Bridging Language and Physics: Automated Design of Continuum Robots with Large Language Models

द दशकों से, रोबोट बनाने का सपना काम की अत्यधिक कठिनाई के कारण बाधित रहा है। एक ऐसी मशीन डिजाइन करना जो खुद को तोड़े बिना हिल सके, पकड़ सके या दबा सके, भौतिकी (physics) की गहरी समझ की मांग करता है, जो अक्सर उन मानव विशेषज्ञों के अंतर्ज्ञान पर निर्भर करता है जो वर्षों तक पुर्जों को बदलने और परीक्षण करने में बिताते हैं। यह प्रक्रिया धीमी और महंगी है, विशेष रूप से "सॉफ्ट" रोबोटों के लिए जो लचीली सामग्रियों से बने होते हैं और कठोर धातु के बजाय जीवित ऊतकों की तरह मुड़ते और घूमते हैं। हाल ही में, प्रयोगशाला में एक नया उपकरण आया है: लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (large language models)। ये शक्तिशाली कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जिन्हें विशाल मात्रा में टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया गया है जो कोड लिख सकते हैं और प्राकृतिक भाषा में जटिल विचारों का वर्णन कर सकते हैं। वैज्ञानिकों ने उम्मीद की है कि ये मॉडल स्वचालित डिजाइनरों के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो "सीढ़ियां चढ़ने वाला रोबोट बनाएं" जैसे एक सरल निर्देश को लेकर तुरंत एक कामकाजी ब्लूप्रिंट तैयार कर सकें। हालांकि, एक प्रमुख बाधा बनी हुई है: जबकि ये मॉडल शब्दों के मामले में शानदार हैं, वे अक्सर अपनी अपनी रचनाओं की भौतिक वास्तविकता को समझने में विफल रहते हैं। वे एक ऐसे रोबोट का वर्णन कर सकते हैं जो कागज पर तो एकदम सही दिखता है, लेकिन बनते ही तुरंत ढह जाएगा या खुद में उलझ जाएगा।

शोधकर्ताओं के एक दल ने अब भाषा और भौतिकी के बीच के इस अंतर को पाटने के लिए एक नई विधि विकसित की है, जिससे एक ऐसी प्रणाली बनती है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को ऐसे सॉफ्ट रोबोट डिजाइन करने की अनुमति देती है जो वास्तव में काम करते हैं। शोधकर्ताओं ने एक विशिष्ट प्रकार के लचीले मशीन पर ध्यान केंद्रित किया जिसे 'टेंडन-ड्रिवन कंटीनम रोबोट' (tendon-driven continuum robot) कहा जाता है। एक लंबी, लचीली रीढ़ की कल्पना करें जो कई छोटे खंडों से बनी हो, जैसा कि एक सांप या ऑक्टोपस की भुजा होती है। कठोर मोटरों के बजाय, ये रोबोट पतले केबलों, जिन्हें टेंडन (tendons) कहा जाता है, को खींचकर चलते हैं, जो शरीर को मोड़ने और घुमाने के लिए उसके भीतर से गुजरते हैं। यह डिजाइन अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी है लेकिन भी इंजीनियर करने में बहुत कठिन भी है क्योंकि रोबोट के मुड़ने का तरीका उसके आकार, केबलों के तनाव और दुनिया के साथ उसके संपर्क का एक जटिल मिश्रण पर निर्भर करता है। शोधकर्ता देखना चाहते थे कि क्या एक AI इन मशीनों को शुरुआत से डिजाइन कर सकता है, लेकिन वे जानते थे कि केवल AI से "एक डिजाइन लिखने" के लिए कहना पर्याप्त नहीं होगा।

इसे हल करने के लिए, टीम ने AID-SR नामक एक बहु-स्तरीय प्रणाली बनाई, जो एक कंप्यूटर डिजाइनर और स्वचालित निरीक्षकों की एक श्रृंखला के बीच एक सहयोगात्मक कार्यशाला के रूप में कार्य करती है। प्रक्रिया तब शुरू होती है जब एक मानव सिस्टम को एक उच्च-स्तरीय लक्ष्य देता है, जैसे कि "एक ऐसा रोबोट डिजाइन करें जो दीवार पर बटन दबा सके।" इसके बाद एक AI एजेंट रोबोट के दिखने के विभिन्न विचारों के लिए कई अलग-अलग प्रस्ताव रखता है। इन विचारों को तुरंत स्वीकार करने के बजाय, सिस्टम प्रत्येक को कड़े जांचों की एक श्रृंखला से गुजारता है। सबसे पहले, एक डिजिटल सिम्युलेटर डिजाइन का परीक्षण करता है कि क्या यह भौतिक रूप से टिका हुआ है। यदि रोबट मॉडल ढह जाता है, फट जाता है, या कंप्यूटर के फिजिक्स इंजन में फंस जाता है, तो सिस्टम त्रुटि को तुरंत पकड़ लेता है और डिजाइन को एक विशिष्ट नोट के साथ वापस भेज देता है कि क्या गलत हुआ, जैसे कि "केबल गलत जगहों पर जुड़े हुए हैं।"

डिजाइन, परीक्षण और सुधार का यह चक्र एक लूप में दोहराया जाता है। यदि कोई डिजाइन भौतिक परीक्षण पास कर लेता है, तो इसे दूसरे AI जज द्वारा जांचा जाता है जो डिजाइन के तर्क को देखता है, यह पूछते हुए कि क्या यह वास्तव में हाथ में लिए गए कार्य के लिए तर्कसंगत है। उदाहरण के लिए, क्या रोबोट के पास बटन तक पहुँचने के लिए पर्याप्त भाग हैं? अंत में, एक मानव इंजीनियर उच्च-स्तरीय सलाह देने के लिए हस्तक्षेप कर सकता है, हालांकि सिस्टम को काफी हद तक अपने आप काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फीडबैक का यह निरंतर चक्र AI को अपनी गलतियों से सीखने के लिए मजबूर करता है, जिससे वह धीरे-धीरे अपने विचारों को परिष्कृत करता है जब तक कि वह न केवल एक चतुर विवरण, बल्कि एक भौतिक रूप से स्थिर मशीन का निर्माण न कर ले। शोधकर्ताओं ने चौदह अलग-अलग कार्यों पर इस प्रणाली का परीक्षण किया, जिसमें सरल पहुँचने और चलने से लेकर जटिल पकड़ने और सफाई करने की गतियां शामिल थीं।

परिणामों ने दिखाया कि यह दृष्टिकोण उल्लेखनीय रूप से अच्छा काम करता है। कंप्यूटर सिमुलेशन में, सिस्टम ने 96.2 प्रतिशत प्रयासों के लिए भौतिक रूप से वैध डिजाइन सफलतापूर्वक उत्पन्न किए। इसका मतलब है कि AI द्वारा डिजाइन किया गया लगभग हर रोबोट डिजिटल दुनिया में बिना टूटे खड़ा हो सकता है और चल सकता है। जब शोधकर्ताओं ने इन रोबोटों को एक मानक शिक्षण पद्धति का उपयोग करके उनके विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया, तो उनमें से लगभग 26.7 प्रतिशत ने कार्य को सफलतापूर्वक पूरा किया। यह एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है क्योंकि यह सिद्ध करता है कि AI ऐसे डिजाइन उत्पन्न कर सकता है जो न केवल संरचनात्मक रूप से सुदृढ़ हैं बल्कि कार्यात्मक रूप से भी उपयोगी हैं। टीम यहीं नहीं रुकी; उन्होंने सिस्टम द्वारा बनाए गए तीन सर्वश्रेष्ठ डिजाइनों को लिया और 3D प्रिंटिंग तथा मानक सामग्रियों का उपयोग करके उन्हें वास्तविक दुनिया में बनाया। ये भौतिक रोबोट, जो पूरी तरह से AI के निर्देशों द्वारा निर्मित किए गए थे, अपने कार्यों को ठीक वैसे ही करने में सक्षम थे जैसे वे सिमुलेशन में थे, वस्तुओं को सफलतापूर्वक पकड़ना और सतहों पर चलना।

यह अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालांकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भौतिक दुनिया को समझने में बेहतर हो रहा है, फिर भी इसे वास्तव में प्रभावी होने के लिए मार्गदर्शन की आवश्यकता है। AI केवल समाधान का अनुमान नहीं लगा सकता; इसे एक संरचित प्रक्रिया की आवश्यकता है जहाँ वह अपने विचारों के परिणामों को देख सके और उन्हें सुधार सके। भाषा मॉडलों की रचनात्मक शक्ति को भौतिकी के सख्त नियमों और मानवीय निरीक्षण के साथ जोड़कर, शोधकर्ताओं ने रोबोट डिजाइन को स्वचालित करने के लिए एक नया मार्ग बनाया है। यह कार्य सुझाव देता है कि निकट भविष्य में, हम एक कंप्यूटर से किसी विशिष्ट, कठिन कार्य के लिए एक रोबोट डिजाइन करने के लिए कह सकते हैं, और उससे एक ऐसा ब्लूप्रिंट प्राप्त कर सकते हैं जो वास्तविक दुनिया में निर्माण और उपयोग के लिए तैयार हो, जो हमें एक ऐसे भविष्य की ओर ले जाता है जहाँ मशीनों को अभूतपूर्व गति और सटीकता के साथ हमारी आवश्यकताओं के अनुरूप ढाला जा सकेगा।