👽 🈲 🤷🏿 वेयर को सॉर्ट करने के लिए AI का उपयोग करने वाले रोबोट जाने के लिए तैयार हैं ♉️ 🎲 💯

बर्कले स्टार्टअप कोवरिएंट छाया से बाहर निकल गया और उसका मानना है कि उसके रोबोट दुनिया में प्रवेश करने के लिए तैयार हैं

2018 की गर्मियों में, रोबोट विकसित करने वाले बर्कले के एक छोटे से स्टार्टअप को एक मुश्किल काम का सामना करना पड़ा। गोदाम रसद तकनीक का एक प्रमुख प्रदाता, कन्नप, एक नए एआई-नियंत्रित रोबोटिक हाथ की तलाश में था, जो संभव के रूप में कई अलग-अलग प्रकार की वस्तुओं पर कब्जा कर सकता था। हर हफ्ते, आठ लगातार हफ्तों में, कंपनी ने तेजी से जटिल वस्तुओं - अपारदर्शी बक्से, पारदर्शी बक्से, दवाओं के पैकेज, मोजे - कंपनी के ग्राहकों की उत्पाद श्रृंखला को कवर करते हुए एक स्टार्ट-अप सूची भेजी। स्टार्टअप ने इस तरह की वस्तुओं को खरीदा, और फिर एक हफ्ते बाद एक वीडियो भेजा जिसमें उनके रोबरुक ने वस्तुओं को एक ग्रे टोकरी से दूसरे में स्थानांतरित कर दिया।

खोज के अंत में, कन्नप नेतृत्व हार गया। छह या सात वर्षों से वे कई स्टार्टअप को समान कार्य देने में असफल रहे हैं, और उन्हें इस बार भी असफलता की उम्मीद है। लेकिन इसके बजाय, प्रत्येक वीडियो में, स्टार्टअप के रोबोट सहायक ने प्रत्येक आइटम को सही सटीकता और सही गति के साथ स्थानांतरित कर दिया।

"प्रत्येक अगले उत्पाद के साथ, हमें असफलता की उम्मीद थी क्योंकि कार्य तेजी से जटिल हो गया," ऑस्ट्रिया में मुख्यालय कन्नप में नवाचार के उपाध्यक्ष पीटर पचवेइन ने कहा। "हालांकि, यह पता चला कि वे सफल थे, और सब कुछ काम किया। हमने ऐसी गुणवत्ता वाली AI नौकरी कभी नहीं देखी है। ”

कॉवरिएंट अब छाया से बाहर है और कन्नप के साथ सहयोग की घोषणा करता है। इसके एल्गोरिदम पहले से ही दो कंपनी के ग्राहकों के गोदामों में कन्नप रोबोट में काम करते हैं। उनमें से एक जर्मन इलेक्ट्रिक सामान निर्माता ओबेटा का है, और रोबोट सितंबर से वहां काम कर रहे हैं। स्टार्टअप के सह-संस्थापकों का कहना है कि कॉवरिएंट एक अन्य औद्योगिक विशाल विनिर्माण रोबोट के साथ एक और सौदा करने के करीब है।

यह समाचार एआई रोबोटिक्स की वर्तमान स्थिति में बदलाव का प्रतीक है। ऐसी प्रणालियाँ एक कृत्रिम शैक्षणिक वातावरण तक सीमित थीं। लेकिन अब कोवेरिएंट का दावा है कि इसकी प्रणाली वास्तविक दुनिया से जुड़ी कठिनाइयों के लिए काम को सामान्य कर सकती है, और गोदामों को उड़ाने के लिए तैयार है।

वेयरहाउस के पास दो उपकरण विकल्पों के लिए कार्य हैं - पैरों के साथ मशीनों के लिए यहां और वहां चलने वाले बक्से, और हाथों से मशीनों के लिए वस्तुओं को उठाते हुए और उन्हें सही जगह पर रखना। रोबोट लंबे समय से गोदामों में मौजूद थे, लेकिन उनकी सफलता मुख्य रूप से पहले विकल्प के स्वचालन से सीमित थी। "लोग शायद ही कभी एक आधुनिक गोदाम में जाते हैं," कोवेरेंट के सह-संस्थापक और निदेशक पीटर चेन कहते हैं। "निश्चित बिंदुओं के बीच चीजों का स्थानांतरण एक समस्या है जो मेक्ट्रोनिक्स बहुत अच्छी तरह से करती है ।"

एक सहसंयोजक कार्यालय में रोबोट का हाथ

लेकिन हाथ स्वचालन के लिए न केवल सही हार्डवेयर की आवश्यकता है। प्रौद्योगिकी को कभी-कभी बदलते अभिविन्यास के साथ आकार और उत्पादों के आकारों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए जल्दी से अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। एक पारंपरिक रोबोटिक आर्म को बार-बार एक ही आंदोलनों को करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, हालांकि, जैसे ही यह विचलन का सामना करता है, यह विफल हो जाएगा। उसे "देखने" और समायोजित करने के लिए AI की आवश्यकता है, या वह विकासशील पर्यावरण के साथ सामना करने में सक्षम नहीं होगा। "खुफिया निपुणता के लिए आवश्यक है," चेन कहते हैं।

पिछले कुछ वर्षों में, अनुसंधान प्रयोगशालाओं ने एआई और रोबोटिक्स के संयोजन में अभूतपूर्व सफलता हासिल की है, इसी तरह की निपुणता हासिल की है, हालांकि, इन उपलब्धियों को वास्तविक दुनिया में स्थानांतरित करना एक पूरी तरह से अलग काम है। प्रयोगशालाओं में, 60-70% की सटीकता स्वीकार्य है; यह उत्पादन में पर्याप्त नहीं है। और यहां तक कि 90% की सटीकता के साथ, एक रोबोटिक हाथ एक "मूल्य-हानि प्रस्ताव" होगा, कोविरेंट के सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक पीटर एबिल कहते हैं।

एबिल और चेन का अनुमान है कि वास्तव में निवेश को वापस लेने के लिए, रोबोट को 99-99.5% की सटीकता प्राप्त करनी चाहिए। इसके बाद ही वह लगातार मानवीय हस्तक्षेप और कन्वेयर को धीमा करने के जोखिम के बिना काम कर सकता है। हालाँकि, हाल ही में गहन सीखने में प्रगति, और विशेष रूप से प्रबलित शिक्षण में, इस स्तर की सटीकता को प्राप्त करने की अनुमति दी है।

Covariant कार्यालय सैन फ्रांसिस्को खाड़ी के तट से दूर स्थित है, जो बिना किसी इमारत की पंक्तियों के बीच एक जीर्ण पार्किंग स्थल के बगल में है। अंदर, कई औद्योगिक रोबोट और "सह-बॉट", मानव के साथ सुरक्षित काम के लिए डिज़ाइन किए गए सहयोग रोबोट, सभी संभव उत्पादों के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित हैं।

सहसंयोजक टीम के सदस्य नियमित रूप से विभिन्न यादृच्छिक वस्तुओं के लिए स्थानीय स्टोर पर जाते हैं। बोतलों में लोशन से लेकर पैकेटबंद कपड़े और पारदर्शी बक्से में इरेज़र तक की चीजें होती हैं। टीम विशेष रूप से उन चीजों में रुचि रखती है जो रोबोट को भ्रमित कर सकती हैं: चिंतनशील धातु की सतह, पारदर्शी प्लास्टिक, कपड़े या चिप्स के पैकेट जैसी आसानी से विकृत सतह जो हर बार कैमरे पर अलग दिखेंगी।

प्रत्येक रोबोट में कई कैमरे होते हैं जो उसकी आंखों के साथ काम करते हैं। रोबोट के शरीर से दृश्य डेटा और संवेदी डेटा एल्गोरिदम में प्रवेश करता है जो इसके आंदोलनों को नियंत्रित करता है। मूल रूप से, रोबोट सिमुलेशन और सुदृढीकरण के संयोजन से सीखता है। पहला यह है कि एक व्यक्ति मैन्युअल रूप से रोबोट को नियंत्रित करता है, विभिन्न वस्तुओं को उठाता है। फिर वह इस व्यवहार को सामान्य बनाने के तरीके को समझने के लिए आंदोलनों के अनुक्रम को रिकॉर्ड और विश्लेषण करता है। दूसरा यह है कि रोबोट परीक्षण और त्रुटि के लाखों दोहराव करता है। हर बार, एक चीज़ लेने की कोशिश करते हुए, रोबोट इसे थोड़ा अलग तरीके से करता है। फिर वह लिखता है कि विषय के तेजी से और अधिक सटीक उठाने के साथ कौन से प्रयास समाप्त हो गए, और जो लगातार अपनी दक्षता में सुधार करने में विफल रहा।

चूंकि एल्गोरिथ्म को अंततः प्रशिक्षित किया गया है, कोविरेंट सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म, कोवरिएंट ब्रेन, हार्डवेयर से स्वतंत्र है। कार्यालय में विभिन्न मॉडलों के एक दर्जन रोबोट हैं, और ओबेटा में काम करने वाले रोबोट Knapp हार्डवेयर का उपयोग करते हैं।

एक घंटे के लिए, मैंने देखा कि तीन अलग-अलग रोबोट आत्मविश्वास से स्टोर से पूरी तरह से अलग आइटम उठाते हैं। सेकंड में, एल्गोरिथ्म उनके स्थान का विश्लेषण करता है, हमले के कोण की गणना करता है, आंदोलनों के अनुक्रम को समायोजित करता है और सक्शन कप के साथ उन्हें लेने के लिए पहुंचता है। यह आत्मविश्वास और सटीकता के साथ चलता है, और विषय की नाजुकता के आधार पर काम की गति को बदलता है। पन्नी में लिपटे दवाओं के साथ, वह अधिक धीरे से प्रबंधन करता है ताकि पैकेजिंग को खराब न करें और दवा को खराब न करें। काम के एक विशेष रूप से प्रभावशाली प्रदर्शन के दौरान, रोबोट ने हवा के प्रवाह को पुनर्निर्देशित किया ताकि बैग को केंद्र से दीवार के खिलाफ दबाया जा सके, ताकि लिफ्ट को उठाने में आसानी हो।

कन्नप पचवेइन का कहना है कि जब से कंपनी ने कोवेरिएंट प्लेटफॉर्म पर स्विच किया, तब से इसके रोबोट में ओबेटा रेंज से 10-15% आइटम उठाने की क्षमता से लेकर लगभग 95% आइटम उठाने की क्षमता है। अंतिम 5% कांच के रूप में ऐसी नाजुक चीजें हैं, जो केवल लोग अभी भी काम कर सकते हैं। "और यह एक समस्या नहीं है," पचविन कहते हैं। - भविष्य में, 10 रोबोट और एक व्यक्ति एक विशिष्ट वेयरहाउस डिवाइस होगा। यही योजना है। ” सहयोग के लिए धन्यवाद, कन्नप कई वर्षों के लिए अपने रोबोट को अपने ग्राहकों के गोदामों में सहसंयोजक सॉफ्टवेयर के साथ वितरित करेगा।

यद्यपि यह परिणाम तकनीकी दृष्टिकोण से प्रभावशाली है, लेकिन यह सवाल उठाता है कि ऐसे रोबोट स्वचालन को कैसे प्रभावित करेंगे। पचवेइन स्वीकार करते हैं कि उन्हें उम्मीद है कि अगले पांच वर्षों में सैकड़ों या हजारों रोबोट पारंपरिक रूप से मानव द्वारा हल किए गए कार्यों को करना शुरू कर देंगे। हालांकि, वह कहते हैं, लोग अब भी यह काम नहीं करना चाहते हैं। यूरोप में, कंपनियों को अक्सर गोदामों में काम करने के लिए पर्याप्त लोगों को ढूंढना मुश्किल होता है। वे कहते हैं, "इस तरह की प्रतिक्रिया हमें सभी ग्राहकों से मिलती है।" "वे कर्मचारियों को नहीं पाते हैं, और उन्हें अधिक स्वचालन की आवश्यकता होती है।"

तिथि करने के लिए, कॉवरिएंट को पहले से ही निवेशकों से $ 27 मिलियन मिले हैं, जिसमें एआई ल्यूमिनरीज़ जैसे ट्यूरिंग प्राइज़ विजेता जोफ्रे हिंटन और इयान लेकुन शामिल हैं। स्टार्टअप न केवल वस्तुओं को उठाने के साथ सौदा करना चाहता है, बल्कि गोदाम संचालन के पूरे स्पेक्ट्रम के साथ, ट्रकों को उतारने से लेकर पैकिंग बक्से तक और रैक पर छंटनी करता है। स्टार्टअप के पास गोदामों के बाहर जाने और अन्य उद्योगों में प्रवेश करने के बारे में भी विचार हैं।

लेकिन अबिल का अंतिम लक्ष्य इससे भी अधिक है: "कंपनी का दीर्घकालिक विचार एआई-रोबोटीकरण के क्षेत्र में सभी समस्याओं को हल करना है।"

वेयर को सॉर्ट करने के लिए AI का उपयोग करने वाले रोबोट जाने के लिए तैयार हैं

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