्थवादी आभासी वातावरण बनाते हैं। इन सिमुलेशन में, एक रोबोट एक क्षमता सीखने के लिए बहुत कम समय में लाखों प्रयोगों को अंजाम दे सकता है - उदाहरण के लिए, अलग -अलग आकार की वस्तुओं को समझना। वह महंगे हार्डवेयर को नुकसान पहुंचाए बिना "विफल" कर सकता है। सिमुलेशन में सीखी गई "नीति" (एक्शन स्ट्रैटेजी) को तब वास्तविक रोबोट में स्थानांतरित कर दिया जाता है। यह रोबोट एआई के सबसे बड़े कॉनीफर्स में से एक को हल करता है: वास्तविक प्रशिक्षण डेटा की कमी।

पहेली का एक और टुकड़ा एज-की है। इसका क्या मतलब है? परंपरागत रूप से, जटिल एआई मॉडल को क्लाउड में विशाल डेटा केंद्रों की आवश्यकता होती है। एक रोबोट को हमेशा क्लाउड पर सेंसर डेटा भेजना होगा, क्या उसने वहां संसाधित किया है और कमांड को पुनर्प्राप्त किया है। देरी (विलंबता) कई वास्तविक समय अनुप्रयोगों के लिए यह अव्यावहारिक बनाती है। एज-केआई प्रोसेसर अत्यधिक विशिष्ट, ऊर्जा-कुशल चिप्स हैं जो रोबोट (किनारे पर ") पर सीधे एआई गणना की मांग करना संभव बनाते हैं। यह स्वायत्त वाहनों, ड्रोन और प्रत्येक मोबाइल रोबोट के लिए आवश्यक है, जो कि निरंतर इंटरनेट कनेक्शन के बिना त्वरित, विश्वसनीय निर्णय लेने के लिए होता है।

यह सब बढ़ती खुफिया और स्वायत्तता के साथ, नैतिक सवालों को अनिवार्य रूप से सामने आना होगा, है ना?

बिल्कुल। यह शायद सबसे बड़ी और सबसे कठिन चुनौती है। एक प्रणाली जितनी अधिक स्वायत्त हो जाती है, उतनी ही अधिक जिम्मेदारी मानव ऑपरेटर से डेवलपर, निर्माता और सिस्टम में ही स्थानांतरित हो जाती है। प्रश्न मौलिक हैं:

जिम्मेदारी: यदि एक स्वायत्त सर्जरी रोबोट गलती करता है तो कौन उत्तरदायी है? सर्जन जिसने हस्तक्षेप की निगरानी की? अस्पताल? सॉफ्टवेयर निर्माता?

डिलेमेट में निर्णय लेना: एक स्वायत्त वाहन को कैसे तय करना चाहिए कि क्या कोई दुर्घटना अपरिहार्य है? यदि सूचना की स्थिति स्पष्ट नहीं है तो एक स्वायत्त हथियार प्रणाली को लड़ाकों और नागरिकों के बीच अंतर कैसे करना चाहिए?

पूर्वाग्रह: एआई मॉडल डेटा से सीखते हैं। यदि इस डेटा में ऐतिहासिक पूर्वाग्रह होते हैं, तो रोबोट इन पूर्वाग्रहों को प्रजनन या सुदृढ़ करेगा। हम निष्पक्षता कैसे सुनिश्चित करते हैं?

पारदर्शिता: क्या हम एक जटिल एआई के फैसलों को भी समझ सकते हैं? जब एक रोबोट एक अप्रत्याशित कार्रवाई करता है, तो हमें यह समझने के लिए कि उसने ऐसा क्यों किया।

एआई रोबोट का विकास इसलिए न केवल एक तकनीकी है, बल्कि एक गहरा नैतिक और सामाजिक कार्य भी है। यह दिशानिर्देशों और मानकों को स्थापित करने के बारे में है जो यह सुनिश्चित करते हैं कि ये शक्तिशाली उपकरण हमारे मानव मूल्यों के साथ सामंजस्य में विकसित और उपयोग किए जाते हैं। नैतिक दिशानिर्देशों का अनुपालन डिजाइन प्रक्रिया का एक अभिन्न अंग बनना चाहिए - "डिजाइन द्वारा नैतिकता"।

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3। जब हमने आर्थिक और तकनीकी मूल बातें रोशन की हैं, तो तार्किक अगला सवाल उठता है: वास्तव में ये लहरें कहां खुली हैं? रोबोटिक्स विशेष रूप से विभिन्न उद्योगों में काम कैसे बदलते हैं?

प्रभाव क्षेत्रों में हैं, लेकिन परिवर्तन का प्रकार और गहराई बहुत भिन्न होती है। मैं यहां कुछ सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों को चुनना चाहता हूं और विशिष्ट परिवर्तनों का विश्लेषण करना चाहता हूं।

आइए सबसे अधिक पारंपरिक उद्योगों में से एक के साथ शुरू करें: निर्माण। रोबोटिक्स यहां एक पैर जमाने कैसे प्राप्त कर सकते हैं?

निर्माण विघटन के लिए परिपक्व है। यह उत्पादकता में कम वृद्धि, कुशल श्रमिकों की कमी और उच्च दुर्घटना दर से ग्रस्त है। रोबोटिक्स यहां शुरू होता है। हम पूरी प्रक्रिया श्रृंखलाओं का स्वचालन देखते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कंस्ट्रक्शन मशीनें-एक्सकैवर, प्लानर कैटरपिलर, रोलर्स-जो जीपीएस और लिडार सेंसर के माध्यम से अत्यधिक सटीक अर्थवर्क करते हैं, अब भविष्य के संगीत नहीं हैं। वे दक्षता और सुरक्षा बढ़ाते हैं क्योंकि कम लोगों को खतरनाक क्षेत्रों में काम करना पड़ता है। विशिष्ट रोबोट दीवारों, स्टील वाहक की वेल्डिंग या संलग्न मुखौटे के तत्वों जैसे कार्यों को लेते हैं। निरीक्षण के लिए रोबोटों का पहले से उल्लेखित उपयोग (रोबोटिक्स के साथ) भी प्रारंभिक परीक्षाओं और रखरखाव के समय और लागत को कम करता है। रोबोटिक्स निर्माण प्रक्रिया को अधिक अनुमानित, तेज और सुरक्षित बनाने का वादा करता है।

और चिकित्सा में, एक उच्च प्रौद्योगिकी क्षेत्र बराबर उत्कृष्टता? दा विंची रोबोट जैसे पहले से स्थापित प्रणालियों से परे क्या होता है?

चिकित्सा में, प्रवृत्ति उच्च परिशुद्धता, मजबूत निजीकरण और अधिक न्यूनतम इनवेसिव हस्तक्षेपों की ओर स्पष्ट है। रोबोट -आधारित स्पाइन सर्जरी एक उत्कृष्ट उदाहरण है। यहां रोबोट सर्जन, शिकंजा और प्रत्यारोपण को सबमिलिमीटर रेंज में सटीकता के साथ रखने में सक्षम बनाता है, जो तंत्रिका क्षति के जोखिम को काफी कम करता है। असली अगली लहर नए दृष्टिकोणों से आती है। उदाहरण के लिए, एंडोक्वेस्ट रोबोटिक्स, एंडोलुमिनल सर्जरी के लिए एक मंच विकसित करता है। इसका मतलब यह है कि पेट में संचालन प्राकृतिक शरीर के उद्घाटन (जैसे मुंह) द्वारा बड़े कटौती की मांग के बजाय किया जा सकता है। लचीला रोबोट गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल ट्रैक्ट के माध्यम से नेविगेट करता है और वहां से काम कर सकता है। यह न्यूनतम इनवेसिव सर्जरी का प्रतीक है और रोगियों के लिए काफी तेजी से वसूली का वादा करता है। तो यहाँ हम पूरी तरह से नए सर्जिकल तरीकों की ओर एक विकास देखते हैं जो रोबोटिक्स के बिना केवल अकल्पनीय होंगे।

रणनीतिक महत्व का एक और क्षेत्र रक्षा है। यहां रोबोटिक्स क्या भूमिका निभाते हैं?

रक्षा क्षेत्र में, रोबोटिक्स दुनिया भर में आधुनिकीकरण रणनीतियों का एक केंद्रीय तत्व बन गया है। यह अब केवल शैक्षिक ड्रोन के बारे में नहीं है। जमीन पर सामरिक रोबोट सिस्टम (मानवरहित ग्राउंड वाहन, यूजीवी) का उपयोग रसद, शिक्षा और यहां तक कि पैदल सेना इकाइयों के प्रत्यक्ष समर्थन के लिए किया जाता है। क्रैकन रोबोटिक्स जैसी कंपनी स्वायत्त पानी के नीचे के वाहनों (एयूवी) को विकसित करती है जो स्वतंत्र रूप से खानों की खोज और पहचान कर सकती है -एक खतरनाक और समय -कोंसमिंग कार्य जो अब तक मिनिट डाइवर्स या रिमोट -कॉन्ट्रोल्ड सिस्टम द्वारा किया गया है। स्वायत्तता से खदान रक्षा की गति और सुरक्षा बढ़ जाती है। यूक्रेनी डिफेंस रोबोट कंपनी में क्वांटम सिस्टम कंपनियों की भागीदारी विशेष रूप से खुलासा कर रही है। यह इंगित करता है कि सैन्य रोबोटिक्स की अगली पीढ़ी न केवल एआई पर भरोसा कर सकती है, बल्कि बेहतर नेविगेशन और टारगेट डिटेक्शन के लिए क्वांटम सेंसर पर या मच्छर नियंत्रण के लिए क्वांटम संचार पर भी निर्भर कर सकती है। रोबोट युद्ध के मैदान को मौलिक रूप से बदल देता है।

उन क्षेत्रों के बारे में जो पहले से ही अत्यधिक स्वचालित माना जाता है, जैसे कि लॉजिस्टिक्स और रिटेल?

यहां तक कि नवाचार में अभी भी भारी छलांग हैं। अमेज़ॅन जैसी कंपनियों द्वारा गोदाम स्वचालन को जाना जाता है। रोबोट कर्मचारी को अलमारियों को लाते हैं। अगला चरण "पिक एंड पैक" प्रक्रिया का पूर्ण स्वचालन है। अमेज़ॅन उन रोबोटों को विकसित करता है जो एक कंटेनर से अलग -अलग लेखों तक पहुंच सकते हैं और पैक कर सकते हैं - एक ऐसा कार्य जो अब तक वस्तुओं की परिवर्तनशीलता के कारण स्वचालित करना बेहद मुश्किल है। एक अन्य क्षेत्र "अंतिम मील" है। पुडू रोबोटिक्स जैसी कंपनियों के Lief रोबोट, जिन्हें 7-ELVES जैसी श्रृंखलाओं के साथ साझेदारी में परीक्षण किया जाता है, का उद्देश्य शहरी कमरों में डिलीवरी को स्वचालित करना है। इन्वेंट्री या मोबाइल सूचना बिंदुओं के लिए रोबोट खुदरा में ही दिखाई देते हैं। रोबोटिक्स बड़े, अदृश्य लॉजिस्टिक्स केंद्रों से ग्राहक को दिखाई देने वाले क्षेत्र में प्रवेश करते हैं।

क्या उत्पादन और कृषि में भी प्रगति है?

हां बिल्कुल। उत्पादन में, हम रोबोटिक्स और ऐड-ऑन प्रोडक्शन (3 डी प्रिंटिंग) के एक करीब इंटरलिंकिंग देखते हैं। रोबोट आर्म्स का उपयोग बड़े घटकों के निर्माण के लिए मोबाइल 3 डी प्रिंटर के रूप में किया जाता है, या वे मुद्रित भागों के पोस्ट-प्रोसेसिंग और असेंबली को संभालते हैं। यह जटिल घटकों के अत्यधिक लचीले और विकेंद्रीकृत उत्पादन को सक्षम करता है।

कृषि में, अक्सर "सटीक कृषि" के रूप में जाना जाता है, प्रभाव भी बहुत बड़ा है। एआई-नियंत्रित ड्रोन और रोबोट एक क्षेत्र में प्रत्येक व्यक्तिगत संयंत्र की स्थिति का विश्लेषण करते हैं। आप केवल विशेष रूप से उर्वरक, पानी या कीटनाशकों को खर्च कर सकते हैं जहां यह आवश्यक है। यह संसाधनों को बचाता है, पर्यावरण की रक्षा करता है और उपज को बढ़ाता है। स्वायत्त ट्रैक्टर और कटाई मशीन भी बढ़ रही हैं। "मोल्दोवा डिजिटल एग्रीकल्चर इनक्यूबेटर" जैसी पहल बताती है कि यह औद्योगिक राष्ट्रों की शुद्ध घटना नहीं है, लेकिन वैश्विक खाद्य आपूर्ति को सुरक्षित करने के लिए एक प्रमुख तकनीक के रूप में देखा जाता है।

4। अब तक मैंने "आंतरिक मूल्यों" के बारे में सब से ऊपर बात की है - सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन के क्षेत्र। लेकिन क्या बाहरी, रोबोट का भौतिक रूप भी बदल जाता है? क्या हम एक ऐसी दुनिया में जा रहे हैं जिसे विज्ञान कथा ने दशकों से खींचा है?

यह सवाल बिल्कुल उचित है। और जवाब एक स्पष्ट हां है। हम रोबोट रूपों के एक आकर्षक विविधीकरण का अनुभव करते हैं जो क्लासिक रोबोटिक आर्म या मोबाइल चेसिस से बहुत आगे जाते हैं।

सबसे प्रतिष्ठित रूप ह्यूमनॉइड रोबोट है। क्या यह सिर्फ एक नौटंकी है या यहाँ गंभीर प्रगति और वास्तविक लाभ है?

ह्यूमनॉइड रोबोट का विचार एक पुनर्जागरण का अनुभव कर रहा है, और इस बार इसे व्यावहारिकता द्वारा किया जाता है। एक ह्यूमनॉइड रोबोट का निर्णायक लाभ यह है कि यह मनुष्यों द्वारा बनाई गई दुनिया के लिए डिज़ाइन किया गया है। वह सीढ़ियों पर चढ़ सकता है, दरवाजे खोल सकता है, उन उपकरणों का उपयोग कर सकता है जो मानव हाथों के लिए बने हैं। पूरे वातावरण को रोबोट (जैसा कि एक कारखाने में) में अपनाने के बजाय, रोबोट परिवेश में बदल जाता है। यह लॉजिस्टिक्स, रखरखाव, देखभाल और यहां तक कि उद्योग में आवेदन के विशाल क्षेत्रों को खोलता है।

जॉनसन इलेक्ट्रिक के निवेश और चीनी कंपनियों के सहयोग से पता चलता है कि एक रणनीतिक दौड़ यहां शुरू हुई है। एक ठोस, प्रभावशाली उदाहरण एचडी शिपबिल्डिंग (पूर्व में हुंडई हेवी इंडस्ट्रीज) में ह्यूमनॉइड वेल्डिंग रोबोट का उपयोग है। ये रोबोट जहाजों के संकीर्ण, कठिन -to -saccess क्षेत्रों में काम कर सकते हैं जहां पारंपरिक, भारी वेल्डिंग रोबोट का उपयोग असंभव होगा। वे घुमावदार सतहों पर जटिल वेल्ड सीम को अंजाम देने के लिए अपनी मानव -जैसी गतिशीलता का उपयोग करते हैं। यह अनुसंधान प्रयोगशाला प्रदर्शन से वास्तविक, मूल्य-वर्धक अनुप्रयोग के लिए संक्रमण है।

तो प्रवृत्ति केवल मानव -समान रोबोटों की ओर है?

बिल्कुल विपरीत। मानववादियों के विकास के समानांतर जैसे कि ह्यूमनॉइड्स, हम विशेषज्ञता का एक विस्फोट देखते हैं। प्रकृति ने प्रत्येक पारिस्थितिक आला के लिए अपना समाधान तैयार किया है, और रोबोटिक्स एक समान सिद्धांत का पालन करते हैं।

तंग कमरे में निरीक्षण: क्लियो रोबोटिक्स एक ड्रोन विकसित करता है जो एक recessed प्रोपेलर की तरह दिखता है। यह बेहद कॉम्पैक्ट और टक्कर -टक्कर है, जो इसे टैंक, पाइप या वेंटिलेशन शाफ्ट में सुरक्षित रूप से उड़ान भरने में सक्षम बनाता है - ऐसे स्थान जो पारंपरिक ड्रोन या मनुष्यों के लिए खतरनाक या अप्राप्य हैं।

पानी के नीचे रखरखाव: सी टेक्निक रोबोटिक्स सभी-उद्देश्य डाइविंग रोबोट विकसित नहीं करता है, लेकिन अत्यधिक विशिष्ट प्रणालियां, उदाहरण के लिए, केवल एक ही कार्य करते हैं: मछली के खेतों में नेटवर्क की सफाई। वे इस एक कार्य और आसपास के क्षेत्र के लिए पूरी तरह से अनुकूलित हैं और इसमें अपराधी रूप से कुशल हैं।

झुंड रोबोटिक्स: हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ता छोटे, सरल रोबोट के झुंडों पर काम करते हैं। प्रत्येक एकल रोबोट विशेष रूप से बुद्धिमान नहीं है, लेकिन संयोजन में आप एक चींटी राज्य के समान जटिल कार्यों को हल कर सकते हैं। उनका उपयोग बड़े क्षेत्रों, कृषि या निर्माण कार्यों के लिए पता लगाने के लिए किया जा सकता है। सिद्धांत अतिरेक के माध्यम से मजबूती और कई छोटे खिलाड़ियों के माध्यम से बड़ी समस्याओं का समाधान है।

क्षितिज पर कौन सा वास्तव में भविष्य कौशल दिखाई दे रहे हैं? सेल्फ -रैपेयर जैसी अवधारणाओं के बारे में क्या?

यहां हम बुनियादी अनुसंधान के दायरे में प्रवेश करते हैं, लेकिन इसके परिणाम दस या बीस वर्षों में रोबोटिक्स को आकार दे सकते हैं। रोबोट पर शोध जो खुद को मरम्मत कर सकते हैं, ऐसा क्षेत्र है। एक विशेष रूप से आकर्षक दृष्टिकोण "रोबोट नरभक्षण" है। विचार यह है कि एक झुंड में एक रोबोट जिसमें एक अपूरणीय क्षति होती है, का उपयोग अन्य रोबोटों द्वारा "स्पेयर पार्ट्स वेयरहाउस" के रूप में किया जाता है। इसलिए कामकाज रोबोट एक "मृत" सहयोगी के दोषपूर्ण भागों को हटा सकते हैं और उन्हें अपने साथ स्थापित कर सकते हैं। यह मानव रखरखाव के बिना लंबे समय तक मिशनों के लिए बहुत निहितार्थ है, उदाहरण के लिए मंगल पर, गहरे समुद्र में या आपदा क्षेत्रों में। यह टिकाऊ, लचीला प्रणालियों की ओर डिस्पोजेबल इलेक्ट्रॉनिक्स से एक प्रतिमान बदलाव है।

कौशल के बारे में एक आखिरी सवाल: हमने बुद्धिमत्ता के बारे में बात की, लेकिन भावनाओं के बारे में क्या? एक रोबोट को भावनाओं को व्यक्त करने में सक्षम क्यों होना चाहिए?

यह एक उत्कृष्ट बिंदु है जिसे अक्सर गलत समझा जाता है। इस क्षेत्र में डिज़नी इमेजिनिंग के काम का उद्देश्य रोबोट को वास्तविक भावनाओं को देने का लक्ष्य नहीं है। यह मानव-रोबोट बातचीत में सुधार के बारे में है। भावनाएं मनुष्यों के लिए संचार का एक केंद्रीय साधन हैं। एक मुस्कान, एक भ्रूभंग, एक आश्चर्यचकित नज़र - यह सब एक सेकंड के एक अंश में किसी व्यक्ति की स्थिति और इरादों के बारे में जानकारी की एक बहुतायत को परिवहन करता है। यदि एक रोबोट अपनी स्थिति को व्यक्त करने में सक्षम है (जैसे "मैंने वस्तु को मान्यता दी है", "मैं अनिश्चित हूं", "मुझे मदद की जरूरत है") एक मानव -पाठ्य चेहरे के भावों या शरीर की भाषा द्वारा, सहयोग अधिक सहज, अधिक चिकनी और सुरक्षित हो जाता है। यह प्रौद्योगिकी से निपटने में निषेध सीमा का निर्माण और कम करता है। तो यह एक अधिक प्रभावी इंटरफ़ेस के बारे में है, कृत्रिम जागरूकता के बारे में नहीं।

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5। अब हमारे पास प्रौद्योगिकी और इसके अनुप्रयोगों की एक विस्तृत तस्वीर है। लेकिन हर गहन तकनीकी परिवर्तन में सामाजिक परिणाम भी हैं। रोबोटिक्स की उन्नति से क्या आर्थिक और सामाजिक प्रभाव उभर रहे हैं?

यह प्रश्न केंद्रीय महत्व का है, क्योंकि प्रौद्योगिकी खाली हवा में मौजूद नहीं है। यह हमारे समाज, हमारे काम और हमारे सह -अस्तित्व को आकार देता है।

सबसे अधिक बार पूछा और भयभीत सवाल है: क्या रोबोट नौकरियों को दूर करते हैं?

इसका उत्तर उतना आसान नहीं है जितना कि हाँ या नहीं। काम की दुनिया में गहरा बदलाव है, नौकरियों का कोई सरल उन्मूलन नहीं है। गार्टनर का अनुमान है कि आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधकों का एक महत्वपूर्ण अनुपात 2030 तक प्रबंधित किया जाएगा और अब लोगों का प्रबंधन नहीं किया जाएगा और अब लोग यहां बहुत खुलासा नहीं कर रहे हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधक बेरोजगार हो जाता है। बल्कि, उनकी नौकरी का विवरण मौलिक रूप से बदल जाता है। उनका कार्य स्वायत्त रोबोटों के एक बेड़े की निगरानी करना, उनके प्रदर्शन का विश्लेषण करना, रणनीतिक निर्णय लेना और अपवादों या विकारों का प्रबंधन करना होगा। दोहरावदार, मैनुअल और डेटा प्रोसेसिंग गतिविधियाँ स्वचालित हैं, जबकि मानव कार्य को रणनीतिक, रचनात्मक और समस्या -संबंधी कार्यों में स्थानांतरित कर दिया जाता है।

लेकिन इसका मतलब यह भी है कि योग्यता आवश्यकताओं को बड़े पैमाने पर स्थानांतरित कर दिया जाता है। नए व्यवसाय उत्पन्न होंगे (जैसे रोबोट फ्लीट मैनेजर, एआई एथिक्स, रोबोटिक्स रखरखाव विशेषज्ञ), जबकि अन्य महत्व खो देते हैं। समाज के लिए चुनौती यह है कि कर्मचारियों की "खोई हुई पीढ़ी" से बचने के लिए शिक्षा, फिर से सीखने और आजीवन सीखने के माध्यम से इस संक्रमण को डिजाइन करना है। यह एक परिवर्तन है, न कि सर्वनाश।

काम की दुनिया के अलावा, रोबोटिक्स के साथ प्रमुख सामाजिक चुनौतियों से निपटने की भी क्षमता है, उदाहरण के लिए जनसांख्यिकीय परिवर्तन?

हां, और यह आवेदन का एक बहुत महत्वपूर्ण क्षेत्र है। कई औद्योगिक राष्ट्र नर्सों की एक साथ कमी के साथ उम्र बढ़ने की आबादी की समस्या का सामना करते हैं। यहां रोबोटिक्स एक सहायक भूमिका निभा सकते हैं, न कि मानव देखभाल के लिए प्रतिस्थापन के रूप में, बल्कि एक पूरक के रूप में। रोबोट शारीरिक रूप से थकाऊ कार्यों में मदद कर सकते हैं, उदाहरण के लिए लोगों को उठाने के साथ। एक बुद्धिमान सहायक के रूप में, आप दवा की याद दिला सकते हैं, महत्वपूर्ण डेटा की निगरानी कर सकते हैं और आपातकालीन स्थिति में स्वचालित रूप से कॉल मदद कर सकते हैं। सामाजिक रोबोट बातचीत, खेल या अकेलेपन के सदस्यों के लिए संबंध का मुकाबला कर सकते हैं। अनुसंधान गहन रूप से जांच करता है कि इस तरह की प्रणालियां वृद्ध लोगों के जीवन की गुणवत्ता में कैसे सुधार कर सकती हैं और उन्हें अपने परिचित परिवेश में स्वतंत्र रूप से जीने में सक्षम बना सकती हैं।

आबादी के बीच स्वीकृति के बारे में क्या? क्या लोग इन नई मशीनों पर भरोसा करते हैं?

ट्रस्ट समाज में रोबोटिक्स के सफल एकीकरण की कुंजी है। इस ट्रस्ट को सक्रिय रूप से बनाया जाना चाहिए। दिलचस्प शोध परिणाम बताते हैं कि सूक्ष्म डिजाइन निर्णय यहां एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन से पता चला है कि रोबोट जो एक उपयुक्त नेत्र संपर्क बनाते हैं - यानी एक कार्रवाई बोलने या आरंभ करने से पहले लोगों को देखें - अधिक भरोसेमंद और बुद्धिमान माना जाता है। यह मनुष्यों के लिए रोबोट के व्यवहार को पूर्वानुमान, सुरक्षित और सहज बनाने के बारे में है। एक प्रणाली के कौशल और सीमाओं के बारे में पारदर्शिता भी महत्वपूर्ण है। कोई भी ट्रस्ट (सही होना) एक मौलिक अविश्वास के रूप में खतरनाक हो सकता है।

सभी नेटवर्किंग और डेटा संग्रह के साथ, सुरक्षा के बारे में भी काफी चिंता होनी चाहिए, है ना?

बिल्कुल। सुरक्षा चिंताएं विविध हैं और शुद्ध साइबर सुरक्षा (हैकिंग के खिलाफ सुरक्षा) से परे हैं। एक केंद्रीय विषय डेटा सुरक्षा और राष्ट्रीय सुरक्षा है। अमेरिकी अधिकारियों द्वारा निर्माताओं डीजेआई और ऑटेल से ड्रोन की जाँच करना इस का एक स्पष्ट संकेत है। यहां सवाल यह है कि क्या ड्रोन को हैक किया जा सकता है, बल्कि यह भी है कि यह क्या डेटा एकत्र करता है? यह डेटा कहां सहेजा जाता है? इसकी पहुंच किसकी है? जब ड्रोन महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का निरीक्षण करते हैं जैसे कि बिजली संयंत्र, पुल या बंदरगाह, एकत्र किए गए डेटा एक रणनीतिक संपत्ति बन जाते हैं। संभावित प्रतिद्वंद्वी राज्यों से रोबोटिक्स प्रौद्योगिकी पर निर्भरता तेजी से राष्ट्रीय सुरक्षा जोखिम के रूप में माना जाता है। यह अपने स्वयं के, राष्ट्रीय या संबद्ध प्रौद्योगिकी पारिस्थितिक तंत्र बनाने के प्रयासों की ओर जाता है।

6। मेरे अंतिम बड़े सवाल का उद्देश्य इस सब के आधार पर है: लोग। इन सभी जटिल प्रणालियों को विकसित करने, बनाने, प्रतीक्षा करने और प्रबंधित करने के लिए, बहुत बड़ी संख्या में योग्य विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। यह कैसे सुनिश्चित किया जाता है कि हमारे पास इस क्रांति को डिजाइन करने के लिए संतान है?

यह प्रश्न महत्वपूर्ण है, क्योंकि सही सिर के बिना भी सबसे अच्छी तकनीक केवल एक प्रोटोटाइप बनी हुई है। इसलिए प्रतिभाओं का प्रचार कंपनियों और राज्यों के लिए एक रणनीतिक प्राथमिकता बन गया है।

रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं जैसी एक्स्ट्रा करिकुलर गतिविधियाँ यहां क्या भूमिका निभाती हैं?

वे एक विशाल भूमिका निभाते हैं जिसे शायद ही कम करके आंका जा सके। पहली रोबोटिक्स प्रतियोगिता या रोबोकप जैसी प्रतियोगिताएं सिर्फ एक गेम की तुलना में बहुत अधिक हैं। वे अगली पीढ़ी के इंजीनियरों और वैज्ञानिकों के लिए इनक्यूबेटर हैं। छात्र और छात्र न केवल यहां कार्यक्रम या निर्माण करना सीखते हैं। अत्यधिक प्रेरक वातावरण में, आप परियोजना प्रबंधन, टीमवर्क, समय के दबाव और रणनीतिक सोच के तहत समस्या को हल करने में व्यावहारिक कौशल प्राप्त करते हैं। आप विचार से लेकर डिजाइन और निर्माण तक के परीक्षण और सुधार के लिए पूरे चक्र का अनुभव करेंगे। इन सबसे ऊपर, हालांकि, ये प्रतियोगिताएं प्रौद्योगिकी के लिए एक जुनून को बढ़ाती हैं और दिखाती हैं कि टकसाल विषय मूर्त, रोमांचक परिणामों को जन्म देते हैं। इस अनुभव के आधार पर, कई प्रतिभागी इस क्षेत्र में एक संबंधित पाठ्यक्रम और कैरियर का विकल्प चुनते हैं।

और औपचारिक शिक्षा प्रणाली इस आवश्यकता पर कैसे प्रतिक्रिया करती है?

शिक्षा प्रणाली को अनुकूलित करना शुरू हो जाता है, अक्सर उद्योग के साथ निकट सहयोग में। हम नए पाठ्यक्रमों के उद्भव को देखते हैं जो स्पष्ट रूप से रोबोटिक्स, एआई और मेक्ट्रोनिक्स को जोड़ते हैं। एप्लाइड साइंसेज के विश्वविद्यालय और विश्वविद्यालय व्यावहारिक परियोजनाओं, इंटर्नशिप और दोहरे पाठ्यक्रमों की पेशकश करने के लिए कंपनियों के साथ साझेदारी में प्रवेश करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि प्रशिक्षण बाजार की वास्तविक जरूरतों को पारित नहीं करता है। ऐसे कार्यक्रम बढ़ रहे हैं जो पहले से ही रोबोटिक्स को एकीकृत करते हैं और पहले से ही एक प्रारंभिक चरण में मूल बातें बनाने और संपर्क के डर को कम करने के लिए स्कूल के पाठों में एकीकृत करते हैं। चुनौती है कि पाठ्यक्रम को तेजी से तकनीकी विकास के लिए जल्दी से अनुकूलित करें और पर्याप्त योग्य शिक्षकों को प्रशिक्षित करें।

अंतिम संश्लेषण: इन सभी टिप्पणियों से कौन सी समग्र चित्र परिणाम हैं?

जब मैंने इन सभी पहलुओं को एक साथ रखा - राजधानी, एआई, उद्योग -विशिष्ट अनुप्रयोग, नए रूप और सामाजिक प्रभाव - एक क्षेत्र की छवि में घातीय वृद्धि और गहन परिवर्तन के एक चरण में परिणाम होता है। रोबोटिक्स आखिरकार कारखाने के हॉल में अपने आला से टूट गए हैं और एक सार्वभौमिक प्रमुख तकनीक बन जाती है जो हमारे जीवन और हमारी अर्थव्यवस्था के हर पहलू को प्रभावित करती है।

विकास एक आत्म -शराबी सर्पिल द्वारा संचालित है: तकनीकी सफलता, विशेष रूप से एआई में, नए अनुप्रयोगों को सक्षम करें। ये नए एप्लिकेशन बड़े पैमाने पर, विविध निवेशों को आकर्षित करते हैं। बदले में ये निवेश तकनीकी विकास की अगली लहर और बाजार के रणनीतिक समेकन को वित्त देते हैं।

हम स्वायत्त, बुद्धिमान प्रणालियों की ओर एक स्पष्ट आंदोलन देखते हैं जो असंरचित वास्तविक दुनिया में कार्य कर सकते हैं। इसी समय, रोबोट के भौतिक रूपों, अत्यधिक विशिष्ट उपकरणों से लेकर सार्वभौमिक रूप से उपयोग करने योग्य ह्यूमोइड्स तक, विविधता करते हैं।

हालांकि, यह विकास एक विशुद्ध रूप से तकनीकी प्रक्रिया नहीं है। यह मौलिक नैतिक प्रश्न उठाता है, श्रम बाजार को बदल देता है, नई भू -राजनीतिक निर्भरता बनाता है और हमारी शिक्षा प्रणाली के एक मौलिक अनुकूलन की आवश्यकता होती है। इस भविष्य का सफल डिजाइन न केवल बुद्धिमान मशीनों के निर्माण की हमारी क्षमता पर निर्भर करता है, बल्कि हमारे ज्ञान पर भी हमारे समाज में जिम्मेदारी से एकीकृत करने के लिए। रोबोटिक्स क्रांति पूरे जोरों पर है, और हम केवल इसकी वास्तविक क्षमता और इसकी चुनौतियों की शुरुआत में हैं।

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