టెస్లా ఆప్టిమస్ ఉత్పత్తి వారానికి వందల సంఖ్యకు చేరింది
టెస్లా తన ఫ్రీమాంట్ సౌకర్యంలో ప్రతి వారం అనేక వందల ఆప్టిమస్ హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్లను సమీకరిస్తోందని ఒక కొత్త నివేదిక తెలిపింది. ఇది రెండో త్రైమాసికంలో కంపెనీ సాధించిన దానికి సుమారు పది రెట్లు ఎక్కువ. ఈ సంఖ్య ఆప్టిమస్ కార్యక్రమం దిశలో అర్థవంతమైన మార్పును సూచిస్తుంది — చేతితో తయారు చేసే ఇంజినీరింగ్ ప్రయోగం నుంచి నిజమైన ఉత్పత్తి లైన్ వైపు ఇది మళ్లుతోంది.
ఈ రోబోట్ బహిరంగ జీవితంలో ఎక్కువ భాగం, చర్చ ప్రోటోటైప్‌లు, వేదిక ప్రదర్శనలు, దీర్ఘకాలిక వాగ్దానాల చుట్టూే తిరిగింది. వారానికి వందల యూనిట్లు ఉత్పత్తి చేయడం అనేది కనీసం ఒక అంశం పరిష్కరించబడిందని సూచిస్తుంది: డజన్ల కొద్దీ యాక్చువేటర్లు, సెన్సర్లు, పవర్ సిస్టమ్‌లతో నిర్మించిన సంక్లిష్ట ద్విపాద యంత్రాన్ని పునరావృతంగా సమీకరించగల సామర్థ్యం, మరియు దానిని త్రైమాసికానికి కాకుండా వారానికి యూనిట్ల లెక్కలో చేయగలగడం.
ఆటోమోటివ్ తయారీతో పోలిస్తే ఈ ప్రధాన సంఖ్య ఇప్పటికీ నిరాడంబరమే; అక్కడ టెస్లా ఉత్పత్తిని వారానికి వేల వాహనాలలో కొలుస్తుంది. కానీ హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్లు కార్లు కావు. ప్రతి యూనిట్‌లో సాంద్రమైన ఎలక్ట్రానిక్స్, కదిలే కీళ్లు, సాఫ్ట్‌వేర్ ఆధారిత నియంత్రణ వ్యవస్థలు ఉంటాయి, మరియు ఇంతవరకు ఏ కంపెనీ ఈ రకమైన వేగాన్ని ప్రదర్శించలేదు.
రోబోట్లు ఇప్పటికీ జనరలైజ్ చేయలేవు
అదే నివేదిక ఉత్పత్తి సంఖ్యలు పరిష్కరించలేని ఒక పరిమితిని సూచిస్తుంది. ఉత్పత్తి లైన్ నుంచి వచ్చే ఆప్టిమస్ యూనిట్లు సాధారణ పనులను నిర్వహించలేకపోతున్నాయని, అపరిచిత పనులు, అపరిచిత వస్తువులు, లేదా అపరిచిత పరిసరాలకు నమ్మకంగా అనుగుణంగా మారలేకపోతున్నాయని నివేదిక పేర్కొంది.
ఈ వ్యత్యాసమే ఈ కథలో అత్యధిక బరువు మోస్తుంది. నియంత్రిత సెల్ లోపల పునరావృతమయ్యే కదలికను చేసే రోబోట్ ఒక ఆటోమేషన్ పరికరం, దశాబ్దాలుగా ఫ్యాక్టరీ ఫ్లోర్లలో ఉన్న స్థిర యంత్రాలకు ఇది క్రియాత్మకంగా సమానం. కొత్త పని అప్పగించినప్పుడు దానిని ఎలా పూర్తి చేయాలో గ్రహించగల రోబోట్ మాత్రం పూర్తిగా వేరే విషయం, మరియు హ్యూమనాయిడ్ రోబోటిక్స్‌లో ఆశించిన విలువలో ఎక్కువ భాగం ఈ రెండు వర్గాల మధ్య దూరంలోనే ఉంది.
నడక మరియు ఆలోచన వేర్వేరు సమస్యలు
చలనంలో టెస్లా కనిపించే పురోగతి నిజమైనదే. సమతుల్యత, నడక శైలి, సమన్వయ కదలికలు — ఇవి స్పష్టమైన విజయ ప్రమాణాలు ఉన్న ఇంజినీరింగ్ సవాళ్లు: యంత్రం నిటారుగా నిలబడి చెప్పిన చోటికి కదులుతుంది, లేదా కదలదు. జనరలైజేషన్ మాత్రం వేరే రకమైన సమస్య. దీన్ని తేల్చే ఒకే ఒక బెంచ్‌మార్క్ లేదు, మరియు మెరుగుదల తరచుగా ఒక్కసారిగా జరిగే మార్పు కాకుండా నెమ్మదిగా పేరుకుపోయే సామర్థ్యంగా కనిపిస్తుంది.
ఒక రకమైన బిన్ నుంచి ఒక రకమైన భాగాన్ని తీయడానికి శిక్షణ పొందిన రోబోట్ ఆ పనిని వేల సార్లు నిర్దోషంగా చేయవచ్చు. వేరే ఆకారంలోని వస్తువును వేరే వెలుతురు ఉన్న వాతావరణంలో ఉంచితే, అదే వ్యవస్థ మానవ పరిశీలకుడికి అతి సాధారణంగా కనిపించే విధంగా విఫలమవవచ్చు. ఈ అంతరమే ప్రస్తుత ఫ్లీట్ స్థితిగా నివేదిక వివరిస్తోంది.
జనరలైజేషన్ ఎందుకు ఇంత కష్టం
మానవ పరిసరాలు వైవిధ్యంతో నిర్వచించబడతాయి. వెలుతురు మారుతుంది, ఉపరితలాలు మారుతాయి, వస్తువులు ఊహించని కోణాల్లో ఉంటాయి, సూచనలు అస్పష్టమైన భాషలో వస్తాయి. ఒకే సెట్టింగ్‌కు గట్టిగా సర్దుబాటు చేసిన వ్యవస్థ ప్రతి భేదాన్ని సమాచారంగా కాకుండా శబ్దంగా పరిగణిస్తుంది. ఈ అంతరాన్ని పూరించడానికి సాధారణంగా విస్తృత శిక్షణ డేటా, బలమైన అవగాహన, మరియు ఒక పని నుంచి మరొక పనికి జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేసే మోడల్స్ అవసరం — మళ్లీ మొదటి నుంచి ప్రారంభించకుండా.
ఈ అవసరాల్లో ఏదీ కేవలం తయారీ పరిమాణంతో పరిష్కారం కాదు. అవి సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు డేటా సమస్యలు, మరియు అవి తమ స్వంత షెడ్యూల్‌లో కదులుతుంటాయి.
తెలివితో నాయకత్వం లేకుండా తయారీలో ఆధిక్యం
నివేదికలోని ప్రధాన ఉద్వేగం రెండు గడియారాల మధ్య అసమతుల్యత. హార్డ్‌వేర్ పునరావృత్తిని టూలింగ్, సరఫరాదారులు, ఫ్లోర్ స్థలం, అదనపు షిఫ్ట్‌లతో వేగవంతం చేయవచ్చు. జనరలైజ్ చేసే సాఫ్ట్‌వేర్ డేటా వైవిధ్యం, మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్, కంప్యూట్ ద్వారా మెరుగుపడుతుంది, మరియు అది ఎక్కువ మూలధనం లేదా ఎక్కువ పని గంటలకు ఎప్పుడూ స్పందించదు. టెస్లా ఒక గడియారాన్ని వేగవంతం చేసినట్లు కనిపిస్తోంది, మరొకటి మాత్రం తన సమయాన్ని తానే నిర్ణయించుకుంటోంది.
ఇంకా సూక్ష్మమైన సమస్య కూడా ఉంది. వారానికి వందల రోబోట్లను నిర్మించడం సామర్థ్య అంతరాన్ని పూరించడానికి అవసరమైన డేటాను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేయదు. ఆ ఫ్లీట్ అదే సౌకర్యంలో అదే పరిమిత పనుల సమితిని చేస్తూ ఉంటే, అది అత్యధికంగా పునరావృతమయ్యే సమాచారాన్ని భారీ పరిమాణంలో ఉత్పత్తి చేస్తుంది, జనరలైజేషన్‌కు ముఖ్యమైన వైవిధ్యం మాత్రం తులనాత్మకంగా చాలా తక్కువగా ఉంటుంది.
ఈ పెరుగుదల ఇప్పటికీ ఎందుకు ముఖ్యం
జనరలైజేషన్ సమస్యను ఉత్పత్తి మైలురాయిని తోసిపుచ్చడానికి కారణంగా భావించడం సులభం. కానీ ఆ పఠనం ఈ పెరుగుదల నిజంగా ఏమి సంపాదిస్తుందో మిస్ అవుతుంది:
- పరిమాణంలో హార్డ్‌వేర్ ఫీడ్‌బ్యాక్. ప్రోటోటైప్‌లో ఒకసారి కనిపించే వైఫల్యాలు వందల యూనిట్లలో నమూనాలుగా కనిపిస్తాయి, దీనివల్ల డిజైన్ లోపాలను గుర్తించడం, సరిదిద్దడం సులభమవుతుంది.
- ఖర్చు అభ్యాస వక్రాలు. అధిక పరిమాణాలు సరఫరాదారులు, టూలింగ్, అసెంబ్లీ ప్రక్రియలను ఖర్చు వక్రంలో కిందకు నెట్టివేస్తాయి, ఇది ఏదైనా భవిష్యత్ వాణిజ్య కేసుకు ముఖ్యం.
- ఒక పరీక్షా ఫ్లీట్. ప్రతి వారం వందల కొత్త యంత్రాలు కొన్ని యూనిట్లపై కాకుండా అనేక యూనిట్లపై సాఫ్ట్‌వేర్ నవీకరణలను ధృవీకరించడానికి సరిపడా పెద్ద జనాభాను సృష్టిస్తాయి.
- అమలు అనుభవం. రోబోట్లను ప్రయోగశాల నుంచి పని వాతావరణాల్లోకి తరలించడం వల్ల నిర్వహణ, ఛార్జింగ్, భద్రత, అప్‌టైమ్ వంటి కార్యాచరణ సమస్యలు బయటపడతాయి — వీటిని ఏ సిమ్యులేషన్ పూర్తిగా పట్టుకోలేదు.
ఈ వేగం కొనసాగితే ఈ ప్రయోజనాల్లో ప్రతి ఒక్కటి పెరుగుతుంది. వార్షిక ప్రాతిపదికన, వారానికి అనేక వందల యూనిట్ల రేటు అంటే పదివేల యంత్రాల ఉత్పత్తి — ఇంత స్థాయిని ఇంతకుముందు ఏ హ్యూమనాయిడ్ కార్యక్రమం చేరుకోలేదు.
యూనిట్లు ఎక్కడికి వెళ్తాయి
ఆ పేరుకుపోతున్న ఫ్లీట్ చివరికి ఎక్కడ మోహరించబడుతుందనేది నివేదిక తేల్చలేదు. ఆ ప్రశ్న ముఖ్యం ఎందుకంటే ఆప్టిమస్ యూనిట్ విలువ దానిని ఏ పని చేయమని నమ్మవచ్చు అనే దానిపై బాగా ఆధారపడి ఉంటుంది. పరిమిత, ముందుగా మ్యాప్ చేసిన పనులకే పరిమితమైన రోబోట్ నిర్మిత వాతావరణాల్లో ఇప్పటికీ ఉపయోగకరంగా ఉండవచ్చు, కానీ దాని ఆర్థిక శాస్త్రం హ్యూమనాయిడ్లపై ఆసక్తిని రేకెత్తించిన సాధారణ ప్రయోజన శ్రమ కంటే సాంప్రదాయ ఆటోమేషన్‌కు చాలా దగ్గరగా కనిపిస్తుంది.
జనరలైజేషన్ అందుబాటులో లేకపోతే, సమీపకాల మార్గం బహుశా పెరుగుతున్న నిర్మిత వాతావరణాల గుండా వెళ్తుంది: నిర్వచించిన స్టేషన్లు, తెలిసిన భాగాలు, నియంత్రిత వెలుతురు, సమీపంలో మానవ పర్యవేక్షణ. ఇది చట్టబద్ధమైన వ్యాపారమే, కానీ ఈ రంగాన్ని ప్రేరేపించిన దృష్టి కంటే చిన్నది.
తర్వాత ఏమి గమనించాలి
ముందుకు రెండు కొలమానాలు శ్రద్ధ deserves అర్హమైనవి, మరియు అవి వేర్వేరు దిశల్లో లాగుతాయి. మొదటిది వేగం — వారానికి అనేక వందల యూనిట్లు కనీస స్థాయిగా మారుతుందా లేదా అది తాత్కాలిక ఉప్పెనగా నిరూపితమవుతుందా. రెండోది పనుల నిధి, దీన్ని బయటి నుంచి కొలవడం చాలా కష్టం.
గమనించదగ్గ సంకేతాల్లో ఇవి ఉన్నాయి: టెస్లా ఆప్టిమస్ మోహరింపులను ప్రదర్శనల కంటే నిర్దిష్ట ఉద్యోగాల పరంగా వివరించడం ప్రారంభిస్తుందా, రోబోట్లు కంపెనీ పూర్తిగా నియంత్రించని వాతావరణాల్లో కనిపిస్తాయా, మరియు ప్రతి కొత్త పనికి తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వకుండా ఒకే యూనిట్ ఏమి చేయగలదో సాఫ్ట్‌వేర్ నవీకరణలు అర్థవంతంగా విస్తరిస్తాయా.
టెస్లా ఇప్పుడు హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్లను పరిమాణంలో నిర్మించగలదని చూపించింది. కష్టతరమైన ప్రశ్న — ఆ రోబోట్లు ప్రత్యేకంగా సిద్ధం చేయని పనులను నిర్వహించడం నేర్చుకోగలవా — ఇప్పటికీ తెరిచే ఉంది, మరియు దానికి ఏ ఉత్పత్తి లైన్ సమాధానం ఇవ్వదు.
ఈ వ్యాసం Electrek నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on electrek.co