मानव सदृश रोबोटों की विश्व खेलों के पीछे चीनी रणनीति और तकनीकी चुनौतियाँ

मानव सदृश रोबोटों का विश्व खेल शनिवार (22) को चीन में शुरू हुआ और बुधवार (26) तक चलेगा। यह आयोजन इस क्षेत्र का शिखर है, जिसमें चीन ने पिछले एक दशक में महत्वपूर्ण निवेश किया है।

प्रौद्योगिकी और रोबोटिक्स कंपनियां अपने उत्पादों को प्रदर्शित करने के लिए इस कार्यक्रम का उपयोग करती हैं। हालांकि, 2026 के संस्करण के लिए, उन्हें दो महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है: यह प्रदर्शित करना कि उनके रोबोट सटीकता के साथ नाजुक हरकतें कर सकते हैं और वास्तविक वातावरण में उनकी उपयोगिता और उत्पादकता साबित करना।

पिछले दस वर्षों में, चीन ने रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं को कंपनियों के लिए रणनीतिक मंचों में बदल दिया है। 2014 और 2015 के बीच, उस समय के एशियाई राष्ट्रपति शी जिनपिंग ने रोबोटिक्स को चीनी विनिर्माण का एक केंद्रीय तत्व नामित किया था।

तब से, रोबोटिक्स सम्मेलनों का ध्यान केवल अकादमिक प्रदर्शनियों से हटकर कार्य संदर्भों में व्यावहारिक कार्यों के निष्पादन पर चला गया है। यह बदलाव इस बात पर उद्योग के दबाव को दर्शाता है कि प्रोटोटाइप वास्तविक और सुसंगत उत्पादकता उत्पन्न करने की क्षमता प्रदर्शित करें।

डिजिटल दृष्टिकोण

एंडर्सन मोरेरा, नियंत्रण और स्वचालन इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और माउआ प्रौद्योगिकी संस्थान की रोबोटिक्स टीम के समन्वयक, का साक्षात्कार ओल्हार डिजिटल द्वारा मानव सदृश रोबोटों के विश्व खेलों और पिछले दशक में चीन में रोबोटिक्स की प्रगति पर लिया गया।

एंडर्सन के अनुसार, चीन ने रोबोटिक्स प्रतियोगिताओं को, जो पहले विश्वविद्यालय कार्यक्रमों तक सीमित थीं, सरकारी सब्सिडी और व्यापक मीडिया कवरेज द्वारा समर्थित वाणिज्यिक शोकेस में बदल दिया है। उन्होंने सवाल उठाया कि यह क्षेत्र को कैसे बढ़ावा देता है और मानव सदृश रोबोटिक्स की वैश्विक प्रतिस्पर्धात्मकता को कैसे प्रभावित करता है।

एंडर्सन ने समझाया कि ये प्रतियोगिताएं केवल तकनीकी प्रदर्शन होने से हटकर इंजीनियरिंग के विशाल सार्वजनिक प्रयोगशालाओं के रूप में कार्य करने लगी हैं। दर्जनों निर्माताओं को मानकीकृत स्थितियों के तहत समान गतिविधियाँ करते हुए रखकर, प्रत्येक समाधान की सीमाएं स्पष्ट हो जाती हैं, जैसे स्वायत्तता, ऊर्जा की खपत, स्थिरता, सटीकता, हेरफेर क्षमता और विफलता के प्रति लचीलापन। इससे परीक्षण, समस्याओं की पहचान, घटकों का पुन: डिजाइन और नए परीक्षण का एक त्वरित चक्र बनता है।

उदाहरण के लिए, 2026 के मानव सदृश रोबोटों के विश्व खेलों में, खेल प्रतियोगिताओं के अलावा, औद्योगिक असेंबली, सामग्री हैंडलिंग, केबल कनेक्शन, इलेक्ट्रिक वाहनों की रिचार्जिंग और फाइन मैनिपुलेशन की चुनौतियां होंगी, जिसमें 40% से अधिक प्रतियोगिताओं में पूरी तरह से स्वायत्त संचालन की आवश्यकता होगी।

हालांकि, चीनी का सबसे बड़ा लाभ इन प्रतियोगिताओं को एक विशाल औद्योगिक पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एकीकृत करना है। 2024 में, चीन ने लगभग 295 हजार औद्योगिक रोबोट स्थापित किए, जो दुनिया की सभी नई स्थापनाओं का 54% है। इसके अतिरिक्त, पहली बार, चीनी निर्माताओं ने देश के भीतर ही औद्योगिक रोबोटों की अधिकांश बिक्री के लिए जिम्मेदार थे।

यह पैमाना मोटर, सेंसर, बैटरी, नियंत्रक और पावर सिस्टम के आपूर्तिकर्ताओं को भी बढ़ावा देता है जो मानव सदृश निर्माताओं की आपूर्ति कर सकते हैं। एंडर्सन मोरेरा ने जोर देकर कहा कि एक प्रतियोगिता तकनीकी क्षमता को दर्शाती है, लेकिन औद्योगिक परिपक्वता को नहीं।

एक स्पष्ट औद्योगिक नीति भी मौजूद है। चीन के उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने 2027 तक मानव सदृशों को बड़े पैमाने पर उत्पादन में लाने और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रतिस्पर्धी पारिस्थितिकी तंत्र बनाने का लक्ष्य रखा है। 2025 में, रॉयटर्स ने विभिन्न सरकारी कार्यक्रमों, जिसमें क्षेत्रीय फंड, प्रोत्साहन और सार्वजनिक खरीद शामिल हैं, द्वारा इस क्षेत्र के लिए 20 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक आवंटित किए जाने की सूचना दी। इसी विश्लेषण ने संकेत दिया कि चीनी श्रृंखला पहले से ही एक मानव सदृश के लिए आवश्यक 90% घटक प्रदान कर सकती है, और केवल 2024 में, 31 चीनी कंपनियों ने 36 अलग-अलग मॉडल प्रस्तुत किए।

यह विकास वैश्विक प्रतिस्पर्धा को बढ़ाता है क्योंकि यह विकास के समय, घटकों की लागत और प्रोटोटाइप और उत्पादन के बीच के अंतर को एक साथ कम करता है। जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप, जापान और कोरिया कुछ प्रौद्योगिकियों में नेतृत्व बनाए रख सकते हैं, वे अब एक चीनी पारिस्थितिकी तंत्र के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं जो कई आर्किटेक्चर का समानांतर में परीक्षण करने और सबसे प्रभावी का तेजी से औद्योगीकरण करने में सक्षम है।

हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एक प्रतियोगिता केवल तकनीकी क्षमता प्रदर्शित करती है, न कि औद्योगिक परिपक्वता। एक रोबोट का एक बार किसी प्रतियोगिता को पूरा करना महीनों तक, सुरक्षा, कम विफलता दर और मानव या पारंपरिक स्वचालन विकल्पों की तुलना में कम लागत पर उसी कार्य को हजारों बार निष्पादित करने से बहुत अलग है। मानव सदृश रोबोटिक्स में भविष्य की वास्तविक लड़ाई प्रदर्शन को विश्वसनीय उत्पादकता में बदलने की होगी।

व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए तकनीकी चुनौतियाँ

हालांकि रोबोट दौड़ने के परीक्षणों में गतिशीलता में काफी आगे बढ़ गए हैं, नाजुक इशारों और सटीकता के लिए रोबोटिक हाथों की इंजीनियरिंग उद्योग की सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है। एंडर्सन मोरेरा ने उन प्रमुख तकनीकी बाधाओं का विवरण दिया जिनसे इन मशीनों को प्रदर्शन मंचों से बाहर निकलकर कारखानों या घरों में कुशलतापूर्वक काम करने की आवश्यकता है।

हाथ को एक मानव सदृश में दोहराए जाने वाले सबसे जटिल प्रणालियों में से एक माना जाता है, क्योंकि यह एक छोटे से स्थान में यांत्रिकी, एक्चुएशन, सेंसिंग और अत्यधिक परिष्कृत नियंत्रण को केंद्रित करता है। बायोमैकेनिकल मॉडल के आधार पर, मानव हाथ में लगभग 20 या अधिक डिग्री ऑफ फ्रीडम होते हैं, जिनमें से कई को एक साथ संचालित होना चाहिए।

उन्नत रोबोटिक हाथों में, इसका मतलब है कि मानव हाथ के आयामों के करीब बहुसंख्यक मोटर्स, ट्रांसमिशन या टेंडन, सेंसर और इलेक्ट्रॉनिक्स को फिट करना, शक्ति, गति, सटीकता, कम वजन और यांत्रिक प्रतिरोध बनाए रखना। हाल के शोध इस दुविधा की पुष्टि करते हैं: जोड़ों और एक्चुएटर्स को बढ़ाना निपुणता को बढ़ाता है, लेकिन यह यांत्रिक और नियंत्रण की जटिलता को भी बढ़ाता है।

दूसरी बड़ी चुनौती स्पर्शनीय धारणा है। एक नाजुक वस्तु को संभालने, एक केबल को जोड़ने या एक बोतल उठाने के लिए, केवल दृष्टि पर्याप्त नहीं है। रोबोट को यह जानने की जरूरत है कि संपर्क कहाँ हुआ, बल किस दिशा में लगाया जा रहा है, और क्या वस्तु फिसल रही है। मनुष्य ये समायोजन सहज रूप से करते हैं; रोबोटों में, इसके लिए हाथ में वितरित स्पर्श संवेदकों और एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है जो बड़ी मात्रा में डेटा को वास्तविक समय में डिजिटल कमांड में अनुवादित करते हैं।

उदाहरण के लिए, नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित एक अध्ययन ने एक प्रायोगिक हाथ की पैड सतह के 70% को उच्च-रिज़ॉल्यूशन सेंसिंग से कवर किया और प्रदर्शित किया कि जब नियंत्रण ने स्पर्श जानकारी का उपयोग किया तो मजबूती में उल्लेखनीय सुधार हुआ। इस तथ्य का अभी भी वैज्ञानिक आकर्षण इस बात को दर्शाता है कि हम इस क्षमता को सस्ती, मजबूत और औद्योगिककृत तरीके से प्राप्त करने से कितनी दूर हैं।

एक तीसरा अवरोध संपर्क नियंत्रण है। चलना एक चुनौतीपूर्ण, लेकिन अनुमानित गतिशीलता है। हालांकि, हाथ लगभग अनंत परिदृश्यों का सामना करता है: वस्तु कठोर या लचीली हो सकती है, सूखी या फिसलन भरी हो सकती है, थोड़ा गलत संरेखित हो सकती है या हेरफेर के दौरान अपना अभिविन्यास बदल सकती है। बहुत अधिक बल लगाने से वस्तु टूट सकती है; बहुत कम लगाने से वह गिर सकती है। इसके लिए दृष्टि, स्पर्श, उंगली की स्थिति और बल नियंत्रण के निरंतर एकीकरण की आवश्यकता होती है। मानव सदृश हाथों पर हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि केवल दृष्टि पर आधारित प्रणालियों को गहन संपर्क कार्यों में कठिनाई होती है, क्योंकि वे इन बलों को ठीक से विनियमित नहीं कर पाते हैं।

चौथा अड़चन स्वयं रोबोट की बुद्धिमत्ता में निहित है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विशिष्ट कार्यों को हजारों उदाहरणों के साथ सीख सकते हैं, लेकिन यह सुनिश्चित करना मुश्किल है कि जब वस्तु, प्रकाश व्यवस्था, घर्षण या स्थिति बदलती है तो कौशल बना रहे। बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के विपरीत, जिन्हें इंटरनेट से विशाल पाठ और छवियों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा भौतिक इंटरैक्शन से आना चाहिए, जिसके लिए एक प्रणाली को वास्तविक कार्यों को निष्पादित करने, रिकॉर्ड करने और दोहराने की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि चीन ने डेटा संग्रह के लिए समर्पित केंद्र बनाए हैं, जहां सैकड़ों ऑपरेटर रोबोटों को लंबे समय तक दैनिक घंटों तक प्रशिक्षित करते हैं।

अंत में, कम आकर्षक लेकिन व्यावसायिक रूप से निर्णायक आवश्यकताएं हैं: स्थायित्व, ऊर्जा स्वायत्तता, रखरखाव में आसानी, सुरक्षा और लागत। एक कारखाने में, यह पर्याप्त नहीं है कि रोबोट प्रदर्शन में एक केबल कनेक्ट करे; उसे एक पूरे शिफ्ट के दौरान इसे दोहराना होगा, विफलताओं का पता लगाना होगा और स्वायत्त रूप से ठीक होना होगा। लोगों के करीब काम करने के लिए, सुरक्षा और प्रमाणन के कड़े मानक हैं, जैसे कि 2025 में अंतर्राष्ट्रीय मानक ISO 10218 की समीक्षा, जो उत्पादन प्रणालियों में औद्योगिक रोबोटों की सुरक्षा आवश्यकताओं से संबंधित है।

इस कारण से, यह माना जाता है कि गोद लेना पहले अधिक संरचित औद्योगिक कार्यों — जैसे रसद, निरीक्षण, लाइन पूर्ति और सामग्री हैंडलिंग — में बढ़ेगा, और फिर बहुत महीन हेरफेर और घरेलू वातावरण में आगे बढ़ेगा। लंबित छलांग केवल एक रोबोट को एक कठिन कार्य करने के लिए मजबूर करना नहीं है, बल्कि उसे विविध वस्तुओं के साथ हजारों विविध कार्य सुरक्षित और दोहराने योग्य तरीके से करने के लिए मजबूर करना है।