पैर वाले रोबोट कार्यस्थल में सुरक्षित हैं?

एक नए अध्ययन से पता चलता है कि यह अभी भी लंबा समय हो सकता है जब तक हम वास्तविक दुनिया में पैर वाले रोबोट के साथ सुरक्षित रूप से बातचीत नहीं कर सकते।

हाल ही में अध्ययन 2022 आईईईई/आरएसजे इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन इंटेलिजेंट रोबोट्स एंड सिस्टम्स (आईआरओएस) में प्रकाशित हुआ है, जिसने पैर वाले रोबोट की सुरक्षा के परीक्षण और चरित्रीकरण के मुद्दे पर प्रकाश डाला है। ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा नेतृत्व किए गए अध्ययन में, इन प्रकार की मशीनों पर ध्यान केंद्रित किया गया है, जो गति के लिए पहियों के बजाय यांत्रिक अंगों का उपयोग करती हैं। अध्ययन के निष्कर्षों से पता चलता है कि पैर वाले रोबोट के वर्तमान मॉडल वास्तविक जीवन की स्थितियों में हमेशा भविष्यवाणी के अनुसार व्यवहार नहीं करते हैं, जिससे यह अनुमान लगाना मुश्किल हो जाता है कि वे गति से संबंधित कार्यों में सफल या विफल होंगे या नहीं।

अन्तर्निहित और जटिल प्रणाली

बोवेन वेंग ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में पीएचडी छात्र हैं।

“हमारा काम यह दर्शाता है कि ये रोबोट प्रणाली जटिल हैं और अधिक महत्वपूर्ण बात, अन्तर्निहित हैं,” बोवेन ने कहा। “इसका अर्थ है कि आप कुछ स्थितियों में रोबोट की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए उसकी क्षमता पर भरोसा नहीं कर सकते, इसलिए परीक्षण की पूर्णता और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।”

वैज्ञानिक समुदाय मोबाइल रोबोट के लिए सार्वभौमिक सुरक्षा परीक्षण विनियमों की मांग कर रहा है क्योंकि वे अधिक उन्नत कार्यों को करने लगते हैं। रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को हमारे दैनिक जीवन में एकीकृत करने से मानक सुरक्षा उपायों की आवश्यकता पर प्रकाश पड़ता है। पैर वाले रोबोट, विशेष रूप से, एक महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं, क्योंकि वे अक्सर धातु से बने होते हैं और 20 मील प्रति घंटे तक की गति तक पहुंच सकते हैं। जब वे वास्तविक दुनिया के वातावरण में मानवों के साथ काम करते हैं, तो इन वातावरणों की अप्रत्याशितता सख्त सुरक्षा विनियमों की आवश्यकता पर जोर देती है।

“परीक्षण वास्तव में जोखिम का मूल्यांकन करने के बारे में है, और हमारा उद्देश्य यह जांच करना है कि रोबोटिक्स वर्तमान में कार्य करने की स्थिति में उपयोगकर्ताओं या ग्राहकों के लिए कितना जोखिम प्रस्तुत करता है,” वेंग कहते हैं।

वेंग नोट करते हैं कि जबकि पैर वाले रोबोट के तैनाती के लिए वर्तमान में कुछ सुरक्षा विशिष्टताएं हैं, अभी भी क्षेत्र में उनका परीक्षण करने के लिए कोई सामान्य समझौता नहीं है।

पैर वाले रोबोट के परीक्षण के लिए एक नया फ्रेमवर्क विकसित करना

यह अध्ययन पैर वाले रोबोट के लिए पहला डेटा-संचालित, परिदृश्य-आधारित सुरक्षा परीक्षण फ्रेमवर्क है।

“भविष्य में, ये रोबोट मानवों के साथ-साथ रहने का मौका पा सकते हैं और संभवतः कई अंतरराष्ट्रीय पक्षों द्वारा संयुक्त रूप से उत्पादित किए जा सकते हैं,” वेंग कहते हैं। “इस प्रकार के उत्पाद की सफलता के लिए सुरक्षा और परीक्षण विनियमों का होना बेहद महत्वपूर्ण है।”

अध्ययन में नमूना-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि सिम्युलेटेड रोबोट वास्तविक दुनिया के परीक्षणों के दौरान कैसे विफल हो सकते हैं। यह आंशिक रूप से वेंग के अनुभव से प्रभावित था, जो राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन के साथी के रूप में परिवहन अनुसंधान केंद्र में वाहन सुरक्षा शोधकर्ता थे।

टीम ने उन शर्तों का मूल्यांकन किया जो एक रोबोट की स्थिरता को एक नए वातावरण में नेविगेट करते समय सुनिश्चित करते हैं, जो इसके समग्र सुरक्षा प्रदर्शन को निर्धारित करने में एक महत्वपूर्ण कारक माना जाता है। पिछले रोबोटिक्स प्रयोगों से व्युत्पन्न एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, टीम ने रोबोट के सिमुलेशन के लिए कई परिदृश्यों का डिज़ाइन किया।

एक परीक्षण में रोबोट की क्षमता की जांच की गई जब वह विभिन्न गैट्स पर चलते हुए कार्य करता था, जैसे कि पीछे की ओर चलना या स्थान पर कदम रखना। एक अन्य परीक्षण में, शोधकर्ताओं ने रोबोट की स्थिरता का परीक्षण किया जब उसे इतनी ताकत से धक्का दिया गया कि उसकी दिशा बदल गई।

परिणामों से पता चला कि एक रोबोट 10 में से 3 परीक्षणों में संतुलन बनाए रखने में विफल रहा जब उसे अपनी चाल की गति बढ़ाने के लिए कहा गया। हालांकि, एक अन्य रोबोट 100 परीक्षणों में से 100 में सीधा खड़ा रहा जब उसे बाएं तरफ से धक्का दिया गया, लेकिन 10 में से 5 परीक्षणों में गिर गया जब उसी बल को उसके दाहिनी तरफ लागू किया गया।

हालांकि इसमें कुछ समय लग सकता है, शोधकर्ताओं के फ्रेमवर्क में पैर वाले रोबोट की व्यावसायिक तैनाती का समर्थन करने और विभिन्न संरचनाओं और गुणों वाले रोबोट के लिए एक सुरक्षा बेंचमार्क प्रदान करने की क्षमता है। वेंग ने उल्लेख किया कि फ्रेमवर्क को लागू करने से पहले कुछ समय लगेगा।

“हमारा मानना ​​है कि यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण परीक्षण वातावरण की स्थितियों में रोबोट के अवलोकन के लिए एक निष्पक्ष, अधिक कुशल तरीका बनाने में मदद करेगा,” वेंग कहते हैं। “जिस पर हम काम कर रहे है वह तुरंत नहीं है, लेकिन आगे के शोधकर्ताओं के लिए।”