उन्नत एआई के माध्यम से स्पर्श का अनुकरण – क्या यह संभव है?

भविष्य के रोबोटों में मानव समकक्षों के समान इंद्रियां होंगी। पहले ही, ऐसे एआई एल्गोरिदम मौजूद हैं जो उपकरणों को देखना, सूँघना और सुनना सक्षम बनाते हैं। ये सुधार सेंसर और उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके इन इंद्रियों का अनुकरण करते हैं। हालांकि, एक इंद्रिया अब तक शोधकर्ताओं से बचती रही है: स्पर्श।

अब, स्टीवेंस इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने स्पर्श का अनुकरण करने की एक नई विधि का खुलासा किया है। यहाँ वह सब कुछ है जो आपको जानना चाहिए।

शोधकर्ता लंबे समय से रोबोटिक प्रणालियों के माध्यम से स्पर्श का अनुकरण करने की कोशिश कर रहे हैं। एक ऐसा रोबोट जो महसूस कर सके, कई उपयोग मामलों के द्वार खोल देगा। जैसे-जैसे अधिक लोग इन उपकरणों के साथ काम करना शुरू करते हैं, ‘स्पर्श’ करने वाले रोबोटों में रुचि बढ़ती जा रही है। इंजीनियर मानते हैं कि यह इंद्रिया दक्षता, क्षमताओं और कार्यस्थल सुरक्षा को सुधारने में महत्वपूर्ण है।

Think of robots that could tell if they bump into you and react accordingly. This ability would allow robots that work closely with humans to reduce their risks and enable them to conduct more precise and previously human-only tasks.

उन्नत एआई अध्ययन के माध्यम से स्पर्श का अनुकरण

The study¹, published in the journal Applied Optics, reveals how researchers were able to simulate touch via lasers and an AI algorithm. The researchers combined AI and quantum technology to achieve this goal in a quantum lab setup.

Quantum interactions provide a plethora of data that can be used to create and improve AI models. This approach combines advanced machine learning, a raster scanning single photon LiDAR, and quantum feedback in the form of speckle noise to accomplish this task.

फोटॉन-फायरिंग स्कैनिंग लेज़र का उपयोग करके स्पर्श का अनुकरण

The team created a raster scanning single photon LiDAR that could be set up to pulse at different intervals, enabling engineers to document any changes and feedback reflected from the surface. Each surface has different refractions depending on its makeup. Researchers recognized this fact and determined this was the best way to artificially provide the system with the ability to quickly conduct topography scans.

एल्गोरिदमिक एआई मॉडल

The AI scans the surface using the proprietary laser as the first step. This maneuver creates a detailed image of the item. The detailed image will produce random feedback called speckle noise. In the past, speckle noise was a hindrance to optical clarity as this feedback lowered resolution.

The researchers noticed that this feedback was more than interference. It provided a unique signature for every surface based on its roughness. This data was fed to the AI system, which then deciphered the information to determine the structure’s dimensions, height, and roughness.

स्रोत – मैजिकप्लान

The researchers utilized this setup to scan multiple types of surfaces to program the AI algorithm. Specifically, the system registered backscattered protons from different points across the surface. From there, the data is gathered and formed into a mode fiber that is counted via a single photon detector. This device can differentiate speckle noise from other interference, enabling researchers to leverage this interference to determine the object’s smoothness.

स्पर्श अनुकरण परीक्षण

To test their theory, the team began by setting up a single pixel, raster scanning single photon counting LiDAR system. This device was optimal for the research as it can produce a collimated laser beam that can be fired in picosecond pulses, providing accurate coverage and responsiveness.

The engineers decided to utilize 31 industrial sandpapers as their test subjects. They started by acquiring all different varieties and roughness. Specifically, the sandpaper ranged from 1 to 100 microns thick. The laser then passed pulses through the transceiver and at the sandpaper. The light and interference were refracted back and calculated by the AI system.

स्पर्श अध्ययन परिणाम

The results of these tests show promise. The new system initially had an accuracy of 8 microns, which was reduced to 4 microns after fine-tuning and adjustments. Notably, this level of accuracy is comparable to the industry’s leading solutions.

Notably, the system appeared to work best when the surface had a fine grain rather than major roughness. Impressively, the engineers were able to accurately determine the surface structure of the sandpapers with minimal effort, opening the door for this technology to reshape how industries operate in the coming years.

स्पर्श अध्ययन लाभ

This research could unlock many benefits across multiple industries. For one, this method would provide huge cost savings over the current systems in use. Additionally, it would allow manufacturers to reduce their employees as the AI is far more accurate. This maneuver would reduce overhead and improve their bottom line.

तेज़ सतह मानचित्रण

सिस्टम द्वारा सतह को स्कैन करने की गति एक और लाभ है। इस विधि में केवल कुछ क्षणों के लिए लेज़र को सतह पर स्कैन करने की आवश्यकता होती है, उसके बाद निर्धारण किया जाता है। इसलिए, यह बहुत तेज़ है और उपयोग करने में कम प्रयास की आवश्यकता होती है, जिससे निर्माताओं को अधिक स्कैन करने और बचत करने की सुविधा मिलती है।

कम लागत एकीकरण

इस शोध का एक और प्रमुख बोनस यह है कि यह बाजार में कम लागत एकीकरण समाधान प्रदान करता है। कई मामलों में, लिडार का उपयोग मुख्य घटकों की संरचनात्मक अखंडता निर्धारित करने के लिए किया जाता है। यह नई प्रणाली उपयोग में लिडार को बढ़ा सकती है और इसे माइक्रॉन स्तर पर माप करने में सक्षम बना सकती है।

गुणवत्ता नियंत्रण

सतह स्कैनिंग का यह नया रूप जटिल और सटीक घटकों के लिए गुणवत्ता नियंत्रण विधियों को सुधार देगा। इंजीनियरों ने लंबे समय से प्रणालियों का उपयोग किया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि विमान और अन्य वस्तुओं के महत्वपूर्ण घटकों में कोई दोष न हो जो संभावित रूप से गंभीर समस्याओं में बदल सकता है।

उन्नत वर्गीकरण

रोबोट सॉर्टर पहले से ही वैश्विक स्तर पर उच्च मांग में हैं और उपयोग में हैं। यह अपग्रेड इन प्रणालियों को उनकी क्षमताओं को सुधारने में मदद कर सकता है, उन्हें उत्पाद की संरचना और आवश्यक वर्गीकरण निर्धारित करने के लिए एक अतिरिक्त इंद्रिया प्रदान करके। उदाहरण के लिए, एक ऐसा रोबोट हाथ जो महसूस कर सके, फल की कठोरता की जाँच कर सकेगा ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वह पका है या नहीं।

स्पर्श अनुकरण शोधकर्ता

Engineers from the Stevens Institute of Technology spearheaded the research into the laser topography system. They worked closely with CQSE Director Yuping Huang as part of their project. Additionally,  Daniel Tafone and Luke McEvo received credit for their efforts on the project.

संभावित अनुप्रयोग

There are a lot of applications for this technology. Already, LiDAR plays a vital role in safety standards. This research improves those capabilities significantly and enables engineers to conduct never-before-possible real-time monitoring of crucial components.

स्वास्थ्य देखभाल

स्वास्थ्य देखभाल उद्योग में मानवों की तरह महसूस करने वाले रोबोटों की मांग बढ़ती जा रही है। ये प्रणालियां उद्योग में कई उपयोग पा सकती हैं। एक रोचक उपयोग केस यह होगा कि इन उपकरणों को घावों (मोल) को स्कैन करने की अनुमति देना ताकि घातक मेलेनोमा की खोज की जा सके। लेज़र-आधारित एल्गोरिदम उन सूक्ष्म अंतर को निर्धारित कर सकता है जो एक मोल को सुरक्षित बनाते हैं और दूसरे को संभावित रूप से घातक, जिससे हजारों रोगियों की जान बचाई जा सके।

लिडार को उन्नत करें

आज लिडार विभिन्न उत्पादों में उपयोग किया जाता है। स्मार्ट कारें, रोबोट, स्मार्टफ़ोन और अन्य उत्पाद लिडार को अपनी आँखों के रूप में उपयोग करते हैं। यहां तक कि आपका रोबोट वैक्यूम भी बाधाओं से बचने के लिए लिडार का उपयोग करता है। यह नई तकनीक माइक्रो-रोबोटों को मानव शरीर जैसे वातावरण में नेविगेट करने और आवश्यक स्थानों पर सीधे जीवनरक्षक उपचार पहुंचाने में मदद कर सकती है।

इस शोध से लाभान्वित हो सकने वाली कंपनियां

Several robotics firms could integrate this technology and improve their results today. Robotics is a fast-growing sector that now spans nearly every industry. From conducting surgeries to picking fruit, these devices could see a major boost with the introduction of a touch emulator.

Samsara 

Samsara (IOT )  एक सैन फ्रांसिस्को-आधारित IoT कंपनी है जो प्रभाव डालने की कोशिश करती है। कंपनी की स्थापना 2015 में संजीत बिस्वास और जॉन बिकेट ने लॉजिस्टिक्स को ट्रैक और मॉनिटर करने के लिए एंटरप्राइज़ ग्राहकों को एक ठोस फीचर प्रदान करने, प्रबंधित करने और बनाने के उद्देश्य से की थी। आज, कंपनी इस कार्य को पूरा करने के लिए विभिन्न उत्पाद प्रदान करती है, जिसमें एआई डैशकैम, मार्ग अनुकूलन, उपकरण ट्रैकिंग, साइट मॉनिटरिंग और टेलीमैटिक्स शामिल हैं।

Samsara IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) बाजार में एक प्रमुख खिलाड़ी है। IoT उपकरण वे लाखों स्मार्ट डिवाइस हैं जिन्हें आप आज उपयोग में देखते हैं। वे कुछ भी हो सकते हैं जिनमें इंटरनेट कनेक्शन, सेंसर और डेटा संचारित करने की क्षमता हो। आज, IoT क्षेत्र में वैश्विक स्तर पर अरबों स्मार्ट डिवाइस शामिल हैं।

Samsara कंपनियों को इन उपकरणों को अपनी लॉजिस्टिक्स में एकीकृत करने में सक्षम बनाता है ताकि परिणाम, दक्षता और सुरक्षा में सुधार हो सके। IoT उपकरणों का उपयोग वास्तविक समय में उत्पादों की निगरानी के लिए किया जा सकता है, जिसमें उनकी स्थिति, प्रामाणिकता, स्थान और बहुत कुछ शामिल है।

Analysts see Samsara as well positioned to see growth as the IoT industry expands. The company has a market cap of $30.433B and has backing from some of the biggest names in the industry. Notably, the stock was listed as one of Harvard University’s top stock picks this year, furthering consumer confidence.

मानव इंद्रियों के अनुकरण के अन्य प्रयास

Examining the race to make robots feel reveals some interesting developments. The first thing you notice is that there are two very different approaches to making robots gain the sense of touch. Hardware solutions incorporate devices that can simulate touch by registering pressure and heart, whereas software solutions integrate algorithms that utilize feedback to simulate touch. Here are some other ways in which researchers have found to give robots the ability to feel.

उच्च-प्रदर्शन सिरेमिक

A recent study demonstrates how micro-ceramic particles could be embedded in a flexible skin-like layer to enable the device to register heat and pressure. The tiny ceramic particles provide the perfect way to transfer electrical pulses across a flexible surface.

This research saw engineers develop robot skin tags that could tell if you brushed against and pulled away. They then went on to create a smart prosthetic that could enable the user to feel surfaces and react accordingly. They noted that their robotic skin was capable of registering touch using these pulses down to the finest pressure settings.

कृत्रिम नसें

Another exciting breakthrough in the field of robotic touch occurred in October when a team of engineers from Stanford University’s Zhenan Bao Research Group succeeded in creating an artificial nerve. The man-made device was designed to operate just like its human counterpart in that it would allow robots to respond to touch effectively.

The system relies on an artificial nerve setup that can be broken into three components. The mechanoreceptors act as resistive pressure sensors. There are also organic ring oscillators, which function similarly to neurons, and organic electrochemical transistors that enable the entire system to operate.

रोबोट स्वेटर

Carnegie Mellon University introduced a Robot Sweater that could make industrial robots much safer. Notably, today’s safety systems often require rigid pieces added to robots. The problem with his approach is that robots can’t be fully covered as their moving parts need to remain flexible. This desire led researchers to consider a sweater-like fabric as the solution.

The Robot Sweater is a machine-knitted cover that can fit any 3-dimensional shape. As such it can be created to provide full protection for robots and their human co-workers. The device works by utilizing two layers of metallic fibers integrated into its surface. Whenever a human touches the sweater, it closes the circuit, notifying the robot of the incident and inciting a response.

स्पर्श अनुकरण रोबोटों का भविष्य

Robots that can emulate touch are the future. These devices will open the door for more integration alongside human coworkers. This development will lead to robots that improve safety,  save funding, and provide multiple industries with solutions to long-lasting problems. As such, demand for robots that can emulate touch is only going to increase over the coming years. For now, you should expect to see more robot coworkers in the coming months.

अन्य रोचक रोबोटिक्स प्रोजेक्ट्स के बारे में अब जानें।

अध्ययन संदर्भ:

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Surface roughness metrology with a raster scanning single photon LiDAR. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}