रोबोट विकास क्या है?
मिस्र की पानी की घड़ी में अमेनहोटेप I के मकबरे पर दृढ़ता से रोवर को मंगल ग्रह पर सफलतापूर्वक उतरते हुए, तालोस से ग्रीक युग का पहला ह्यूमनॉइड रोबोट होने के कारण बोस्टन डायनेमिक के एटलस बैकफ्लिप और अच्छी कोरियोग्राफ़ी नृत्य दिनचर्या का प्रदर्शन करते हुए और लियोनार्डो दा विंची के मैकेनिकल से बोस्टन डायनेमिक स्पॉट के पुरुष समन्वित कार्यों को अत्यंत सटीकता के साथ करते हैं, रोबोटिक्स ने एक लंबा सफर तय किया है।
रोबोट विकास के तथ्य
रोबोट आमतौर पर वैज्ञानिकों और इंजीनियरों द्वारा प्रोग्रामिंग के माध्यम से नियमित या जटिल कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन की गई मशीन है।
आदिम रोबोट सरल समय-बताने और नियमित कार्य करने के साथ ही सीमित या कोई मानवीय हस्तक्षेप नहीं करते थे। वर्षों से बनाई गई विज्ञान कथाओं की काल्पनिक दुनिया में मनुष्य की जिज्ञासा स्पष्ट है। रील लाइफ में प्रसारित इन विचारों ने वास्तविक जीवन में रोबोट विकास को बहुत प्रेरित किया है।
रोबोट विकास: विकासवादी रोबोटिक्स
विकासवादी रोबोटिक्स को कैसे परिभाषित किया जाता है?
विचार करें कि मानव होमिनिड परिवार की सबसे प्रारंभिक ज्ञात प्रजातियों से कैसे विकसित हुआ है, महत्वपूर्ण शारीरिक परिवर्तन प्रदर्शित करता है- होमो इरेक्टस। साक्ष्य के सटीक टुकड़े हैं, प्रमुख रूप से द्विपादवाद, मस्तिष्क के विस्तार और संस्कृति के पहलुओं में, जो होमो सेपियन्स को उस स्थान पर ले आए हैं जहां वे आज हैं और ये परिवर्तन प्राकृतिक चयन से प्रभावित हैं।
इसी तरह, इवोल्यूशनरी रोबोटिक्स रोबोट डिजाइन में चयन, विविधता और आनुवंशिकता सिद्धांतों के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राप्त करने का एक सन्निहित दृष्टिकोण है। यह रोबोट इवोल्यूशन का एक सबसेट है जो अधिक मजबूत और अनुकूली रोबोट के नवाचार की ओर ले जाता है। यह एक समग्र दृष्टिकोण का उपयोग करके इसकी डिज़ाइन सुविधाओं का दोहन करके एक व्यवहारिक लक्ष्य के विरुद्ध रोबोटिक प्रणाली या उसके उप-प्रणालियों में से एक के अनुकूलन की ओर जाता है।
प्रयोगवाद के एक नए रूप पर केंद्रित, विकासवादी रोबोटिक्स का उपयोग अध्ययन के लिए क्रांतिकारी दृष्टिकोण के दृष्टिकोण के रूप में भी किया जा सकता है। एक उत्प्रेरक के रूप में रोबोटिक्स का उपयोग करने से उन समस्याओं को हल करने में मदद मिल सकती है जिनका विश्लेषण करना मुश्किल है, यदि असंभव नहीं है, तो कंप्यूटर मॉडल और व्यावहारिक प्रयोगों द्वारा।
विकासवादी रोबोटिक्स कैसे होता है?
विकासवादी रोबोटिक्स में एक प्रयोग व्यक्तिगत विशेषताओं से संबंधित रोबोट डिजाइन के यादृच्छिक रूप से उत्पन्न नमूनों पर विचार करता है। सबसे खराब प्रदर्शन वाले वेरिएंट को समाप्त कर दिया जाता है और बेहतर टेम्पलेट म्यूटेशन और / या संयोजन के साथ बदल दिया जाता है। यह विकासवादी एल्गोरिथ्म तब तक जारी रहता है जब तक कि निर्दिष्ट अवधि पूरी नहीं होती है या किसी भी लक्ष्य आउटपुट पैरामीटर से अधिक नहीं होता है।
इंजीनियरिंग उपकरणों के लिए उन परिस्थितियों में काम करना चाहिए जिनमें मानव अंतर्ज्ञान इसके सबसे अच्छे उपयोग में नहीं है, विकासवादी रोबोटिक्स तकनीकों का अच्छी तरह से शोषण किया जा सकता है। नए जैविक और संज्ञानात्मक विज्ञान सिद्धांतों का उत्पादन करने के लिए वैज्ञानिक उपकरणों के रूप में परिष्कृत सिम्युलेटेड रोबोट का उपयोग करना भी संभव है और परीक्षण से जुड़े पुराने परिकल्पनाओं का मूल्यांकन करना जो चुनौतीपूर्ण या अव्यवहारिक साबित हुए हैं।
इवोल्यूशनरी रोबोटिक्स एक प्रयोग के रूप में कब शुरू हुआ?
विकासवादी रोबोटिक्स पर प्रयोग 20 में रोबोट नियंत्रण प्रणालियों पर शुरू हुआth ईपीएफएल में डारियो फ्लोरियनो और फ्रांसेस्को मोंडाडा के तहत यूरोप। उन्होंने खेपरा रोबोट के नियंत्रण प्रणाली के साथ प्रयोग करना शुरू कर दिया। इसके बाद ससेक्स विश्वविद्यालय में गैन्ट्री रोबोट के नियंत्रण प्रणाली पर विकासवादी रोबोटिक्स प्रयोग किया गया। हालांकि, इन रोबोटों के हार्डवेयर शरीर पर विकास के कई महत्वपूर्ण संकेत नहीं थे।
MIT मीडिया लैब ने 20 के अंत में अपने विकसित रोबोट डिजाइनों के पहले सिमुलेशन का संचालन कियाth सदी ही। हालांकि, वे कभी भी व्यावहारिक मशीनों में नहीं बदले। एक विकसित रोबोट डिजाइन का पहला अहसास 21 साल के होने के बाद से हुआ हैst सदी।
क्या वास्तव में रोबोट विकसित हो सकते हैं?
प्राकृतिक विकास एक खुली प्रक्रिया है और कृत्रिम मशीन में इस तरह के शासन को देखने के साथ सफलता प्राप्त करना अभी भी एक चुनौती है। उक्त प्रक्रिया को निरंतर रूपात्मक और व्यवहारिक प्रगति के साथ परिभाषित किया जाता है, और इसके लिए प्रदर्शनी के लिए मानव जैसा मस्तिष्क चाहिए। मानव जैसे मस्तिष्क का गैर-अस्तित्व इन कृत्रिम मशीनों को सहज निर्णय लेने की प्रक्रिया में सीमित करता है। भले ही यह लगातार एक मस्तिष्क को मानव के रूप में स्मार्ट बनाने के बारे में सोचा जाता है, यह समझना सबसे पहले आवश्यक है कि इसमें कौन से सिद्धांत शामिल हैं और उन्हें कृत्रिम रूप से उत्पादित मस्तिष्क में कैसे एम्बेड किया जाए।
लेकिन सवाल यह है कि वास्तव में यह क्यों निहित है, क्या रोबोट के लिए एक खुली-समाप्त विकासवादी प्रक्रिया बनाना आवश्यक है। इसके लिए, विभिन्न क्षेत्रों के वैज्ञानिकों के पास व्यापक दृष्टिकोण हैं। जीवविज्ञानी मानते हैं कि यह विशेषता मूल निष्कर्षों में सुविधाओं की जटिलता और महत्वपूर्णता को बनाए रखते हुए मानव के विकास का अध्ययन करने वाले मॉडल में अधिक सटीकता लाएगी। इसके साथ ही, इंजीनियरों का मानना है कि इन सुविधाओं से जटिल इंजीनियरिंग डिजाइन समस्याओं का बेहतर और कुशल समाधान हो सकेगा।
रोबोट इवोल्यूशन से हम क्या उम्मीद कर सकते हैं?
यहां, यह चर्चा की जाती है कि रोबोट इवोल्यूशन पर प्रयोग करने के लिए वैज्ञानिक किन उम्मीदों के साथ पहुंच रहे हैं।
नई अन्तर्दृष्टि
- मन और शरीर का संतुलन संतुलन तक पहुँचने के लिए- मन और शरीर के बीच एक संतुलित जटिलता है, और दोनों के बीच इस तरह का समझौता भविष्य के रोबोटिक्स को काफी सरल बना सकता है। विकासवादी एल्गोरिदम प्राकृतिक चयन के स्थिर मॉडल हैं जो इस प्रकार रूपात्मक परिवर्तनों का सामना कर सकते हैं और संरचनाओं को उत्पन्न करने की क्षमता रखते हैं जिससे उन्हें नियंत्रक और आकृति विज्ञान दोनों विकसित करने की अनुमति मिलती है।
- बुद्धि का उदय- बुद्धिमान व्यवहार के साथ डिजाइनिंग प्रणालियों ने आनुवंशिक एल्गोरिदम के प्रारंभिक विकास को प्रभावित किया। बुद्धिमान कार्रवाई किसी भी उद्देश्य की रोशनी में किसी की दुनिया का पूर्वानुमान करने के लिए एक समग्र क्षमता है, जो प्रत्येक पूर्वानुमान को एक पर्याप्त प्रतिक्रिया में बदल देती है। यह कृत्रिम प्रणाली को पर्यावरण के प्रति अधिक अनुकूल बनाता है।
- सामाजिक व्यवहार विकास- सामाजिक व्यवहार विकास पूछता है कि क्या आम तौर पर आवश्यक स्थितियां और अंतर-प्रजातियों और अंतर-प्रजातियों से बातचीत करने की क्षमता मौजूद है या नहीं।
- अस्तित्व का प्रमाण- रोबोट विकास एक निष्पक्ष खोज प्रक्रिया होने के नाते, बेहतर समाधानों को पहचानने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है जो एक इंसान की उपेक्षा करेगा या कभी नहीं सोचेगा।
उपकरण और डिजाइन के तरीके
- मॉर्फो-फंक्शनल मशीन डिज़ाइन- इसमें पारंपरिक तरीके से आकारिकी, तंत्र और नियंत्रण प्रणाली के डिजाइन के व्यक्तिगत विकास की आवश्यकता होती है। यह दृष्टिकोण इस अर्थ में सरल है कि मुख्य रूप से प्रत्येक क्षेत्र में विशेषज्ञता वाले वैज्ञानिक उन्हें समानांतर रूप से विकसित करने की दिशा में काम कर सकते हैं। हालांकि, इन भागों के बीच तालमेल का शोषण करना मुश्किल हो जाता है। इसके विपरीत, रोबोट का विकास उसके वातावरण के संपर्क में पूरे रोबोट के आकलन पर निर्भर करता है।
- समाधान का प्रतिनिधित्व- रोबोट विकास के लिए वर्णित किए जाने वाले समाधानों के प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है और प्रतिनिधित्व के अनुरूप होना चाहिए और ब्याज, यादृच्छिक पीढ़ी, उत्परिवर्तन और क्रॉसओवर का समाधान प्रदान करना चाहिए। विशेष रूप से, विकासवादी एल्गोरिदम में उपयुक्त प्रतिनिधित्व खोजना, सामान्य रूप से, सबसे महत्वपूर्ण समस्याओं में से एक है। इस तरह के प्रतिरूपकता को प्रदर्शित करने के लिए कई प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष एन्कोडिंग का प्रस्ताव किया गया है।
अभिनव तंत्र
यह लॉन्च करने से पहले रोबोट सुविधाओं का अनुकूलन और मरम्मत करने के लिए संभव नहीं है क्योंकि ऑपरेटिंग आवश्यकताओं को पहले से अच्छी तरह से समझा नहीं जाता है और / या समय के साथ बदलते हैं। इन परिस्थितियों में पारंपरिक समाधान काम नहीं करेगा, और विभिन्न प्रकार की चयन-प्रजनन योजनाओं की आवश्यकता होती है।
विकासवादी एल्गोरिथ्म के बारे में, ऐसे ढांचे में कई प्रकार के उल्लेखनीय गुण हैं। सबसे पहले, दो केंद्रित विकासवादी लक्ष्य हैं: उपयोगिता और व्यवहार्यता। एक और उल्लेखनीय विशेषता यह है कि रोबोट के विकास का संबंध रोबोट के आगे के उन्नयन के लिए विकासवादी एल्गोरिदम को शामिल करना है।
क्या रोबोट पुन: पेश कर पाएंगे?
इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें पहले समझना चाहिए कि हम पहले से क्या जानते हैं। स्व-प्रतिकृति स्वायत्त मशीनों के बारे में सिद्धांत विकसित किए गए हैं, हालांकि, हमारे अच्छे के लिए, वे अभी तक पूरी तरह से महसूस नहीं किए गए हैं। कौन कहना है कि ऐसी मशीनें केवल मानव लाभ के लिए काम करेंगी? जिस दिन वे एक ऐसे स्तर पर आगे बढ़ते हैं जहां उनका मस्तिष्क अपने शारीरिक कार्यों को नियंत्रित कर सकता है, वे अब मानव जाति के लिए सहायक नहीं होने का फैसला कर सकते हैं और पूरी तरह कार्यात्मक और आत्मनिर्भर प्राणियों के बजाय अपनी स्वदेशी प्रजातियों को विकसित कर सकते हैं।
सेल्फ-रेप्लिकेटिंग मशीनों के सिद्धांत में कहा गया है कि स्व-रेप्लिकेटिंग मशीन स्वायत्त रूप से स्वायत्त रूप से खुद को दोहराने के लिए पर्यावरण में कच्चे माल का उपयोग कर सकती है, जिससे प्रकृति में पाए जाने वाले तरीके से स्व-प्रतिकृति का प्रदर्शन होता है। यह वॉन न्यूमैन जांच में सैद्धांतिक रूप से प्रदर्शित किया गया है। वॉन न्यूमैन ने सार्वभौमिक निर्माणकर्ता, एक आत्म-प्रतिकृति प्रणाली जिसे उन्होंने एक स्वचालित सेलुलर वातावरण में औपचारिक रूप से विकसित किया, जिसे वे विकसित कर सकते थे, पर काम किया।
विभिन्न प्रकार के प्रस्ताव जैसे कि चंद्रमा का खनन और चंद्र कारखानों का निर्माण, और सौर ऊर्जा संचालित उपग्रह ऐसी तकनीकों के उदाहरण हैं।
2005 में, कॉर्नेल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी मशीन बनाई जो खुद की प्रतियां बना सकती है। यद्यपि यह प्रगति स्पष्ट रूप से विकासवादी रोबोटिक्स की ओर चिह्नित है, यह वास्तव में आत्म-प्रतिकृति के अलावा कुछ भी बेहतर नहीं करता है। यह निश्चित रूप से रोबोट विकास के उद्देश्य को पूरा नहीं करता है और यह सिर्फ अवधारणा का प्रमाण है।
क्या मनुष्य स्वयं रोबोट की नकल कर रहे हैं?
शोधकर्ताओं ने यह पता लगाया कि क्योंकि संतान एक समान क्लोन नहीं हैं, मनुष्य पुनर्जन्म लेते हैं लेकिन वास्तव में आत्म-प्रतिकृति नहीं करते हैं। और प्रजनन करने की क्षमता कई स्थितियों में संदर्भ पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, खरगोश, अच्छे वुडलैंड रेप्लिकेटर्स, खराब रेगिस्तानी रेप्लिकेटर और एबिसमल डीप स्पेस रेप्लिकेटर हैं।
हालाँकि, तर्क सिद्धांतों का एक अलग समूह मौजूद है जो अन्यथा राज्य करते हैं। इसलिए यह एक बहस का विषय है। कुछ का मानना है कि A, C, T, G हमारे जीन के कोड के बाइनरी 0 और 1 के बराबर हैं। वे कुछ डेटा को एन्क्रिप्ट करते हैं जब आप अक्षर वर्णमाला कंप्यूटर को एक द्विआधारी मान के साथ सांकेतिक शब्दों में बदलना करते हैं जो उन चार अणुओं के साथ मानव जीन को एन्कोड करता है।
वे यह भी मानते हैं कि दर्द और भावनाओं को भी उसी तरह से विकसित किया गया है जिस तरह से आप कीबोर्ड पर एक बटन क्लिक करने पर प्रिंट करना शुरू करते हैं। इसलिए उनके लिए, मानव स्वयं को बेहतर प्रशिक्षित करने की क्षमता के साथ रोबोट की नकल कर रहा है।
मैं व्यक्तिगत रूप से पूर्व में चर्चा की गई अवधारणा में विश्वास करता हूं। सादृश्य आम तौर पर इस तथ्य से आता है कि आप मान सकते हैं कि हमारा दिमाग सॉफ्टवेयर की तरह है और हार्डवेयर हमारे शरीर की तरह है। यह एक प्रतीकात्मक स्तर पर और शायद आचारवाद के कुछ आदिम प्रतिमान के तहत अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन इसका अनुवाद करने के लिए, किसी को यथार्थवादी स्तर पर बहुत सरल बनाने की आवश्यकता है।
सॉफ्टवेयर और भाषा दोनों डेटा संचारित करने के तरीके हैं, लेकिन चेहरे में एक पंच भी सूचना प्रसारित करने का एक तरीका है। उस आधार पर, सॉफ्टवेयर एक भाषा है। उचित मानव भाषा एक ऐसी चीज है जो कंप्यूटिंग की परिभाषा के तहत अच्छी तरह से सूट नहीं करती है। यह कभी नहीं किया जाता है, यह यहां कभी नहीं होता है, यह कभी भी प्रत्यक्ष नहीं होता है, यह वैसे भी काम करता है, इसमें कोई गड़बड़ या दोष नहीं है, और इसे कुछ हद तक साझा किया जाता है। यह सुसंगत होने की आवश्यकता नहीं है।
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मेरी पृष्ठभूमि एयरोस्पेस इंजीनियरिंग में है, मैं वर्तमान में रक्षा और अंतरिक्ष विज्ञान उद्योग में रोबोटिक्स के अनुप्रयोग की दिशा में काम कर रहा हूं। मैं निरंतर सीखता रहता हूं और रचनात्मक कलाओं के प्रति मेरा जुनून मुझे नई इंजीनियरिंग अवधारणाओं को डिजाइन करने की ओर झुकाए रखता है।
भविष्य में लगभग सभी मानवीय क्रियाओं का स्थान रोबोट ले लेंगे, मैं अपने पाठकों के लिए इस विषय के मूलभूत पहलुओं को आसान लेकिन जानकारीपूर्ण तरीके से लाना चाहता हूँ। मैं एयरोस्पेस उद्योग में प्रगति के साथ-साथ अपडेट रहना भी पसंद करता हूं।