LOInK: Learned Optimal Inverse Kinematics via Structured Neural Surrogate Models
LOInK एक डेटा-संचालित विधि है जो एक संरचित लेटेंट स्पेस (latent space) में एक bi-Lipschitz व्युत्क्रमणीय मैपिंग (invertible mapping) सीखती है जहाँ लागत-न्यूनतम समाधान मूल बिंदु (origin) पर स्थित होते हैं, जिससे पारंपरिक बाधा-आधारित अनुकूलन दृष्टिकोणों की तुलना में काफी तेज़ी से निकट-इष्टतम इन्वर्स किनेमैटिक्स समाधानों का कुशल उत्पादन संभव हो पाता है।
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कल्पना कीजिए कि एक रोबोटिक हाथ मेज पर रखे कप तक पहुँचने की कोशिश कर रहा है। यदि उस हाथ के पास हिलने का केवल एक ही तरीका है, तो रास्ता सरल है। लेकिन आधुनिक रोबोट, जिनमें कारखाने के हाथ से लेकर चढ़ने वाली मशीनें शामिल हैं, में अक्सर एक कार्य करने के लिए आवश्यक जोड़ों से कहीं अधिक जोड़ होते हैं। यह अतिरिक्त स्वतंत्रता, जिसे 'रेडंडेंसी' (redundancy) कहा जाता है, का अर्थ है कि उसी कप को छूने के लिए हाथ की स्थिति बनाने के हजारों अलग-अलग तरीके हो सकते हैं। इनमें से कुछ स्थितियाँ अजीब हो सकती हैं, जो मोटरों पर बहुत अधिक दबाव डाल सकती हैं या टकराव का जोखिम पैदा कर सकती हैं। अन्य स्थितियाँ सुचारू और कुशल हो सकती हैं। इंजीनियरों के लिए चुनौती हमेशा यह रही है कि अनंत संभावनाओं में से उस एक सर्वोत्तम स्थिति को तेजी से कैसे खोजा जाए, खासकर जब रोबोट को वास्तविक समय (real time) में हिलने की आवश्यकता हो।
द दशकों से, इस पहेली को हल करने का मानक तरीका इसे एक जटिल गणितीय समस्या के रूप में मानना रहा है, जिसमें हर बार जब रोबोट को हिलने की आवश्यकता होती है, तो भारी गणनाएँ की जाती हैं। सटीक होने के बावजूद, यह दृष्टिकोण तेज़ गति वाले कार्यों के लिए बहुत धीमा हो सकता है या तब असंभव हो जाता है जब रोबोट का भौतिक विज्ञान (physics) इतना जटिल हो कि उसे एक सरल सूत्र में नहीं लिखा जा सके। अनुसंधान की एक नई लहर ने इन गतिविधियों को सीखने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करने की कोशिश की है, लेकिन पिछले प्रयासों ने अक्सर बिना यह परवाह किए कि कौन सा तरीका वास्तव में सबसे अच्छा है, केवल काम चलाने लायक समाधानों का एक समूह पेश किया। वे कप तक पहुँचने का एक तरीका तो ढूंढ सकते थे, लेकिन आवश्यक रूप से सबसे कुशल तरीका नहीं।
सिडनी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नई विधि पेश की है जिसे 'लर्नड ऑप्टिमल इनवर्स किनेमैटिक्स' (Learned Optimal Inverse Kinematics - LOInK) कहा जाता है, जो मशीनों के चलने के तरीके को बदल देती है। केवल लक्ष्य तक पहुँचने के यादृच्छिक (random) तरीकों को याद करने के बजाय, उनका सिस्टम एक विशेष प्रकार का मानचित्र (map) सीखता है जो सभी संभावित गतिविधियों को एक व्यवस्थित और संरचित स्थान में व्यवस्थित करता है। इस नए मानचित्र में, किसी कार्य को करने का सबसे आसान और कुशल तरीका हमेशा बिल्कुल केंद्र में स्थित होता है। जब रोबдно को हिलने की आवश्यकता होती है, तो सिस्टम वर्तमान कार्य के लिए इस मानचित्र के केंद्र को देखता है और तुरंत सर्वोत्तम स्थिति जान लेता है। यह रोबोट को धीमी और भारी गणनाएँ चलाने की आवश्यकता के बिना, लगभग तुरंत उच्च-गुणवत्ता वाले समाधान खोजने की अनुमति देता है।
इस खोज का मूल आधार यह है कि शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर को रोबोट के आकार और उसके लक्ष्य के बीच के संबंध को समझने के लिए कैसे प्रशिक्षित किया। उन्होंने एक न्यूरल नेटवर्क, जो एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है, को रोबोट की स्थितियों और उन्हें बनाए रखने के लिए आवश्यक प्रयास के एक विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया। नेटवर्क ने रोबोट के भौतिक विन्यास (configuration) को एक सरल समन्वय प्रणाली (coordinate system) में अनुवादित करना सीख लिया। इस प्रणाली में, रोबोट द्वारा किए जाने वाले कार्य को उसके "अतिरिक्त" आंदोलनों से अलग कर दिया जाता है। महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ताओं ने मानचित्र के "अतिरिक्त" भाग को इस तरह से संरचित किया कि शून्य प्रयास वाला बिंदु—यानी सबसे कुशल समाधान—हमेशा मूल बिंदु (origin), या केंद्र बिंदु पर स्थित हो।
यह देखने के लिए कि यह व्यवहार में कैसे काम करता है, टीम ने तीन बहुत ही अलग प्रकार के रोबोटों पर अपने तरीके का परीक्षण किया। सबसे पहले, उन्होंने एक समतल तल पर चलने वाले तीन-जोड़ों वाले साधारण हाथ का उपयोग किया। सिस्टम ने सफलतापूर्वक हाथ के जोड़ों को सुरक्षित सीमाओं के भीतर रखने और अपनी स्थिति बनाए रखने के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम करने का काम सीखा। इसके बाद, उन्होंने एक चार पैरों वाले चढ़ने वाले रोबलेट (climbing robot) का उपयोग किया जिसे खतरनाक वातावरण का निरीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस रोबोट को अपना वजन सावधानी से वितरित करना होता है ताकि उसके चुंबकीय पैर फिसल न जाएं। इन परीक्षणों में, नई विधि ने उन समाधानों को खोजा जो पारंपरिक, धीमी अनुकूलन (optimization) उपकरणों द्वारा खोजे गए सर्वोत्तम उत्तरों के लगभग समान थे, लेकिन इसने ऐसा औसतन इकतीस गुना तेजी से किया। कुछ मामलों में, यह सौ गुना तेज़ था, जो एक ऐसा अंतर हो सकता है जो रोबोट के किसी अचानक बाधा के प्रति समय पर प्रतिक्रिया करने या विफल होने के बीच का अंतर तय कर सकता है।
तीसरा परीक्षण लचीली सामग्रियों से बने एक 'सॉफ्ट रोबोट' का था, जहाँ भौतिक विज्ञान इतना जटिल है कि मानक गणितीय सूत्र आसानी से यह वर्णन नहीं कर सकते कि वह कैसे चलता है। यहाँ, शोधकर्ताओं के पास निर्भर करने के लिए कोई समीकरण नहीं थे, केवल सिमुलेशन से प्राप्त डेटा था। मौजूदा शिक्षण विधियाँ यहाँ संघर्ष करती हैं, जो अक्सर विविध यादृच्छिक आकृतियाँ उत्पन्न करती हैं जिन्हें यह देखने के लिए और अधिक परीक्षण की आवश्यकता होती है कि वे कितनी अच्छी हैं। हालाँकि, LOInK सिस्टम सीधे उच्च-गुणवत्ता वाले समाधानों पर पहुँच जाता है। इसने ऐसी स्थितियाँ उत्पन्न कीं जिनमें अन्य शिक्षण विधियों द्वारा पाए गए रूपों की तुलना में काफी कम प्रयास लगा, और इसने लक्ष्य स्थान तक पहुँचने में अधिक सटीकता भी दिखाई।
इस दृष्टिकोण की एक प्रमुख विशेषता यह है कि यह सुचारू गति (smooth movement) की गारंटी देती है। क्योंकि गणितीय मानचित्र जिस तरह से बनाया गया है, यदि लक्ष्य एक सुचारू और निरंतर रेखा में चलता है, तो रोबोट के जोड़ भी एक सुचारू और निरंतर रेखा में चलेंगे। यह उन झटकेदार, अनियमित गतियों को रोकता है जो अन्य शिक्षण विधियों के साथ हो सकती हैं, जिससे रोबोट का व्यवहार वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अनुमानित और सुरक्षित बनता है। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि जबकि उनकी विधि अविश्वसनीय रूप से तेज़ और प्रभावी है, यह सटीक रूप से मानचित्र सीखने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करती है। यदि डेटा कम है या रोबोट का वातावरण अत्यंत जटिल है, तो सिस्टम को स्थिति को पूर्ण करने के लिए एक अंतिम, छोटे समायोजन की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन मुख्य कार्य तुरंत संपन्न हो जाता है।
इस कार्य के निहितार्थ केवल रोबोटिक भुजाओं के संचालन तक ही सीमित नहीं हैं। लाखों संभावनाओं में से सर्वोत्तम समाधान को तुरंत खोजने की क्षमता किसी भी ऐसे सिस्टम के लिए मूल्यवान है जिसे जटिल भौतिक बाधाओं के आधार पर त्वरित और कुशल निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। एक कठिन खोज समस्या को एक संरचित मानचित्र के केंद्र में एक सरल 'लुकअप' (lookup) में बदलकर, शोधकर्ताओं ने एक ऐसा उपकरण प्रदान किया है जो बुद्धिमान मशीनों को तेज़ और अधिक सक्षम बनाता है। परिणाम बताते हैं कि हम एक ऐसे भविष्य के करीब पहुँच रहे हैं जहाँ रोबट जटिल, बदलते परिवेश में उसी सहजता और दक्षता के साथ नेविगेट कर सकेंगे जैसे कि मनुष्य करते हैं, बिना गणनाओं में उलझे सबसे अच्छा रास्ता खोज सकेंगे।
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