रोबोट जो गलतियाँ जल्दी पकड़ लेते हैं

एक नई प्रणाली रोबोटों को गलतियों का शीघ्र पता लगाने और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया करने, देरी को कम करने और महत्वपूर्ण कार्यों में नियंत्रण में सुधार करने के लिए मानव मस्तिष्क संकेतों को पढ़ने की सुविधा देती है।

रोबोट आमतौर पर कोई गलती होने के बाद प्रतिक्रिया करते हैं।ओक्लाहोमा स्टेट यूनिवर्सिटी की एक टीम एक ऐसी प्रणाली पर काम कर रही है जो रोबोट को उस क्षण प्रतिक्रिया देने की सुविधा देती है जब किसी इंसान को कुछ गलत होने का एहसास होता है।सिस्टम मस्तिष्क के संकेतों को पढ़ता है और वास्तविक समय में रोबोट की गतिविधियों को बदलता है।यदि कोई व्यक्ति किसी समस्या का पता लगाता है, तो रोबोट मिलीसेकंड के भीतर गति को धीमा कर सकता है, रोक सकता है या वापस नियंत्रण दे सकता है।यह रोबोट की प्रतिक्रिया को विलंबित सुधार से शीघ्र हस्तक्षेप में बदल देता है।

यह त्रुटि संबंधी संभावनाओं या त्रुटि का पता लगाने के लिए मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस का उपयोग करके काम करता है।जब कोई व्यक्ति किसी भी शारीरिक क्रिया से पहले अपनी गलती पहचान लेता है तो ये संकेत लगभग तुरंत प्रकट होते हैं।एक पहनने योग्य इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम कैप इन संकेतों को पकड़ता है और उन्हें एक साझा नियंत्रण रोबोट को भेजता है।

यह दृष्टिकोण टेलीऑपरेशन में एक महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करता है।परमाणु स्थल संचालन या गहरे समुद्र निरीक्षण जैसे उच्च जोखिम वाले कार्यों में, रोबोट अपने आप पूरी तरह से काम नहीं कर सकते हैं।मानव नियंत्रण मदद करता है, लेकिन इसमें समय लगता है, और तेजी से होने वाली विफलताओं को रोकना कठिन होता है।अधिकांश रोबोट संपर्क के बाद ही समस्याओं का पता लगाते हैं।तब तक प्रतिक्रिया देने में बहुत देर हो सकती है.मस्तिष्क के संकेत प्रारंभिक चेतावनी के रूप में कार्य करते हैं।

संकेत मस्तिष्क के पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स से आते हैं, जो आंतरिक चेतावनी के रूप में एआरआरपी उत्पन्न करता है।चूँकि मस्तिष्क शारीरिक गति की तुलना में तेजी से प्रतिक्रिया करता है, यह सुधार के लिए एक छोटी लेकिन महत्वपूर्ण समय खिड़की देता है।

सिस्टम को प्रयोग करने योग्य बनाने के लिए, टीम ने एक मॉडल बनाया जो सामान्य मस्तिष्क पैटर्न सीखता है और फिर प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए अनुकूल होता है।इससे सेटअप समय कम हो जाता है, जो मस्तिष्क कंप्यूटर सिस्टम में एक आम समस्या है।चूंकि सिग्नल विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए अलग-अलग होते हैं, इसलिए तेजी से अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक का उपयोग करके सुरक्षा का प्रबंधन किया जाता है, जो रोबोट कैसे कार्य कर सकता है, इसकी सीमा निर्धारित करता है।मस्तिष्क संकेत एक समस्या को चिह्नित करता है, और तर्क अनुमत प्रतिक्रिया को परिभाषित करता है।यह सीधे मस्तिष्क इनपुट के साथ भी नियंत्रण को स्थिर रखता है।

वास्तविक समय सिमुलेशन और नियंत्रण के लिए RTX PRO 6000 GPU पर NVIDIA Isaac Lab और NVIDIA Isaac ROS का उपयोग करके सिस्टम का परीक्षण किया जा रहा है।

यही विचार औद्योगिक उपयोग से आगे भी बढ़ सकता है।स्वास्थ्य देखभाल में, यह प्रोस्थेटिक्स और एक्सोस्केलेटन का समर्थन कर सकता है।उदाहरण के लिए, जब उपयोगकर्ता को कोई गलत हरकत महसूस होती है तो एक कृत्रिम अंग उसका पता लगा सकता है और उसे तुरंत ठीक कर सकता है।