कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को एक विशाल, अजीब आकार के डिब्बे को उठाने का तरीका सिखाने की कोशिश कर रहे हैं। आप सोच सकते हैं, "बस रोबोट को अपने हाथ चलते हुए दिखा दो!" लेकिन यहाँ एक पेंच है: जब इंसान बड़ी चीजें उठाते हैं, तो हम केवल अपनी उंगलियों का उपयोग नहीं करते। हम डिब्बे को अपने सीने से गले लगाते हैं, अपनी कोहनियों से उस पर झुकते हैं, और उसे स्थिर रखने के लिए उसे अपने शरीर के किनारे से सटा लेते हैं। लंबे समय तक, रोबतों की स्थिति उन अनाड़ी नर्तकों जैसी रही है जो केवल अपनी उंगलियों के सिरों को हिलाना जानते हैं, और अपने बाकी शरीर को पूरी तरह से नजरअंदाज कर देते हैं। यह "रोबोट लर्निंग" की दुनिया में एक बड़ी समस्या है, जहाँ वैज्ञानिक मशीनों को यह दिखाने की कोशिश करते हैं कि क्या करना है, ठीक वैसे ही जैसे एक बच्चा अपने माता-पिता को देखते हुए साइकिल चलाना सीखता है। बड़ा सवाल जो शोधकर्ता पूछ रहे हैं वह यह है: हम एक रोबोट को अपने पूरे शरीर का उपयोग करके चीजों को छूने, पकड़ने और चलाने के लिए कैसे सिखाएं, ठीक वैसे ही जैसे एक इंसान करता है? इसे करने के लिए, उन्हें न केवल रोबोट के हाथ की गतिविधियों को, बल्कि उसके सीने या बांह पर एक भारी वस्तु के दबाव को महसूस करने के तरीके को भी पकड़ने की आवश्यकता है।

यहाँ TWINS है, एक चतुर नया सिस्टम जो रोबोट के लिए एक हाई-टेक "बॉडी डबल" (शरीर के हमशक्ल) की तरह काम करता है। इसे एक पहनने योग्य सूट के रूप में सोचें जिसे एक ऑपरेटर पहनता है, जो ठीक उसी रोबोट की तरह दिखता है और चलता है जिसे वह सिखाना चाहता है। लेकिन यह केवल एक पोशाक नहीं है; यह एक पूर्ण-शरीर सेंसर सूट है। जब सूट पहने हुए व्यक्ति एक डिब्बे को गले लगाता है या दीवार पर झुकता है, तो सूट उस दबाव को महसूस करता है, और क्योंकि रोबोट उसी के आकार का एक सटीक "जुड़वां" (twin) बनाया गया है, वह बिल्कुल समझ जाता है कि वह संपर्क कैसा महसूस होता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि इस प्रणाली का उपयोग करके, वे रोबोट को जटिल कार्य करने के लिए सिखा सकते थे—जैसे कि हाथ पर तौलिया लटकाना या सीने के सामने टोकरी पकड़ना—जो पहले सिखाना असंभव था क्योंकि रोबोट अपने शरीर के संपर्क को "महसूस" नहीं कर सकता था। उन्होंने सफलतापूर्वक डेटा एकत्र किया कि शरीर की सतह पर स्पर्श कैसे होता है और इसका उपयोग रोबोट को वे कार्य स्वयं करने के लिए प्रशिक्षित करने में किया, जिससे यह सिद्ध हुआ कि यदि आप रोबोट को उसके पूरे शरीर को महसूस करने का तरीका देते हैं, तो वह बहुत अधिक स्वाभाविक रूप से दुनिया के साथ तालमेल बिठा सकता है।

समस्या: "केवल उंगलियों वाले दिमाग" वाले रोबोट

वर्षों से, रोबोट हाथों को हिलाकर एक कप उठाने या दरवाजा खोलने में माहिर रहे हैं। इसे "एंड-इफेक्टर मैनिपुलेशन" कहा जाता है, जो एक फैंसी तरीका है यह कहने का कि "हाथ के अंत में लगे उपकरण का उपयोग करना।" लेकिन वास्तविक जीवन अव्यवस्थित है। कभी-कभी आपको एक बड़ी वस्तु उठानी पड़ती है जो ग्रिपर (पकड़ने वाले यंत्र) में नहीं आती। आपको उसे अपने सीने से सटाना पड़ सकता है, अपनी कोहनी पर टिकाना पड़ सकता है, या उसे फिसलने से रोकने के लिए अपनी अग्रबाहु (forearm) के विरुद्ध दबाना पड़ सकता है। इंसान यह स्वाभाविक रूप से करते हैं, लेकिन रोबोट संघर्ष करते हैं क्योंकि उनके पास आमतौर पर दुनिया को देखने के लिए केवल कैमरे होते हैं। कैमरे यह देखने के लिए बेहतरीन हैं कि कोई चीज़ कैसी दिखती है, लेकिन वे यह जानने में बहुत खराब हैं कि कोई चीज़ रोबोट की बांह या सीने पर कितने जोर से दब रही है।

रोबोट को ये कौशल सिखाने के लिए, वैज्ञानिक आमतौर पर "इमिटेशन लर्निंग" (अनुकरण सीखना) का उपयोग करते हैं। यह एक रोबोट को किसी कार्य को करते हुए वीडियो दिखाने और उससे उन गतिविधियों की नकल करने के लिए कहने जैसा है। लेकिन इसमें एक अड़चन है: इन वीडियो को रिकॉर्ड करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अधिकांश सिस्टम केवल हाथों या रोबोट के जोड़ों को ट्रैक करते हैं। वे "बॉडी-सरफेस कॉन्टैक्ट" (शरीर की सतह के संपर्क) को छोड़ देते हैं—जैसे कंधे या बांह पर किसी वस्तु के टिकने का अहसास। इस जानकारी के बिना, रोबोट को यह पता नहीं चलेगा कि उसे अपनी बांह को एक निश्चित तरीके से क्यों हिलाना चाहिए, या उसे कब छोड़ देना चाहिए। यह गेंदों के सिरों को देखते हुए करतब सीखने जैसा है, बिना यह देखे कि आपके हाथ वास्तव में उन्हें कैसे पकड़े हुए हैं।

समाधान: "ट्विन" सूट

इस पेपर के लेखक, ताकाहिडे कितामुरा और उनकी टीम ने इस समस्या को हल करने के लिए TWINS (टैक्टाइल वियरेबल आइसोमॉर्फिक आर्म नेटवर्क सिस्टम) नामक एक प्रणाली बनाई। इसका नाम थोड़ा कठिन है, लेकिन विचार सरल है: यह दो समान जुड़वाओं की एक प्रणाली है।

1. द वियरेबल डुअल-आर्म डिवाइस: यह एक सूट है जिसे एक मानव ऑपरेटर पहनता है। इसमें दो भुजाएं हैं जो ठीक रोबोट की भुजाओं की तरह दिखती हैं, जिनमें समान जोड़ और समान आकार है। जब इंसान इसे पहनता है, तो वह ठीक वैसे ही वस्तुओं को छू सकता है जैसे रोबोट बाद में करेगा।
2. द आइसोमॉर्फिक रोबोट: यह वास्तविक रोबोट है। "आइसोमॉर्फिक" एक वैज्ञानिक शब्द है जिसका अर्थ है "समान आकार का"। यह रोबोट पहनने योग्य सूट का एक सटीक दर्पण बनने के लिए बनाया गया है। इसमें वही जोड़ कोण, वही बांह की लंबाई और वही सीने के आयाम हैं।

जादू इस पूर्ण मिलान के कारण होता है। जब सूट वाला व्यक्ति आगे झुकता है और एक डिब्बे को अपने सीने से दबाता है, तो सूट के सेंसर उस दबाव को महसूस करते हैं। क्योंकि रोबط एक सटीक जुड़वां है, शोधकर्ता बस मानव के जोड़ कोणों और दबाव के डेटा को सीधे रोबोट में कॉपी कर सकते हैं। "मानव बांह" को "रोबोट बांह" में अनुवाद करने के लिए किसी जटिल गणित की आवश्यकता नहीं है क्योंकि वे पहले से ही एक ही आकार और रूप के हैं।

"त्वचा" जो सब कुछ महसूस करती है

जो चीज़ TWINS को खास बनाती है वह यह है कि यह केवल यह नहीं मापता कि जोड़ कैसे हिलते हैं; यह यह भी मापता है कि शरीर कैसा महसूस करता है। शोधकर्ताओं ने वियरेबल सूट और रोबोट को विशेष "ई-स्किन" (e-Skin) सेंसरों से ढका है। ये लचीले, खिंचाव वाले पैच की तरह हैं जो छोटे षट्कोणीय (hexagonal) सेल से बने हैं (मधुमक्खी के छत्ते के पैटर्न की तरह सोचें)।

• वे कहाँ हैं: उन्हें पूरी बांह, अग्रबांह और सीने पर लगाया गया है।
• वे क्या करते हैं: वे दो चीजें महसूस कर सकते हैं: दबाव (कोई चीज़ कितनी जोर से धकेल रही है) और प्रॉक्सिमिटी (स्पर्श होने से पहले ही कोई चीज़ कितनी करीब है)।
• परिणाम: जब सूट में मौजूद इंसान एक टोकरी उठाता है, तो सीने और बांहों के सेंसर सटीक रूप से रिकॉर्ड करते हैं कि टोकरी कहाँ छू रही है और वह कितनी जोर से दब रही है। यह डेटा प्रति सेकंड 10 बार (10 Hz) रिकॉर्ड किया जाता है, जिससे संपर्क का एक अत्यंत विस्तृत मानचित्र तैयार होता है।

परीक्षण: क्या रोबोट को गले लगाना सीखने में सफलता मिलेगी?

यह देखने के लिए कि क्या यह प्रणाली वास्तव में काम करती है, टीम ने चार कठिन कार्य निर्धारित किए जिनमें रोबोट को अपने हाथों के बजाय अपने शरीर का उपयोग करने की आवश्यकता थी:

1. तौलिया लटकाना: रोबोट की बांह पर एक तौलिया रखा जाता है। रोबोट को तौलिया लटकाने के लिए अपनी बांह घुमानी होती है।
2. टोकरी पकड़ना: एक टोकरी को रोबोट के सीने के विरुद्ध दबाया जाता है। रोबोट को इसे दोनों हाथों से पकड़ना होता है और कसकर थामना होता है।
3. गेंद रखना: रोबोट एक हाथ से अपने सीने के पास टोकरी को पकड़ता है और दूसरे हाथ का उपयोग करके गेंदों को उठाता है और उन्हें उसमें डालता है।
4. अनुकूलनशील पकड़ (Adaptive Holding): यह सबसे कठिन है। रोबोट को यह समझना होगा कि विभिन्न वस्तुओं को कहाँ और कैसे पकड़ना है। यदि एक लंबा डिब्बा सीने को छूता है, तो वह इसे दोनों हाथों से पकड़ता है। यदि एक स्लीपिंग बैग केवल एक बांह को छूता है, तो वह उसे उसी बांह से पकड़ता है।

टीम ने वियरेबल सूट का उपयोग करके 40 प्रदर्शन (प्रत्येक कार्य के लिए 10) एकत्र किए। एक मानव ऑपरेटर ने सूट पहना और कार्यों को पूरा किया जबकि एक सहायक उन्हें वस्तुएं थमाता रहा। सूट ने जोड़ कोणों और स्पर्श सेंसर डेटा को रिकॉर्ड किया।

परिणाम: रोबोट ने महसूस करना सीख लिया

डेटा एकत्र करने के बाद, उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम (जिसे "पॉलिसी" कहा जाता है) को प्रदर्शनों से सीखने के लिए प्रशिक्षित किया। फिर उन्होंने इस प्रोग्राम को आइसोमॉर्फिक रोबोट में डाला और देखा कि क्या हुआ।

परिणाम प्रभावशाली थे। रोबोट सफलतापूर्वक निम्नलिखित कार्य करने में सक्षम रहा:

• वस्तु के शरीर को छूने के स्थान के आधार पर अलग-अलग पकड़ने की रणनीतियों के बीच स्विच करना।
• नई स्थितियों के प्रति प्रतिक्रिया करना। उदाहरण के लिए, यदि वस्तुओं का क्रम बदल दिया गया, तो भी रोबोट ने सही ढंग से पकड़ने का तरीका ढूंढ लिया।
• प्रशिक्षण डेटा में दिखाई गई गेंदों की संख्या से अधिक गेंदों को संभालना।

रोबोट ने केवल गतिविधियों की नकल नहीं की; उसने संपर्क के तर्क को सीखा। जब उसके सीने के सेंसरों ने एक टोकरी को महसूस किया, तो उसे पता चल गया कि उसे उसे पकड़ना है। जब उसकी बांह के सेंसरों ने एक तौलिये को महसूस किया, तो उसे पता चल गया कि उसे घुमाना है। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि रोबोट की गतिविधियाँ मानव की गतिविधियों के बहुत करीब थीं, जिसमें जोड़ कोणों में औसत त्रुटि 1 डिग्री से भी कम थी।

कुछ छोटी बाधाएं भी आईं। कभी-कभी, जब रोबोट अपनी बांह और सीने के बीच किसी वस्तु को पकड़ने की कोशिश करता था, तो वह उसे गिरा देता था। शोधकर्ताओं ने पाया कि सीने और वस्तु पर थोड़ा स्पंज पैडिंग जोड़ने से पकड़ नरम और अधिक स्थिर हो गई। यह सुझाव देता है कि हालांकि रोबोट ने गति सीख ली थी, लेकिन पकड़ के भौतिकी (physics) में अभी भी सुधार किया जा सकता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

TWINS प्रणाली यह सिद्ध करती है कि रोबोट को अपने शरीर का उपयोग करना सिखाने के लिए आपको किसी अति-जटिल मस्तिष्क की आवश्यकता नहीं है; आपको बस उसके शरीर के अहसासों को पकड़ने के एक तरीके की आवश्यकता है। एक ऐसी प्रणाली बनाकर जहाँ शिक्षक (सूट में मौजूद इंसान) और छात्र (रोबोट) शारीरिक रूप से समान हैं, शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाने की गुंजाइश को खत्म कर दिया। उन्होंने दिखाया कि रोबोट अपने हाथों के बजाय अपने सीने और बांहों का उपयोग करके वस्तुओं को नियंत्रित करना सीख सकते हैं, यदि उन्हें सही संवेदी डेटा दिया जाए।

यह कोई जादुई छड़ी नहीं है जो अभी तक रोबोट की हर समस्या को हल नहीं करती, लेकिन यह एक महत्वपूर्ण कदम है। यह सुझाव देता है कि यदि हम चाहते हैं कि रोबोट वास्तविक दुनिया की नौकरियों में हमारी मदद करें—जैसे भारी फर्नीचर ले जाना, रसोई में मदद करना, या गोदाम में काम करना—तो हमें उन्हें केवल अपनी उंगलियों से ही नहीं, बल्कि अपने पूरे शरीर से दुनिया को महसूस करना सिखाना होगा। और TWINS के साथ, हमारे पास आखिरकार ऐसा करने का एक तरीका है।