हमेशा से, हम एक ऐसे रोबोट के सपने देखते आए हैं जो इंसानों की तरह स्मार्ट हो, जो हमारे घरेलू काम कर सके, हमारे साथ बातचीत कर सके, और यहां तक कि जो आयरन मैन के जार्विस की तरह सब कुछ कर सके। लेकिन, आदर्श बहुत सुंदर हैं, और वास्तविकता बहुत कठिन। रोबोट को काम सिखाना, सिर्फ एक थपकी देकर नहीं किया जा सकता, यह उतना ही मुश्किल है जितना अपनी प्रेमिका को समझाना, मेहनत लगती है और यह जरूरी नहीं कि सफल भी हो।
क्यों? क्योंकि वास्तविक दुनिया बहुत जटिल है, जिसमें विभिन्न आकस्मिकताएँ और परिवर्तन होते हैं। सोचिए, आप अपनी प्रेमिका को एक साधारण बात समझाने में कितना पसीना बहाते हैं, तो फिर एक ऐसे रोबोट को सिखाना जो मानव सोच से वंचित है, कितना मुश्किल होगा?
पारंपरिक रोबोट प्रशिक्षण विधियों में, या तो लागत बहुत अधिक होती है, वास्तविक दुनिया में बार-बार परीक्षण करने की आवश्यकता होती है, और इससे सुरक्षा जोखिम भी हो सकता है; या फिर प्रभावशीलता बहुत खराब होती है, क्योंकि अनुकरणीय वातावरण में प्रशिक्षित रोबोट वास्तविक दुनिया में आते ही भ्रमित हो जाते हैं, जैसे एक मानसिक रूप से कमजोर बच्चा।
इस समस्या का समाधान करने के लिए, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक प्रतिभाशाली विचार प्रस्तुत किया: डिजिटल कजिन।
डिजिटल कजिन क्या है?
सामान्य शब्दों में, डिजिटल कजिन वास्तविक दुनिया की वस्तुओं का वर्चुअल प्रतिस्थापन है। आप इसे एक उच्च गुणवत्ता वाले डिजिटल मॉडल के रूप में समझ सकते हैं, जो वास्तविक वस्तु से लगभग मिलता-जुलता है, और कार्यक्षमता भी समान है, लेकिन पूरी तरह से समान नहीं होना चाहिए।
उदाहरण के लिए, एक वास्तविक दुनिया में एक अलमारी, इसका डिजिटल कजिन भी समान हैंडल और दराज लेआउट होना चाहिए, लेकिन सामग्री और विवरण भिन्न हो सकते हैं। इसी तरह, एक वास्तविक दुनिया का रसोई, इसका डिजिटल कजिन भी समान फर्नीचर व्यवस्था होनी चाहिए, लेकिन विशिष्ट मॉडल में थोड़ी भिन्नता हो सकती है।
डिजिटल कजिन बनाने का उद्देश्य क्या है? क्योंकि इसके दो बड़े फायदे हैं:
लागत में कमी: डिजिटल कजिन को वास्तविक दुनिया की सटीक नकल करने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए इसे बनाना अधिक सरल और सस्ता है।
रोबस्टनेस में वृद्धि: एक वास्तविक वस्तु के कई डिजिटल कजिन हो सकते हैं, और इन कजिनों के बीच सूक्ष्म भिन्नताएँ हो सकती हैं, जो रोबोट को अधिक विविध प्रशिक्षण डेटा प्रदान करती हैं, जिससे यह विभिन्न परिवर्तनों का सामना कर सके।
डिजिटल कजिन कैसे स्वचालित रूप से उत्पन्न करें?
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक सिस्टम विकसित किया है जिसका नाम ACDC है, जो एक RGB छवि से स्वचालित रूप से डिजिटल कजिन दृश्य उत्पन्न कर सकता है। यह सिस्टम सच में आलसी लोगों के लिए वरदान है, आपको बस एक फोटो लेनी है, और यह आपके लिए एक वर्चुअल प्रशिक्षण क्षेत्र तैयार कर देगा, ताकि आपका रोबोट उसमें खेल सके।
ACDC सिस्टम का कार्यप्रवाह मुख्यतः तीन चरणों में विभाजित है:
जानकारी निकालना: इनपुट RGB छवि से वस्तु का मास्क, गहराई की जानकारी आदि निकालें।
कजिन का मिलान करना: निकाली गई जानकारी के आधार पर, डेटाबेस से वास्तविक वस्तु के सबसे समान डिजिटल मॉडल को खोजें, और वस्तु की श्रेणी और विशेषताओं के अनुसार मॉडल के आकार और दिशा को समायोजित करें।
दृश्य उत्पन्न करना: मिलान किए गए डिजिटल मॉडल को एक साथ जोड़ें, एक पूर्ण वर्चुअल दृश्य उत्पन्न करें, और दृश्य की स्थिरता और तर्कसंगतता सुनिश्चित करने के लिए भौतिक समायोजन करें।
क्या डिजिटल कजिन वास्तव में उपयोगी हैं?
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने कई प्रयोग किए, और परिणाम बताते हैं कि डिजिटल कजिन से प्रशिक्षित रोबोट का प्रदर्शन बेहतर है:
अनुकरणीय वातावरण: अनुकरणीय वातावरण में, डिजिटल कजिन से प्रशिक्षित रोबोट ने दरवाजा खोलना, दराज खोलना, बर्तन रखना जैसे कार्यों में उच्च सफलता दर प्राप्त की, और विभिन्न प्रकार के फर्नीचर के लिए अधिक अनुकूलनशीलता दिखाई। इसके विपरीत, डिजिटल जुड़वां से प्रशिक्षित रोबोट, जब किसी नए फर्नीचर का सामना करते हैं, तो अक्सर गलती कर जाते हैं।
वास्तविक दुनिया: वास्तविक दुनिया में, डिजिटल कजिन से प्रशिक्षित रोबोट सीधे वास्तविक दृश्यों में लागू हो सकते हैं, कोई अतिरिक्त समायोजन की आवश्यकता नहीं होती। जबकि डिजिटल जुड़वां से प्रशिक्षित रोबोट को वास्तविक दुनिया के भिन्नताओं के लिए अतिरिक्त समायोजन की आवश्यकता होती है।
डिजिटल कजिन तकनीक ने रोबोट की शिक्षा के लिए एक नई राह खोली है। भविष्य के रोबोट अधिक स्मार्ट और लचीले होंगे, जो जटिल और बदलते वास्तविकता के साथ बेहतर तरीके से अनुकूलित कर सकेंगे।
बेशक, इस तकनीक में अभी कुछ सीमाएँ हैं, जैसे कि डेटाबेस में मॉडलों की संख्या और प्रकार अभी भी समृद्ध नहीं हैं, और कुछ विशेष परिस्थितियों का प्रबंधन अभी भी पूर्ण नहीं है। लेकिन तकनीकी प्रगति और डेटा संचय के साथ, ये समस्याएँ धीरे-धीरे हल हो जाएंगी।
संक्षेप में, डिजिटल कजिन तकनीक का उज्ज्वल भविष्य है, यह रोबोट तकनीक को एक नए स्तर पर ले जाने में मदद करेगी। निकट भविष्य में, शायद हम सच में इंसानों की तरह स्मार्ट रोबोट साथी प्राप्त कर सकेंगे।
प्रोजेक्ट का पता: https://digital-cousins.github.io/
पेपर का पता: https://arxiv.org/pdf/2410.07408
