ऑटोपायलट के साथ एक्सोस्केलेटन: पहनने योग्य रोबोटिक्स का भविष्य

स्वचालन चीजों को आसान बनाता है. यह चीजों को संभावित रूप से डरावना भी बनाता है क्योंकि आप अपनी भलाई को प्रौद्योगिकी के हाथों में सौंप देते हैं, जिसे उपयोगकर्ता से पहले आपकी सलाह के बिना तुरंत कॉल करना पड़ता है। उदाहरण के लिए, एक सेल्फ-ड्राइविंग कार को ट्रैफिक जाम या घूमते साइकिल चालक को पहचानने और उचित प्रतिक्रिया देने में सक्षम होना चाहिए। यदि यह प्रभावी ढंग से ऐसा कर सकता है, तो यह परिवहन के लिए गेम-चेंजर है। यदि ऐसा नहीं हो सका, तो परिणाम घातक हो सकते हैं।

कनाडा के वाटरलू विश्वविद्यालय में, शोधकर्ता इसी समस्या पर काम कर रहे हैं - जिसका उपयोग केवल पहनने योग्य रोबोट एक्सोसूट के क्षेत्र में किया जाता है। ये सूट, जिनमें से कुछ रेंज हो सकते हैं औद्योगिक पहनने योग्य वस्तुओं की याद दिलाती है एलियंस'पावर लोडर को चलने-फिरने में अक्षम व्यक्तियों के लिए सहायक सूट उम्र या शारीरिक अक्षमताओं के कारण, पहले से ही अपने पहनने वालों की सहायता के लिए वृद्धि उपकरणों के रूप में उपयोग में हैं। लेकिन वे अपने संचालन में पूरी तरह से मैनुअल रहे हैं। अब, शोधकर्ता उन्हें अपना खुद का दिमाग देना चाहते हैं।

इस उद्देश्य से, वाटरलू विश्वविद्यालय के जांचकर्ता ए.आई. विकसित कर रहे हैं। कंप्यूटर विज़न जैसे उपकरण जो एक्सोसूट को अपने परिवेश को समझने और समायोजित करने की अनुमति देंगे तदनुसार गतिविधियाँ - जैसे सीढ़ियों की उड़ानों को पहचानने और उन पर स्वचालित रूप से चढ़ने में सक्षम होना या अन्यथा वास्तविक रूप से चलने के विभिन्न वातावरणों पर प्रतिक्रिया करना समय। क्या उन्हें ऐसा करना चाहिए, इससे इन सहायक उपकरणों की उपयोगिता हमेशा के लिए बदल जाएगी। हालाँकि ऐसा करना आसान नहीं है।

रोबोटिक एक्सोस्केलेटन के लिए सबसे बड़ी चुनौती

"वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए रोबोटिक एक्सोस्केलेटन विकसित करने में नियंत्रण को आम तौर पर सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक माना जाता है," ब्रोकोस्लाव लाशोव्स्की, एक पीएच.डी. विश्वविद्यालय के सिस्टम डिज़ाइन इंजीनियरिंग विभाग में उम्मीदवार ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “सुरक्षित और मजबूत संचालन सुनिश्चित करने के लिए, व्यावसायिक रूप से उपलब्ध एक्सोस्केलेटन उपयोगकर्ता के लोकोमोटर इरादे को संप्रेषित करने के लिए जॉयस्टिक या मोबाइल इंटरफेस जैसे मैन्युअल नियंत्रण का उपयोग करते हैं। हम पहनने योग्य कैमरों और कृत्रिम का उपयोग करके रोबोटिक एक्सोस्केलेटन के लिए स्वायत्त नियंत्रण प्रणाली विकसित कर रहे हैं बुद्धिमत्ता, [ताकि कम किया जा सके] मानव नियंत्रण और निर्णय लेने से जुड़ा संज्ञानात्मक बोझ।"

परियोजना के हिस्से के रूप में, टीम को A.I.-संचालित पर्यावरण वर्गीकरण प्रणाली विकसित करनी थी, जिसे कहा जाता है एक्सोनेट डेटाबेस, जिसका दावा है कि यह मानव चलने के वातावरण का अब तक का सबसे बड़ा ओपन-सोर्स छवि डेटासेट है। इसे लोगों को अपनी छाती पर एक घुड़सवार कैमरा पहनने और उनके आंदोलन और हरकत को रिकॉर्ड करते हुए स्थानीय वातावरण में घूमने के द्वारा इकट्ठा किया गया था, फिर इसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था।

"हमारी पर्यावरण वर्गीकरण प्रणाली गहन शिक्षा का उपयोग करती है," लाशोव्स्की ने जारी रखा। “हालांकि, उच्च-प्रदर्शन वाले डीप-लर्निंग एल्गोरिदम कम्प्यूटेशनल रूप से काफी महंगे होते हैं, जो सीमित ऑपरेटिंग संसाधनों वाले रोबोटिक एक्सोस्केलेटन के लिए समस्याग्रस्त है। इसलिए, हम पर्यावरण वर्गीकरण के लिए न्यूनतम कम्प्यूटेशनल और मेमोरी स्टोरेज आवश्यकताओं के साथ कुशल कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर रहे हैं। ये डी-लर्निंग एल्गोरिदम पारंपरिक रूप से हाथ से इंजीनियर की गई सुविधाओं का उपयोग करने के बजाय सीधे प्रशिक्षण डेटा से इष्टतम छवि सुविधाओं को स्वचालित रूप से और कुशलता से सीख सकते हैं।

जॉन मैकफीवाटरलू विश्वविद्यालय में सिस्टम डिज़ाइन इंजीनियरिंग के प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया: "अनिवार्य रूप से, हम मैन्युअल नियंत्रणों की जगह ले रहे हैं - [जैसे] रुकें, शुरू करें, एक कदम के लिए एक पैर उठाएं - एक स्वचालित के साथ समाधान। एक सादृश्य कार में एक स्वचालित पावरट्रेन है, जो मैन्युअल शिफ्टिंग की जगह लेता है। आजकल, अधिकांश लोग स्वचालित वाहन चलाते हैं क्योंकि यह अधिक कुशल है, और उपयोगकर्ता क्लच और स्टिक को चलाने के बजाय अपने पर्यावरण पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकता है। इसी तरह, एक एक्सो के लिए एक स्वचालित उच्च-स्तरीय नियंत्रक उपयोगकर्ता के लिए अधिक पर्यावरण जागरूकता के नए अवसर खोलेगा।

सेल्फ-ड्राइविंग कार की तरह, शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया कि आवश्यकता पड़ने पर मानव उपयोगकर्ता के पास स्वचालित नियंत्रण प्रणाली को ओवरराइड करने की क्षमता होगी। हालाँकि, उदाहरण के लिए, यह विश्वास करने के लिए अभी भी थोड़े विश्वास की आवश्यकता होगी कि आपका एक्सोसूट उड़ान पहचान लेगा उन्हें नीचे उतारने से पहले सीढ़ियाँ उतरते समय, पहनने वाला उस स्थिति में नियंत्रण ले सकता है जहाँ वह है ज़रूरी।

अभी भी प्राइम टाइम के लिए तैयारी कर रहा हूं

अभी इस प्रोजेक्ट पर काम चल रहा है. "हम वर्तमान में अपने ए.आई.-संचालित पर्यावरण वर्गीकरण प्रणाली को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, विशेष रूप से वर्गीकरण सटीकता और वास्तविक समय के प्रदर्शन में सुधार कर रहे हैं," लाशोव्स्की ने कहा। "यह तकनीकी इंजीनियरिंग विकास स्वायत्त नियंत्रण के साथ रोबोटिक एक्सोस्केलेटन का उपयोग करके भविष्य के नैदानिक ​​​​परीक्षण के लिए सुरक्षित और मजबूत संचालन सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है।"

हालाँकि, क्या सभी को योजना बनानी चाहिए, उम्मीद है कि इसमें बहुत समय नहीं लगेगा जब तक कि ऐसे एल्गोरिदम को व्यावसायिक रूप से उपलब्ध एक्सोसूट में तैनात नहीं किया जा सके। सरकोस रोबोटिक्स जैसी नवोन्वेषी कंपनियों की बदौलत वे पहले से ही अधिक व्यापक होते जा रहे हैं, और लगातार विविध सेटिंग्स में उनका उपयोग किया जा रहा है। वे मानवीय क्षमताओं को काफी हद तक बढ़ाने में भी सक्षम हैं, जो सूट न पहनने पर पहनने वाले की क्षमता से कहीं अधिक है।

कुछ मायनों में, यह साइबरबोर्ग की मूल अवधारणा की बहुत याद दिलाता है, किसी बुरे सपने वाले डार्थ की नहीं वेडर या रोबोकॉप आधे मानव और आधे मशीन का समामेलन है, लेकिन, शोधकर्ताओं मैनफ्रेड क्लाइन्स और नाथन के रूप में क्लाइन 1960 के दशक में लिखा था, "एक संगठनात्मक प्रणाली के रूप में जिसमें... रोबोट जैसी समस्याओं का स्वचालित रूप से ध्यान रखा जाता है, [मनुष्यों] को अन्वेषण करने, सृजन करने, सोचने और महसूस करने के लिए स्वतंत्र छोड़ना।" इसके हल्के हिप्पी वाइब्स से वंचित (यह था '60 के दशक), यह विचार अभी भी कायम है: रोबोटों को नेविगेशन से जुड़ी सांसारिक समस्याओं का स्वायत्त रूप से ध्यान रखने की अनुमति देकर, मानव उपयोगकर्ता अधिक महत्वपूर्ण, आकर्षक चीजों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। आख़िरकार, अधिकांश लोगों को चलते समय एक पैर को दूसरे के सामने हिलाने की बारीकियों के बारे में सचेत रूप से सोचने की ज़रूरत नहीं होती है। रोबोट एक्सोसूट में किसी को ऐसा क्यों करना चाहिए?

इस शोध को समर्पित नवीनतम पेपर था हाल ही में मेडिकल रोबोटिक्स और बायोनिक्स पर आईईईई ट्रांजेक्शन जर्नल में प्रकाशित हुआ.

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