10 ट्रिलियन डॉलर का बाज़ार, "लोहे के पिंजरे" से बाहर निकल रहे रोबोटों का युग

(डैन ट्राई) - अब रोबोट औद्योगिक लोहे के पिंजरों तक सीमित नहीं रह गए हैं, बल्कि नई सामग्रियों और एआई के संयोजन के कारण वे अधिक नरम और स्मार्ट बनने के लिए "रूपांतरित" हो रहे हैं।

सेमिनार में प्रोफेसरों ने साझा किया (फोटो: मिन्ह नहत)।

4 दिसंबर को, विनफ्यूचर विज्ञान और प्रौद्योगिकी सप्ताह के ढांचे के भीतर, “रोबोट और बुद्धिमान स्वचालन” सेमिनार में रोबोट के भविष्य को आकार देने वाले रुझानों पर चर्चा करने के लिए दुनिया भर और वियतनाम के कई प्रमुख विशेषज्ञ एक साथ आए।

विश्व भर और वियतनाम के अग्रणी विशेषज्ञों ने रोबोटिक्स उद्योग में ऐतिहासिक बदलाव का एक विस्तृत चित्र प्रस्तुत किया है: नरम सामग्रियों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संयोजन।

अब रोबोट औद्योगिक लोहे के पिंजरों में बंद कठोर मशीनें नहीं रह गए हैं, बल्कि वे धीरे-धीरे "नरम", अधिक स्मार्ट होते जा रहे हैं और मानव निवास स्थानों में प्रवेश करने के लिए तैयार हो रहे हैं।

"भौतिक" क्रांति

दशकों से, रोबोट धातु, कठोर जोड़ों और सटीक सर्वो मोटरों का पर्याय रहे हैं। लेकिन प्रोफ़ेसर कर्ट क्रेमर ने इस चर्चा की शुरुआत एक बिल्कुल अलग दृष्टिकोण से की: रोबोट बनाने के लिए पॉलिमर जैसी नरम सामग्रियों का उपयोग।

सिलिकॉन या धातु के विपरीत, नरम बहुलक पदार्थों के कई अद्भुत लाभ हैं: प्रचुर आपूर्ति, कम लागत, हल्का वजन और लचीली संरचनात्मक परिवर्तन क्षमता। इस पदार्थ की "संवेदनशीलता" ही इसकी सफलता है।

प्रोफेसर कर्ट क्रेमर ने बताया कि, "नरम बहुलक पदार्थों में बाह्य उत्तेजनाओं, जैसे पानी में फूलना, अल्कोहल में सिकुड़ना या विद्युत/चुंबकीय क्षेत्रों के प्रभाव में आयतन में परिवर्तन, के प्रति प्रतिवर्ती और संवेदनशील प्रतिक्रिया देने की क्षमता होती है।"

इससे ऐसे रोबोटों का निर्माण संभव हो सकेगा जो अत्यधिक बायोमिमेटिक होंगे, मनुष्यों के साथ सुरक्षित रूप से बातचीत कर सकेंगे, तथा ऐसे नाजुक कार्य कर सकेंगे जिन्हें कठोर रोबोट नहीं कर सकते।

प्रोफेसर हो-यंग किम रोबोटिक सामग्रियों पर सेमिनार में अपने विचार साझा करते हुए (फोटो: मिन्ह नहत)।

हालाँकि, प्रोफेसर हो-यंग किम ने बताया कि इस युग की सबसे बड़ी चुनौती विरूपण को नियंत्रित करना है।

पारंपरिक औद्योगिक रोबोट अपने निश्चित आकार के कारण कठोर वस्तुओं (ऑटो पार्ट्स) को अच्छी तरह से संभाल लेते हैं। लेकिन कपड़े और परिधान जैसी मुलायम सामग्री, जिनके आकार लगातार बदलते रहते हैं, रोबोट को "भ्रमित" कर देते हैं।

वैज्ञानिक मानव अंगुलियों की नकल करने के लिए ग्रिपर में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं और रोबोटों के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं ताकि वे सामग्री के विरूपण को "समझ" सकें, जिससे कुशलतापूर्वक उसमें हेरफेर किया जा सके, जैसे कि बिना सिलवटों के टी-शर्ट को उठाना।

जहाँ मुलायम सामग्री रोबोटों को शारीरिक रूप से लचीला बनने में मदद करती है, वहीं नई पीढ़ी के एआई मॉडल उनकी सोच को बदलने में मदद कर रहे हैं। प्रोफ़ेसर टैन याप पेंग "एकल-कार्य" से "बहु-कार्य" रोबोटों की ओर बदलाव पर ज़ोर देते हैं।

पहले, इंजीनियरों को कपड़े तह करने के लिए कोड की हर पंक्ति को प्रोग्राम करना पड़ता था। आज, जेमिनी या ओपनएआई जैसे प्लेटफ़ॉर्म मॉडल के विस्फोट के साथ, हम मॉडल, भाषाओं और क्रियाओं का जन्म देख रहे हैं।

आधुनिक वीएलए रोबोट (वीएलए: विजन-लैंग्वेज-एक्शन) कैमरों के माध्यम से वास्तविक दुनिया को समझ सकते हैं, प्राकृतिक मानवीय आदेशों को समझ सकते हैं (जैसे "कृपया टेबल साफ़ करें") और डेटा को विशिष्ट भौतिक कार्यों में परिवर्तित कर सकते हैं।

वीएलए की बदौलत, भविष्य के रोबोट स्वयं निदान, स्वयं मरम्मत करने में सक्षम होंगे, तथा विशेष मशीन के बजाय बहुउद्देशीय इकाई के रूप में कार्य कर सकेंगे।

डॉ. गुयेन ट्रुंग क्वान (विनमोशन के अध्यक्ष) ने कहा कि यह अभिसरण का शिखर है जहां एआई वास्तविक दुनिया में भौतिक शरीर को नियंत्रित करने के लिए कंप्यूटर स्क्रीन से बाहर निकलता है।

विनमोशन के अध्यक्ष श्री ट्रान मिन्ह क्वान (फोटो: मिन्ह न्हाट)।

इस बाज़ार में अपार संभावनाएँ होने का अनुमान है और अगले दशक में इसका आकार 10,000 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुँच सकता है। इसकी मुख्य प्रेरणा वैश्विक श्रम की भारी कमी है।

एनवीडिया के सीईओ के अनुसार, इस दशक के अंत तक दुनिया में कम से कम 50 मिलियन श्रमिकों की कमी होगी।

विशेषज्ञों का कहना है कि जहां विशेष रोबोट कारखानों के लिए अधिक उपयुक्त हैं, वहीं आवासीय वातावरण के लिए मानवरूपी रोबोट सर्वोत्तम विकल्प हैं।

हमारी दुनिया (सीढ़ियां, दरवाजे के हैंडल, काम के उपकरण) मनुष्यों के लिए डिज़ाइन की गई है; इसलिए, एक मानव रोबोट आसानी से इसमें फिट हो जाएगा और सबसे प्रभावी ढंग से काम करेगा।

चुनौती

डॉ. क्वान ने मुख्य चुनौती की ओर इशारा किया: रोबोटों को स्मार्ट बनाने के लिए, उन्हें वास्तविक डेटा की आवश्यकता होती है। लेकिन डेटा एकत्र करने के लिए रोबोटों को वास्तविक दुनिया में उतारने के लिए, उन्हें पर्याप्त स्मार्ट और सुरक्षित होना चाहिए।

विनमोशन जैसी अग्रणी कंपनियों का समाधान एक रोडमैप दृष्टिकोण है: प्रयोगशाला में डेटा एकत्र करें - नियंत्रित परीक्षण - वास्तविक दुनिया की त्रुटियों के आधार पर निरंतर सुधार।

इस उज्ज्वल तस्वीर के अलावा, गोलमेज चर्चा में, विशेषज्ञों ने प्रमुख बाधाओं को भी खुलकर स्वीकार किया। पहला, रोबोट (पॉलिमर, बैटरी) से निकलने वाले कचरे का उपचार एक कठिन समस्या है।

प्रोफेसर कर्ट क्रेमर जैवनिम्नीकरणीय सामग्रियों की ओर बढ़ने का सुझाव देते हैं, हालांकि वर्तमान में वे वांछित सौंदर्यात्मक स्थायित्व प्राप्त नहीं कर पाते हैं।

इसके अलावा, असली कृत्रिम "मांसपेशियों" वाले रोबोट का सपना अभी भी दूर है। अभी हम मोटर और ट्रांसमिशन सिस्टम के साथ मांसपेशी सिमुलेशन के चरण में ही हैं, और जैविक मांसपेशी कोशिकाओं की परिष्कृतता तक पहुँचने में असमर्थ हैं।

रोबोटिक्स के क्षेत्र के कई वैज्ञानिक और विशेषज्ञ इस चर्चा में शामिल हुए (फोटो: मिन्ह नहत)।

एक और चिंता यह है कि चूंकि रोबोट वृद्धों की देखभाल और स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में प्रवेश कर रहे हैं, इसलिए सुरक्षा सर्वोपरि है; जोखिमों को रोकने के लिए भौतिक और एल्गोरिदमिक "सुरक्षा कुशन" दोनों की आवश्यकता है।

विशेषज्ञों के अनुसार, युवा मानव संसाधन, मजबूत सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म और बढ़ती हार्डवेयर उत्पादन क्षमता के लाभ के साथ, वियतनाम इस वैश्विक "खेल के मैदान" में पूरी तरह से भाग ले सकता है।

प्रोफेसर किम ने बताया, "छात्रों को बुनियादी ज्ञान की ठोस समझ होनी चाहिए, लेकिन उनका दिमाग खुला होना चाहिए, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि उन्हें तकनीक को समझने और उसमें महारत हासिल करने के लिए रोबोट के साथ सीधे काम करना चाहिए।"

स्रोत: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/thi-truong-10000-ty-usd-ky-nguyen-robot-buoc-ra-khoi-long-sat-20251204165352066.htm