🍟 ⚽️ 🐤 वेयरहाउस रोबोट गैर-मानक चीजों को सॉर्ट करना सीखता है 🎋 🤶🏿 👩🏿‍🤝‍👨🏼

बर्लिन के पास एक गोदाम में, एक नया रोबोट उन कार्यों को स्वचालित करता है जो केवल हाल ही में मशीनों के लिए दुर्गम थे।

बर्लिन के पिछवाड़े के एक गोदाम में, एक कन्वेयर बेल्ट के साथ उन्नत स्विच, सॉकेट और अन्य बिजली के सामान के साथ नीले बक्से की एक लंबी पंक्ति। उनके रुकने के बाद, पांच श्रमिकों ने इन छोटी वस्तुओं को छांटा, और उन्हें कार्डबोर्ड बॉक्स में रखा।

बिजली के सामान बनाने वाली कंपनी ओबेटा में, जिसे 1901 में खोला गया था, मजदूर सालों से इस तरह का नीरस काम कर रहे हैं।

हालांकि, कुछ साल पहले एक नया कर्मचारी टीम में शामिल हुआ। सुरक्षात्मक ग्लास के पीछे रोबोट, एक लंबी बांह के अंत में तीन वैक्यूम सक्शन कप का उपयोग करता है, वही काम करता है, अद्भुत गति और सटीकता के साथ सामान छांटता है।

आप प्रभावित नहीं हो सकते हैं, लेकिन इस तरह के रोबोट छांटने वाले घटक एआई और मानव श्रम जैसे क्षेत्रों में एक बड़ी सफलता है जो मशीनों में सक्षम हैं।

अमेज़ॅन, वॉलमार्ट, आदि जैसे खुदरा स्टोरों के गोदामों से लाखों का माल गुजरता है, और उनके कम वेतन वाले श्रमिकों को बॉक्स से बॉक्सिंग करना पड़ता है, जिसमें सभी प्रकार की चीजें होती हैं - कपड़े और जूते से लेकर इलेक्ट्रॉनिक्स तक - ताकि हर उत्पाद को पैक किया जा सके और निर्देशित के रूप में भेजें। और आज तक, कारें इसे संभाल नहीं पाईं। ऑस्ट्रियाई वेयरहाउस ऑटोमेशन कन्नप के उपाध्यक्ष पीटर पचवेइन ने कहा, "

बर्लिन के एक उपनगर में ओबेटा गोदाम में 80,000 से अधिक ऐसे बक्से रखे गए हैं।

" मैं 16 साल से लॉजिस्टिक्स में काम कर रहा हूं और इससे पहले ऐसा कुछ नहीं देखा है।

इस रोबोट को बनाने वाले कैलिफोर्निया के इंजीनियरों ने ओबेटा गोदाम के बगल में खड़े होकर स्मार्टफोन पर आसपास के वातावरण की तस्वीरें खींचीं। उन्होंने बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के पिछले शोध के आधार पर, अपने Covariant.AI स्टार्टअप पर सिस्टम विकसित करने में दो साल से अधिक का समय बिताया।

उनकी तकनीक दर्शाती है कि निकट भविष्य में गोदामों में बहुत कम कार्य होंगे जो रोबोट के लिए बहुत कठिन या कठिन हैं। और अधिक से अधिक कार्यों की संख्या जो परंपरागत रूप से लोगों द्वारा की जाती है, मशीनें कब्जा कर लेती हैं, उतने ही अधिक कारण हैं कि वेयरहाउस श्रमिकों को स्वचालन के कारण अपनी नौकरी खोने की चिंता होती है।

अर्थशास्त्रियों का मानना है कि ऑनलाइन ट्रेडिंग के तेजी से विकास के कारण - इस तथ्य के बावजूद कि अधिकांश कंपनियां नवीनतम स्वचालन प्रौद्योगिकियों को बहुत तेज़ी से मास्टर करने की संभावना नहीं हैं - इन सभी प्रौद्योगिकियों से निकट भविष्य में रसद में नौकरियों की संख्या में तेज गिरावट की संभावना नहीं है। हालांकि, इन प्रौद्योगिकियों को बनाने वाले इंजीनियरों ने स्वीकार किया कि वह दिन आएगा जब मशीनें गोदामों में अधिकांश कार्यों का प्रदर्शन करेंगी। जीवित श्रमिकों को कुछ और करना होगा।

Covariant इंजीनियरों सुदृढीकरण सीखने के रूप में AI के ऐसे उप-क्षेत्र में विशेषज्ञ हैं। बड़ी संख्या में परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से मशीनों को स्वतंत्र रूप से नए कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। और उन्हें सिखाने के लिए सबसे अच्छी जगह असली दुनिया है।

"अगर आप लैब में बैठकर एआई को बढ़ावा देना चाहते हैं, तो आप ऐसा नहीं कर सकते," कोवरिएंट के निदेशक और सह-संस्थापक पीटर चेन ने कहा। "आदर्श और वास्तविक दुनिया के बीच एक बड़ा अंतर है।"

एक फैक्टरी कर्मचारी एक रोबोट के साथ काम करता है। अब तक, रोबोट केवल पैकेजिंग स्टेशन को स्वचालित करता है।

गोदाम पहले से ही अत्यधिक स्वचालित हैं। बर्लिन के पास इस गोदाम में, एक फ़ुटबॉल मैदान से बड़ा एक फ़ेंसिड-इन रूम के अंदर, अन्य रोबोट लंबे समय से बड़ी अलमारियों से बड़े बक्से को हटाने के लिए उपयोग किया जाता है।

हालांकि, कार के लिए यह कार्य अपेक्षाकृत आसान है। उसी आंदोलन को दोहराने के लिए इंजीनियर रोबोट को प्रोग्राम कर सकते हैं। सभी बक्से समान हैं। रोबोट उन्हें हर बार एक ही आंदोलन के लिए ले जा सकता है।

यादृच्छिक वस्तुओं के साथ बास्केट को क्रमबद्ध करना एक और मामला है। उनकी आकृति और सतह भिन्न होती है। कुछ स्विच नीचे झूठ बोल सकते हैं, जबकि अन्य उलट हो सकते हैं। एक अन्य उत्पाद को प्लास्टिक की थैली में पैक किया जा सकता है जो प्रकाश को इस तरह से दर्शाता है जैसा कि रोबोट ने पहले कभी नहीं किया है। इसके लिए मानवीय सहभागिता की आवश्यकता थी।

कार्यक्रम में कई नियम लिखकर किसी भी स्थिति को संभालने के लिए रोबोट हाथ को प्रोग्राम करना असंभव है। कई सालों से, कन्नप पचवेइन और साझेदार सही निपुणता और लचीलेपन के साथ एक रोबोट बनाने की कोशिश कर रहे हैं, और असफल रहे।

Pachwain Knapp एक रोबोट सॉर्टर का आविष्कार करने के लिए कई सालों से कोशिश कर रहे हैं

कन्नप के साथ काम करने वाले कोवरिएंट ने एक कार्यक्रम बनाया है, जो परीक्षण और त्रुटि से सीख सकता है। सबसे पहले, सिस्टम को एक कार्य के डिजिटल सिमुलेशन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था - यादृच्छिक वस्तुओं के साथ एक वस्तुतः पुनर्निर्मित टोकरी। फिर, जब चेन और सहकर्मियों ने कार्यक्रम को एक रोबोट में स्थानांतरित किया, तो वह वास्तविक दुनिया में चीजों को लेने में सक्षम था।

पहले कभी नहीं देखी गई चीजों को छाँटते हुए रोबोट सीखने को जारी रखने में सक्षम है। एक जर्मन गोदाम से एक रोबोट 10,000 से अधिक विभिन्न मदों का चयन करने और क्रमबद्ध करने में सक्षम है, और 99% सटीकता के साथ, कोविरेंट के अनुसार।

और यह ऑनलाइन रिटेल और लॉजिस्टिक्स जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत है।

पिछले साल के अंत में, अंतरराष्ट्रीय रोबोट निर्माता एबीबी ने एक प्रतियोगिता आयोजित की थी। उन्होंने 20 कंपनियों को अपने रोबोट जोड़तोड़ों के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए आमंत्रित किया, जो यादृच्छिक वस्तुओं को छांटने में सक्षम हैं, जिसमें क्यूब्स से लेकर प्लास्टिक की थैलियां तक शामिल हैं।

रेल पर रोबोट पैकेजिंग के लिए भेजने के लिए आवश्यक कार्गो की तलाश कर रहे हैं।

दस कंपनियां यूरोप से थीं और दूसरी अमरीका से थीं। अधिकांश ने कार्य को बंद नहीं किया। कुछ लगभग सभी कार्यों को संभालने में सक्षम थे, लेकिन सबसे चालाक उदाहरणों का सामना नहीं कर सके। एकमात्र कंपनी जो लोगों को कोवरिएन्ट के रूप में जल्दी और कुशलता से सभी कार्यों का सामना करने में सक्षम थी।

एबीबी में सेवा रोबोट डिवीजन के प्रबंध निदेशक मार्क सेगुरा ने कहा, "हमने कमजोरियों को खोजने की कोशिश की।" "इन परीक्षणों में एक निश्चित स्तर तक पहुंचना काफी आसान है, लेकिन एक भी कमजोर बिंदु को प्रदर्शित नहीं करना बहुत मुश्किल है।"

बर्लिन और एबीबी के पास प्रणाली को लागू करने में मदद करने वाले कन्नप का मानना है कि इस तकनीक का उपयोग अन्य समान गोदामों में किया जा सकता है।

कॉवरिएंट के इंजीनियरों का मानना है कि उनके रोबोट, जो लगातार अभ्यास कर रहे हैं, बेहतर कार्यों के साथ सामना करेंगे। जबकि गोदामों में से एक में रोबोट कुछ वस्तुओं को उठाने के लिए अधिक सुविधाजनक तरीके सीख रहा है, यह जानकारी कोविरेंट द्वारा नियंत्रित केंद्रीय मस्तिष्क में प्रवेश करती है, और यह मशीनों को और भी बेहतर काम करने की अनुमति देगा।

ओबेटा के प्रबंध निदेशक डर्क जंदुरा ने कहा कि ऐसी कंपनियां दक्षता में सुधार के लिए बहुत सक्रिय हैं। स्वचालन कचरे को कम करने की कुंजी है।

कई गोदाम संचालकों की तरह, ओबेटा को उन श्रमिकों को खोजने में समस्या थी जो नीरस काम करना चाहते हैं। प्रत्येक सॉर्टर प्रति घंटे लगभग 170 ऑर्डर करता है, लगभग तीन प्रति मिनट, आठ घंटे। गर्मियों में, गोदाम में तापमान 38 डिग्री से अधिक हो जाता है। श्रमिकों को छह महीने से अधिक समय तक रखना मुश्किल है।

ओबेटा के लिए, नया रोबोट सही समाधान है। तीन लोगों का काम एक रोबोट द्वारा किया जाता है जो थकान नहीं जानता है।

"वह धूम्रपान करने नहीं जाता है, हमेशा स्वस्थ रहता है, पड़ोसियों के साथ चैट नहीं करता है, शौचालय पर ब्रेक नहीं लेता है," झंडुरा ने कहा। "वह अधिक प्रभावी है।"

कन्नप गोदाम परियोजनाओं पर भी विचार कर रहा है जहां रोबोट लोगों के स्थान पर काम करते हैं, जो संकुल के घने प्लेसमेंट के लिए अनुमति देगा जो कि रोबोट तब उठाएगा।

पचवैन ने कहा, "नए गोदामों का निर्माण AI रोबोट पर किया जाएगा, न कि मनुष्यों पर।"

Knapp ने कंपनियों के लिए रोबोट के साथ लोगों को बदलने से इंकार करना मुश्किल बना दिया है। पचवैन ने कहा कि वे कंपनियों से राशि लेंगे जो हमेशा एक श्रमिक के वेतन से कम होगी। अगर कंपनी कर्मी को प्रति वर्ष 40,000 डॉलर का भुगतान करती है, तो कन्नप 30,000 डॉलर लेगा, उन्होंने कहा।

"हम बस नीचे चले जाएंगे," उन्होंने कहा। - यह हमारा बिजनेस मॉडल है। और ग्राहक के लिए निर्णय लेना आसान होगा। ”

पीटर चेन और पीटर एबील, कोवरिएंट के संस्थापक। एएआई

शिकागो में इलिनोइस विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर अर्बन इकोनॉमिक डेवलपमेंट के केंद्र के पहले सहायक निदेशक बेथ गुतिलियस, जिन्होंने काम पर स्वचालन के प्रभाव का अध्ययन किया, ने कहा कि इस तरह की तकनीक निकट भविष्य में श्रम बाजार में बदलाव की संभावना नहीं है।

उसने कहा कि एक और गंभीर समस्या यह होगी कि जब लोग रोबोट के साथ मिलकर काम करना शुरू करेंगे, तो उन्हें अलग तरह से आंका जाएगा। "जब हम रोबोट के साथ लोगों की गति और प्रभावशीलता की तुलना करना शुरू करते हैं, तो स्वास्थ्य और सुरक्षा समस्याओं का एक नया सेट दिखाई देगा," उसने कहा।

बर्कले के एक प्रोफेसर और सह-संस्थापक, सहसंयोजक और सहसंयोजक के प्रमुख वैज्ञानिक पीटर एबिल ने कहा कि लोग ऐसे गोदामों में मशीनों के साथ मिलकर काम करना जारी रखेंगे। हालांकि, उन्होंने स्वीकार किया कि बेहतर मशीन लर्निंग के साथ श्रम बाजार काफी आगे बढ़ेगा।

जर्मनी में ओबेटा के गोदाम में ट्रक लोडिंग

"अगर ऐसा 50 वर्षों में होता है, तो शिक्षा प्रणाली के पास श्रम बाजार की स्थिति तक पहुंचने के लिए बहुत समय होगा।"

जर्मन वेयरहाउस में, एक बैगी टी-शर्ट में एक महिला, बक्से में सामान बिखेरती है, कभी-कभी अंग्रेजी बोलने वाले आगंतुकों को देखती है, रोबोट की तस्वीरें लेती है और इसकी प्रभावशीलता को निहारती है।

कोवरिएंट के एक इंजीनियर ने समूह से इस बारे में जानकारी साझा करने के लिए संपर्क किया कि रोबोट ने अंतिम समय में 200 से अधिक ऑर्डर कैसे पूरे किए - अगर वह एक मानव होता, तो उसे एक बोनस मिलता।

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