स्पर्श आधारित रोबोटिक्स: स्पर्श की भावना वाले रोबोट: वल्कन और एमआईटी के हैप्टिक ऑब्जेक्ट रिकग्निशन अनुसंधान से विकसित नई पीढ़ी – चित्र: Xpert.Digital
एमआईटी की विशेष सेंसर के बिना वस्तु पहचान प्रणाली और अमेज़न का वल्कन रोबोट
मशीनों के लिए स्पर्श बोध: वस्तु पहचान में नए मानक स्थापित करना
रोबोटिक्स के क्षेत्र में, स्पर्श संवेदक और पहचान प्रणालियों का विकास एक महत्वपूर्ण प्रगति है, जिससे मशीनें पहली बार न केवल अपने परिवेश को देख सकती हैं बल्कि उसे "महसूस" भी कर सकती हैं। इस विकास का उदाहरण अमेज़न का नया वल्कन रोबोट और एमआईटी की नवोन्मेषी वस्तु पहचान प्रणाली है। ये दोनों प्रौद्योगिकियां रोबोटों के अनुप्रयोगों का व्यापक विस्तार करती हैं और ऐसे कार्यों को संभव बनाती हैं जो पहले केवल मनुष्य ही अपनी प्राकृतिक स्पर्श संवेदना से कर सकते थे।.
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अमेज़न का वल्कन रोबोट: स्पर्श आधारित रोबोट ग्रिपिंग के क्षेत्र में एक अभूतपूर्व उपलब्धि
कार्यप्रणाली और तकनीकी आधार
अमेज़न द्वारा विकसित वल्कन रोबोट, भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। अमेज़न स्वयं इसे "रोबोटिक्स और भौतिक एआई में एक बड़ी सफलता" के रूप में वर्णित करता है। इस प्रणाली में दो मुख्य घटक हैं: वस्तुओं को संग्रहित करने के लिए "स्टो" और उन्हें निकालने के लिए "पिक"। इसकी सबसे खास विशेषता है अपने परिवेश को स्पर्श के माध्यम से समझने की क्षमता।.
वल्कन की स्पर्श संबंधी क्षमताओं का तकनीकी आधार हॉकी पक के आकार के विशेष बल-टॉर्क सेंसर हैं, जो रोबोट को यह "महसूस" करने में सक्षम बनाते हैं कि किसी वस्तु को नुकसान पहुंचाए बिना उसे पकड़ने के लिए वह कितना बल लगा सकता है। अमेज़न में रोबोटिक्स एआई के निदेशक एडम पार्नेस इस दृष्टिकोण की विशिष्टता पर जोर देते हुए कहते हैं: "वल्कन हमारा पहला रोबोट नहीं है जो वस्तुओं को हिला सकता है। लेकिन स्पर्श की अपनी क्षमता - किसी वस्तु के संपर्क में आने के समय और तरीके को समझने की क्षमता - के साथ, यह कार्यप्रवाह और सुविधाओं को अनुकूलित करने के लिए नई संभावनाएं खोलता है।".
अलमारियों पर सामान व्यवस्थित करने के लिए, वल्कन एक ऐसे उपकरण का उपयोग करता है जो हेयर स्ट्रेटनर से जुड़े रूलर जैसा दिखता है। इस "रूलर" की मदद से, वह अन्य वस्तुओं को हटाकर नई वस्तुओं के लिए जगह बनाता है। ग्रिपर आर्म्स वस्तु के आकार और आकृति के अनुसार अपनी पकड़ की शक्ति को समायोजित करते हैं, जबकि एकीकृत कन्वेयर बेल्ट वस्तु को कंटेनर में ले जाते हैं। वस्तुओं को निकालने के लिए, वल्कन एक कैमरा सिस्टम के साथ सक्शन ग्रिपर का उपयोग करता है।.
अनुप्रयोग और प्रदर्शन के वर्तमान क्षेत्र
वल्कन रोबोट का परीक्षण वर्तमान में अमेज़न के दो लॉजिस्टिक्स केंद्रों में किया जा रहा है: एक हैम्बर्ग (जर्मनी) के पास विन्सेन में और दूसरा स्पोकेन, वाशिंगटन (अमेरिका) में। वाशिंगटन में, छह स्टो वल्कन रोबोट कार्यरत हैं और उन्होंने सफलतापूर्वक पांच लाख आइटम स्टोर कर लिए हैं। विन्सेन में, दो पिक वल्कन रोबोट काम कर रहे हैं और उन्होंने 50,000 ऑर्डर प्रोसेस कर लिए हैं।.
इस सिस्टम की क्षमताएं उल्लेखनीय हैं: वल्कन वर्तमान में अमेज़न द्वारा पेश किए जाने वाले लाखों उत्पादों में से लगभग 75 प्रतिशत को संभाल सकता है। रोबोट द्वारा संभाली जा सकने वाली सबसे छोटी वस्तु लगभग लिपस्टिक या यूएसबी स्टिक के आकार की है। विशेष रूप से प्रभावशाली रोबोट की वास्तविक समय में वस्तुओं की पहचान करने की क्षमता है, क्योंकि जैसा कि पार्नेस बताते हैं, "इसके लिए वस्तुओं की सभी विशिष्टताओं को याद रखना असंभव होगा।".
भविष्य की योजनाएँ और लॉजिस्टिक्स श्रृंखला में एकीकरण
आने वाले वर्षों में अमेज़न वल्कन रोबोटों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि करने की योजना बना रहा है। इस वर्ष, विन्सेन में वल्कन रोबोटों की संख्या बढ़कर 60 और वाशिंगटन में 50 होने की उम्मीद है। दीर्घकालिक योजना के तहत यूरोप और अमेरिका भर के लॉजिस्टिक्स केंद्रों में इन रोबोटों को तैनात किया जाएगा।.
अमेज़न की रणनीति का एक अहम पहलू है इंसानों और मशीनों का साथ-साथ चलना। कंपनी की "मास्टर प्लान" में इंसानों और मशीनों को कंधे से कंधा मिलाकर काम करते हुए दिखाया गया है। रोबोट मुख्य रूप से उन उत्पादों को संभालने के लिए बनाए गए हैं जो शेल्फ पर रखे हैं और जिन्हें उठाने के लिए इंसानों को सीढ़ी की ज़रूरत होती है या जिन्हें उठाने के लिए बहुत झुकना पड़ता है। इससे समग्र कार्यक्षमता में वृद्धि होने के साथ-साथ मानव कर्मचारियों का कार्यभार भी कम होने की उम्मीद है।.
एमआईटी की वस्तु पहचान प्रणाली: विशेष सेंसर के बिना बुद्धिमान "संवेदन"
वस्तु पहचान के लिए अभिनव दृष्टिकोण
अमेज़न के वल्कन के समानांतर, एमआईटी, अमेज़न रोबोटिक्स और ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो रोबोटों को स्पर्श क्षमता प्रदान करने के लिए एक अलग दृष्टिकोण अपनाती है। यह तकनीक रोबोटों को किसी वस्तु को उठाकर और धीरे से हिलाकर उसके गुणों, जैसे कि वजन, कोमलता या उसमें मौजूद सामग्री, को पहचानने में सक्षम बनाती है - ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य अपरिचित वस्तुओं को संभालते समय करते हैं।.
इस तकनीक की खासियत यह है कि इसमें किसी विशेष स्पर्श संवेदक की आवश्यकता नहीं होती। इसके बजाय, यह प्रणाली अधिकांश रोबोटों में पहले से मौजूद संयुक्त एनकोडर का उपयोग करती है - ये संवेदक गति के दौरान जोड़ों की घूर्णीय स्थिति और गति का पता लगाते हैं। एमआईटी के पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता और शोध पत्र के प्रमुख लेखक पीटर यिचेन चेन इस परियोजना के पीछे की सोच को समझाते हैं: "मेरा सपना है कि रोबोटों को दुनिया में भेजा जाए ताकि वे चीजों को छू सकें, हिला सकें और अपने आप उन सभी चीजों के गुणों का पता लगा सकें जिनके साथ वे संपर्क करते हैं।".
तकनीकी कार्यक्षमता और सिमुलेशन मॉडल
एमआईटी प्रणाली का मूल दो सिमुलेशन मॉडल पर आधारित है: एक जो रोबोट और उसकी गतिविधियों का अनुकरण करता है, और दूसरा जो वस्तु की गतिशीलता को दोहराता है। एमआईटी के एक अन्य पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता चाओ लियू इन डिजिटल ट्विन्स के महत्व पर जोर देते हुए कहते हैं, "वास्तविक दुनिया की सटीक डिजिटल प्रतिकृति हमारी पद्धति की सफलता के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है।".
यह प्रणाली "डिफरेंशिएबल सिमुलेशन" नामक तकनीक का उपयोग करती है, जो एल्गोरिदम को यह अनुमान लगाने में सक्षम बनाती है कि किसी वस्तु के गुणों, जैसे द्रव्यमान या कोमलता में छोटे बदलाव, रोबोट के जोड़ों की अंतिम स्थिति को कैसे प्रभावित करेंगे। एक बार जब सिमुलेशन रोबोट की वास्तविक गतिविधियों से मेल खा जाता है, तो प्रणाली वस्तु के सही गुणों की पहचान कर लेती है।.
इस विधि का एक प्रमुख लाभ इसकी दक्षता है: एल्गोरिदम कुछ ही सेकंडों में गणना कर सकता है और कार्य करने के लिए केवल रोबोट की वास्तविक गति पथ की आवश्यकता होती है। यह प्रणाली को विशेष रूप से लागत प्रभावी और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक बनाती है।.
अनुप्रयोग की क्षमता और लाभ
विकसित तकनीक उन अनुप्रयोगों में विशेष रूप से उपयोगी हो सकती है जहां कैमरे कम प्रभावी होते हैं, जैसे कि अंधेरे तहखाने में वस्तुओं को छांटना या भूकंप के बाद आंशिक रूप से ढह गई इमारत में मलबा हटाना।.
कंप्यूटर विज़न या बाहरी सेंसर पर आधारित कुछ विधियों के विपरीत, इस एल्गोरिदम को प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए अज्ञात वातावरण या नई वस्तुओं का सामना करने पर इसमें त्रुटियों की संभावना कम होती है। यही कारण है कि यह प्रणाली विशेष रूप से मजबूत और बहुमुखी है।.
रोबोटिक्स में स्पर्श संवेदकों पर व्यापक अनुसंधान परिदृश्य
मूलभूत चुनौतियाँ और वर्तमान समाधान
स्पर्श की भावना से लैस रोबोटों का विकास शोधकर्ताओं के सामने मूलभूत चुनौतियाँ पेश करता है। जहाँ मानव स्पर्श प्रणाली अत्यंत जटिल और सूक्ष्म है, वहीं कृत्रिम प्रणालियों को तकनीकी साधनों का उपयोग करके इसकी नकल करनी होगी। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के रोबोटिक्स विशेषज्ञ केन गोल्डबर्ग इस कार्य की जटिलता पर बल देते हुए कहते हैं: “मानव स्पर्श की भावना अविश्वसनीय रूप से सूक्ष्म और जटिल है, जिसमें एक विशाल गतिशील सीमा है। यद्यपि रोबोट तेजी से प्रगति कर रहे हैं, फिर भी मुझे अगले पाँच से दस वर्षों में मानव स्तर के स्पर्श संवेदकों को देखना आश्चर्यजनक लगेगा।”.
इन चुनौतियों के बावजूद, अनुसंधान में महत्वपूर्ण प्रगति हो रही है। उदाहरण के लिए, फ्राउनहोफर आईएफएफ ऐसे स्पर्श संवेदक तंत्र विकसित कर रहा है जो मानव हाथ की तरह प्रतिक्रियाशील पकड़ को सक्षम बनाते हैं और नाजुक या लचीली वस्तुओं को संभालने के लिए आदर्श हैं। संवेदक डेटा का उपयोग ग्रिपर अनुकूलन, घटक और स्थिति पहचान, और प्रक्रिया निगरानी के लिए किया जाता है।.
स्पर्शनीय रोबोटिक्स के क्षेत्र में नवोन्मेषी अनुसंधान परियोजनाएं
अमेज़ॅन और एमआईटी द्वारा किए गए विकास के अलावा, स्पर्शनीय रोबोट सेंसर के क्षेत्र में अन्य महत्वपूर्ण अनुसंधान परियोजनाएं भी हैं:
मैक्स प्लांक इंस्टीट्यूट फॉर इंटेलिजेंट सिस्टम्स ने इनसाइट नामक एक हैप्टिक सेंसर विकसित किया है जो स्पर्श को अत्यधिक संवेदनशीलता से पहचानता है। संस्थान में एक शोध समूह के प्रमुख जॉर्ज मार्टियस ने सेंसर के प्रदर्शन पर जोर देते हुए कहा, "हमारे सेंसर ने अपने आवरण के अभिनव यांत्रिक डिजाइन, अंदर मौजूद विशेष रूप से डिजाइन किए गए इमेजिंग सिस्टम, स्वचालित डेटा अधिग्रहण और अत्याधुनिक डीप लर्निंग विधियों के कारण उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है।" यह सेंसर इतना संवेदनशील है कि यह गुरुत्वाकर्षण के सापेक्ष अपनी स्वयं की स्थिति का भी पता लगा सकता है।.
एक और दिलचस्प प्रोजेक्ट है डेंसफिज़नेट, एक ऐसा सिस्टम जो गतिशील अंतःक्रियाओं (जैसे, फिसलना और टकराना) की एक श्रृंखला को सक्रिय रूप से निष्पादित करता है और अपने दृश्य अवलोकनों पर आधारित एक गहन पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करके सघन, पिक्सेल-वार निरूपण सीखता है जो देखी गई वस्तुओं के भौतिक गुणों को दर्शाते हैं। सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया दोनों वातावरणों में किए गए प्रयोगों से पता चलता है कि सीखे गए निरूपणों में समृद्ध भौतिक जानकारी होती है और इनका उपयोग घर्षण और द्रव्यमान जैसे भौतिक वस्तु गुणों को समझने के लिए सीधे किया जा सकता है।.
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स्पर्श आधारित रोबोट प्रणालियों के लिए भविष्य की संभावनाएं
मल्टीमॉडल सेंसर सिस्टम का एकीकरण
स्पर्श आधारित रोबोटिक्स का भविष्य विभिन्न संवेदी प्रणालियों के एकीकरण में निहित है। एमआईटी के शोधकर्ता पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता को दृष्टि और स्पर्श जैसी इंद्रियों को संयोजित करना सिखाने पर काम कर रहे हैं। इन विभिन्न संवेदी प्रणालियों की परस्पर क्रिया को समझकर, रोबोट अपने परिवेश की अधिक समग्र समझ विकसित कर सकते हैं।.
एमआईटी की टीम पहले से ही अपनी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन विधि को कंप्यूटर विज़न के साथ मिलाकर एक और भी अधिक शक्तिशाली मल्टीमॉडल सेंसर सिस्टम बनाने की योजना बना रही है। चेन बताते हैं, “यह काम कंप्यूटर विज़न को बदलने की कोशिश नहीं कर रहा है। दोनों विधियों के अपने-अपने फायदे और नुकसान हैं। लेकिन यहां हमने दिखाया है कि हम कैमरे के बिना भी इनमें से कुछ गुणों का पता लगा सकते हैं।”.
विस्तारित अनुप्रयोग क्षेत्र और भविष्य के विकास
एमआईटी के शोधकर्ताओं की टीम सॉफ्ट रोबोट जैसे अधिक जटिल रोबोटिक सिस्टम और तरल पदार्थ या रेत जैसे दानेदार माध्यमों सहित अधिक जटिल वस्तुओं के साथ इसके अनुप्रयोगों का पता लगाना चाहती है। दीर्घकाल में, वे इस तकनीक का उपयोग रोबोट के सीखने में सुधार करने की उम्मीद करते हैं, जिससे भविष्य के रोबोट तेजी से नए कौशल विकसित कर सकें और अपने वातावरण में होने वाले परिवर्तनों के अनुकूल ढल सकें।.
आने वाले वर्षों में अमेज़न वल्कन तकनीक को और विकसित करने और बड़े पैमाने पर तैनात करने की योजना बना रहा है। कंपनी के मौजूदा 750,000 मोबाइल रोबोटों के बेड़े के साथ वल्कन का एकीकरण एक व्यापक स्वचालन अवधारणा का संकेत देता है जो लॉजिस्टिक्स उद्योग में मौलिक परिवर्तन ला सकता है।.
स्पर्श आधारित अधिगम: जब सेंसर रोबोट को स्पर्श का बोध कराते हैं
स्पर्श की भावना से लैस रोबोटों का विकास, जिसका उदाहरण अमेज़ॅन का वल्कन और एमआईटी की वस्तु पहचान प्रणाली है, रोबोटिक्स में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। ये प्रौद्योगिकियां रोबोटों को ऐसे कार्यों को करने में सक्षम बनाती हैं जो पहले केवल मनुष्यों के अधिकार क्षेत्र में थे, क्योंकि इनमें सूक्ष्म शारीरिक कौशल और स्पर्श की समझ की आवश्यकता होती है।.
अलग-अलग दृष्टिकोण – अमेज़ॅन का विशेष सेंसरों पर ध्यान केंद्रित करना और एमआईटी की स्पर्श संबंधी अनुमान के लिए मौजूदा सेंसरों का उपयोग करने की अवधारणा – इस क्षेत्र में अनुसंधान की विविध दिशाओं को दर्शाते हैं। दोनों ही दृष्टिकोणों की अपनी-अपनी विशिष्ट खूबियाँ और अनुप्रयोग क्षेत्र हैं।.
रोबोटिक प्रणालियों में स्पर्श संबंधी क्षमताओं के बढ़ते एकीकरण के साथ, रसद, विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा और कई अन्य क्षेत्रों में जटिल कार्यों के स्वचालन के लिए नए अवसर खुल रहे हैं। रोबोटों की न केवल देखने बल्कि अपने परिवेश को "महसूस" करने की क्षमता हमें ऐसे भविष्य के और करीब ले जाती है जिसमें रोबोट और मनुष्य और भी अधिक निकटता से और सहजता से सहयोग कर सकेंगे।.
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