मुंबई: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान बॉम्बे (आईआईटी बॉम्बे) की एक टीम ने एक ऐसी तकनीक विकसित की है जो रोबोटों को पहले की तुलना में अधिक कुशल तरीके से एक-दूसरे के साथ संवाद करने में मदद करके उनकी दक्षता में सुधार करती है। नए अध्ययन में, टीम ने तीन नए एल्गोरिदम का प्रस्ताव दिया है जो रोबोटों को वास्तविक समय में उनकी कार्य क्षमता निर्धारित करने में मदद करता है, जिससे उन्हें अपनी व्यक्तिगत शक्तियों और सीमाओं के आधार पर कार्यों को गतिशील रूप से आवंटित करने की अनुमति मिलती है।"किसी वस्तु को ले जाने वाले दो समान रोबोटों की कल्पना करें। कभी-कभी पर्यावरण में छोटे बदलावों, जैसे असमान फर्श या वस्तु के आकार के कारण, एक रोबोट की वस्तु पर दूसरे की तुलना में बेहतर पकड़ हो सकती है। हमारे एल्गोरिदम इन परिवर्तनों की पहचान करने में मदद करते हैं और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए वास्तविक समय में समायोजन करें," डेवलपर टीम के सदस्य केशब ने कहा। एल्गोरिदम कम सक्षम रोबोटों की पहचान करता है, जिससे कार्य को पुनः आवंटित करने या रोबोट समूह के कुशल उपयोग के लिए आवश्यक रोबोटों की संख्या निर्धारित करने में सक्षम होता है।
रोबोट और एक केंद्रीय निगरानी कंप्यूटर पर मौजूद एल्गोरिदम, निर्णय लेने के लिए वास्तविक समय में समूह के प्रत्येक रोबोट से डेटा एकत्र करते हैं।विभाग के प्रो. अनिर्बान गुहा ने कहा, "पारंपरिक रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की तुलना में हमारे एल्गोरिदम वास्तव में नवीन हैं क्योंकि वे (पारंपरिक) बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हैं। यह वास्तविक समय में परिवर्तनों के जवाब में कार्य आवंटन में हमारी पद्धति को बहुत तेज और अधिक कुशल बनाता है।" मैकेनिकल इंजीनियरिंग, आईआईटी बॉम्बे। पहला एल्गोरिदम, जिसे टास्ककैपेबिलिटी कहा जाता है, समूह में प्रत्येक रोबोट का आकलन करता है और पकड़ की ताकत और स्थिरता जैसे विभिन्न मापदंडों को निर्धारित करता है, और उन्हें एक मूल्य निर्दिष्ट करता है।इसके बाद, दूसरा एल्गोरिदम, जिसे ऑनलाइन टास्क कैपेबिलिटी कहा जाता है, अन्य रोबोटों के साथ मापदंडों की तुलना करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से रोबोट खराब प्रदर्शन कर रहे हैं। अंत में, ऑनलाइन टास्क एलोकेटर नाम का तीसरा एल्गोरिदम, अन्य दो एल्गोरिदम की जानकारी का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि कितने रोबोट की आवश्यकता है और प्रत्येक को कौन सा कार्य करना चाहिए।
तीन एल्गोरिदम का सेट एक संतुलित वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है जहां प्रत्येक रोबोट अपनी क्षमता के अनुसार योगदान देता है, जिससे उत्पादकता में समग्र वृद्धि होती है। इसके अलावा, विभिन्न रोबोटों के बीच वास्तविक समय का संचार त्रुटियों और रोबोट टकराव की संभावना को कम करने में भी मदद करता है, जिससे उनके सहयोगात्मक कार्य में वृद्धि होती है।टीम ने दो प्रसिद्ध औद्योगिक रोबोटों - यूआर5 और फ्रैंकएमिका पांडा पर अपनी नई पद्धति का परीक्षण किया। उन्होंने प्रदर्शित किया कि नया एल्गोरिदम पारंपरिक रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की तुलना में कार्य करने में बहुत तेज़ है। नए एल्गोरिदम ने रोबोट के गणना समय को भी 85 प्रतिशत तक कम कर दिया, जिससे सहकारी संचालन में वास्तविक समय समायोजन सक्षम हो गया।नए एल्गोरिदम, यदि लागू किए जाते हैं, तो कार्य में तेजी लाकर और कार्य से अकुशल और अनावश्यक रोबोटों को हटाकर सहकारी रोबोटों के प्रदर्शन को बढ़ावा दे सकते हैं।