मानवीय रोबोट सफल होने के लिए एक बार में कई उद्योगों को संभालना चाहिए

बहुमुखी प्रतिभा का वादा और इसकी जटिलताएं

मानवीय रोबोटिक्स का केंद्रीय पिच बहुमुखी प्रतिभा है। मानव आकार में डिजाइन किया गया एक रोबोट, सिद्धांत रूप में, मानव के लिए डिजाइन किए गए स्थानों में काम कर सकता है — कारखाने, गोदाम, अस्पताल, खुदरा दुकानें और घर। एक विशेष कार्य में अनुकूलित विशेषीकृत औद्योगिक रोबोट के विपरीत, एक मानवीय रोबोट विभिन्न कार्यों और वातावरण में पुनः तैनात किया जा सकता है, भौतिक पुनर्निर्माण की आवश्यकता के बिना सॉफ़्टवेयर के माध्यम से नए व्यवहार सिखाए जा सकते हैं।

यह वादा निवेशकों और तकनीकी आशावादियों के लिए आकर्षक है। यह, जैसा कि द रोबोट रिपोर्ट का विश्लेषण स्पष्ट करता है, बिल्कुल वह है जो वाणिज्यिकीकरण को कठिन बनाता है। एक ही समय में कई अनुप्रयोगों को संबोधित करने के लिए यहां तक कि अच्छी तरह से वित्त पोषित कंपनियों को भी विकास प्रयास की विस्तृतता की आवश्यकता होती है, जबकि कोई भी एकल अनुप्रयोग बाजार अभी तक बड़े पर्याप्त है नहीं है लागत को कम करने के लिए आवश्यक तैनाती मात्रा उत्पन्न करने के लिए।

नेविगेशन चुनौती

मानवीय रोबोट को अप्रतिबंधित वातावरण में नेविगेशन को हल करना चाहिए — ऐसे स्थान जो रोबोट संचालन के लिए डिजाइन नहीं किए गए हैं, जहां फर्श असमान हो सकते हैं, वस्तुएं अप्रत्याशित रूप से रखी जाती हैं, और मानव ऐसे तरीकों से चलते हैं जिनके लिए गतिशील प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। यह उन नियंत्रित वातावरण से मौलिक रूप से अलग है जहां औद्योगिक रोबोट दशकों से सफलतापूर्वक काम कर रहे हैं।

वर्तमान अत्याधुनिक मानवीय प्रणालियां नियंत्रित प्रदर्शन और सीमित पायलट तैनाती में प्रभावशाली नेविगेशन क्षमता प्रदर्शित की है। प्रदर्शन प्रदर्शन और वास्तविक व्यावसायिक वातावरण में निरंतर, निरीक्षण रहित संचालन के लिए आवश्यक मजबूती के बीच अंतर महत्वपूर्ण है। गिरना, नेविगेशन विफलता, अप्रत्याशित बाधाओं को संभालने में असमर्थता विफलता के तरीके हैं जो अनुसंधान संदर्भों में स्वीकार्य हैं लेकिन व्यावसायिक रूप से समस्याग्रस्त हैं जहां उत्पादकता हानि औणनीय है।

हेराफेरी: कठिनतम समस्या

यदि नेविगेशन कठिन है, तो हेराफेरी कठिन है। मानव हाथ, इसकी 27 स्वतंत्रता की डिग्री और परिष्कृत संवेदी प्रतिक्रिया के साथ, विविध आकार, आकार, बनावट और वजन की वस्तुओं को पकड़ना और हेराफेरी कर सकता है विश्वसनीयता और अनुकूलन के साथ कि रोबोटिक हेराफेरी सिस्टम अभी तक दृष्टिकोण में विफल रहे हैं। ऐसे अनुप्रयोगों के लिए जहां रोबोट को विविध वस्तुओं को संभालना चाहिए — ई-कॉमर्स पूर्ति में चुनना, खाद्य तैयारी, जटिल उत्पाद विधानसभा — हेराफेरी क्षमता बाध्य बाधा है।

सबसे उन्नत मानवीय प्रणालियां इस मोर्चे पर वास्तविक प्रगति कर रही हैं। कई जोड़ वाली उंगलियों के साथ निपुण हाथ, कौशल सेंसर सरणियां, और हेराफेरी नीतियां बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण सीखने और मानव प्रदर्शन से नकल सीखने के माध्यम से प्रशिक्षित स्पष्ट रूप से अधिक सक्षम हैं पाँच साल पहले उपलब्ध से। लेकिन वाणिज्यिक तैनाती के लिए मानदंड प्रयोगशाला कार्यक्षमता नहीं है — यह विश्वसनीय, त्रुटिहीन संचालन उत्पादन दर पर मानव श्रम के साथ प्रतिस्पर्धी है। वह मानदंड अधिकांश हेराफेरी कार्यों के लिए वर्तमान क्षमता आगे है।

कौशल सीखना और स्थानांतरण

तीसरी विकास सीमा कौशल सीखना है: एक मानवीय रोबोट कितनी जल्दी एक नया कार्य प्राप्त कर सकता है, और सीखे गए कौशल कितने आसानी से विभिन्न रोबोट, वातावरण और कार्य भिन्नता में स्थानांतरित होते हैं। यह वह है जहां सॉफ़्टवेयर-परिभाषित बहुमुखी प्रतिभा वादा पूर्ण या खाली आता है।

वर्तमान सीखने के प्रतिमान एक रोबोट को एक नया कार्य सिखाने के लिए पर्याप्त डेटा संग्रह, प्रशिक्षण कंप्यूट और मानव विशेषज्ञ भागीदारी की आवश्यकता है। एक रोबोट जो एक नया कौशल सीख सकता है घंटों में कुछ प्रदर्शन से — मानव कर्मचारी के अनुरूप तरीके से एक नए कार्य में प्रशिक्षित एक दिन — दिशा संकेत दिशानिर्देश लेकिन सफलता में विश्वसनीय रूप से पूरे उत्पादन जटिलता नहीं है। उदीयमान दृष्टिकोण बड़े पूर्व-प्रशिक्षित दृष्टिकोण-भाषा-क्रिया मॉडल को तीव्र सूक्ष्म-ट्यूनिंग के साथ विशिष्ट कार्य वारंट प्रदर्शन करते हैं लेकिन विश्वसनीयता और कौशल अधिग्रहण गति उत्पादन परिस्थितियों में सक्रिय अनुसंधान चुनौतियां हैं।

बाजार विकास चुनौती

तकनीकी चुनौतियों से परे, मानवीय रोबोटिक्स कंपनियों का सामना बाजार विकास चुनौती का सामना करना पड़ता है वास्तव में नए उत्पाद श्रेणी के लिए अद्वितीय। कोई स्थापित तैनाती प्लेबुक मौजूद नहीं है। मानवीय रोबोट को मौजूदा सुविधाओं में एकीकृत करना सुरक्षा प्रोटोकॉल, कार्यबल अनुकूलन, नियामक अनुपालन और वर्कफ़्लो पुनर्डिजाइन की आवश्यकता है जो अभी तक मानकीकृत नहीं हैं। प्रत्येक प्रारंभिक तैनाती किसी हद तक एक उत्पाद बिक्री के बजाय एक कस्टम इंजीनियरिंग परियोजना है।

कंपनियां जो सफलतापूर्वक इस संक्रमण में नेविगेट करती हैं — पुनरावृत्त तैनाती पद्धति बनाना, प्रमाणित एकीकरणकर्ता प्रशिक्षण, और परिचालन डेटा संचय जो सिस्टम प्रदर्शन में सुधार करता है — स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ बनाएगी उनके कोर रोबोट हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर से परे। मानवीय रोबोटिक्स वाणिज्यिकीकरण दौड़ व्यक्तिगत प्रणाली क्षमता की तुलना में अधिक एक तैनाती पारिस्थितिकी तंत्र निर्माण के बारे में है, और उस दौड़ के विजेता सबसे तकनीकी रूप से प्रभावशाली रोबोट बनाने वाली कंपनियां नहीं हो सकती हैं।

यह लेख द रोबोट रिपोर्ट की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।