शोधकर्ताओं ने बायोनिक रोबोटिक्स में एक बड़ी चुनौती पर काबू पा लिया है और एक सेंसर विकसित किया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से ब्रेल पर स्लाइड कर सकता है और मनुष्यों की तुलना में दोगुनी गति से ब्रेल को सटीक रूप से पढ़ सकता है। इस तकनीक को रोबोटिक हाथों और प्रोस्थेटिक्स पर लागू किया जा सकता है, जो मनुष्यों की तुलना में उंगलियों की संवेदनशीलता प्रदान करता है।
मनुष्य की उंगलियाँ अविश्वसनीय रूप से संवेदनशील होती हैं। वे मानव बाल की आधी चौड़ाई जितनी छोटी वस्तुओं का विवरण दे सकते हैं, सतह की बनावट में सूक्ष्म अंतर को समझ सकते हैं, और बिना फिसले अंडे या कुत्ते के भोजन के 20-पाउंड (9-किलोग्राम) बैग को पकड़ने के लिए सही मात्रा में बल लगा सकते हैं।
जैसे-जैसे अत्याधुनिक इलेक्ट्रॉनिक स्किन में अधिक से अधिक बायोमिमेटिक विशेषताएं शामिल होने लगेंगी, स्वाइपिंग जैसी गतिशील मानव-जैसी बातचीत तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएगी। हालाँकि, सॉफ्ट रोबोटिक्स में प्रगति के बावजूद, रोबोट में मानव उंगलियों की संवेदनशीलता को पुन: उत्पन्न करना मुश्किल हो गया है।
यूके में कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसे दृष्टिकोण के साथ वास्तविकता के करीब एक कदम बढ़ाया है जो उच्च रिज़ॉल्यूशन और गति पर सुविधाओं का पता लगाने के लिए दृष्टि-आधारित स्पर्श सेंसर को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ जोड़ता है।
अध्ययन के मुख्य लेखक पार्थ पोटदार ने कहा, "मानव उंगलियों की कोमलता उन कारणों में से एक है जिसके कारण हम सही मात्रा में दबाव के साथ चीजों को पकड़ने में सक्षम होते हैं।" "रोबोटिक्स के लिए कोमलता एक उपयोगी गुण है, लेकिन आपको सेंसर की बहुत सारी जानकारी की भी आवश्यकता होती है, और दोनों को एक ही समय में रखना मुश्किल है, खासकर जब लचीली या विकृत सतहों से निपटना हो।"
शोधकर्ताओं ने खुद के लिए एक चुनौतीपूर्ण कार्य निर्धारित किया है: एक रोबोटिक "फिंगरटिप" सेंसर विकसित करना जो मानव उंगली की तरह उंगलियों पर स्लाइड कर सकता है और इस तरह ब्रेल को पढ़ सकता है। यह एक आदर्श परीक्षा है. सेंसर को अत्यधिक संवेदनशील होने की आवश्यकता है क्योंकि अक्षर का प्रतिनिधित्व करने वाला प्रत्येक बिंदु एक साथ बहुत करीब से पैक किया गया है।
अध्ययन के सह-लेखक डेविड हार्डमैन ने कहा: "वर्तमान में रोबोटिक ब्रेल रीडर हैं, लेकिन वे एक समय में केवल एक अक्षर ही पढ़ सकते हैं, जो मनुष्यों के पढ़ने के तरीके से अलग है। मौजूदा रोबोटिक ब्रेल रीडर जिस तरह से काम करते हैं वह स्थिर है: वे एक अक्षर पैटर्न को छूते हैं, इसे पढ़ते हैं, इसे सतह से ऊपर खींचते हैं, इसे ऊपर ले जाते हैं, इसे अगले अक्षर पैटर्न पर कम करते हैं, इत्यादि। हम जो चाहते हैं वह कुछ अधिक यथार्थवादी और कुशल है।"
इसलिए शोधकर्ताओं ने "उंगलियों की नोक" पर कैमरे वाला एक रोबोटिक सेंसर बनाया। यह ध्यान में रखते हुए कि सेंसर की स्लाइडिंग क्रिया गति को धुंधला कर सकती है, शोधकर्ताओं ने वास्तविक स्थैतिक छवियों के एक सेट पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जो छवि को "डीब्लर" करने के लिए कृत्रिम रूप से धुंधला था। एक बार जब मोशन ब्लर हटा दिया जाता है, तो कंप्यूटर विज़न मॉडल प्रत्येक अक्षर का पता लगा सकता है और वर्गीकृत कर सकता है।
पोटदार ने कहा, "रोबोटिस्टों के लिए यह एक समस्या है क्योंकि मोशन ब्लर को हटाने के लिए बहुत अधिक छवि प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है, जो समय लेने वाली और श्रम-गहन है।"
प्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के उपयोग का मतलब है कि रोबोट सेंसर 87.5% की सटीकता के साथ 315 शब्द प्रति मिनट की गति से ब्रेल पढ़ सकता है, जो मानव पाठक की तुलना में दोगुना तेज और समान सटीकता के साथ है। शोधकर्ताओं का कहना है कि यह पिछले अध्ययनों की तुलना में बहुत तेज़ है, और दृष्टिकोण को अधिक डेटा और अधिक जटिल मॉडल आर्किटेक्चर के साथ बढ़ाया जा सकता है, जिससे उच्च गति पर बेहतर प्रदर्शन की अनुमति मिलती है।
हार्डमैन ने कहा, "यह ध्यान में रखते हुए कि हमने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए नकली ब्लर का उपयोग किया, यह ब्रेल पढ़ने में आश्चर्यजनक रूप से सटीक था।" "हमने गति और सटीकता के बीच एक अच्छा संतुलन पाया, और मानव पाठकों ने भी ऐसा ही किया।"
शोधकर्ताओं का कहना है कि हालांकि सेंसर को सहायक तकनीक के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, लेकिन ब्रेल लिपि को जल्दी और सटीक रूप से पढ़ने की इसकी क्षमता मानव उंगलियों की तुलना में संवेदनशीलता वाले रोबोटिक हाथों या कृत्रिम अंगों के विकास के लिए अच्छा संकेत है। उन्हें उम्मीद है कि वे अपनी तकनीक को ह्यूमनॉइड हाथ या त्वचा के आकार तक बढ़ा सकेंगे।
पोटदार ने कहा, "ब्रेल पढ़ने की गति स्पर्श संवेदन प्रणालियों के गतिशील प्रदर्शन को मापने का एक अच्छा तरीका है, इसलिए हमारे निष्कर्षों को ब्रेल से परे क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है, जैसे सतह की बनावट या रोबोटिक हेरफेर में फिसलन का पता लगाना।"
कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय द्वारा निर्मित नीचे दिया गया वीडियो दिखाता है कि शोधकर्ताओं ने ब्रेल रीडिंग सेंसर कैसे विकसित किया।