2030 तक, आपकी सुबह की पाली में पहले से ही एक रोबोट शामिल हो सकता है जो गलियारे की मैपिंग कर चुका है, भागों को उठा चुका है, और किसी के आने से पहले अगला कार्य तैयार कर चुका है। आज पायलट परीक्षण जैसा महसूस होता है वह जल्द ही मानक अभ्यास होगा। एआई के साथ साझेदारी वाले ह्यूमनॉइड रोबोट नवीनता से आवश्यकता की रेखा को पार कर जाएंगे।
अहम सवाल यह नहीं है कि ह्यूमनॉइड्स कार्यबल में होंगे या नहीं, बल्कि यह है कि उनकी बुद्धि कहाँ रहेगी। एज एआई डिवाइस पर ही धारणा, योजना और नियंत्रण रखता है, मिलीसेकंड निर्णयों को सक्षम बनाता है, गोपनीयता बनाए रखता है और नेटवर्क लड़खड़ाने पर भी चालू रहता है।
जैसे ही रोबोटिक्स का सामान्य प्रयोजन एआई के साथ विलय हो जाता है, जो लोग बड़े पैमाने पर सुरक्षा साबित करते हैं और बेड़े की शिक्षा को लगातार उत्पादकता में बदलते हैं, वे इस क्षेत्र का नेतृत्व करेंगे।
ह्यूमनॉइड्स लोगों के लिए बनाए गए स्थानों में वास्तविक प्रगति दिखाना शुरू कर रहे हैं, जहां तंग गलियारे, भार स्थानांतरित करना और पढ़ने में कठिन लेबल स्वचालन को बेहद कठिन बनाते हैं। उत्पाद नेता अब इस बात पर बहस नहीं करते कि “क्या ह्यूमनॉइड्स मायने रखेंगे।” वे पूछ रहे हैं कि “कहां से शुरू करें, उन्हें कौन से कार्य सौंपे जाएं और किन सुरक्षा उपायों के तहत।”
टेस्ला ने 2025 तक 5,000 ऑप्टिमस रोबोट का उत्पादन करने की योजना बनाई है, लेकिन केवल कुछ सौ इकाइयों का ही निर्माण किया है, डिजाइन में सुधार और घटक मुद्दों के कारण उत्पादन अस्थायी रूप से रोक दिया गया है। यह वर्तमान में बुनियादी सामग्री चालन को संभालता है और लागत को कम करने का लक्ष्य रखता है, हालांकि हाथ की निपुणता अभी भी अपनी सीमा तलाश रही है।
बोस्टन डायनेमिक्स का एटलस अब पूरी तरह से इलेक्ट्रिक है। पुराने संस्करणों में हाइड्रोलिक्स का उपयोग किया जाता था। इलेक्ट्रिक मोटरें सरल और रखरखाव में आसान होती हैं। वे बहुत सटीक गतिविधियों और बेहतर अपटाइम की भी अनुमति देते हैं। एटलस प्रभावशाली डेमो और नए कौशल दिखाता है, लेकिन यह मुख्य रूप से एक शोध और पायलट मंच है। यह अभी तक मानव कार्यकर्ता के लिए प्लग-इन प्रतिस्थापन नहीं है।
एजिलिटी रोबोटिक्स डिजिट गोदामों में काम करने वाले पहले ह्यूमनॉइड्स में से एक है। यह स्वयं डॉक कर सकता है, 35 पाउंड तक का भार ले जा सकता है (अगली पीढ़ी के लिए 50 पाउंड की योजना के साथ), और आठ घंटे तक चल सकता है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे सुरक्षा प्रमाणपत्रों के साथ डिज़ाइन किया गया है जो इसे लोगों के साथ स्थान साझा करने की अनुमति देता है, जिससे जोखिम से सावधान रहने वाले प्रबंधकों के लिए अनुमोदन आसान हो जाता है।
होंडा का ASIMO भले ही सार्वजनिक मंच से बाहर हो गया हो, लेकिन गतिशीलता और स्वायत्तता में इसकी विशेषज्ञता अब वाहनों और व्यापक रोबोटिक्स कार्यक्रमों में प्रवाहित हो रही है।
सॉफ्टबैंक रोबोटिक्स पेपर सेवा और ग्राहक संपर्क में रहता है, इसका मूल्य भारी उठाने में कम और सॉफ्टवेयर एकीकरण में अधिक है।
पारिस्थितिकी तंत्र स्पष्ट रेखाओं के साथ आगे बढ़ रहा है। गति स्थिर है, हाथ अधिक सक्षम हैं, सेंसर डेटा को अधिक सहजता से मिश्रित करते हैं, और बैटरी लंबे समय तक चलती है। फिर भी सबसे कठिन समस्या बनी हुई है: मानव गति को मानव-स्तर की विश्वसनीयता के साथ मिलाना। इसीलिए एज एआई महत्वपूर्ण हो गया है। धारणा, मानचित्रण और गति योजना सीधे रोबोट पर चलनी चाहिए ताकि यह वाई-फाई ड्रॉपआउट और उप-सेकंड विलंबता स्पाइक्स के माध्यम से काम करना जारी रख सके। क्लाउड अभी भी मायने रखता है, लेकिन केवल अपडेट और फ्लीट लर्निंग के लिए लाइब्रेरी के रूप में, रिफ्लेक्स लूप के रूप में नहीं।
स्वायत्तता कदम-दर-कदम चढ़ रही है। आज के सिस्टम स्टोर गलियारों और फैक्ट्री लाइनों को नेविगेट कर सकते हैं, गोदामों में गश्त कर सकते हैं, कार्यालयों और होटलों में डिलीवरी चला सकते हैं, अस्पतालों में सहायता कर सकते हैं, निर्माण स्थलों पर बुनियादी कार्यों का समर्थन कर सकते हैं और घर पर मदद कर सकते हैं। जब लक्ष्य अस्पष्ट हो या दृश्य नया हो तब भी उन्हें सहायता की आवश्यकता होती है। ओपन-एंडेड अनुरोध, नाजुक वस्तुएं और भीड़-भाड़ वाली सार्वजनिक सेटिंग्स निर्णय और सुरक्षा के स्तर को बढ़ाती हैं। सुदृढीकरण सीखने और अनुकरण सीखने से कौशल अधिग्रहण में तेजी आती है और ऊर्जा उपयोग में सुधार होता है, लेकिन रोलआउट से पहले नीतियों को सत्यापित किया जाना चाहिए। टीमें सिमुलेशन और चरणबद्ध परीक्षणों में व्यवहार का परीक्षण करती हैं, स्पष्ट कमियां और दूरस्थ निरीक्षण करती हैं, और बल सीमा और सुरक्षित स्टॉप जैसी सरल रेलिंग निर्धारित करती हैं। इस तरह स्वायत्तता वास्तविक स्तर पर उपयोगी और भरोसेमंद दोनों बन जाती है।
फिलहाल, सबसे बड़ी जीत साझेदारी से आती है। रोबोट सामान ले जाते हैं, मंच पर लाते हैं और लाते हैं, जबकि मनुष्य अपवाद, निर्णय और गुणवत्ता नियंत्रण संभालते हैं। प्रत्येक सफलता विश्वास की नींव में एक ईंट रखती है, और प्रत्येक कदम ह्यूमनॉइड्स को न केवल पायलट प्रोजेक्ट, बल्कि काम की दैनिक लय का हिस्सा बनने के करीब लाता है।
2030 में कार्यदिवस की सुबह 7:15 बजे हैं, और काम की लय अलग दिखती है। एक उपनगरीय रसोई में, एक ह्यूमनॉइड रोबोट स्कूल बैग पैक करने से पहले नाश्ते की प्लेटें नीचे रखता है। पूरे शहर में, एक फैक्ट्री के फर्श पर, दो अन्य लोग एक ट्रेलर उतारते हैं, फिर लाइन चेंजओवर के लिए निर्बाध रूप से घूमते हैं। दोपहर तक, उन्हीं मशीनों को देर से आए ऑर्डरों पर दोबारा काम करने के लिए नियुक्त किया जाता है। जो पहले विज्ञान कथा जैसा लगता था वह अब नियमित लगता है।
गार्टनर का अनुमान है कि इस दशक के भीतर, प्रतिदिन 10 में से आठ लोग स्मार्ट रोबोट के साथ बातचीत करेंगे, जो कि आज के शुरुआती अपनाने वालों की तुलना में एक छलांग है। आपूर्ति श्रृंखलाओं में, 20 में से एक प्रबंधक मानव कर्मचारियों की तुलना में अधिक बार रोबोट बेड़े की देखरेख कर सकता है।
इस बदलाव की कुंजी रोबोट का फ्रेम या मोटर की ताकत नहीं है। यह किनारे पर खुफिया जानकारी है. धारणा और निर्णय लेने को मशीन पर ले जाने से, विलंबता कम हो जाती है, गोपनीयता में सुधार होता है, और नेटवर्क में गड़बड़ी होने पर भी प्रदर्शन स्थिर रहता है।
दृष्टि, भाषा और नियंत्रण को मिश्रित करने के लिए प्रशिक्षित आधुनिक मल्टीमॉडल मॉडल, रोबोटों को अव्यवस्थित स्थानों को पढ़ने, लक्ष्यों की व्याख्या करने और सुरक्षित कार्यों को चुनने की अनुमति देते हैं। एक ह्यूमनॉइड को ग्लास शेल्फ को पोंछते हुए किसी की एक छोटी क्लिप दिखाएं, और यह गति को चरणों में तोड़ सकता है, फिर उसी कौशल को स्टेनलेस काउंटर पर लागू करें जो उसने पहले कभी नहीं देखा है।
दोहराए जाने वाले कार्यों की पूरी श्रेणियां कम हो जाएंगी, जबकि सहानुभूति, नेतृत्व, रचनात्मकता और निर्णय जैसी मानवीय शक्तियों की मांग बढ़ेगी। जो कंपनियाँ जल्दी तैयारी करती हैं वे न केवल व्यवधान से बचाव करेंगी बल्कि नई क्षमता भी खोलेंगी।
तैयारी स्वयं रोबोटों के बारे में कम और उनके आस-पास की प्रणालियों के बारे में अधिक है। ऑन-डिवाइस मॉडल के लिए मानक टूलचेन एकीकरण के दर्द को कम करते हैं। फ्लीट ऑर्केस्ट्रेशन सुनिश्चित करता है कि सैकड़ों मशीनों को बिना किसी गड़बड़ी के शेड्यूल, मॉनिटर और अपडेट किया जा सकता है।
प्रलेखित सुरक्षा मामले साबित करते हैं कि रोबोट के फर्श पर कदम रखने से पहले खतरे कम हो जाते हैं। परिवर्तन प्रबंधन, पुनर्कौशल कार्यक्रमों के साथ मिलकर, मानव श्रमिकों को उन भूमिकाओं में स्थानांतरित करने में मदद करता है जहां उनका कौशल सबसे अधिक मायने रखता है।
2030 तक, रोबोट अब पायलट कार्यक्रमों या चमकदार प्रदर्शनों तक ही सीमित नहीं रहेंगे। वे दैनिक दिनचर्या का हिस्सा होंगे। ह्यूमनॉइड्स नेतृत्व करेंगे क्योंकि वे दुनिया में कदम रख सकते हैं क्योंकि यह पहले से ही मौजूद है। वे सीढ़ियाँ चढ़ सकते हैं, गाड़ियाँ धकेल सकते हैं, दरवाजे खोल सकते हैं और मानव हाथों के लिए डिज़ाइन की गई अलमारियों तक पहुँच सकते हैं। उनके आसपास, सामाजिक रोबोट, सहयोगी कोबोट और मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म दोहराए जाने वाले, खतरनाक और अलग-थलग कार्यों को संभालेंगे जिन्हें करने में लोग कम सक्षम या इच्छुक नहीं हैं।
जब आप उम्र बढ़ने को देखते हैं तो तात्कालिकता स्पष्ट होती है। संयुक्त राष्ट्र का अनुमान है कि 2050 तक छह में से एक व्यक्ति 65 वर्ष से अधिक का होगा, जबकि 2019 में 11 में से एक व्यक्ति की आयु 65 वर्ष से अधिक होगी। विश्व स्वास्थ्य संगठन ने 2030 तक लगभग 11 मिलियन स्वास्थ्य कर्मियों की कमी की चेतावनी दी है। उस अंतर को पूरा करने के लिए पैमाने की आवश्यकता है। ह्यूमनॉइड्स उठा सकते हैं, स्थिर कर सकते हैं और ला सकते हैं, जबकि सामाजिक रूप से सहायक साथी दवा का संकेत दे सकते हैं, मूड या व्यवहार में बदलाव देख सकते हैं और बातचीत बनाए रख सकते हैं। PARO, रोबोटिक सील जैसे उपकरणों के प्रारंभिक अध्ययन से पता चलता है कि इस तरह के समर्थन से अकेलापन और अवसादग्रस्तता के लक्षण कम हो सकते हैं, हालांकि परिणाम सेटिंग और डिज़ाइन के अनुसार भिन्न होते हैं।
अस्पताल और घर इन परिवर्तनों को सबसे सीधे तौर पर महसूस करेंगे। एक वार्ड में, एक ह्यूमनॉइड कमरों के बीच लिनेन, भोजन और लैब के नमूने ले जा सकता है, जबकि मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म गलियारों को कीटाणुरहित कर सकता है। डिवाइस पर डेटा संसाधित करने से जानकारी स्थानीय रहती है, देरी कम होती है और गोपनीयता सुरक्षा मजबूत होती है। घर पर, सामाजिक रोबोट दैनिक व्यायाम को प्रोत्साहित कर सकते हैं, महत्वपूर्ण संकेतों को ट्रैक कर सकते हैं, या आपात स्थिति बनने से पहले विसंगतियों को चिकित्सक तक पहुंचा सकते हैं। श्रम का यह विभाजन मानव देखभालकर्ताओं को इस बात पर ध्यान केंद्रित करने देता है कि वे सबसे अच्छा क्या करते हैं: निर्णय, सहानुभूति और जटिल प्रक्रियाएं, जबकि मशीनें रसद और पुनरावृत्ति के लिए रात की पाली का काम संभालती हैं।
रोबोट खतरनाक और नीरस में भी कदम रखेंगे। आपदा क्षेत्रों में, जंगल की आग के मोर्चों पर, या अस्थिर औद्योगिक सुविधाओं के अंदर, वे ऐसे स्थानों में प्रवेश कर सकते हैं जो लोगों के लिए बहुत गर्म, विषाक्त या संरचनात्मक रूप से अस्वस्थ हैं। जैसे-जैसे गतिशीलता और हेरफेर में सुधार होगा, अधिक तैनाती की अपेक्षा करें जो मनुष्यों को विस्फोट क्षेत्रों, ढही हुई इमारतों और धुएं की रेखाओं से दूर रखें।
कोबोट पहले से ही उत्पादन कोशिकाओं के अंदर काम करते हैं, लेकिन अगला कदम ह्यूमनॉइड्स है जो सुविधाओं के थोक रीडिज़ाइन के बिना गलियारों में चल सकते हैं और वर्कफ़्लो में फिट हो सकते हैं। केस पिकिंग, टोट लोडिंग, लेट-शिफ्ट पुनःपूर्ति, और फर्स्ट-मील स्टेजिंग सभी कार्य पहुंच के भीतर हैं। किनारे पर कंप्यूटिंग के साथ, रोबोट वास्तविक समय में लेबल पढ़ने, संतुलन समझने और भीड़-भाड़ वाले गलियारों में नेविगेट करने में सक्षम होंगे, तब भी जब नेटवर्क
जैसे-जैसे स्वचालन पृथक पायलटों से व्यापक तैनाती की ओर स्थानांतरित हो रहा है, विजेता वे होंगे जो रोबोटिक्स और एआई को प्रयोग के रूप में नहीं बल्कि रणनीतिक बुनियादी ढांचे के रूप में मानते हैं। अगला दशक उन कंपनियों को पुरस्कृत करेगा जो सही डेटा पाइपलाइन का निर्माण करती हैं, एज इंटेलिजेंस में निवेश करती हैं, और उन मशीनों के आसपास वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन करती हैं जो अनुकूलन कर सकती हैं, लगातार काम कर सकती हैं और वास्तविक दुनिया की स्थितियों से सीख सकती हैं। आज रखी जा रही नींव यह निर्धारित करेगी कि कौन उत्पादकता में अप्रत्याशित वृद्धि को पकड़ता है और कौन कल की सीमाओं को पार करने से बच जाता है।
यह लेख एंबेडयूआर सिस्टम्स, भारत के वरिष्ठ निदेशक, इंजीनियरिंग, निखिल गोयल द्वारा लिखा गया है।
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