यह रोबोट काम सीखकर सब्जी भी काटने लगा

• प्रयोग में पूर्व निर्धारित सलाद बनाया इसने

• उसके सामने इसकी विधि दिखायी गयी थी

• पूरी तकनीक को दिमाग में उतारकर काम किया

राष्ट्रीय खबर

रांचीः रोबोट के बहुआयामी प्रयोग की बात अब आम हो चली है। कठिन और सुरक्षा के लिहाज से खतरनाक कार्यों में रोबोट का इस्तेमाल होने लगा है। इस कड़ी में शोधकर्ताओं ने एक रोबोटिक शेफ (प्रशिक्षित रसोइया) को प्रशिक्षित किया है जो खाना पकाने के वीडियो से सीखता है और उसी डिश को फिर से बनाता है।

कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने आठ सरल सलाद व्यंजनों की ‘कुकबुक’ के साथ अपने रोबोट शेफ को प्रोग्राम किया। एक व्यंजन का प्रदर्शन करने वाले मानव का एक वीडियो देखने के बाद, रोबोट यह पहचानने में सक्षम था कि कौन सी नुस्खा तैयार की जा रही है और इसे बना सकता है। इसके अलावा, वीडियो ने रोबोट को अपनी रसोई की किताब में वृद्धि करने में मदद की।

रोबोट कैसे सलाद बनाता है, देखें वीडियो

प्रयोग के अंत में, रोबोट अपने दम पर नौवां नुस्खा लेकर आया। उनके परिणाम, आईईईई एक्सेस जर्नल में रिपोर्ट किए गए, प्रदर्शित करते हैं कि कैसे वीडियो सामग्री स्वचालित खाद्य उत्पादन के लिए डेटा का एक मूल्यवान और समृद्ध स्रोत हो सकती है, और रोबोट शेफ की आसान और सस्ती तैनाती को सक्षम कर सकती है।

दशकों से विज्ञान कथाओं में रोबोटिक रसोइयों को चित्रित किया गया है, लेकिन वास्तव में, खाना बनाना एक रोबोट के लिए एक चुनौतीपूर्ण समस्या है। कई व्यावसायिक कंपनियों ने प्रोटोटाइप रोबोट शेफ बनाए हैं, हालांकि इनमें से कोई भी वर्तमान में व्यावसायिक रूप से उपलब्ध नहीं है, और वे कौशल के मामले में अपने मानव समकक्षों से काफी पीछे हैं।

मानव रसोइया अवलोकन के माध्यम से नए व्यंजनों को सीख सकते हैं, चाहे वह किसी अन्य व्यक्ति को खाना बनाते हुए देखना हो या यूट्यूब पर वीडियो देखना हो, लेकिन कई प्रकार के व्यंजन बनाने के लिए रोबोट को प्रोग्रामिंग करना महंगा और समय लेने वाला है। कैंब्रिज के इंजीनियरिंग विभाग के ग्रेज़गोरज़ सोचाकी जो इस शोध प्रबंध के पहले लेखक हैं, ने कहा हम यह देखना चाहते थे कि क्या हम एक रोबोट शेफ को समान वृद्धिशील तरीके से सीखने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं जैसे कि मनुष्य – सामग्री की पहचान करके और कैसे वे डिश में एक साथ जाते हैं।

प्रोफ़ेसर फ़ुमिया आइडा की बायो-इंस्पायर्ड रोबोटिक्स लेबोरेटरी में पीएचडी के उम्मीदवार सोचाकी और उनके सहयोगियों ने आठ सरल सलाद रेसिपी तैयार कीं और खुद उन्हें बनाते हुए फ़िल्माया। फिर उन्होंने अपने रोबोट शेफ को प्रशिक्षित करने के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया। आठ सलाद व्यंजनों (ब्रोकोली, गाजर, सेब, केला और नारंगी) में उपयोग किए जाने वाले फलों और सब्जियों सहित विभिन्न वस्तुओं की एक श्रृंखला की पहचान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को पहले से ही प्रोग्राम किया गया था।

कंप्यूटर दृष्टि तकनीकों का उपयोग करते हुए, रोबोट ने वीडियो के प्रत्येक फ्रेम का विश्लेषण किया और विभिन्न वस्तुओं और विशेषताओं, जैसे चाकू और सामग्री, साथ ही मानव प्रदर्शनकारी के हाथ, हाथ और चेहरे की पहचान करने में सक्षम था। व्यंजनों और वीडियो दोनों को वैक्टर में बदल दिया गया और रोबोट ने प्रदर्शन और वेक्टर के बीच समानता निर्धारित करने के लिए वैक्टर पर गणितीय संचालन किया। मानव रसोइये की सामग्री और क्रियाओं की सही पहचान करके, रोबोट यह निर्धारित कर सकता है कि कौन सी रेसिपी तैयार की जा रही है। रोबोट यह अनुमान लगा सकता है कि यदि मानव प्रदर्शनकारी एक हाथ में चाकू और दूसरे हाथ में गाजर पकड़े हुए है, तो गाजर कट जाएगी।

इसके द्वारा देखे गए 16 वीडियो में से, रोबोट ने 93 प्रतिशत बार सही रेसिपी को पहचाना, भले ही उसने केवल 83 प्रतिशत मानव शेफ के कार्यों का पता लगाया। रोबोट यह भी पता लगाने में सक्षम था कि किसी रेसिपी में मामूली बदलाव, जैसे कि दोहरा भाग बनाना या सामान्य मानवीय त्रुटि, वेरिएशंस थे न कि कोई नया रेसिपी। रोबोट ने एक नए, नौवें सलाद के प्रदर्शन को भी सही ढंग से पहचाना, इसे अपनी रसोई की किताब में जोड़ा और इसे बनाया।

सोचाकी ने कहा, यह आश्चर्यजनक है कि रोबोट कितनी बारीकियों का पता लगाने में सक्षम था। ये व्यंजन जटिल नहीं हैं – वे अनिवार्य रूप से कटे हुए फल और सब्जियां हैं, लेकिन यह वास्तव में पहचानने में प्रभावी था, उदाहरण के लिए, दो कटे हुए सेब और दो कटे हुए गाजर तीन कटे हुए सेब और तीन कटे हुए गाजर के समान नुस्खा हैं।

रोबोट शेफ को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वीडियो कुछ सोशल मीडिया प्रभावितों द्वारा बनाए गए भोजन वीडियो की तरह नहीं होते हैं, जो तेजी से कटौती और दृश्य प्रभावों से भरे होते हैं, और भोजन तैयार करने वाले व्यक्ति और उनके द्वारा तैयार किए जाने वाले व्यंजन के बीच तेजी से आगे-पीछे होते हैं।

उदाहरण के लिए, रोबोट गाजर की पहचान करने के लिए संघर्ष करेगा यदि मानव प्रदर्शक ने अपना हाथ उसके चारों ओर लपेटा हो – रोबोट को गाजर की पहचान करने के लिए, मानव प्रदर्शनकारी को गाजर को पकड़ना पड़ा ताकि रोबोट पूरी सब्जी देख सके। सोचाकी ने कहा, हमारे रोबोट को सोशल मीडिया पर वायरल होने वाले खाद्य वीडियो में कोई दिलचस्पी नहीं है – उनका पालन करना बहुत कठिन है। लेकिन जैसे-जैसे ये रोबोट शेफ खाद्य वीडियो में सामग्री की पहचान करने में बेहतर और तेज़ होते जाते हैं, वे व्यंजनों की पूरी श्रृंखला सीखने के लिए यूट्यूब जैसी साइटों का उपयोग करने में सक्षम हो सकते हैं।