Environmental resilience via morphological diversity within machines

एक बिखरे हुए दल की गुप्त महाशक्ति

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को चलना सिखाने की कोशिश कर रहे हैं। विज्ञान की दुनिया में, यह रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अंतर्गत आता है, जहाँ इंजीनियर ऐसी मशीनें बनाते हैं जो खुद से चल और सोच सकें। आमतौर पर, जब हम ये मशीनें बनाते हैं, तो हम हर एक हिस्से को बिल्कुल एक जैसा बनाने की कोशिश करते हैं। एक फैक्ट्री लाइन के बारे में सोचिए जहाँ हर बोल्ट एक ही आकार का है और हर गियर बिल्कुल एक ही तरह से घूमता है। विचार यह है कि यदि सब कुछ पूर्ण और एकसमान होगा, तो मशीन भी पूर्ण रूप से काम करेगी।

लेकिन प्रकृति अलग तरह से काम करती है। यदि आप किसी जीवित प्राणी को देखते हैं, जैसे कि एक इंसान या एक मधुमक्खी, तो वह विविधताओं से भरा होता है। आपका बायां हाथ बिल्कुल आपके दाएं हाथ जैसा नहीं है; आपके मस्तिष्क की कोशिकाएं थोड़े अलग पैटर्न में काम करती हैं; और यहाँ तक कि बैक्टीरिया की एक कॉलोनी भी क्लोन से नहीं बनी होती। वैज्ञानिक इसे विविधता (diversity) कहते हैं। लंबे समय तक, इंजीनियरों ने इस "बिखराव" को केवल शोर समझा—कुछ ऐसा जिसे ठीक किया जाना चाहिए या अनदेखा किया जाना चाहिए। हालाँकि, एक बढ़ता हुआ विचार सुझाव देता है कि यह विविधता वास्तव में एक महाशक्ति हो सकती है। यह जीवित चीजों को तब उबरने में मदद करती है जब चीजें गलत हो जाती हैं, जैसे जब एक कीड़ा अपना पैर खो देता है या एक पक्षी अचानक आए तूफान में फंस जाता है। बड़ा सवाल यह है: क्या हम ऐसी मशीनें बना सकते हैं जो इसी तरकीब का उपयोग करें? क्या हम ऐसे रोबोट बना सकते हैं जो इसलिए लचीले (resilient) हों क्योंकि वे पूर्ण हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि वे अद्भुत और अराजक रूप से भिन्न हैं?

शोध पत्र: अज्ञात से बचने के लिए अराजकता को वश में करना

इस अध्ययन में, वर्मोंट विश्वविद्यालय के शोधकर्ता एलिस हेन और जोश बोंगार्ड ने एक अनोखी परिकल्पना का परीक्षण करने का निर्णय लिया: क्या होगा यदि हम अपने रोबोटों को बाहर से मजबूत बनाने के लिए अंदर से जानबूझकर बिगाड़ दें?

उन्होंने इस प्रयोग के लिए भौतिक धातु के रोबोट नहीं बनाए। इसके बजाय, उन्होंने एक सिमुलेशन (simulation) बनाया—कंप्यूटर के भीतर एक आभासी दुनिया जहाँ वे अपने विचारों का तेजी से और सुरक्षित रूप से परीक्षण कर सकें। इसे एक वीडियो गेम की तरह समझें जहाँ वे हजारों अलग-अलग रोबोट डिजाइन बना सकते थे, उन्हें आपस में टकरा सकते थे और देख सकते थे कि क्या होता है, बिना किसी असली कार के दुर्घटनाग्रस्त होने की चिंता किए।

प्रयोग: एक "मॉर्फोलॉजिकल" चिड़ियाघर बनाना

सबसे पहले, टीम ने 100 अद्वितीय, सिम्युलेटेड रोबोट "एजेंट" तैयार किए। ये मानक रोबोट नहीं थे; वे मॉर्फोलॉजिकल रूप से विविध (morphologically diverse) थे, जिसका अर्थ है कि उनके आकार और प्रकार अलग-अलग थे। कुछ द्रव्यमान के 11 छोटे गोलों से बने थे जो स्प्रिंग्स से जुड़े थे। कुछ स्प्रिंग्स "सक्रिय" (active) थे (जो धक्का दे सकते थे और खींच सकते थे), जबकि अन्य "निष्क्रिय" (passive) थे (जो बस ढीले पड़े रहते थे)। प्रत्येक रोबोट को समतल जमीन पर आगे बढ़ने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। क्योंकि वे सभी अलग-अलग आकार के थे, इसलिए वे सभी अपने अनूठे और विचित्र तरीकों से चलते थे।

इसके बाद, शोधकर्ताओं ने "कनेक्टर्स" (connectors) पेश किए। ये विशेष स्प्रिंग्स थे जिन्हें दो रोबोटों को एक साथ बांधने के लिए डिज़ाइन किया गया था। लक्ष्य यह था कि जोड़ी एक टीम के रूप में आगे बढ़े। लेकिन यहाँ एक मोड़ है: उन्होंने इन कनेक्टर्स को दो बहुत अलग तरीकों से प्रशिक्षित किया।

1. क्लोन कैंप (The Clone Camp): उन्होंने रोबदों को उनके बिल्कुल समान क्लोन (एक जैसे जुड़वां) से जोड़ा।
2. डाइवर्सिटी कैंप (The Diversity Camp): उन्होंने पूरी तरह से अलग रोबोटों को एक साथ बांधा (जैसे एक लंबा, दुबला-पतला रोबोट एक छोटे, गोल रोबोट से बंधा हुआ)।

कनेक्टर्स को उस जोड़ी को प्रबंधित करना सीखना था। यदि जोड़ी एक क्लोन थी, तो कनेक्टर को बस उन्हें तालमेल में रखना था। लेकिन यदि जोड़ी विविध थी, तो कनेक्टर को बहुत अधिक आंतरिक प्रतिकूलता (internal adversity) का सामना करना पड़ता था। एक रोबोट लुढ़कना चाह सकता था, जबकि दूसरा कूदना चाह सकता था। कनेक्टर को इस अराजकता को "वश में" करना था, अपने स्प्रिंग्स को इस तरह समायोजित करना था कि बेमेल जोड़ी फिर भी आगे बढ़ सके।

बड़ा परीक्षण: उन्हें अज्ञात में डालना

एक बार जब कनेक्टर्स को प्रशिक्षित कर लिया गया, तो शोधकर्ताओं ने टीमों को 12 बिल्कुल नए, कठिन वातावरणों में डाल दिया। ये केवल समतल फर्श नहीं थे; ये बर्फ, रेत, खड़ी ढलान, तेज हवा और यहाँ तक कि कम गुरुत्वाकर्षण वाली जगहें थीं। रोबोटों ने पहले कभी इन जगहों को नहीं देखा था, और उन्हें परीक्षण के दौरान सीखने या अनुकूलन करने की अनुमति नहीं थी। उन्हें बस अपने प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई चीजों पर भरोसा करना था।

परिणाम:
निष्कर्ष आश्चर्यजनक और स्पष्ट थे।

• सोलो रोबोट (The Solo Robots): जब व्यक्तिगत रोबोटों (कनेक्टर्स के बिना) को नए वातावरण में भेजा गया, तो उन्हें संघर्ष करना पड़ा। वे गिर गए या रुक गए क्योंकि नए धरातल ने उनकी विशिष्ट चलने की शैली को भ्रमित कर दिया।
• समान टीमें (The Uniform Teams): क्लोन पर प्रशिक्षित रोबोटों और कनेक्टर्स से बनी टीमें ठीक-ठाक रहीं, लेकिन जब वातावरण अजीब हुआ तो वे लड़खड़ा गईं।
• विविध टीमें (The Diverse Teams): जीतने वाली टीमें वे थीं जो अलग-अलग रोबोटों से बनी थीं और विविधता पर प्रशिक्षित कनेक्टर्स द्वारा जुड़ी हुई थीं। ये टीमें सबसे दूर तक गईं और इन्होंने बर्फ, हवा और ढलानों को सबसे बेहतर तरीके से संभाला।

यह क्यों काम किया? "इंटरनल ड्रिल" का सिद्धांत

शोध पत्र इस सफलता के लिए एक दिलचस्प कारण बताता है। यह पता चला कि विविध जोड़ों पर प्रशिक्षित कनेक्टर्स ने प्रशिक्षण चरण के दौरान पहले से ही दुनिया का एक "कठिन" संस्करण अनुभव कर लिया था।

एक संगीतकार के अभ्यास की कल्पना करें। यदि वे केवल एक आदर्श ऑर्केस्ट्रा के साथ बजाते हैं, तो वे भ्रमित हो सकते हैं यदि कोई साथी गलत नोट बजा दे। लेकिन यदि वे एक ऐसे साथी के साथ अभ्यास करते हैं जो लगातार अपनी लय, गति और शैली बदल रहा है, तो वे तुरंत अनुकूलन करना सीख जाते हैं।

सिमुलेशन में, विविध रोबकों पर प्रशिक्षित कनेक्टर्स को अपने बेमेल साथियों के कारण होने वाली "गलतियों" को लगातार ठीक करना पड़ा। उन्होंने अजीबोगरीब गतिविधियों की एक विशाल श्रृंखला को संभालना सीखा। जब इन्हीं कनेक्टर्स को बाद में एक नए वातावरण (जैसे हवा वाली पहाड़ी) में रखा गया, तो हवा का "आश्चर्य" उन्हें परिचित लगा। क्यों? क्योंकि हवा का प्रभाव रोबोट पर वैसा ही था जैसा कि आंतरिक अराजकता जिसे उन्होंने पहले ही प्रबंधित करना सीख लिया था। उन्होंने प्रभावी रूप से प्रतिकूलता पर खुद को प्री-ट्रेन (pre-trained) कर लिया था।

शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि यह प्रभाव और भी मजबूत हो गया जैसे-जैसे टीमें बड़ी होती गईं। जब उन्होंने 5, 10 या यहाँ तक कि 20 विविध रोबोटों को एक साथ जोड़ा, तो पूरा समूह अविश्वसनीय रूप से लचीला हो गया। टीम जितनी विविध होगी, वे अज्ञात को उतना ही बेहतर तरीके से संभाल पाएंगे।

भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है

लेखक सावधानी से कहते हैं कि यह एक सिमुलेशन है, न कि कोई तैयार रोबोट जिसे आप आज खरीद सकते हैं। वे यह दावा नहीं करते कि उन्होंने रोबोटिक्स की सभी समस्याओं को हल कर लिया है। हालाँकि, वे सोचने का एक नया तरीका सुझाते हैं।

रोबोटों को पूर्ण और एक जैसा बनाने के बजाय, शायद हमें उन्हें जानबूझकर आंतरिक विविधता के साथ बनाना चाहिए। उन्हें छोटी, अलग मशीनों को एक साथ काम करने देने और उन्हें एक-दूसरे की विचित्रताओं के अनुकूल होने के लिए मजबूर करके, हम ऐसी मशीनें बना सकते हैं जो वास्तविक दुनिया के आश्चर्यों के खिलाफ स्वाभाविक रूप से मजबूत हों। यह कुछ ऐसा कहने जैसा है, "केवल एक आदर्श सैनिक मत बनाओ; अलग-अलग लोगों की एक ऐसी टीम बनाओ जिन्होंने कीचड़ में मिलकर लड़ना सीखा हो, ताकि वे किसी भी दुश्मन का सामना कर सकें।"

शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि वास्तविक दुनिया के रोबोटों को कई और चुनौतियों (जैसे बैटरी लाइफ और जटिल संचार) का सामना करना पड़ता है, लेकिन बाहरी प्रतिकूलता के लिए तैयार होने के लिए आंतरिक भौतिक प्रतिकूलता का उपयोग करने का विचार एक आशाजनक मार्ग है। यह सुझाव देता है कि लचीलेपन का रहस्य पूर्णता नहीं है—बल्कि अपने भीतर की अराजकता के साथ तालमेल बिठाने की क्षमता है।