जुलाई 2025 के पहले सप्ताह में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि देखने को मिली है, जहाँ शोधकर्ताओं ने ऐसी मशीनें प्रदर्शित की हैं जो गतिशील परिवेश में अभूतपूर्व तरीके से गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाने और रणनीति बदलने में सक्षम हैं।
इस प्रगति के केंद्र में है ANYmal-D, ETH ज्यूरिख द्वारा विकसित एक चार पैरों वाला रोबोट, जो स्वायत्त रूप से इंसानी प्रतिद्वंद्वियों के साथ बैडमिंटन खेल सकता है। यह रोबोट एक अभिनव नियंत्रण प्रणाली का उपयोग करता है, जो रिइन्फोर्समेंट लर्निंग द्वारा संचालित है, जिससे यह शटल की दिशा को ट्रैक, पूर्वानुमान और कुशलता से रिटर्न कर सकता है। इसका परिष्कृत 'मस्तिष्क' शटल की उड़ान को फॉलो करता है, उसकी दिशा का पूर्वानुमान लगाता है और कोर्ट में तेजी से मूव कर उसे इंटरसेप्ट कर वापस मारता है। यह उपलब्धि, जो 'साइंस रोबोटिक्स' जर्नल में प्रकाशित हुई है, यह दिखाती है कि पैरों वाले रोबोट्स को उन कार्यों में लगाया जा सकता है जहाँ सटीक अवलोकन और तेज, पूरे शरीर की प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।
इस रोबोट में विजन-बेस्ड परसेप्शन के लिए स्टीरियो कैमरा और बैडमिंटन रैकेट थामने के लिए एक गतिशील भुजा लगी है, जिससे परसेप्शन, मूवमेंट और आर्म मूवमेंट का सटीक समन्वय जरूरी होता है। शोधकर्ताओं ने इसे रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के जरिए प्रशिक्षित किया, जिससे रोबोट ने अपने वातावरण के साथ प्रयोग और इंटरैक्शन करते हुए प्रभावी रणनीतियाँ विकसित कीं। इंसानी खिलाड़ियों के खिलाफ टेस्ट में ANYmal-D ने कोर्ट में प्रभावी ढंग से मूव करते हुए अलग-अलग गति और कोणों पर शॉट्स लौटाए और 10 लगातार शॉट्स तक रैली बनाए रखी।
यह उपलब्धि केवल तकनीकी कौतूहल नहीं है। यह चौपाया रोबोट विजन, सेंसर डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग कर गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाता है और अपनी रणनीति बदलता है, जिससे खेल और प्रशिक्षण में मानव-रोबोट सहयोग का भविष्य उजागर होता है। यह प्रोजेक्ट फिजिकल रोबोटिक्स को उन्नत एआई रीजनिंग के साथ जोड़ता है, जिससे ऐसे नए अवसर खुलते हैं जहाँ मशीनें जटिल और अप्रत्याशित वातावरण में इंसानों के साथ मिलकर काम कर सकती हैं।
रोबोटिक्स के क्षेत्र में शोधकर्ताओं ने यह दिखाया है कि रोबोट्स अब सीखने और अनुकूलन में बड़ी प्रगति कर रहे हैं। एक प्रमुख उपलब्धि विभिन्न प्रकार के डेटा को एकत्र कर उसे रोबोट्स के लिए उपयोगी बनाना है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता इंसानों द्वारा सेंसर पहनकर किए गए कार्यों का डेटा, टेलीऑपरेशन के जरिए रोबोटिक आर्म्स से किए गए कार्यों का डेटा, और इंटरनेट से प्राप्त छवियाँ व वीडियो—इन सभी को मिलाकर नए एआई मॉडल्स तैयार कर सकते हैं। इन स्रोतों के संयोजन से प्रशिक्षित रोबोट्स को पारंपरिक तरीकों की तुलना में बहुत अधिक बढ़त मिलती है। किसी कार्य को करने के कई तरीके देखकर एआई मॉडल्स के लिए वास्तविक दुनिया में अनुकूलन और सही अगला कदम तय करना आसान हो जाता है। यह रोबोट्स के सीखने के तरीके में एक मौलिक बदलाव है।
यह एआई-आधारित मैन्युफैक्चरिंग का एक महत्वपूर्ण पहलू है। रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में आई प्रगति ने फिजिकल रोबोट्स को निर्णय लेने और जटिल कार्य करने में सक्षम बनाया है—चाहे वह हैंगर पर टी-शर्ट टांगना हो या पिज्जा का आटा बनाना। जेनरेटिव एआई और रोबोट्स के इस मेल ने व्यापार, स्वास्थ्य, शिक्षा और मनोरंजन सहित कई क्षेत्रों में संभावनाएँ बढ़ा दी हैं, जिससे यह संकेत मिलता है कि भविष्य में बुद्धिमान मशीनें हमारे दैनिक जीवन में सहजता से शामिल हो जाएँगी।