Panasonic Holdings ने भौतिक एआई के संदर्भ मॉडल के लिए KMC का अनावरण किया

11 नवंबर, 2026 को Panasonic Holdings ने मैन्युफैक्चरिंग कॉमन्स नामक पहल की घोषणा की। इस पहल की परियोजना का नाम KMC है। इसका उद्देश्य उद्योग, सरकार और शिक्षा जगत के सहयोग से जापान में एआई और रोबोटिक्स के संदर्भ मॉडल विकसित करना और उन्हें विभिन्न कार्यस्थलों पर लागू करना है।

KMC, क्षेत्र की ज़रूरतों से प्रेरित भौतिक एआई को तेज़ी से आगे बढ़ाने के व्यापक प्रयास का हिस्सा है। इसमें विनिर्माण विशेषज्ञता के साथ एआई का मेल करके उसे वास्तविक कार्यस्थलों पर लागू किया जाता है। कंपनी शोध, डिज़ाइन और उत्पादन प्रक्रियाओं को बेहतर बनाना चाहती है, क्योंकि एआई का इस्तेमाल डिजिटल परिवेशों से आगे बढ़ रहा है।

प्रस्तावित सीखने की प्रक्रिया में सबसे पहले एआई, कामगारों के अनुभव, कौशल और निर्णयों से सीखता है। कामगार इसके विश्लेषण और सुझावों का उपयोग करते हैं, और इस काम से हासिल नया ज्ञान तथा डेटा आगे सीखने के लिए एआई को वापस मिलता है। Panasonic का लक्ष्य शोध, डिज़ाइन और विनिर्माण के विभिन्न परिवेशों में लोगों, कार्यस्थलों और एआई के बीच लगातार दोतरफ़ा सीखने की प्रक्रिया स्थापित करना है।

KMC के तहत संगठन, कंपनियों और संगठनों की सीमाओं से परे विनिर्माण प्रौद्योगिकियों, ज्ञान और मानवीय संपर्कों को साझा करेंगे। Panasonic की घोषित महत्वाकांक्षा जापान की विनिर्माण क्षमताओं को एकजुट करके ऐसा उत्पादन मॉडल तैयार करना है जो वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा कर सके।

घोषणा में प्रौद्योगिकी प्रभाग की 2040 की प्रौद्योगिकी परिकल्पना का भी उल्लेख है, जिसमें प्रौद्योगिकी विकास के साथ साझेदारों के सहयोग से नए समाधान तैयार करने पर ज़ोर दिया गया है। इसमें एआई और साइबर-भौतिक प्रणालियों को साझा प्रौद्योगिकियों के रूप में पहचाना गया है। ये प्रणालियाँ डिजिटल विश्लेषण को वास्तविक कार्यों से जोड़ती हैं। साझा प्रौद्योगिकियाँ रोबोटिक्स, संवेदन और मॉडल-आधारित तरीकों सहित विभिन्न शोध क्षेत्रों में लागू होंगी।

विनिर्माण डेटा और प्रक्रिया संबंधी अनुप्रयोग

यह रणनीति सामग्रियों, उपकरणों, संवेदन, नियंत्रण और उत्पादन प्रक्रियाओं में विनिर्माण के एक सदी से अधिक के अनुभव पर आधारित है। इसमें कुशल कामगारों की तकनीकों और भौतिक घटनाओं को उपयोगी डेटा में बदलने के तरीकों का भी इस्तेमाल किया जाता है। इससे एआई प्रयास को सॉफ़्टवेयर के साथ-साथ कारखानों के संचालन का आधार भी मिलता है।

घोषणा में विनिर्माण के जिन क्षेत्रों का उल्लेख है, उनमें काँच-आधारित पेरोव्स्काइट सौर सेल शामिल हैं। Panasonic की सामग्री प्रौद्योगिकी और डिस्प्ले निर्माण में विकसित इंकजेट कोटिंग, लेज़र प्रसंस्करण तथा सीलिंग तकनीकें ऐसी बिजली पैदा करने वाली काँच की सतहें बनाने में सक्षम हैं, जिनका उपयोग खिड़कियों और दीवारों में किया जा सकता है। कंपनी सामग्री विकास और प्रक्रिया की स्थितियों के अनुकूलन के लिए सूचना-विज्ञान और एआई का उपयोग करने की योजना बना रही है। इस क्षेत्र में व्यावसायिक गतिविधि सितंबर 2026 में बड़े पैमाने पर उत्पादन से पहले की इकाइयों की बिक्री के साथ शुरू हुई। पूर्ण पैमाने पर उत्पादन अप्रैल 2029 तक शिगा प्रान्त के नागाहामा स्थित बड़े पैमाने पर उत्पादन प्रौद्योगिकी विकास केंद्र में शुरू करने का लक्ष्य है।

सेमीकंडक्टर से जुड़ा काम त्रि-आयामी चिप स्टैकिंग और अगली पीढ़ी के विनिर्माण के अन्य उपयोगों के लिए उन्नत बैक-एंड उपकरणों पर केंद्रित है। इसमें प्लाज़्मा सतह संशोधन, सटीक बॉन्डिंग, प्रिंटिंग, निरीक्षण और परिवहन प्रौद्योगिकियों का मेल है। हाल ही में शुरू की गई एआई सेमीकंडक्टर पैकेजिंग परियोजना में शोध और व्यवसाय विकास को एक साथ लाया गया है। इसका उद्देश्य प्रक्रिया डेटा और निरीक्षण छवियों का एआई से विश्लेषण करके गुणवत्ता का पूर्वानुमान लगाने, प्रक्रिया की स्थितियों की खोज करने और उपकरणों के विनिर्देश तय करने में मदद करना है।

T-Rex रोबोटिक्स का उदाहरण प्रस्तुत करता है

5 नवंबर, 2026 की Panasonic शोध विज्ञप्ति इस रणनीति के पीछे चल रहे रोबोटिक्स संबंधी काम की एक झलक देती है। Panasonic Holdings और Panasonic R&D Company of America ने UC Berkeley, NVIDIA, Stanford University, Sapienza University of Rome और ItalAI के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर T-Rex विकसित किया। यह प्रणाली उँगलियों के पोरों से मिलने वाली स्पर्श-संबंधी जानकारी को एक दृष्टि-भाषा-क्रिया मॉडल में शामिल करती है। यह मॉडल छवियों और प्राकृतिक भाषा में दिए गए निर्देशों को रोबोट की क्रियाओं में बदलता है, जिससे संपर्क की स्थितियाँ बदलने पर उसकी गतिविधियों को समायोजित किया जा सकता है।

T-Rex अपनी व्यापक गतिविधियाँ दृष्टि और भाषा वाले मॉड्यूल के ज़रिये संचालित करता है, जो लगभग 5 Hz, यानी प्रति सेकंड पाँच अपडेट की दर से काम करता है। वहीं, स्पर्श-संबंधी मॉड्यूल लगभग 20 Hz की दर से गति को सुधारता है। इससे हर समायोजन के लिए धीमी छवि पहचान प्रक्रिया दोहराए बिना, फिसलने या ज़रूरत से ज़्यादा दबाव डालने पर प्रतिक्रिया देना संभव होता है। T-Rex शोधपत्र में 100 घंटे का स्पर्श-समृद्ध डेटासेट और अलग-अलग प्रसंस्करण दरों के अनुरूप ढलने वाली परिवर्तनशील-दर मिक्सचर-ऑफ़-ट्रांसफ़ॉर्मर्स संरचना का विवरण दिया गया है।

Panasonic के अनुसार, वास्तविक दुनिया में संपर्क से जुड़े 12 कार्यों में औसत सफलता दर 65% रही। इसकी तुलना में, सबसे मज़बूत तुलनात्मक विधि की सफलता दर 35% थी और स्पर्श-संबंधी जानकारी हटाने पर यह दर 42% रही। मूल्यांकन में पन्ने पलटना, अंडों को एक जगह से दूसरी जगह रखना, टूथपेस्ट लगाना, ताले खोलना, कार्ड निकालना और बल्बों में पेंच कसना शामिल था। इन कार्यों में बल को सावधानी से नियंत्रित करना और आकार बदल सकने वाली वस्तुओं के साथ काम करना ज़रूरी था।

Panasonic के भावी उपयोगों में विनिर्माण के दौरान पुर्ज़े लगाना, निकालना और कसना, साथ ही लॉजिस्टिक्स में लचीली या नाज़ुक वस्तुओं को संभालना शामिल है। इन उपयोगों का लक्ष्य कामगारों पर बोझ कम करना और श्रमिकों की कमी से निपटना आसान बनाना है। KMC के सामने मुख्य कसौटी यह है कि क्या विनिर्माण से जुड़ा साझा ज्ञान T-Rex जैसे शोध परिणामों को उत्पादन और लॉजिस्टिक्स के कार्यस्थलों पर दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले संदर्भ मॉडलों में बदलने में मदद कर सकता है।