बीजिंग में वसंत महोत्सव की शाम को, रोबोटों के एक समूह ने पहली बार राष्ट्रीय दर्शकों के सामने "कुशल हाथों से पकौड़ी बनाने" का प्रदर्शन पूरा किया।वे प्रत्येक 0.8 सेकंड की गति से आटा गूंधते हैं, और चाल साफ और स्वच्छ होती है, और पतली पकौड़ी त्वचा पर स्पष्ट रूप से पहचाने जाने योग्य उंगलियों के निशान भी छोड़ सकते हैं। इसके पीछे जोड़ों की 21 डिग्री की स्वतंत्रता का सटीक सहयोग है।
रियलमैन का रियलबीओटी व्हील्ड फोल्डिंग रोबोट मजबूत दृश्य अनुकूलनशीलता दिखाता है।जब यह रेफ्रिजरेटर से सोया सॉस की बोतल निकालता है, तो यह 0.1 मिमी की सटीकता के साथ कांच की परावर्तक सतह की पहचान करने के लिए 6 डी विज़ुअल पोजिशनिंग सिस्टम पर निर्भर करता है, और फिर लचीले ग्रिपर में दबाव सेंसर के माध्यम से वास्तविक समय में पकड़ बल को समायोजित करता है। प्रौद्योगिकी का यह संयोजन रोबोट को पहली बार "पारदर्शी वस्तुओं को पकड़ने" की विश्वव्यापी समस्या से निपटने में सक्षम बनाता है।
डेटा से पता चलता है कि यह प्रदर्शन कोई साधारण "दिखावा कौशल" नहीं है।बीजिंग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के रोबोटिक्स इंस्टीट्यूट के परीक्षणों से पता चलता है कि रोबोट पकौड़ी की वर्तमान सफलता दर 92.7% तक पहुंच गई है, जो 2024 में प्रयोगशाला चरण में 43% से कहीं अधिक है।
पकौड़ी बनाने को रोबोटिक्स की दुनिया का "माउंट एवरेस्ट" क्यों कहा जाता है? सिंघुआ विश्वविद्यालय के इंटेलिजेंट रोबोट रिसर्च सेंटर ने बताया कि केवल 0.3 मिमी की मोटाई वाले लचीले आटे को संसाधित करने के लिए एक साथ तीन प्रमुख समस्याओं को हल करने की आवश्यकता होती है: सामग्री विरूपण भविष्यवाणी, मल्टी-मोडल सेंसिंग फ्यूजन और वास्तविक समय गति योजना।
स्प्रिंग फेस्टिवल गाला मंच पर, रुइलमैन रोबोटिक आर्म द्वारा प्रदर्शित "थ्री-फिंगर ट्विस्टिंग" तकनीक,यह वास्तव में एक बायोनिक स्पर्श सरणी सेंसर पर निर्भर करता है - प्रति वर्ग सेंटीमीटर वितरित 256 दबाव-संवेदन इकाइयां, जो त्वचा के विस्तार के रूप में वास्तविक समय में सूक्ष्म तनाव परिवर्तनों को महसूस कर सकती हैं।
वास्तव में विघटनकारी सफलताएँ पर्दे के पीछे छिपी होती हैं। अलीबाबा दामो अकादमी के रिनब्रेन प्रोजेक्ट ने इन रोबोटों को "मेमोरी को बाधित करने" की क्षमता दी है: जब रेफ्रिजरेटर का दरवाजा खोलने के लिए पकौड़ी बनाने को रोकना आवश्यक होता है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से वर्तमान आटे के 128 विरूपण मापदंडों को बचाएगा, और फिर निर्बाध रूप से फिर से कनेक्ट हो जाएगा।
यह स्पेटियोटेम्पोरल मेमोरी तकनीक पहली बार एक रोबोट को मानव-जैसी बहु-थ्रेडेड गृहकार्य प्रसंस्करण क्षमताओं में सक्षम बनाती है, और इसकी अंतर्निहित वास्तुकला ने GitHub ओपन सोर्स समुदाय में व्यापक चर्चा शुरू कर दी है।
