पिछले साल से ह्यूमनॉइड रोबोट चर्चा में हैं, कंपनियां अपने खुद के ह्यूमनॉइड उत्पाद जारी करने के लिए कतार में लगी हुई हैं। उनमें से ज़्यादातर में एक सामान्य ह्यूमनॉइड उपस्थिति है, जो वस्तुओं को संभालने के लिए हाथ और पंजे का इस्तेमाल करते हैं, और चलने के लिए उनके कठोर पैर होते हैं।
लेकिन हाल ही में जापान के टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट (टीआरआई) ने एक नया रोबोट पुन्यो लॉन्च किया है और उम्मीद जताई है कि पुन्यो मानव रोबोट को आगे ले जाएगा।
पुन्यो रोबोट की डिजाइन अवधारणा और संचालन विधियों में अभिनव है। इसमें कोई पैर नहीं है, और अब तक, TRI टीम रोबोट के धड़ पर काम कर रही है और हेरफेर कौशल विकसित कर रही है।
डिजाइन अवधारणा: मानव के दैनिक जीवन की सेवा
पारंपरिक औद्योगिक रोबोट का उपयोग ज्यादातर कार्यशाला संचालन, असेंबली और अन्य कार्यों में उत्पादन दक्षता में सुधार और श्रम तीव्रता को कम करने के लिए किया जाता है। भविष्य में, सेवा रोबोट अधिक घरों में प्रवेश कर सकते हैं, सीधे आम लोगों की दैनिक जरूरतों का सामना कर सकते हैं और उनकी सेवा कर सकते हैं।
टीआरआई शोधकर्ताओं ने कहा कि पुन्यो का लक्ष्य एक ऐसा रोबोट बनना है जो "लोगों को घर और अन्य जगहों पर दैनिक कार्य पूरा करने में मदद कर सके।"
यह डिज़ाइन अवधारणा निर्धारित करती है कि पुन्यो को लचीला, नरम और सुरक्षित होना चाहिए। क्योंकि जटिल और परिवर्तनशील घरेलू वातावरण में प्रवेश करने के लिए, पारंपरिक औद्योगिक रोबोट की तरह कठोर और कठोर यांत्रिक भुजा नहीं हो सकती। अन्यथा, यह लोगों को खतरे का एहसास कराएगा और विभिन्न दैनिक वस्तुओं के संचालन कार्यों को पूरा करना असंभव बना देगा। यह कुछ हद तक सॉफ्टबैंक के रोबोट पेपर के डिज़ाइन विचार के समान है, जो इस बात पर केंद्रित है कि रोबोट को मानव जीवन में और अधिक एकीकृत कैसे बनाया जाए।
सेवा-उन्मुख अनुप्रयोगों के लिए पुन्यो को कई तरह के दैनिक कौशल सीखने की आवश्यकता होती है, न कि केवल फैक्ट्री असेंबली लाइन पर एक ही ऑपरेशन करना। इसके लिए रोबोट को मजबूत सीखने की क्षमता प्रदान करना और मानव प्रदर्शनों को देखकर और उनका अनुकरण करके विभिन्न दैनिक कार्यों के संचालन के तरीकों में महारत हासिल करना आवश्यक है।
मानव जैसे रोबोट के लिए पूरे शरीर का उपयोग करके हेरफेर करना मुश्किल है क्योंकि संतुलन एक चुनौती है। हालाँकि, TRI शोधकर्ताओं ने अपने रोबोट को ठीक इसी तरह से डिज़ाइन किया है।
TRI के फुल-बॉडी मैनीपुलेशन के तकनीकी प्रमुखों में से एक एंड्रयू ब्यूलियू ने कहा, "पुन्यो अलग तरीके से काम करता है। अपने पूरे शरीर का उपयोग करके, यह केवल हाथ फैलाकर दबाने से कहीं ज़्यादा चीज़ें उठा सकता है।" "कोमलता, स्पर्श संवेदनशीलता और बहुत ज़्यादा संपर्क बनाने की क्षमता वस्तुओं के बेहतर संचालन में मदद करती है।"
नरम और कठोर शरीर
एक लचीला और नरम रोबोट डिज़ाइन प्राप्त करने के लिए, TRI ने एक यांत्रिक भुजा डिज़ाइन को अपनाया जो कठोर और नरम को जोड़ती है। पुन्यो के हाथ, भुजाएँ और छाती संगत सामग्रियों और स्पर्श सेंसर से ढकी हुई हैं जो बाहरी संपर्क को महसूस करती हैं, और नरम सामग्री रोबोट के शरीर को उन वस्तुओं के अनुरूप होने देती है जिन्हें वह हेरफेर कर रहा है।
यह कई वर्तमान सॉफ्ट रोबोटों के लिए एक विशिष्ट डिजाइन विचार है।
साथ ही, नरम खोल के नीचे, पुन्यो ने कंकाल समर्थन के रूप में दो "कठोर" यांत्रिक भुजाएँ भी रखी हैं, साथ ही यांत्रिक समर्थन और सटीक नियंत्रण प्रदान करने के लिए धड़ फ्रेम और कमर एक्ट्यूएटर भी है। कठोर और नरम डिज़ाइन का यह संयोजन पारंपरिक रोबोट के यांत्रिक लाभों को नरम रोबोट की नरम विशेषताओं के साथ जोड़ता है।
विशेष रूप से, पुन्यो की भुजाओं पर लगे एयरबैग आंतरिक दबाव को आवश्यकतानुसार कठोर या नरम बनाने के लिए समायोजित कर सकते हैं। एक निश्चित यांत्रिक कठोरता सुनिश्चित करते हुए, यह लगभग 5 सेमी अनुपालन भी प्रदान करता है। "पंजा" एक उच्च घर्षण लेटेक्स एयरबैग डिजाइन का भी उपयोग करता है। हाथ की हथेली में लगा कैमरा एयरबैग की सतह के विरूपण को देखकर बाहरी बल के आकार को समझ सकता है। पूरी भुजा को मोड़ा और घुमाया जा सकता है, और एयरबैग एक दूसरे से जुड़े होते हैं, जो बल को सुचारू रूप से प्रसारित करने की अनुमति देता है और रोबोट को "हाथ को तोड़ने" से रोकता है।
मजबूत सीखने की क्षमता
घर के वातावरण में बदलते कार्यों के अनुकूल ढलने के लिए पुन्यो में मजबूत सीखने की क्षमता होनी चाहिए।
टीआरआई टीम के अनुसार, पुन्यो ने दो तरीकों का उपयोग करके संपर्क-समृद्ध नीति सीखी: प्रसार रणनीति और उदाहरण-निर्देशित सुदृढीकरण सीखना। टीआरआई ने पिछले साल प्रसार नीति के लिए अपने दृष्टिकोण की घोषणा की। इस दृष्टिकोण के साथ, रोबोट कठिन-से-मॉडल कार्यों के लिए मजबूत संवेदी-मोटर रणनीतियों को सीखने के लिए मानव प्रदर्शनों का उपयोग करते हैं।
उदाहरण-निर्देशित सुदृढ़ीकरण शिक्षण एक ऐसा दृष्टिकोण है जिसमें सिमुलेशन में किसी कार्य को मॉडलिंग करने और प्रदर्शनों के एक छोटे से सेट के माध्यम से रोबोट के अन्वेषण का मार्गदर्शन करने की आवश्यकता होती है। TRI का कहना है कि यह इस शिक्षण का उपयोग उन कार्यों के लिए मजबूत परिचालन रणनीतियों को लागू करने के लिए करता है जिन्हें सिमुलेशन में मॉडल किया जा सकता है।
जब रोबोट इन कार्यों को प्रदर्शित होते हुए देख सकता है, तो वह उन्हें अधिक कुशलता से सीख सकता है। इससे TRI टीम को रोबोट द्वारा अपने कार्यों को पूरा करने के लिए उपयोग की जाने वाली गति की शैली को प्रभावित करने के लिए अधिक स्थान मिलता है।
टीम ने अपने सुदृढीकरण पाइपलाइन में मानव गति अनुकरण को शामिल करने के लिए प्रतिकूल गति प्रायर्स (एएमपी) का उपयोग किया, जिसका उपयोग पारंपरिक रूप से कंप्यूटर एनिमेटेड पात्रों को स्टाइल करने के लिए किया जाता है।
सुदृढीकरण सीखने के लिए टीमों को प्रशिक्षण के लिए सिमुलेशन में कार्यों को मॉडल करने की आवश्यकता होती है। ऐसा करने के लिए, TRI दूरस्थ संचालन के बजाय प्रदर्शनों के लिए मॉडल-आधारित योजनाकार का उपयोग करता है। यह इस प्रक्रिया को "योजना-निर्देशित सुदृढीकरण सीखना" कहता है।
टीआरआई का दावा है कि प्लानर का उपयोग करके लंबी दूरी के मिशनों को संभव बनाया जा सकता है, जिन्हें दूर से संचालित करना मुश्किल है। टीम स्वचालित रूप से किसी भी संख्या में डेमो भी तैयार कर सकती है, जिससे इसकी पाइपलाइन की मानवीय इनपुट पर निर्भरता कम हो जाती है, जो टीआरआई को पुन्यो द्वारा संभाले जा सकने वाले कार्यों की संख्या बढ़ाने के करीब लाता है।
यद्यपि पुन्यो सॉफ्टवेयर सेवा रोबोट अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है और सभी पहलुओं में इसके प्रदर्शन में सुधार की आवश्यकता है, इसके अनुप्रयोग की संभावनाएं व्यापक हैं, और पुन्यो की डिजाइन अवधारणा और तकनीकी मार्ग भी उद्योग के लिए नए विचार प्रदान करते हैं।