नई रोबोटिक त्वचा मशीनों को मनुष्यों जैसी महसूस करने में सक्षम बनाती है

A team of engineers from the University of Cambridge and University College London collaborated to create robotic skin that can equip nearly any machine with the ability to sense. Their unique approach leverages multi-modal sensors, hydrogel materials, and machine learning to create a new level of tactile feedback that has the potential to create prosthetics that can feel and much more. Here’s what you need to know.

रोबोटिक्स में स्पर्श क्यों महत्वपूर्ण है

मनुष्यों को दुनिया में नेविगेट करने में सक्षम करने वाले पाँच इंद्रियां रोबोटों को भी मानव और उनके परिवेश के साथ सार्थक तरीके से इंटरैक्ट करने के लिए आवश्यक हैं। यह आम बात है कि रोबोट अपने अतिरिक्त क्षमताओं के हिस्से के रूप में अधिक सेंसर इनपुट को एकीकृत करते दिखते हैं।

हालाँकि, स्पर्श की भावना को अब ही वह ध्यान मिल रहा है जो इसका हक़दार है। औद्योगिक रोबोट जो यह पता लगा सकते हैं कि वे किसी अन्य कार्यकर्ता से टकरा गए हैं, से लेकर कृषि रोबोट जो यह महसूस कर सकते हैं कि फल पका है या नहीं, स्पर्श संवेदन अब तकनीक का एक महत्वपूर्ण पहलू बन गया है।

मानव त्वचा रोबोटिक डिजाइन को कैसे प्रेरित करती है

स्पर्श के मामले में, आपकी त्वचा एक अद्भुत कृति है। यह हीट से लेकर दबाव और अन्य कई प्रकार के इनपुट को मिलीसेकंड में सटीक रूप से माप सकती है। इसके अलावा, यह पूरे शरीर में या विशेष क्षेत्रों में हो सकता है, जहाँ आपका मस्तिष्क स्पर्श के स्रोत और प्रकार को अलग कर सकता है। इन सभी क्षमताओं का स्रोत एक लचीला सतह है जो स्वयं को ठीक कर सकती है।

रोबोटों को महसूस करने की क्षमता देना

यह मानते हुए कि मानव त्वचा की संवेदनशीलता कई अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है, इंजीनियरों ने कई बार रोबोटिक त्वचा बनाने का प्रयास किया है। इस कार्य को करने का मुख्य तरीका यह था कि कई सेंसर को एक लचीली सामग्री में एम्बेड किया जाए। ये सेंसर दबाव, तापमान और अन्य महत्वपूर्ण डेटा का पता लगा सकते थे।

रोबोटिक त्वचा की समस्याएँ

इस रणनीति में कुछ प्रमुख कमियां थीं। सबसे पहले, प्रत्येक सेंसर त्वचा की कठोरता में जोड़ता था। इसके अलावा, इन सेंसरों को बनाना और उन्हें डिवाइस में स्थापित करना महंगा और समय-साध्य प्रक्रिया थी। इन उपकरणों को बनाना बहुत महंगा था और सभी रिपोर्टों के अनुसार, वे नाज़ुक थे।

प्रत्येक कठोर सेंसर एक अतिरिक्त क्षेत्र जोड़ता था जिसे संचालन में क्षतिग्रस्त किया जा सकता था। सेंसर की स्थिति ने यह भी निर्धारित किया कि सतह को किस आकार और डिजाइन में होना चाहिए, जिससे अनुप्रयोगों की सीमा और घट गई। इसके अलावा, कई सेंसरों में ब्लाइंड स्पॉट्स थे जहाँ वे स्थित नहीं थे या जहाँ अन्य सेंसर को फिट करना पड़ता था। इन समस्याओं के अतिरिक्त, प्रत्येक नया सेंसर प्रकार डिवाइस द्वारा उत्पन्न हस्तक्षेप को बढ़ाता था, जिससे सटीकता कम हो जाती थी।

रोबोटिक त्वचा अध्ययन के भीतर

यह सिंगल-लेयर सॉफ्ट स्किन्स और हाई-डेंसिटी इलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस टोमोग्राफी के साथ मल्टीमॉडल सूचना संरचना अध्ययन¹ एक नई प्रकार की रोबोटिक त्वचा प्रस्तुत करता है जो एक ही सामग्री डिजाइन से कई प्रकार के स्पर्श का पता लगा सकती है। यह डिवाइस किसी भी आकार में फिट किया जा सकता है और मौजूदा रोबोटिक हाथों में ग्लव की तरह जोड़ा जा सकता है, जिससे डिवाइस को नई इंटरैक्टिविटी और संवेदनशीलता की परत मिलती है।

स्रोत – University of Cambridge

बहु-मॉडल संवेदन

उन्नत रोबोटिक त्वचा बनाने का पहला कदम यह पता लगाना था कि आवश्यक सेंसरों की संख्या को कैसे कम किया जाए। इस कार्य को पूरा करने के लिए, इंजीनियरों ने मल्टीमॉडल सेंसरों की ओर रुख किया। ये उपकरण विभिन्न प्रकार के सिग्नल इनपुट को रजिस्टर करने और प्रत्येक के कारण को बिना हस्तक्षेप के अलग करने में सक्षम हैं। इस दृष्टिकोण के हिस्से के रूप में, टीम ने एक विशेष रूप से निर्मित प्रणाली विकसित की जो 6 प्रकार के मल्टीमॉडल उत्तेजनाओं का समर्थन करती थी, जिसमें हीटिंग, स्पर्श, दबाव, क्षति और अधिक शामिल हैं।

रोबोटिक त्वचा में हाइड्रोजेल क्यों महत्वपूर्ण है

फिर एक चालक जेलैटिन-आधारित हाइड्रोजेल को एक वयस्क हाथ के आकार में ढाला गया। इस सामग्री को उसकी चालकता, मुलायम महसूस और लचीलापन के कारण चुना गया। इसके अतिरिक्त, इसे पिघलाकर किसी भी आवश्यक आकार में ढाला जा सकता है, जिससे इन उपकरणों की उपयोगिता और स्थिरता बढ़ती है।

इलेक्ट्रोड विन्यास

टीम ने विभिन्न इलेक्ट्रोड लेआउट का परीक्षण करने में काफी समय बिताया। उनका लक्ष्य ऐसा सेटअप खोजना था जो रोबोटिक त्वचा की क्षमताओं में हस्तक्षेप न करे लेकिन सेंसरों को सटीक माप प्रदान करे। अंततः टीम ने एक डिजाइन अपनाया जिसमें कलाई पर 32 इलेक्ट्रोड स्थापित किए गए।

इलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस टोमोग्राफी

इंजीनियरों ने इन सेंसरों को इलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस टोमोग्राफी तकनीकों का उपयोग करके डेटा प्रदान किया। ध्यान देने योग्य बात यह है कि हाइड्रोजेल की चालकता ने झिल्ली के पार 863,040 चालक मार्ग बनाए। इंजीनियरों ने नोट किया कि सभी उपलब्ध मार्गों का उपयोग करने पर वे इस डिजाइन से 1.7 मिलियन डेटा बिंदु निकाल सकते हैं।

The next step was to register the data gathered during certain actions, such as tapping the finger, squeezing the hand, a deep cut, or a gentle touch. This data was then fed into a purpose-built machine learning algorithm.

अगला कदम उन विशिष्ट क्रियाओं के दौरान एकत्र किए गए डेटा को रजिस्टर करना था, जैसे कि उंगली को टैप करना, हाथ को दबाना, गहरी कट या हल्का स्पर्श। इस डेटा को फिर एक विशेष रूप से निर्मित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में फीड किया गया।

The AI used this data model to determine what sensory input held precedence over other actions. For example, a deep cut is more important than a light prick of the finger. They also noted that the system supported customization of these preferences.

एआई ने इस डेटा मॉडल का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया कि कौन सा संवेदन इनपुट अन्य क्रियाओं पर प्राथमिकता रखता है। उदाहरण के लिए, गहरी कट हल्की उंगली की चुभन से अधिक महत्वपूर्ण है। उन्होंने यह भी नोट किया कि सिस्टम इन प्राथमिकताओं के अनुकूलन का समर्थन करता है।

Depending on the robot’s task, engineers can adjust what senses have priority. For example, you may want the sensitivity turned up on an agricultural robot feeling for ripeness, but the temperature sensors turned down as it’s working in the summer sun. Additionally, you can calibrate the device using a human touch.

रोबोट के कार्य के आधार पर, इंजीनियर यह समायोजित कर सकते हैं कि कौन सी इंद्रियां प्राथमिकता रखें। उदाहरण के लिए, आप कृषि रोबोट की पकेपन को महसूस करने की संवेदनशीलता बढ़ा सकते हैं, लेकिन गर्मी के सेंसर को कम कर सकते हैं क्योंकि वह गर्मियों की धूप में काम कर रहा है। अतिरिक्त रूप से, आप मानव स्पर्श का उपयोग करके डिवाइस को कैलिब्रेट कर सकते हैं।

रोबोटिक त्वचा की क्षमताओं का परीक्षण

इंजीनियरों ने यह सुनिश्चित करने के लिए कई भौतिक परीक्षण किए कि डिवाइस अपेक्षित रूप से कार्य करता है। इन परीक्षणों में हाथ पर धीरे-धीरे उंगलियों को चलाना, डिवाइस पर गर्मी लागू करना, और विभिन्न स्तरों पर उसे दबाना शामिल था ताकि हल्की और हानिकारक क्रियाओं के बीच अंतर को रजिस्टर किया जा सके। उन्होंने यह भी परीक्षण किया कि क्या यह एक साथ कई विभिन्न प्रकार के स्पर्श को महसूस कर सकता है। एक उदाहरण में, हाथ को एक मेडिकल स्कैल्पेल से काटा गया।

रोबोटिक त्वचा परीक्षण परिणाम

परीक्षण ने दिखाया कि मशीन लर्निंग ने वास्तविक समय में विभिन्न क्रियाओं का सफलतापूर्वक निर्धारण किया। हाथ मानव स्पर्श और निर्जीव वस्तुओं के बीच अंतर कर सकता था। यह गर्मी और नमी जैसे कारकों के संयोजन के आधार पर मौसम की स्थिति भी निर्धारित कर सकता था, बिल्कुल मानव की तरह।

रोबोटिक त्वचा प्रौद्योगिकी के प्रमुख लाभ

रोबोटिक त्वचा कई लाभ लाती है। सबसे पहले, यह रोबोटों को भौतिक दुनिया के साथ मानव-समान तरीके से इंटरैक्ट करने की अनुमति देती है। भविष्य में रोबोट यह पता लगा सकेंगे कि वे आपसे या किसी वस्तु से टकराए हैं या नहीं और तदनुसार समायोजित करेंगे।

इन उपकरणों को इस प्रकार सेट किया जाएगा कि वे वस्तु की प्रतिक्रिया के आधार पर यह समझ सकें कि वे कितनी दबाव लगा रहे हैं, जिससे अधिक प्रभावी चिकित्सा उपकरण और कई अन्य चीज़ों के द्वार खुलेंगे। रोबोटिक त्वचा की अत्यधिक संवेदनशील प्रकृति इसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाती है।

कम लागत

नए रोबोटिक त्वचा डिजाइन का सबसे बड़ा लाभ यह है कि इसे बनाना आसान है। पारंपरिक रोबोटिक त्वचा कई सेंसरों पर निर्भर करती थी, जिन्हें सटीक रूप से वायर किया जाता था। यह दृष्टिकोण चालक हाइड्रोजेल का उपयोग करने की तुलना में बहुत अधिक लागत वाला है और लगभग किसी भी आकार में ढालने की लचीलापन नहीं देता। यह नया तरीका टच-सेंसिटिव रोबोटिक्स को अधिक उपकरणों के लिए उपलब्ध कराएगा।

रोबोटिक त्वचा पुन: उपयोग योग्य है

रोबोटिक त्वचा डिजाइन का एक और प्रमुख लाभ इसकी पुन: उपयोग क्षमता है। चालक सामग्री को पिघला कर इच्छानुसार ढाला जा सकता है। हाइड्रोजेल जटिल आकारों में फिट हो सकता है बिना आंतरिक वायर चलाने की आवश्यकता के। यह पुन: उपयोग योग्य दृष्टिकोण भविष्य में रोबोटिक्स से उत्पन्न ई-अपशिष्ट को रोकने में मदद करेगा।

टिकाऊ

रोबोटिक त्वचा डिजाइन अपने पूर्ववर्ती की तुलना में बहुत अधिक टिकाऊ है। यह तथ्य कि डिवाइस में सेंसर पूरे जगह नहीं लगे हैं, नुकसान की संभावना को सीमित करता है। यह संरचना लचीले और पुन: उपयोग योग्य घटकों को समर्थन देती है जो भारी तनाव में भी टिक सकते हैं। इन्हें हाइड्रोजेल का उपयोग करके भी मरम्मत किया जा सकता है, बिना जटिल आंतरिक सेंसरों की मरम्मत की आवश्यकता के।

अनुकूलन योग्य

रोबोटिक त्वचा की अनुकूलन क्षमता एक बड़ा लाभ है। डिवाइस काम के अनुसार विभिन्न प्रकार के उत्तेजनाओं पर अलग-अलग प्रतिक्रिया दे सकता है। उदाहरण के लिए, आप एक रोबोट को गुलाब चुनते समय कांटों को अनदेखा करने के लिए सुसज्जित कर सकते हैं, लेकिन डंठल की नमी या स्पर्श के प्रति अत्यधिक संवेदनशील बना सकते हैं।

रोबोटिक त्वचा के अनुप्रयोग और समयरेखा

रोबोटिक त्वचा के कई अनुप्रयोग हैं। स्पष्ट उपयोग यह होगा कि मानवीय रोबोटों की क्षमताओं को बढ़ाया जाए। ये उपकरण पहले से ही अपनी संरचना और रूप में मनुष्यों के समान होते हैं। स्पर्श की एक परत जोड़ने से उन्हें और अधिक मानवीय और संबंधित बनाने में मदद मिल सकती है।

प्रोस्थेटिक्स

यह अध्ययन महसूस करने योग्य प्रोस्थेटिक्स को वास्तविकता बनाने में मदद कर सकता है। त्वचा के रूप में मुलायम, लचीले हाइड्रोजेल का उपयोग इन चिकित्सा उपकरणों को पहनने वाले और उनके आसपास के लोगों के लिए अधिक वास्तविक महसूस कराएगा। अतिरिक्त रूप से, इन्हें खोए हुए शरीर के हिस्से के समान या अतिरिक्त संवेदन इनपुट के साथ बेहतर महसूस प्रदान करने के लिए फिट किया जा सकता है।

ऑटोमोटिव सेक्टर

ऑटोमोटिव सेक्टर रोबोटिक्स एकीकरण में अग्रणी रहा है। यह अध्ययन सुरक्षित रूप से मनुष्यों के साथ काम करने वाले रोबोट बनाने में मदद कर सकता है। ये उपकरण यह पहचान सकते हैं कि जब वे किसी मानव के पास आते हैं या उसके साथ इंटरैक्ट करते हैं और एक सहकर्मी की तरह प्रतिक्रिया दे सकते हैं, जैसे कि दुर्घटना में आपसे टकरा जाएँ और पीछे हट जाएँ।

कृषि सेक्टर

स्पर्श-संवेदनशील रोबोट पहले से ही कृषि के प्रमुख पहलुओं को निर्धारित करने में उपयोग किए जा रहे हैं। डिवाइस रोबोटिक त्वचा का उपयोग करके अपना वजन कम कर सकता है, जिससे उसके संचालन समय और प्रदर्शन में वृद्धि होती है। ये सिस्टम भी विशेष रूप से निर्मित एआई मॉडल को एकीकृत कर सकते हैं ताकि प्रदर्शन में सुधार हो और परिणाम सुनिश्चित हों।

रोबोटिक त्वचा समयरेखा

रोबोटिक त्वचा के बाजार में आने में 5-10 वर्ष लग सकते हैं। इंजीनियर अपने डिजाइन पर और काम पूरा करेंगे और साझेदारियों और फंडिंग की तलाश करेंगे। यदि सफल रहे, तो आप अगले 5-7 वर्षों में वेयरहाउस में उपकरणों पर रोबोटिक त्वचा देख सकते हैं। यदि सब कुछ ठीक रहा, तो अगले दशक में चिकित्सा उपकरण इस विकल्प का उपयोग कर सकते हैं।

रोबोटिक त्वचा किसने विकसित की?

कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय और यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन (UCL) के इंजीनियरों ने मिलकर इस अध्ययन को वास्तविकता बनाई। इस पेपर में डेविड हार्डमैन, थॉमस जॉर्ज थुरुतेल, और फुमिया ईदा को इस कार्य के मुख्य लेखक के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। उल्लेखनीय रूप से, इस अध्ययन को रॉयल सोसाइटी, इंजीनियरिंग और फिजिकल साइंसेज़ रिसर्च काउंसिल, सैमसंग ग्लोबल रिसर्च आउटरीच प्रोग्राम, और यूके रिसर्च एंड इनोवेशन से समर्थन मिला।

रोबोटिक त्वचा का भविष्य

टीम अब अपने डिवाइस की टिकाऊपन और संवेदनशीलता को सुधारने पर काम कर रही है। अगले चरणों में इकाई के लिए सामग्री और नए सेंसर प्रकारों पर आगे शोध शामिल होगा। लक्ष्य संवेदनशील प्रणालियों में सिंगल-लेयर स्किन्स को नवाचार और प्रोत्साहित करना और भविष्य में मल्टीमॉडल संवेदन विकल्पों के उपयोग को बढ़ावा देना है।

रोबोटिक्स में निवेश

रोबोटिक्स सेक्टर में कई उच्च-स्तरीय प्रतिस्पर्धी हैं। ये कंपनियां इन्फ्रास्ट्रक्चर की निगरानी के लिए डिज़ाइन किए गए रोबोटों से लेकर स्वास्थ्य देखभाल उपकरणों और सैन्य हार्डवेयर तक की पेशकश करती हैं। इन सभी सेक्टरों ने पिछले दशक में उल्लेखनीय वृद्धि देखी है, और विश्लेषकों ने भविष्य में और अधिक वृद्धि की भविष्यवाणी की है। यहाँ एक कंपनी है जो भविष्य के अपनाने से लाभ उठाने के लिए तैयार है।

UiPath

UiPath (PATH ) ने 2005 में बाजार में प्रवेश किया। उस समय इसका नाम DeskOver था। कंपनी के संस्थापक, डैनियल डाइन्स और मारियस टिर्का, उभरते उद्योग के लिए विश्वसनीय रोबोटिक ऑटोमेशन सॉफ़्टवेयर बनाना चाहते थे। कंपनी के पहले दशक में धीमी लेकिन स्थिर वृद्धि देखी गई।

2015 में, कंपनी ने अपना नाम UiPath रखा और संचालन का विस्तार किया। कंपनी ने न्यूयॉर्क में मुख्यालय खोला, और लंदन, बैंगलोर, पेरिस, सिंगापुर, वाशिंगटन डी.सी., और टोक्यो में नए कार्यालय स्थापित किए। 2021 में, UiPath ने सबसे बड़े अमेरिकी सॉफ़्टवेयर IPO में से एक की मेजबानी की, जहाँ उसने अपने संचालन को आगे बढ़ाने के लिए $35 बिलियन जुटाए।
आज, UiPath रोबोटिक ऑटोमेशन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। उनका सॉफ़्टवेयर रोबोटों के बेड़े को समन्वित रहने में मदद करता है, जिससे हजारों मानव सहयोगियों और अन्य उपकरणों के साथ सुरक्षित संचालन संभव हो सके। इसलिए, जो लोग रोबोटिक्स उद्योग में निवेश करना चाहते हैं, उन्हें UiPath शेयरों पर अधिक शोध करना चाहिए।

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अंतिम विचार: रोबोटिक त्वचा का भविष्य

रोबोटिक त्वचा अवधारणा भविष्य में मनुष्यों और रोबोटों के बीच इंटरैक्शन को बेहतर बना सकती है। इस डिवाइस को मौजूदा बॉट्स में एकीकृत किया जा सकता है, जिससे उन्हें अपने परिवेश की उन्नत समझ और नई क्षमताएँ मिलेंगी। इन कारणों और कई अन्य कारणों से, आपको इन इंजीनियरों के कठिन परिश्रम की सराहना करनी चाहिए।

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संदर्भित अध्ययन:

^{1. David Hardman et al., सिंगल-लेयर सॉफ्ट स्किन्स और हाई-डेंसिटी इलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस टोमोग्राफी के साथ मल्टीमॉडल सूचना संरचना.Sci. Robot.10,eadq2303(2025).DOI:10.1126/scirobotics.adq2303}