आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स तकनीकी क्षेत्रों में भारी बदलाव ला रहे हैं. बीस साल पहले हमने जो कल्पना की थी, वह अब सच हो गई है. मैन्युफैक्चरिंग प्लांट में ऑटोमेटेड सिस्टम से लेकर रेस्टोरेंट में सेल्फ-सर्विंग रोबोट्स तक, टेक्नोलॉजी विकसित हुई है, जो इंसानों को एक साथ चला रही है. आज की दुनिया में, एआई और रोबोट लोगों को समस्या-समाधानकर्ता, साथी और प्रथम-प्रतिसादकर्ता के रूप में सेवा प्रदान करते हैं. मूल रूप से, जब आप किसी व्यवसाय के साथ उनकी वेबसाइट पर यह सोचकर ऑनलाइन चैट करते हैं कि आप उनके ग्राहक प्रतिनिधि से बात कर रहे हैं, तो आप वास्तव में एक चैटबॉट से बात कर रहे हैं. प्रौद्योगिकी अच्छे के लिए विकसित हुई है, और यह यहीं रुकने वाली नहीं है.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में रोबोटिक्स एक अलग इकाई है जो बुद्धिमान रोबोट या मशीनों के निर्माण का अध्ययन करने में मदद करती है. रोबोटिक्स इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, मैकेनिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग को जोड़ती है क्योंकि उनके पास मैकेनिकल कंस्ट्रक्शन, इलेक्ट्रिकल कंपोनेंट और प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के साथ प्रोग्राम किया जाता है. हालाँकि, रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दोनों के अलग-अलग उद्देश्य और अनुप्रयोग हैं, लेकिन अधिकांश लोग रोबोटिक्स को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का सबसेट मानते हैं. रोबोट मशीनें इंसानों से काफी मिलती-जुलती दिखती हैं, और अगर एआई के साथ सक्षम हो तो वे इंसानों की तरह काम भी कर सकती हैं.
पहले के दिनों में, रोबोटिक अनुप्रयोग बहुत सीमित थे, लेकिन अब वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संयोजन से अधिक स्मार्ट और अधिक कुशल हो गए हैं. एआई ने उत्पादकता और गुणवत्ता के मामले में इंसानों को हटाकर औद्योगिक क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है. इस लेख में, 'रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' , हम रोबोट और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और उनके विभिन्न अनुप्रयोगों, फायदे, अंतर आदि पर चर्चा करेंगे. आइए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की परिभाषा के साथ शुरू करते हैं. और रोबोट
रोबोटिक्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक डोमेन है जो बुद्धिमान और कुशल रोबोट बनाने के अध्ययन से संबंधित है.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग की शाखा के रूप में परिभाषित किया गया है, जो इंसानों की तरह काम करने वाली बुद्धिमान मशीनें बनाने से संबंधित है. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों को मानव जैसी गतिविधियों को समझने, समझने, कार्य करने और सीखने में सक्षम बनाता है. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मुख्य रूप से 4 प्रकार के होते हैं: प्रतिक्रियाशील मशीनें, सीमित स्मृति, मन का सिद्धांत और आत्म-जागरूकता.
रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) यकीनन सबसे रोमांचक क्षेत्र है. यह निश्चित रूप से सबसे विवादास्पद है: हर कोई सहमत है कि एक रोबोट असेंबली लाइन में काम कर सकता है, लेकिन इस पर कोई सहमति नहीं है कि रोबोट कभी बुद्धिमान हो सकता है या नहीं. "रोबोट" शब्द की तरह ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को परिभाषित करना कठिन है. अल्टीमेट एआई मानव विचार प्रक्रिया का मनोरंजन होगा - हमारी बौद्धिक क्षमताओं के साथ एक मानव निर्मित मशीन. इसमें कुछ भी सीखने की क्षमता, तर्क करने की क्षमता, भाषा का उपयोग करने की क्षमता और मूल विचारों को तैयार करने की क्षमता शामिल होगी. कृत्रिम बुद्धि के इस स्तर को प्राप्त करने के लिए रोबोटिक कहीं भी नहीं हैं, लेकिन उन्होंने अधिक सीमित एआई के साथ बहुत प्रगति की है. आज की एआई मशीनें बौद्धिक क्षमता के कुछ विशिष्ट तत्वों की नकल कर सकती हैं.
कंप्यूटर पहले से ही सीमित दायरे में समस्याओं का समाधान कर सकते हैं. एआई समस्या-समाधान का मूल विचार बहुत सरल है, हालांकि इसका निष्पादन जटिल है. सबसे पहले, एआई रोबोट या कंप्यूटर सेंसर या मानव इनपुट के माध्यम से किसी स्थिति के बारे में तथ्य एकत्र करता है. कंप्यूटर इस जानकारी की तुलना संग्रहीत डेटा से करता है और यह तय करता है कि जानकारी क्या दर्शाती है. कंप्यूटर विभिन्न संभावित क्रियाओं के माध्यम से चलता है और एकत्रित जानकारी के आधार पर भविष्यवाणी करता है कि कौन सी क्रिया सबसे सफल होगी. बेशक, कंप्यूटर केवल उन समस्याओं को हल कर सकता है जिन्हें हल करने के लिए प्रोग्राम किया गया है - इसमें कोई सामान्यीकृत विश्लेषणात्मक क्षमता नहीं है. शतरंज के कंप्यूटर इस तरह की मशीन का एक उदाहरण हैं.
कुछ आधुनिक रोबोट में सीमित क्षमता में सीखने की क्षमता भी होती है. सीखने वाले रोबोट यह पहचानते हैं कि क्या एक निश्चित क्रिया (उदाहरण के लिए अपने पैरों को एक निश्चित तरीके से हिलाना) ने वांछित परिणाम प्राप्त किया (एक बाधा को नेविगेट करना). रोबोट इस जानकारी को संग्रहीत करता है और अगली बार उसी स्थिति का सामना करने पर सफल कार्रवाई का प्रयास करता है. फिर से, आधुनिक कंप्यूटर बहुत सीमित परिस्थितियों में ही ऐसा कर सकते हैं. वे मानव की तरह किसी भी प्रकार की जानकारी को अवशोषित नहीं कर सकते. कुछ रोबोट मानवीय क्रियाओं की नकल करके सीख सकते हैं. जापान में, रोबोटिस्टों ने एक रोबोट को स्वयं चालों का प्रदर्शन करके नृत्य करना सिखाया है.
कुछ रोबोट सामाजिक रूप से बातचीत कर सकते हैं. किस्मत, एम.आई.टी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब में एक रोबोट, मानव शरीर की भाषा और आवाज के परिवर्तन को पहचानता है और उचित प्रतिक्रिया देता है. किस्मत के रचनाकार इस बात में रुचि रखते हैं कि मनुष्य और बच्चे कैसे बातचीत करते हैं, केवल भाषण के स्वर और दृश्य संकेत के आधार पर. यह निम्न-स्तर की बातचीत मानव जैसी सीखने की प्रणाली की नींव हो सकती है.
किस्मत और अन्य ह्यूमनॉइड रोबोट एम.आई.टी. AI लैब एक अपरंपरागत नियंत्रण संरचना का उपयोग करके काम करती है. केंद्रीय कंप्यूटर का उपयोग करके हर क्रिया को निर्देशित करने के बजाय, रोबोट निचले स्तर के कंप्यूटरों के साथ निचले स्तर की क्रियाओं को नियंत्रित करते हैं. कार्यक्रम के निदेशक रॉडनी ब्रूक्स का मानना है कि यह मानव बुद्धि का अधिक सटीक मॉडल है. हम ज्यादातर चीजें अपने आप करते हैं; हम उन्हें चेतना के उच्चतम स्तर पर करने का निर्णय नहीं लेते हैं.
एआई की असली चुनौती यह समझना है कि प्राकृतिक बुद्धि कैसे काम करती है. एआई विकसित करना कृत्रिम हृदय बनाने जैसा नहीं है - वैज्ञानिकों के पास काम करने के लिए एक सरल, ठोस मॉडल नहीं है. हम जानते हैं कि मस्तिष्क में अरबों और अरबों न्यूरॉन्स होते हैं, और हम विभिन्न न्यूरॉन्स के बीच विद्युत कनेक्शन स्थापित करके सोचते और सीखते हैं. लेकिन हम ठीक से नहीं जानते कि ये सभी कनेक्शन उच्च तर्क, या यहां तक कि निम्न-स्तरीय संचालन में कैसे जुड़ते हैं. जटिल सर्किटरी समझ से बाहर है.
इस वजह से, AI अनुसंधान काफी हद तक सैद्धांतिक है. वैज्ञानिक इस बात की परिकल्पना करते हैं कि हम कैसे और क्यों सीखते हैं और सोचते हैं, और वे रोबोट का उपयोग करके अपने विचारों के साथ प्रयोग करते हैं. ब्रूक्स और उनकी टीम ह्यूमनॉइड रोबोट पर ध्यान केंद्रित करती है क्योंकि उन्हें लगता है कि इंसान की तरह दुनिया का अनुभव करने में सक्षम होना मानव जैसी बुद्धि विकसित करने के लिए आवश्यक है. यह लोगों के लिए रोबोट के साथ बातचीत करना भी आसान बनाता है, जिससे संभावित रूप से रोबोट के लिए सीखना आसान हो जाता है.
जिस तरह भौतिक रोबोटिक डिजाइन पशु और मानव शरीर रचना को समझने के लिए एक उपयोगी उपकरण है, एआई अनुसंधान यह समझने के लिए उपयोगी है कि प्राकृतिक बुद्धि कैसे काम करती है. कुछ रोबोटिस्टों के लिए, यह अंतर्दृष्टि रोबोट को डिजाइन करने का अंतिम लक्ष्य है. अन्य लोग ऐसी दुनिया की कल्पना करते हैं जहां हम बुद्धिमान मशीनों के साथ-साथ रहते हैं और शारीरिक श्रम, स्वास्थ्य देखभाल और संचार के लिए विभिन्न प्रकार के कम रोबोट का उपयोग करते हैं. कई रोबोटिक्स विशेषज्ञ भविष्यवाणी करते हैं कि रोबोटिक विकास अंततः हमें साइबोर्ग में बदल देगा - मानव मशीनों के साथ एकीकृत. निश्चित रूप से, भविष्य में लोग अपने दिमाग को एक मजबूत रोबोट में लोड कर सकते हैं और हजारों वर्षों तक जीवित रह सकते हैं.
किसी भी मामले में, रोबोट निश्चित रूप से भविष्य में हमारे दैनिक जीवन में एक बड़ी भूमिका निभाएंगे. आने वाले दशकों में, रोबोट धीरे-धीरे औद्योगिक और वैज्ञानिक दुनिया से और दैनिक जीवन में चले जाएंगे, ठीक उसी तरह जैसे 1980 के दशक में कंप्यूटर घर में फैल गए थे.
रोबोट को समझने का सबसे अच्छा तरीका विशिष्ट डिजाइनों को देखना है. नीचे दिए गए लिंक आपको दुनिया भर में विभिन्न प्रकार के रोबोट प्रोजेक्ट दिखाएंगे.
रोबोट एक ऐसी मशीन है जो एक इंसान की तरह दिखती है, और प्रोग्रामिंग का उपयोग करके इसे दिए गए आदेशों के माध्यम से बॉक्स से बाहर की क्रियाओं को करने और कुछ मानव आंदोलनों को स्वचालित रूप से दोहराने में सक्षम है. उदाहरण: ड्रग कंपाउंडिंग रोबोट, ऑटोमोटिव इंडस्ट्री रोबोट, ऑर्डर पिकिंग रोबोट, इंडस्ट्रियल फ्लोर स्क्रबर और सेज ऑटोमेशन गैन्ट्री रोबोट आदि.
कई घटक एक रोबोट का निर्माण करते हैं, ये घटक इस प्रकार हैं:-
एक्चुएटर्स: एक्चुएटर्स वे उपकरण होते हैं जो किसी सिस्टम या मशीन को हिलाने और नियंत्रित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं. यह विद्युत, हाइड्रोलिक और वायु आदि जैसी ऊर्जा को परिवर्तित करके शारीरिक गति को प्राप्त करने में मदद करता है. एक्ट्यूएटर रैखिक के साथ-साथ रोटरी गति भी बना सकते हैं.
बिजली की आपूर्ति: यह एक विद्युत उपकरण है जो विद्युत भार को विद्युत शक्ति प्रदान करता है. बिजली की आपूर्ति का प्राथमिक कार्य विद्युत प्रवाह को लोड को बिजली देने के लिए परिवर्तित करना है.
इलेक्ट्रिक मोटर्स: ये वे उपकरण हैं जो विद्युत ऊर्जा को यांत्रिक ऊर्जा में परिवर्तित करते हैं और मशीनों की घूर्णी गति के लिए आवश्यक होते हैं.
वायवीय वायु मांसपेशियां: वायु मांसपेशियां नरम वायवीय उपकरण हैं जो आदर्श रूप से रोबोटिक्स के लिए सबसे उपयुक्त हैं. वे एक वायवीय मूत्राशय को भरने वाली दबाव वाली हवा द्वारा अनुबंध और विस्तार और संचालन कर सकते हैं. जब भी हवा पेश की जाती है, तो यह 40% तक सिकुड़ सकती है.
मसल्स वायर: ये नितिनोल नामक निकल-टाइटेनियम मिश्र धातु से बने होते हैं और आकार में बहुत पतले होते हैं. यह विस्तार और अनुबंध भी कर सकता है जब इसमें एक विशिष्ट मात्रा में गर्मी और विद्युत प्रवाह की आपूर्ति की जाती है. इसके अलावा, जब यह अपने मार्टेंसिटिक रूप में होता है तो इसे विभिन्न आकृतियों में बनाया और मोड़ा जा सकता है. जब विद्युत प्रवाह उनके माध्यम से गुजरता है तो वे 5% तक अनुबंध कर सकते हैं.
पीजो मोटर्स और अल्ट्रासोनिक मोटर्स: पीजोइलेक्ट्रिक मोटर्स या पीजो मोटर्स विद्युत उपकरण हैं जो एक विद्युत संकेत प्राप्त करते हैं और एक विरोधी सिरेमिक प्लेट पर एक दिशात्मक बल लागू करते हैं. यह रोबोट को वांछित दिशा में आगे बढ़ने में मदद करता है. ये औद्योगिक रोबोटों के लिए सबसे उपयुक्त विद्युत मोटर हैं.
सेंसर: ये इंसानों की तरह देखने, सुनने, छूने और चलने-फिरने की क्षमता प्रदान करते हैं. सेंसर वे उपकरण या मशीन हैं जो पर्यावरण में होने वाली घटनाओं या परिवर्तनों का पता लगाने और कंप्यूटर प्रोसेसर को डेटा भेजने में मदद करते हैं. ये उपकरण आमतौर पर अन्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों से लैस होते हैं. मानव अंगों की तरह, विद्युत सेंसर भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है. एआई एल्गोरिदम पर्यावरण को महसूस करके रोबोट को नियंत्रित करता है, और यह कंप्यूटर प्रोसेसर को वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करता है.
रोबोटिक्स के विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्र हैं. रोबोटिक्स के कुछ महत्वपूर्ण अनुप्रयोग डोमेन इस प्रकार हैं:-
रक्षा क्षेत्रों में रोबोटिक्स: रक्षा क्षेत्र निस्संदेह किसी भी देश के मुख्य भागों में से एक है. हर देश चाहता है कि उसकी रक्षा प्रणाली मजबूत हो. युद्ध के दौरान दुर्गम और खतरनाक क्षेत्र तक पहुंचने में रोबोट मदद करते हैं. DRDO ने जीवन के लिए खतरा पैदा करने वाली वस्तुओं को सुरक्षित रूप से नष्ट करने के लिए दक्ष नाम का रोबोट विकसित किया है. वे सैनिकों को सुरक्षित रहने में मदद करते हैं और युद्ध की स्थिति में सेना द्वारा तैनात किए जाते हैं. लड़ाकू समर्थन के अलावा, रोबोट को पनडुब्बी रोधी अभियानों, अग्नि सहायता, युद्ध क्षति प्रबंधन, हड़ताल मिशनों और मशीनों को बिछाने में भी तैनात किया जाता है.
चिकित्सा क्षेत्रों में रोबोटिक्स: रोबोट विभिन्न चिकित्सा क्षेत्रों जैसे लैप्रोस्कोपी, न्यूरोसर्जरी, आर्थोपेडिक सर्जरी, कीटाणुरहित कमरे, दवा वितरण, और विभिन्न अन्य चिकित्सा डोमेन में भी मदद करते हैं. औद्योगिक क्षेत्र में रोबोटिक्स: रोबोट का उपयोग विभिन्न औद्योगिक विनिर्माण उद्योगों में किया जाता है जैसे कटिंग, वेल्डिंग, असेंबली, डिस्सेप्लर, प्रिंटेड सर्किट बोर्ड के लिए पिक एंड प्लेस, पैकेजिंग और लेबलिंग, पैलेटाइजिंग, उत्पाद निरीक्षण और परीक्षण, रंग कोटिंग, ड्रिलिंग, पॉलिशिंग और हैंडलिंग सामग्री.
इसके अलावा, रोबोटिक्स तकनीक उत्पादकता और लाभप्रदता को बढ़ाती है और कम शारीरिक तनाव और चोट के परिणामस्वरूप मानव प्रयासों को कम करती है. औद्योगिक रोबोट के कुछ महत्वपूर्ण लाभ हैं, जो इस प्रकार हैं:-
शुद्धता
FLEXIBILITY
कम श्रम शुल्क
कम शोर संचालन
कम उत्पादन नुकसान
उत्पादकता दर में वृद्धि.
मनोरंजन में रोबोटिक्स - पिछले एक दशक में, मनोरंजन क्षेत्रों में रोबोट का उपयोग लगातार बढ़ रहा है. मनोरंजन के क्षेत्र में रोबोटों का उपयोग किया जा रहा है, जैसे कि फिल्में, एनिमेशन, खेल और कार्टून. जहां दोहराए जाने वाले कार्यों की आवश्यकता होती है, वहां रोबोट बहुत मददगार होते हैं. कैमरा चलाने वाला रोबोट बिना थके और निराश हुए जितनी बार जरूरत हो, उतनी बार फिल्म के दृश्य को शूट करने में मदद करता है. डिज्नी ने फिल्म उद्योग के लिए सैकड़ों रोबोट लॉन्च किए हैं.
खनन उद्योग में रोबोट - रोबोटिक्स विभिन्न खनन अनुप्रयोगों जैसे रोबोटिक डोजिंग, उत्खनन और ढुलाई, रोबोटिक मैपिंग और सर्वेक्षण, रोबोटिक ड्रिलिंग और विस्फोटक हैंडलिंग इत्यादि के लिए बहुत सहायक है. एक खनन रोबोट केवल बाढ़ वाले मार्गों को नेविगेट कर सकता है और कैमरे और अन्य सेंसर का उपयोग कर सकता है मूल्यवान खनिजों का पता लगाने के लिए. इसके अलावा, रोबोट गैसों और अन्य सामग्रियों का पता लगाने और मनुष्यों को नुकसान और चोटों से सुरक्षित रखने के लिए उत्खनन में भी मदद करते हैं. रोबोट रॉक क्लाइंबर्स का उपयोग अंतरिक्ष की खोज के लिए किया जाता है, और पानी के नीचे के ड्रोन का उपयोग समुद्र की खोज के लिए किया जाता है.
कंप्यूटर दृष्टि -
रोबोट भी देख सकते हैं, और यह कंप्यूटर विज़न नामक लोकप्रिय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों में से एक द्वारा संभव है. स्वास्थ्य, मनोरंजन, चिकित्सा, सैन्य, खनन आदि जैसे सभी उद्योगों में कंप्यूटर विजन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है. कंप्यूटर विज़न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक महत्वपूर्ण डोमेन है जो छवियों, वीडियो और विज़ुअल इनपुट से सार्थक जानकारी निकालने में मदद करता है और उसके अनुसार कार्रवाई करता है.
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण -
एआई रोबोट को वॉयस कमांड देने के लिए एनएलपी (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग) का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह एक मजबूत मानव-रोबोट संपर्क बनाता है. एनएलपी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक विशिष्ट क्षेत्र है जो मनुष्यों और रोबोटों के बीच संचार को सक्षम बनाता है. एनएलपी तकनीक के माध्यम से रोबोट मानव भाषा को समझ और पुन: पेश कर सकता है. कुछ रोबोट एनएलपी से लैस होते हैं ताकि हम इंसानों और रोबोटों के बीच अंतर न कर सकें. इसी तरह, स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण द्वारा संचालित रोबोट चिकित्सकों को बीमारी के विवरण का निरीक्षण करने और स्वचालित रूप से ईएचआर भरने में मदद कर सकते हैं. मानव भाषा को पहचानने के अलावा, यह सामान्य उपयोग सीख सकता है, जैसे उच्चारण सीखना, और भविष्यवाणी करना कि मनुष्य कैसे बोलते हैं.
एज कंप्यूटिंग -
रोबोट में एज कंप्यूटिंग को रोबोट एकीकरण, परीक्षण, डिजाइन और सिमुलेशन के सेवा प्रदाता के रूप में परिभाषित किया गया है. रोबोटिक्स में एज कंप्यूटिंग बेहतर डेटा प्रबंधन, कम कनेक्टिविटी लागत, बेहतर सुरक्षा अभ्यास, अधिक विश्वसनीय और निर्बाध कनेक्शन प्रदान करता है.
जटिल घटना प्रक्रिया -
कॉम्प्लेक्स इवेंट प्रोसेसिंग (सीईपी) एक अवधारणा है जो हमें वास्तविक समय में कई घटनाओं के प्रसंस्करण को समझने में मदद करती है. एक घटना को राज्य के परिवर्तन के रूप में वर्णित किया जाता है, और एक या अधिक घटनाएं एक जटिल घटना को परिभाषित करने के लिए मिलती हैं. जटिल घटना प्रक्रिया स्वास्थ्य, वित्त, सुरक्षा, विपणन, आदि जैसे विभिन्न उद्योगों में सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है. इसका उपयोग मुख्य रूप से क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने और स्टॉक मार्केटिंग क्षेत्र में भी किया जाता है. उदाहरण के लिए, कार में एयरबैग लगाना एक जटिल घटना है जो रीयल-टाइम में कई सेंसरों के डेटा पर आधारित होती है. इस विचार का उपयोग रोबोटिक्स में किया जाता है, उदाहरण के लिए, ऑटोनॉमस रोबोट प्रोग्रामिंग में इवेंट-प्रोसेसिंग.
ट्रांसफर लर्निंग और एआई -
यह वह तकनीक है जिसका उपयोग किसी समस्या को किसी अन्य समस्या की सहायता से हल करने के लिए किया जाता है जो पहले ही हल हो चुकी है. ट्रांसफर लर्निंग तकनीक में, एक समस्या को हल करने से प्राप्त ज्ञान को संबंधित समस्या को हल करने के लिए लागू किया जा सकता है. इसे हम एक उदाहरण से समझ सकते हैं जैसे वृत्त के आकार की पहचान के लिए प्रयुक्त मॉडल का उपयोग वर्गाकार आकृति की पहचान के लिए भी किया जा सकता है. ट्रांसफर लर्निंग संबंधित समस्या के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का पुन: उपयोग करता है, और मॉडल की केवल अंतिम परत को प्रशिक्षित किया जाता है, जो अपेक्षाकृत कम समय लेने वाली और सस्ती होती है. रोबोटिक्स में, ट्रांसफर लर्निंग का इस्तेमाल एक मशीन को दूसरी मशीनों की मदद से प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है.
सुदृढीकरण सीखना -
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मशीन लर्निंग में एक फीडबैक-आधारित लर्निंग मेथड है जो एआई एजेंट को पर्यावरण को सीखने और एक्सप्लोर करने, एक्शन करने और प्रत्येक एक्शन के लिए अनुभव या फीडबैक से स्वचालित रूप से सीखने में सक्षम बनाता है. इसके अलावा, इसमें पर्यावरण के साथ बातचीत करते हुए हिट-एंड-ट्रेल कार्रवाई के माध्यम से बेहतर तरीके से व्यवहार करना सीखने की सुविधा भी है. इसका उपयोग मुख्य रूप से निर्णयों के अनुक्रम को विकसित करने और अनिश्चित और संभावित जटिल वातावरण में लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए किया जाता है. रोबोटिक्स में, रोबोट पर्यावरण का पता लगाते हैं और हिट और ट्रायल के माध्यम से इसके बारे में सीखते हैं. प्रत्येक क्रिया के लिए, उसे पुरस्कृत किया जाता है (सकारात्मक या नकारात्मक). रीइन्फोर्समेंट लर्निंग रोबोटिक्स को परिष्कृत और कठिन-से-इंजीनियर व्यवहारों को डिजाइन और अनुकरण करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है.
प्रभावी कंप्यूटिंग -
प्रभावशाली कंप्यूटिंग अध्ययन का एक क्षेत्र है जो विकासशील प्रणालियों से संबंधित है जो मानवीय भावनाओं की पहचान, व्याख्या, प्रक्रिया और अनुकरण कर सकते हैं. प्रभावी कंप्यूटिंग का उद्देश्य रोबोटों को भावनात्मक बुद्धिमत्ता से संपन्न करना है ताकि उम्मीद की जा सके कि रोबोट अवलोकन, व्याख्या और भावना अभिव्यक्ति की मानव जैसी क्षमताओं से संपन्न हो सकते हैं.
रोबोटिक्स तकनीक की एक शाखा है जो भौतिक रोबोट से संबंधित है. रोबोट प्रोग्राम करने योग्य मशीनें हैं जो आमतौर पर स्वायत्त या अर्ध-स्वायत्त रूप से क्रियाओं की एक श्रृंखला को पूरा करने में सक्षम हैं. मेरी राय में, रोबोट बनाने वाले तीन महत्वपूर्ण कारक हैं:-
रोबोट सेंसर और एक्चुएटर्स के माध्यम से भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करते हैं.
रोबोट प्रोग्राम करने योग्य हैं.
रोबोट आमतौर पर स्वायत्त या अर्ध-स्वायत्त होते हैं.
मैं कहता हूं कि रोबोट "आमतौर पर" स्वायत्त होते हैं क्योंकि कुछ रोबोट नहीं होते हैं. उदाहरण के लिए, टेलीरोबोट्स पूरी तरह से एक मानव ऑपरेटर द्वारा नियंत्रित होते हैं लेकिन टेलीरोबोटिक्स को अभी भी रोबोटिक्स की एक शाखा के रूप में वर्गीकृत किया जाता है. यह एक उदाहरण है जहां रोबोटिक्स की परिभाषा बहुत स्पष्ट नहीं है. विशेषज्ञों से सहमत होना आश्चर्यजनक रूप से कठिन है कि वास्तव में "रोबोट" क्या होता है. कुछ लोग कहते हैं कि रोबोट को "सोचने" और निर्णय लेने में सक्षम होना चाहिए. हालांकि, "रोबोट सोच" की कोई मानक परिभाषा नहीं है. "सोचने" के लिए रोबोट की आवश्यकता से पता चलता है कि इसमें कृत्रिम बुद्धि का कुछ स्तर है लेकिन कई गैर-बुद्धिमान रोबोट मौजूद हैं जो दिखाते हैं कि रोबोट के लिए सोच की आवश्यकता नहीं हो सकती है. हालाँकि आप एक रोबोट को परिभाषित करना चुनते हैं, रोबोटिक्स में भौतिक रोबोटों को डिजाइन करना, निर्माण करना और प्रोग्रामिंग करना शामिल है जो भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करने में सक्षम हैं. रोबोटिक्स के केवल एक छोटे से हिस्से में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शामिल है.
कृत्रिम रूप से बुद्धिमान रोबोट रोबोटिक्स और एआई के बीच का सेतु हैं. ये ऐसे रोबोट हैं जिन्हें AI प्रोग्राम द्वारा नियंत्रित किया जाता है. अधिकांश रोबोट कृत्रिम रूप से बुद्धिमान नहीं होते हैं. अभी हाल तक, सभी औद्योगिक रोबोटों को केवल आंदोलनों की एक दोहराव श्रृंखला को पूरा करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता था, जैसा कि हमने चर्चा की है, कृत्रिम बुद्धि की आवश्यकता नहीं है. हालांकि, गैर-बुद्धिमान रोबोट अपनी कार्यक्षमता में काफी सीमित हैं. एआई एल्गोरिदम आवश्यक हैं जब आप रोबोट को अधिक जटिल कार्य करने की अनुमति देना चाहते हैं. वेयरहाउसिंग रोबोट वेयरहाउस के चारों ओर नेविगेट करने के लिए पथ-खोज एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है. जब बैटरी खत्म होने वाली हो तो घर लौटने के लिए ड्रोन स्वायत्त नेविगेशन का उपयोग कर सकता है. सड़क पर संभावित खतरों का पता लगाने और उनसे बचने के लिए एक सेल्फ-ड्राइविंग कार AI एल्गोरिदम के संयोजन का उपयोग कर सकती है. ये सभी कृत्रिम रूप से बुद्धिमान रोबोट के उदाहरण हैं.
रोबोटिक्स विभिन्न डोमेन जैसे - . में सहायक रहा है
उद्योग - रोबोट का उपयोग सामग्री को संभालने, काटने, वेल्डिंग, रंग कोटिंग, ड्रिलिंग, पॉलिशिंग आदि के लिए किया जाता है.
सैन्य - स्वायत्त रोबोट युद्ध के दौरान दुर्गम और खतरनाक क्षेत्रों में पहुंच सकते हैं. रक्षा अनुसंधान और विकास संगठन (DRDO) द्वारा विकसित दक्ष नाम का एक रोबोट जीवन के लिए खतरा वस्तुओं को सुरक्षित रूप से नष्ट करने के लिए कार्य कर रहा है.
चिकित्सा - रोबोट एक साथ सैकड़ों नैदानिक परीक्षण करने, स्थायी रूप से अक्षम लोगों का पुनर्वास करने और ब्रेन ट्यूमर जैसी जटिल सर्जरी करने में सक्षम हैं.
अन्वेषण - अंतरिक्ष अन्वेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले रोबोट रॉक क्लाइम्बर्स, समुद्र की खोज के लिए उपयोग किए जाने वाले पानी के नीचे के ड्रोन कुछ नाम हैं.
मनोरंजन - डिज्नी के इंजीनियरों ने फिल्म निर्माण के लिए सैकड़ों रोबोट बनाए हैं.
जब हम एआई और रोबोटिक्स के बारे में बात करते हैं, तो वे एक निश्चित उद्योग के लिए विशिष्ट नहीं होते हैं. उनकी अनुकूलन क्षमता ने उन्हें उन सभी उद्योगों और क्षेत्रों में पसंदीदा बना दिया है जिनका आप नाम या विचार कर सकते हैं. गेमिंग से लेकर डिफेंस, हेल्थकेयर, ऑटोमोटिव, फिटनेस, एजुकेशन, रिटेल, मैन्युफैक्चरिंग और क्या नहीं. ऑनलाइन जुआ, उदाहरण के लिए, एक अरब डॉलर का उद्योग है, और ट्रू ब्लू कैसीनो जैसे ऑनलाइन जुआ प्लेटफॉर्म ने पहले ही एआई-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करना शुरू कर दिया है जो गेमप्ले के परिणाम को नियंत्रित करते हैं. इसलिए, यह कहना सुरक्षित है कि मशीनें और कंप्यूटर हमारे अधिकांश व्यवहारों को सकारात्मक रूप से प्रबंधित करेंगे. अभी तो शुरुआत है. एआई, मशीन लर्निंग, और रोबोटिक्स आने वाले वर्षों में सामान्य होने से पहले और आगे बढ़ने के लिए बाध्य हैं. डेटा ने इन प्रणालियों के विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है क्योंकि डेटा ने इन मशीनों को अपने आप सीखने में सक्षम बनाया है. इसके साथ ही, आइए एआई और रोबोटिक्स के अनुप्रयोगों पर चर्चा करें और वे हमारे भविष्य को कैसे आकार देने जा रहे हैं.
कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI और रोबोट एक शक्तिशाली संयोजन हैं. हाल के दिनों में, रोबोटिक समाधानों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक आम उपस्थिति बन गई है, जो पहले के कठोर अनुप्रयोगों में सीखने की क्षमता और लचीलापन लाती है. अभी भी नवजात होते हुए, दोनों प्रौद्योगिकियां संयुक्त होने पर अच्छी तरह से काम करती हैं.
1. वर्चुअल असिस्टेंट और चैटबॉट्स -
आभासी सहायक और चैटबॉट दुनिया को आश्चर्यजनक स्वचालन स्तर, ड्राइविंग लागत कम करने और उत्पादकता के साथ प्रेरित करते हैं. आभासी सहायक मनुष्यों के साथ बातचीत के अनुकरण के माध्यम से एआई और मशीन सीखने की अभिव्यक्ति हैं. वर्चुअल असिस्टेंट और चैटबॉट को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) नामक क्षमताओं का उपयोग करके स्वचालित नियमों का पालन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. प्रौद्योगिकी में हालिया प्रगति ने उनके प्रदर्शन में काफी सुधार किया है. सिरी से लेकर गूगल असिस्टेंट और एलेक्सा तक, वे वर्चुअल असिस्टेंट के गौरवशाली संस्करण हैं. आज की तारीख और मौसम जैसे बुनियादी सवालों के जवाब देने से लेकर कुछ जटिल काम जैसे “अरे सिरी! सुबह 8 बजे के लिए अलार्म सेट करें," ये आभासी सहायक धीरे-धीरे आपके मानव सहायकों को बदल देंगे. सबसे अच्छी बात यह है कि वे आपके घर में मशीनों के साथ बहुत अच्छी तरह से मेल खाते हैं. IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) के साथ, आप अपने वर्चुअल असिस्टेंट को अपने घर में लाइट या एसी या संगीत चालू करने का आदेश दे सकते हैं.
2. कृषि और खेती -
मानो या न मानो, स्थायी कृषि के लिए रोबोटिक्स और एआई आपकी अगली सबसे अच्छी शर्त है. खाद्य आपूर्ति श्रृंखला एक संकट का सामना कर रही है, सदियों से पर्यावरण के दुरुपयोग, अति-कृषि, श्रम की कमी और जनसंख्या वृद्धि के सौजन्य से, यह हमारी सबसे बुनियादी जरूरतों के लिए खतरा है. माना जाता है कि एआई और ऑटोमेशन पुराने कृषि कार्यबल के प्रभाव से राहत प्रदान करते हैं. स्वायत्त ड्रोन, सेल्फ-ड्राइविंग कृषि मशीनों आदि की पसंद के साथ, किसान स्थायी फसल बनाने पर ध्यान केंद्रित करने और उनके सामने रास्ता देखने में कम समय व्यतीत कर सकते हैं. डीरे एक प्रसिद्ध कृषि उपकरण निर्माता है जो अपनी सेल्फ-ड्राइविंग मशीनरी के लिए लोकप्रिय है. इसके अलावा, इसने एक स्वचालित खरपतवार स्प्रेयर की शुरुआत के साथ अपने कृषि शस्त्रागार का विस्तार किया. यह फसल और खरपतवार के बीच अंतर करने के लिए उन्नत रोबोटिक्स, मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न के साथ अगली पीढ़ी की तकनीक का उपयोग करता है. साथ ही, बिग डेटा किसानों को बेहतर फसल देने में मदद कर रहा है. बिग डेटा ने प्रिस्क्रिप्शन कृषि को जन्म दिया है जो नक्शे या नुस्खे बनाने के लिए वेब-आधारित उपकरणों का उपयोग करता है, किसानों को बताता है कि उन्हें कुछ फसलों और क्षेत्रों में कितना उर्वरक लागू करने की आवश्यकता है.
3. स्वायत्त उड़ान -
बाधाओं से बचते हुए और सीधे रास्ते में चलते हुए हवा में मँडराने के लिए स्वायत्त उड़ान कंप्यूटर विज़न तकनीक का उपयोग करती है. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आने से ये उड़ने वाली मशीनें स्मार्ट होती जा रही हैं. हवाई दृश्य निगरानी से लेकर सुरक्षा निगरानी, वीडियो रिकॉर्डिंग, बचाव मिशन, और बहुत कुछ, ड्रोन और मानव रहित हवाई वाहन क्रांति कर रहे हैं और कई नौकरी भूमिकाओं को बदल रहे हैं. स्वायत्त उड़ान में कंप्यूटर विज़न के अनुप्रयोग में बाधा का पता लगाना, टक्कर से बचाव, स्व-नेविगेशन और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग शामिल हैं. मशीन लर्निंग स्वायत्त उड़ने वाले वाहनों के कार्य करने के तरीके में कुछ कठोर बदलाव ला सकता है. जबकि ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग यूएवी रीयल-टाइम डेटा कैप्चर करते हैं, यह ऑन-बोर्ड इंटेलिजेंस सिस्टम का भी उपयोग करता है जो इसे रीयल-टाइम डेटा के आधार पर मानव-स्वतंत्र निर्णय लेने में सक्षम बनाता है.
इन ड्रोन का उपयोग शहरी प्रबंधन और स्मार्ट शहरों में उन्नत निगरानी, त्वरित चेहरे की पहचान, या अवांछित वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जा सकता है. वे कृषि और खेती में भी अत्यधिक फायदेमंद होते हैं क्योंकि वे फसलों की निगरानी कर सकते हैं, मिट्टी की उर्वरता की जांच कर सकते हैं, मिट्टी का आकलन कर सकते हैं और फसल उत्पादन में मदद कर सकते हैं. अन्य अनुप्रयोगों में शामिल हो सकते हैं:-
अचल संपत्ति में इमारतों के इलाके की स्कैनिंग या मैपिंग;
सेना में युद्ध में दुश्मनों पर बमबारी या मुकाबला करने के लिए;
मानव ट्रैकिंग और चेहरे की पहचान के लिए.
4. खुदरा, खरीदारी और फैशन -
खुदरा क्षेत्र पिछले कुछ समय से एआई और मशीन लर्निंग का लाभ उठा रहा है. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस खुदरा विक्रेताओं को डेटा विश्लेषण के माध्यम से अपने लक्षित बाजार को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर रहा है. चूंकि डेटा इस डिजिटल दुनिया की नई मुद्रा है, इसलिए यह व्यवसाय बना या बिगाड़ सकता है. इसे ध्यान में रखते हुए, खुदरा विक्रेता बिक्री डेटा के आधार पर ग्राहक के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने में मदद करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर रहे हैं. ई-कॉमर्स साइट ग्राहक के क्षेत्रीय खोज प्रवृत्तियों, स्थान और खोज इतिहास के आधार पर अनुशंसाओं का उपयोग कर रही हैं. इसके अलावा, अमेज़ॅन जैसी शॉपिंग साइट अपने ग्राहकों को पिछले बिक्री डेटा के आधार पर उत्पाद अनुशंसाएं प्रदान करती हैं.
एआई खुदरा विक्रेताओं को अपने संभावित ग्राहकों को भेजे जाने वाले संदेशों को अनुकूलित करके उनके ऑनलाइन स्टोर को बढ़ाने में भी मदद करता है. सामग्री निर्माण एक कठिन प्रक्रिया है, लेकिन एआई की प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी) के साथ, खुदरा विक्रेता ग्राहकों को लक्षित संदेश और ऑफ़र भेज सकते हैं. रोबोटों को इन्वेंट्री और बिक्री के स्तर को प्रबंधित करने के लिए पेश किया गया है, जिससे अंतिम सटीकता और उच्च लागत में कटौती होती है. और जब फैशन की बात आती है, तो AI धीरे-धीरे सप्लाई चेन और फैशन स्टोर पर कब्जा कर रहा है. कपड़े की छँटाई से लेकर सिलाई तक, इन सांसारिक कार्यों को एआई-प्रेरित प्रणालियों द्वारा बेहतर सटीकता और तेज गति के साथ किया जाता है. रोबोट आसानी से कपड़ों को सटीकता के साथ सिलाई कर सकते हैं और गुणवत्ता आश्वासन सुनिश्चित करते हुए सामग्री में खामियों का भी पता लगा सकते हैं.
5. सुरक्षा और निगरानी -
आज विकसित रोबोट कृत्रिम बुद्धि, लंबी दूरी के सेंसर, उच्च परिभाषा कैमरे और तेज़ कंप्यूटर प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं, जो सभी विभिन्न आवश्यकताओं के लिए एक सुंदर सभ्य सुरक्षा प्रणाली बनाते हैं. विशेषज्ञों का मानना है कि रोबोट किसी निर्दिष्ट क्षेत्र की आसानी से रक्षा कर सकते हैं. ऐसे रोबोट बनाने में हैं जो भू-बाड़ वाली परिधि बनाने के लिए मैपिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं. वे मैदान और इमारत के अंदर की निगरानी के लिए डिज़ाइन किए गए हैं. ये सुरक्षा रोबोट बुद्धिमानी से डिज़ाइन किए गए हैं और अंतर जीपीएस का उपयोग करते हैं जो आसानी से कुछ सेंटीमीटर के भीतर वस्तुओं को ढूंढ सकते हैं. इसलिए, जब वह चल रहा होता है, तो उसे ठीक-ठीक पता होता है कि वह कहाँ है. वे अपने सुरक्षा कैमरे से दैनिक आधार पर डेटा रिकॉर्ड और स्टोर कर सकते हैं. एआई-आधारित सुरक्षा प्रणाली की नींव एक स्व-निगरानी प्रणाली है जिसमें एक एचडी कैमरा होता है. नवीनतम एआई-संचालित सुरक्षा रोबोट चेहरे की पहचान का उपयोग किसी विशेष घर या भवन में आने वाले लोगों की पहचान को संग्रहीत करने के लिए करते हैं और उन व्यक्तियों की एक सूची बनाते हैं जो नियमित आगंतुक हैं या जो जाने जाते हैं.
निष्कर्ष ?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स भविष्य की प्रेरक शक्ति हैं. अगले दशक में, आप निश्चित रूप से एआई पर आधारित कुछ आश्चर्यजनक तकनीकी खुलासे देखेंगे. एआई डेटा के बारे में है, और जब इसे ठीक से लागू किया जाता है, तो यह हमारे लाभ के लिए दिए गए डेटा का उपयोग करेगा, अधिकांश प्रक्रियाओं को स्वचालित करेगा और हमारे जीवन को आसान बना देगा.