रोबोट युग और मानव जीवन की यात्रा में बड़ी चुनौतियाँ

रोबोट और भौतिक बुद्धिमत्ता एक तेज़ी के दौर में प्रवेश कर रहे हैं। बड़े अवसर बड़ी चुनौतियों के साथ आते हैं, जिससे वैज्ञानिकों को रोबोट युग में "कठिन" समस्याओं का समाधान खोजने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है।

जैसे-जैसे दुनिया स्वचालन, रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विस्फोट का गवाह बन रही है, सेंसर तकनीकें और स्मार्ट इंटरैक्टिव सिस्टम उद्योग, सेवाओं और स्वास्थ्य सेवा के आधार स्तंभ बन रहे हैं। ये नवाचार न केवल उत्पादकता में सुधार करते हैं और लागत को अनुकूलित करते हैं, बल्कि जीवन की गुणवत्ता में सुधार और सतत विकास की ओर बढ़ने के नए रास्ते भी खोलते हैं।

यह 4 दिसंबर की सुबह हनोई में विनफ्यूचर फाउंडेशन द्वारा आयोजित "रोबोट्स और इंटेलिजेंट ऑटोमेशन" सेमिनार में प्रस्तुत सामग्री है।

चर्चा रोबोटिक्स के क्षेत्र के कई प्रमुख पहलुओं पर केंद्रित रही: सामाजिक संपर्क क्षमताओं वाले मानव सदृश रोबोट, सेवा और चिकित्सा में सहयोगी रोबोट, पुनर्वास रोबोटिक प्रणालियाँ, और एआई सुरक्षा एवं तकनीकी नैतिकता से जुड़े ज्वलंत मुद्दे। ये विषयवस्तु मानवतावाद, सुरक्षा और स्थिरता की ओर रोबोट विकास की प्रवृत्ति को दर्शाती है।

नरम सामग्री: लचीले रोबोटों का आधार

सेमिनार में, मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर पॉलिमर रिसर्च (जर्मनी) के मानद निदेशक, प्रोफेसर कर्ट क्रेमर ने इस बात पर ज़ोर दिया कि नरम पदार्थ अपने लचीलेपन, निर्माण में आसानी और पर्यावरण मित्रता के कारण रोबोट के लिए एक नई दिशा खोल रहे हैं। पॉलिमर, जिनका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि वे सस्ते, प्रचुर मात्रा में उपलब्ध हैं और अपनी कठोरता को समायोजित कर सकते हैं, बेहतर भार वहन क्षमता और अधिक प्रभावी जैव-अपघटन की दिशा में विकसित किए जा रहे हैं।

उनका कहना है कि मुख्य बात यह है कि ये "स्मार्ट" पदार्थ हैं जो तापमान, पीएच, दबाव या पर्यावरणीय परिवर्तनों जैसे कारकों के संपर्क में आने पर फैल सकते हैं या अपना आकार बदल सकते हैं। अपनी संवेदनशील और तेज़ प्रतिक्रिया के साथ, ये वाल्व संचालित कर सकते हैं, यांत्रिक बल उत्पन्न कर सकते हैं या अत्यधिक परिष्कृत रोबोटिक घटक बन सकते हैं।

प्रोफेसर कर्ट क्रेमर - मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर पॉलिमर रिसर्च (जर्मनी) के मानद निदेशक। (फोटो: मिन्ह सोन/वियतनाम+)

जब पॉलिमर को जैल या "ब्रश" जैसी जटिल संरचनाओं में संयोजित किया जाता है, तो ये सामग्रियां कठिन यांत्रिक कार्यों को संभाल सकती हैं, जिससे रोबोटों के लिए अधिक कोमलता और सटीकता से पकड़ बनाने वाले मुलायम एक्चुएटर्स का निर्माण करने में मदद मिलती है।

कई पॉलिमर अत्यधिक सुचालक या परावैद्युत भी होते हैं, जिससे कार्बनिक इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए अवसर खुलते हैं। हालाँकि वे गति के मामले में सिलिकॉन से प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते, वे सस्ते हैं, निर्माण में आसान हैं, दुर्लभ मृदा तत्वों पर निर्भर नहीं हैं, और OLED, फोल्डेबल फ़ोन और कार्बनिक सौर पैनलों में इनका उपयोग पाया गया है।

प्रोफ़ेसर क्रेमर का मानना ​​है कि तीनों तत्वों: कोमलता, प्रतिक्रियाशीलता और इलेक्ट्रॉनिक गुणों के संयोजन से, कार्बनिक पदार्थ एक "न्यूरोमॉर्फिक" रूप में विकसित हो सकते हैं जो तंत्रिका तंत्र के अनुकूलन की नकल करता है। इसे भविष्य की पीढ़ी के रोबोटों के लिए आधार माना जाता है जो लचीले, सुरक्षित और लागत-अनुकूलित होते हैं।

अनुप्रयोग के परिप्रेक्ष्य से, प्रोफेसर हो यंग किम (सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी, कोरिया) ने बताया कि रोबोट को नरम सामग्रियों के साथ काम करते समय बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है - ये सामग्रियों का एक समूह है जो कपड़े, भोजन, प्लास्टिक बैग, बिजली के तारों से लेकर चिकित्सा आपूर्ति तक हर जगह दिखाई देता है।

पारंपरिक रोबोट कठोर, आकार-स्थिर वस्तुओं के लिए अनुकूलित होते हैं। लेकिन नरम पदार्थ बिल्कुल अलग होते हैं, उन्होंने बताया। उदाहरण के लिए, जब कोई रोबोट टी-शर्ट पकड़ता है, तो सिर्फ़ पकड़ने का बिंदु बदलने से शर्ट का आकार बदल जाता है, शर्ट की सतह मुड़ सकती है, झुर्रियाँ पड़ सकती हैं, जिससे अनगिनत जटिल पैरामीटर बनते हैं।

दक्षिण कोरिया के सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी के प्रोफ़ेसर हो यंग किम। (फोटो: मिन्ह सोन/वियतनाम+)

जो काम इंसान सेकंडों में कर सकते हैं, जैसे आस्तीन ऊपर चढ़ाना या कपड़े तह करना, रोबोट के लिए एक बड़ी चुनौती है। उन्होंने कहा कि यही आधुनिक एआई का विरोधाभास भी है: यह समीकरण हल कर सकता है और भारी मात्रा में डेटा याद रख सकता है, लेकिन बुनियादी घरेलू कामों को संभालने में इसे मुश्किल होती है।

अपने शोध में, उनकी टीम ने लोचदार झिल्लियों का उपयोग करके एक ग्रिपर प्रणाली विकसित की, जो अलग-अलग कपड़ों को स्थिर रूप से उठाने में सक्षम है, यहां तक ​​कि संतरे के छिलकों जैसी नरम जैविक वस्तुओं को भी उठाने में सक्षम है।

इस तकनीक के आधार पर, शोध दल ने एक ऐसी मशीन बनाई जो नंबरिंग का काम करती है - एक ऐसा महत्वपूर्ण काम जो पहले केवल इंसान ही कर सकते थे। यह मशीन बिना किसी गलती के इस काम को कई बार दोहरा सकती है।

उनके अनुसार, नरम पदार्थों की समस्या को हल करने के लिए, रोबोटों को चार चुनौतियों से पार पाना होगा: पदार्थों की स्थिति को सटीक रूप से समझने की क्षमता; एक पर्याप्त रूप से नाज़ुक यांत्रिक हाथ; निरंतर परिवर्तनों के अनुरूप एक लचीली नियंत्रण प्रणाली; और बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए विस्तार करने की क्षमता। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि नरम पदार्थों का प्रसंस्करण, रोबोटों के लिए जीवन और उत्पादन में सही मायने में प्रवेश करने का "द्वार" है।

मानव सदृश रोबोट और शारीरिक बुद्धिमत्ता आवश्यकताएँ

विन्यूनी के अध्यक्ष प्रोफेसर टैन याप पेंग ने कहा कि मानव जैसे रोबोट एक चलन बन रहे हैं क्योंकि वे मानवीय वातावरण में आसानी से काम कर सकते हैं। ऐसा अनुमान है कि 2050 तक दुनिया में कम से कम एक अरब रोबोट इंसानों के साथ रह और काम कर रहे होंगे।

बड़ी चुनौती यह है कि आजकल के रोबोट ज़्यादातर एक ही काम के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं। मल्टीटास्किंग रोबोट की ओर बढ़ने के लिए, तकनीक को बड़े भाषा मॉडल से सीखना होगा: भौतिक दुनिया को समझने की क्षमता विकसित करने के लिए रोबोट को बड़ी मात्रा में वीडियो डेटा पर प्रशिक्षित किया जाएगा।

प्रोफेसर टैन याप पेंग - विनयूनि के प्राचार्य। (फोटो: मिन्ह सोन/वियतनाम+)

लेकिन भाषा से दृष्टि और फिर क्रिया तक का सफ़र एक लंबी यात्रा है। रोबोटों को अवलोकन, तर्क और निर्देश ग्रहण करने की ज़रूरत होती है – ये ऐसे कौशल हैं जो हमेशा खुले रहते हैं।

प्रोफ़ेसर टैन याप पेंग ने "फिजिकल इंटेलिजेंस टाइप ज़ीरो" जैसे मॉडलों के उदाहरण भी दिए, जो रोबोट को इमेज, वीडियो और स्पीच डेटा प्राप्त करने और विभिन्न रोबोट नियंत्रण क्रियाएँ करने की अनुमति देते हैं। हालाँकि, कपड़े तह करने या कपड़े धोने जैसे जटिल कार्यों के लिए, रोबोट को अभी भी विशेषज्ञों से फाइन-ट्यूनिंग और उदाहरणात्मक डेटा की आवश्यकता होती है।

प्रोफ़ेसर टैन के अनुसार, सबसे बड़ी सीमा यह है कि रोबोटों में मनुष्यों जितनी स्मृति नहीं होती। इसलिए, उनकी टीम ने विशेषज्ञ प्रदर्शनों से प्राप्त "स्मृति अंशों" को संग्रहीत करने का प्रस्ताव रखा, जिससे रोबोट नए कार्यों का सामना करते समय समान अनुभवों की खोज और उपयोग कर सकें। इस दृष्टिकोण से त्रुटियाँ कम होती हैं और लंबे कार्यों को पूरा करने की क्षमता बढ़ती है।

साथ ही, रोबोटों को ऊर्जा, शारीरिक दक्षता, स्व-निदान, सुरक्षित संचालन और नैतिक मानकों के अनुपालन से जुड़ी समस्याओं का भी समाधान करना होगा। प्रोफ़ेसर के अनुसार, ये सभी बड़ी समस्याएँ हैं जिनका समाधान अगले 30-50 वर्षों में करना होगा।

डॉ. गुयेन ट्रुंग क्वान, दक्षिणी कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय (यूएससी) में वैमानिकी और अंतरिक्ष इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर और विनमोशन के मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी (सीएसओ)। (फोटो: मिन्ह सोन/वियतनाम+)

औद्योगिक दृष्टिकोण से, दक्षिणी कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय (यूएससी) में वैमानिकी और अंतरिक्ष इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर और विनमोशन के मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी (सीएसओ) डॉ. गुयेन ट्रुंग क्वान ने कहा कि डिजिटल एआई से भौतिक बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ते समय, डेटा सबसे दुर्लभ कारक बन जाता है। दुनिया सामान्य प्रयोजन वाले रोबोटों की ओर तेज़ी से बढ़ रही है क्योंकि वे कार्य करने की क्षमता प्रदान करते हैं - ऐसा कुछ जो विशुद्ध रूप से डिजिटल एआई नहीं कर सकता।

कई पूर्वानुमानों से पता चलता है कि कई देशों में श्रम की कमी के संदर्भ में, मानव सदृश रोबोट और भौतिक बुद्धिमत्ता का बाजार अगले 10 वर्षों में 10,000 बिलियन अमरीकी डॉलर तक पहुंच सकता है।

लेकिन डॉ. क्वान के अनुसार, भौतिक बुद्धिमत्ता को "मुर्गी-अंडे के दुष्चक्र" का सामना करना पड़ता है, अच्छे एआई के लिए वास्तविक डेटा की आवश्यकता होती है; वास्तविक डेटा के लिए रोबोट को संचालित करने की आवश्यकता होती है; और प्रभावी ढंग से काम करने वाले रोबोट को मजबूत एआई की आवश्यकता होती है।

श्री क्वान ने कहा, "विनमोशन 'ह्यूमन-इन-द-लूप' मॉडल के तहत रोबोट को वास्तविक वातावरण में लाता है, जिससे मनुष्य रोबोट की निगरानी कर सकते हैं, उन्हें सहायता प्रदान कर सकते हैं और जब रोबोट मुश्किल परिस्थितियों का सामना करते हैं, तो उन्हें प्रतिक्रिया दे सकते हैं। यह मॉडल सुरक्षा सुनिश्चित करता है और एआई को तेज़ी से सीखने में मदद करता है, जिससे स्केलिंग के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म तैयार होता है।"

उनके अनुसार, मानव-सदृश रोबोट के लिए तीन कारकों की आवश्यकता होती है: अच्छा हार्डवेयर, अच्छा सॉफ़्टवेयर/एआई और एक सुरक्षित तैनाती प्रणाली। वियतनाम उन देशों में से एक है जो इन तीनों कारकों को एक साथ पूरा करने में सक्षम है।

(वियतनाम+)

स्रोत: https://www.vietnamplus.vn/ky-nguyen-robot-va-thach-thuc-lon-tren-hanh-trinh-buoc-vao-doi-song-con-nguoi-post1080970.vnp