औद्योगिक उत्पादन को सक्षम करने से लेकर दैनिक जीवन में सहायता करने तक, विभिन्न रूपों और कार्यों वाले रोबोट लोगों की विभिन्न आर्थिक और सामाजिक गतिविधियों में क्रांतिकारी परिवर्तन ला रहे हैं। भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों की और परिपक्वता के साथ, रोबोट प्रौद्योगिकी में पुनरावृत्ति के विकास में तेजी लाएंगे, अनुप्रयोग में प्रचार और प्रसार करेंगे, और तेजी से मानव समाज का एक अनिवार्य हिस्सा बन जाएंगे।
आवेदन के पैमाने का विस्तार जारी है
इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ रोबोटिक्स द्वारा जारी 2023 विश्व रोबोट रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक औद्योगिक रोबोट की बिक्री 2022 में 553,000 इकाइयों तक पहुंच गई, जो साल-दर-साल 5% की वृद्धि और एक रिकॉर्ड ऊंचाई है। दुनिया भर में परिचालन में औद्योगिक रोबोटों की संचयी संख्या लगभग 3.9 मिलियन है, जो साल-दर-साल 12% की वृद्धि है। 2017 और 2022 के बीच, वैश्विक औद्योगिक रोबोट की बिक्री लगभग 7% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर से बढ़ेगी।
रिपोर्ट से पता चलता है कि एशिया प्रशांत, यूरोप और अमेरिका में औद्योगिक रोबोट की बिक्री में वृद्धि देखी गई है, जिसमें से एशिया प्रशांत दुनिया का सबसे बड़ा औद्योगिक रोबोट बाजार बना हुआ है, और इसकी बाजार हिस्सेदारी में वृद्धि जारी है। 2022 में वैश्विक औद्योगिक रोबोट की 73% बिक्री एशिया-प्रशांत क्षेत्र में केंद्रित होगी।
रिपोर्ट में बताया गया है कि 2022 में, इलेक्ट्रॉनिक्स और इलेक्ट्रिकल उद्योग में औद्योगिक रोबोटों की सबसे अधिक मांग होगी, जो 9.8% की वृद्धि के साथ 157,000 इकाइयों तक पहुंच जाएगी। ऑटोमोबाइल उद्योग की मांग 16.2% की वृद्धि के साथ 136,000 इकाइयों तक पहुंच गई। दोनों उद्योगों में मजबूत मांग ने औद्योगिक रोबोट की बिक्री में उल्लेखनीय वृद्धि की है।
रोबोट उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तेजी से लागू हो रही है, विशेष रूप से जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक रोबोट प्रोग्रामिंग के लिए एक नया समाधान प्रदान करती है, ताकि गैर-पेशेवर पेशेवर काम करने के लिए रोबोट को स्वतंत्र रूप से संचालित कर सकें।
रोबोट निर्माता जेनरेटिव एआई पर आधारित इंटरफेस विकसित कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं के लिए कोड के बजाय प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके रोबोट के प्रोग्राम नियंत्रण को अधिक सहज बनाता है, और श्रमिकों को अब रोबोट क्रियाओं को चुनने और समायोजित करने के लिए विशेष प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं होगी। इसके अलावा, भविष्य कहनेवाला एआई उपकरण की भविष्य की स्थिति निर्धारित करने के लिए रोबोट प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करके लागत बचा सकता है।
उदाहरण के तौर पर ह्यूमनॉइड रोबोट और ऑटोमोटिव विनिर्माण उद्योग में औद्योगिक रोबोटों को लेते हुए, अनियोजित डाउनटाइम की लागत $1.3 मिलियन प्रति घंटे तक हो सकती है, और पूर्वानुमानित एआई तकनीक के माध्यम से अनियोजित डाउनटाइम को कम करना या समाप्त करना उद्यमों के लिए महत्वपूर्ण लागत बचत प्रदान कर सकता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक ही कार्य करने वाले कई रोबोटों के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और इस आधार पर अनुकूलन कर सकते हैं।
प्रयोग उपविभाजन का अपना अद्भुत है
रोबोट प्रौद्योगिकी के विकास के सबसे सहज प्रतिनिधित्व के रूप में ह्यूमनॉइड रोबोट ने हाल ही में तेजी से प्रगति की है, और जीवंत और शक्तिशाली ह्यूमनॉइड रोबोट लगभग विभिन्न रोबोट प्रौद्योगिकी शक्तियों के मानक उपकरण बन गए हैं। ह्यूमनॉइड रोबोट बहुत सारे चुंबकीय घटकों का उपयोग करते हैं, जैसे स्थायी चुंबक स्टेटर, रोटर, और सेंसर रिज़ॉल्वर , जो ह्यूमनॉइड रोबोट को बहुत लचीला बनाता है। टेस्ला द्वारा विकसित ऑप्टिमस II ह्यूमनॉइड रोबोट चल सकता है, सीढ़ियों से ऊपर और नीचे जा सकता है, बैठ सकता है और वस्तुओं को ले सकता है। विश्व कृत्रिम बुद्धिमत्ता सम्मेलन 2024 में चीन के 'ग्रीन ड्रैगन' ह्यूमनॉइड रोबोट का अनावरण किया गया। इसके स्टील के हाथ की पांच उंगलियां इतनी लचीली हैं कि रोटी पर खरोंच छोड़े बिना रोटी को धीरे से चुटकी में काट सकती हैं।
साथ ही, हालांकि उनके पास ह्यूमनॉइड नहीं है, लेकिन सुपर मानव पेशेवर औद्योगिक रोबोट हैं, उन्होंने विकास और अनुप्रयोग में भी तेजी से प्रगति की है। उनमें से, मोबाइल मैनिपुलेटर्स में सामग्री प्रबंधन स्वचालन में काफी संभावनाएं हैं, खासकर ऑटोमोटिव, लॉजिस्टिक्स और एयरोस्पेस क्षेत्रों में, जो उत्पादन दक्षता में काफी सुधार कर सकते हैं। इसके अलावा, सहयोगी रोबोटों की एप्लिकेशन रेंज का विस्तार हो रहा है, खासकर वेल्डिंग जैसे क्षेत्रों में, जो कुशल श्रमिकों की कमी के कारण होने वाली मांग के अंतर को तेजी से भर रहा है।
सुरक्षा जोखिमों पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है
रोबोट अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने के साथ, मानव-मशीन सह-अस्तित्व तेजी से सामान्य उत्पादन और जीवन बन जाएगा, और रोबोट की सुरक्षा समस्या को निस्संदेह अधिक प्रमुख स्थान पर रखा जाएगा।
हाल के वर्षों में, रोबोट की चोटें असामान्य नहीं हैं। 2021 में, टेस्ला के टेक्सास गीगाफैक्ट्री में एक इंजीनियर दो खराब रोबोटों के लिए सॉफ्टवेयर प्रोग्राम लिख रहा था, जब रोबोट ने इंजीनियर को नीचे पकड़ लिया और अपने धातु के पंजे इंजीनियर की पीठ और बांह की ओर बढ़ा दिए, जिससे उसके बाएं हाथ पर एक खुला घाव हो गया।
विज्ञान कथा लेखक असिमोव ने एक बार कल्पना की थी कि भविष्य की दुनिया मनुष्यों और रोबोटों से बनी है, मनुष्यों की सुरक्षा के लिए उन्होंने रोबोटों के लिए तीन नियम बनाए, जिन्हें 'रोबोट तीन सिद्धांतों' के रूप में भी जाना जाता है, सबसे महत्वपूर्ण यह है कि रोबोटों को मनुष्यों को नुकसान नहीं पहुंचाना चाहिए। यद्यपि रोबोट चोट दुर्घटनाओं की वर्तमान घटना, मानव संचालन त्रुटि को पूरी तरह से खारिज नहीं कर सकती है, न ही यह निर्धारित किया जा सकता है कि रोबोट ने 'तीन सिद्धांतों' को तोड़ दिया है, जिससे चोट लगनी शुरू हो गई है, लेकिन मानव और रोबोट संपर्क में वृद्धि के साथ, सुरक्षा पर जोर देना बहुत अधिक है। यह सिद्धांत कि रोबोट को इंसानों को नुकसान नहीं पहुंचाना चाहिए, इंसानों की सुरक्षा के लिए रोबोट में अपग्रेड करना भी जरूरी है।
