रोबोटिक्स और भौतिक एआई
रोबोट एआई का उपयोग करके ‘दर्द’ महसूस करते हैं और स्व-मरम्मत करते हैं
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रोबोट एक नए विकास के साथ जीवित प्राणियों की तरह अधिक होने के लिए एक कदम और करीब हैं। सिंगापुर के नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी (एनटीयू सिंगापुर) के वैज्ञानिकों ने एक एआई सिस्टम बनाया है जो रोबोटों को दर्द को पहचानने और स्व-मरम्मत करने की अनुमति देता है।
नव विकसित प्रणाली एआई-सक्षम सेंसर नोड्स पर निर्भर करती है, जो ‘दर्द’ को संसाधित करती है और फिर इसका जवाब देती है। यह दर्द तब पहचाना जाता है जब बाहरी शारीरिक बल के कारण दबाव होता है। प्रणाली का दूसरा बड़ा हिस्सा स्व-मरम्मत है। रोबोट मामूली ‘चोट’ के मामले में नुकसान की मरम्मत कर सकता है, बिना मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के।
अगस्त में इस शोध को जर्नल नेचर कम्युनिकेशनमें प्रकाशित किया गया था।
दुनिया के अधिकांश वर्तमान रोबोट अपने आसपास के वातावरण के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए सेंसरों के नेटवर्क के माध्यम से करते हैं। हालांकि, ये सेंसर जानकारी को संसाधित नहीं करते हैं, बल्कि इसे एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई में भेजते हैं। यह केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई है जहां सीखने की प्रक्रिया होती है, और इसका मतलब है कि वर्तमान रोबोटों को कई तारों की आवश्यकता होती है। यह प्रणाली लंबे समय तक प्रतिक्रिया समय का कारण बनती है।
इन रोबोटों में लंबे समय तक प्रतिक्रिया समय के अलावा, वे अक्सर आसानी से क्षतिग्रस्त हो जाते हैं और बहुत अधिक रखरखाव और मरम्मत की आवश्यकता होती है।
नया सिस्टम
वैज्ञानिकों द्वारा विकसित नए सिस्टम में, एआई सेंसर नोड्स के नेटवर्क में एम्बेडेड है। कई छोटे और कम शक्तिशाली प्रसंस्करण इकाइयाँ हैं, जिनसे सेंसर नोड्स जुड़े हुए हैं। यह सेटअप स्थानीय स्तर पर सीखने की अनुमति देता है, जो बदले में तारों की आवश्यकता को कम करता है और प्रतिक्रिया समय को कम करता है। विशेष रूप से, यह पारंपरिक रोबोटों की तुलना में पांच से दस गुना कम है।
स्व-मरम्मत प्रणाली सिस्टम में स्व-चिकित्सा आयन जेल सामग्री की शुरुआत से आती है। यह रोबोटों को नुकसान के बाद यांत्रिक कार्यों को पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है, मानव सहायता के बिना।
एसोसिएट प्रोफेसर अरिंदम बसु इस अध्ययन के सह-लेखक हैं। वह स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग से हैं।
“रोबोटों को एक दिन मानवों के साथ काम करने के लिए, एक चिंता यह है कि कैसे सुनिश्चित किया जाए कि वे हमारे साथ सुरक्षित रूप से बातचीत करेंगे। इस कारण से, वैज्ञानिकों ने दुनिया भर में रोबोटों में जागरूकता लाने के तरीके खोजे हैं, जैसे कि ‘दर्द’ महसूस करने में सक्षम होना, इसका जवाब देना और कठोर संचालन स्थितियों का सामना करना। हालांकि, कई सेंसरों को एक साथ रखने और परिणामी सिस्टम की नाजुकता की जटिलता एक बड़ा बाधा है जो व्यापक अपनाने के लिए है।”
बसु के अनुसार, जो एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग विशेषज्ञ भी हैं, “हमारे काम ने दिखाया है कि एक रोबोटिक प्रणाली की संभावना जो कुशलता से जानकारी को संसाधित कर सकती है और न्यूनतम तारों और सर्किट के साथ। इलेक्ट्रॉनिक घटकों की संख्या को कम करके, हमारी प्रणाली सस्ती और स्केलेबल होनी चाहिए। यह नए पीढ़ी के रोबोटों को बाजार में अपनाने में तेजी लाने में मदद करेगा।”
रोबोट को दर्द महसूस करना सिखाना
रोबोट को दर्द महसूस करना सिखाने के लिए, टीम ने मेमट्रांजिस्टर का उपयोग किया, जो ‘मस्तिष्क जैसे’ इलेक्ट्रॉनिक उपकरण के रूप में कार्य करते हैं। ये उपकरण स्मृति और जानकारी प्रसंस्करण करने में सक्षम हैं, जो कृत्रिम दर्द रिसेप्टर और सिनैप्स के रूप में कार्य करते हैं।
अध्ययन में दिखाया गया है कि रोबोट दबाव का जवाब देना जारी रख सकता है, भले ही यह क्षतिग्रस्त हो। ‘चोट’ के बाद, जैसे कि एक कट, रोबोट यांत्रिक कार्य खो देता है। यह तब होता है जब स्व-चिकित्सा आयन जेल कICKS और रोबोट को ‘चोट’ को ठीक करने का कारण बनता है, मूल रूप से इसे एक साथ जोड़कर।
रोहित अब्राहम जॉन इस अध्ययन के प्रथम लेखक हैं और स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग में रिसर्च फेलो हैं।
“इन नए उपकरणों के स्व-चिकित्सा गुण रोबोटिक प्रणाली को बार-बार खुद को एक साथ जोड़ने में मदद करते हैं जब ‘चोट’ लगती है, जैसे कि एक कट या खरोंच, यहां तक कि कमरे के तापमान पर भी। यह हमारे जैविक प्रणाली के काम करने के तरीके की नकल करता है, जैसे कि मानव त्वचा एक कट के बाद स्वयं ठीक हो जाती है।” जॉन कहते हैं।
“हमारे परीक्षणों में, हमारा रोबोट ‘जीवित’ रह सकता है और मामूली चोटों जैसे कि खरोंच और धक्कों से उत्पन्न होने वाली अनजाने में होने वाली यांत्रिक क्षति का जवाब देना जारी रख सकता है, जबकि प्रभावी ढंग से काम करना जारी रख सकता है। यदि ऐसी प्रणाली का उपयोग वास्तविक दुनिया की सेटिंग में रोबोटों के साथ किया जाता है, तो यह रखरखाव में बचत में योगदान कर सकता है।”
एसोसिएट प्रोफेसर नृपान मैथ्यूज़ के अनुसार, जो एनटीयू के स्कूल ऑफ मैटेरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग से सह-लेखक हैं, “पारंपरिक रोबोट संरचित प्रोग्रामेबल तरीके से कार्य करते हैं, लेकिन हमारे पास अपने वातावरण को महसूस करने और सीखने और व्यवहार के अनुसार अनुकूलन करने की क्षमता है। अधिकांश शोधकर्ता अधिक से अधिक संवेदनशील सेंसर बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन वे यह नहीं देखते हैं कि वे प्रभावी ढंग से निर्णय कैसे ले सकते हैं। अगली पीढ़ी के रोबोटों के लिए मानवों के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करने के लिए ऐसा शोध आवश्यक है।”
“इस काम में, हमारी टीम ने एक ऐसा तरीका अपनाया है जो पारंपरिक रास्ते से अलग है, जिसमें रोबोटों के लिए मानव तंत्रिका जीव विज्ञान कार्यों की नकल करने के लिए नए सीखने वाले सामग्री, उपकरण और निर्माण विधियों को लागू किया जाता है। अभी भी एक प्रोटोटाइप चरण में, हमारे निष्कर्षों ने क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण ढांचे स्थापित किए हैं, जो आगे बढ़ने के लिए शोधकर्ताओं के लिए चुनौतियों का मार्ग प्रशस्त करते हैं।”
शोध टीम अब उद्योग और सरकारी अनुसंधान प्रयोगशालाओं के भागीदारों के साथ मिलकर प्रणाली को और आगे बढ़ाने के लिए काम करेगी।
