क्लाउड रोबोटिक्स

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क्लाउड रोबोटिक्स रोबोटिक्स का एक क्षेत्र है जो क्लाउड कंप्यूटिंग, बादल भंडारण और रोबोटिक्स के लिए साझा बुनियादी ढांचे और साझा सेवाओं के लाभों पर केंद्रित अन्य इंटरनेट प्रौद्योगिकियों जैसे क्लाउड प्रौद्योगिकियों को लागू करने का प्रयास करता है। क्लाउड से जुड़े होने पर रोबोट क्लाउड में आधुनिक डेटा सेंटर के शक्तिशाली संगणना, भंडारण और संचार संसाधनों से लाभान्वित हो सकते हैं, जो विभिन्न रोबोट या एजेंट (अन्य मशीनों, स्मार्ट ऑब्जेक्ट्स, मानव आदि) से जानकारी को प्रोसेस और साझा कर सकते हैं। मनुष्य नेटवर्क (कंप्यूटिंग) के माध्यम से दूरस्थ रूप से रोबोट को कार्य सौंप सकते हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियां क्लाउड प्रौद्योगिकियों के माध्यम से लागत को कम करते हुए रोबोट सिस्टम को शक्तिशाली क्षमता से संपन्न करने में सक्षम बनाती हैं। इस प्रकार क्लाउड में एक बुद्धिमान मस्तिष्क के साथ हल्के, कम लागत वाले, स्मार्ट रोबोट बनाना संभव है। मस्तिष्क में डेटा सेंटर, नॉलेज बेस, टास्क प्लानर्स, ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना, इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग, एनवायरनमेंटल मॉडल्स, कम्युनिकेशन सपोर्ट आदि होते हैं।[1][2][3][4]

अवयव

रोबोट के लिए क्लाउड में संभावित रूप से कम से कम छह महत्वपूर्ण घटक होते हैं:[5]

  • रोबोट के लिए क्लाउड ब्रेन का निर्माण, यह क्लाउड रोबोटिक्स का मुख्य उद्देश्य है।
  • प्रायः ज्यामिति और यांत्रिक गुणों, विशेषज्ञ प्रणाली, ज्ञान के आधार (अर्थात सिमेंटिक वेब, डेटा केंद्र) के साथ छवियों, मानचित्रों और ऑब्जेक्ट डेटा की वैश्विक लाइब्रेरी का प्रस्ताव करना；
  • नमूना-आधारित सांख्यिकीय मॉडलिंग और गति नियोजन, कार्य योजना, मल्टी-रोबोट सहयोग, शेड्यूलिंग और सिस्टम के समन्वय की मांग पर बड़े पैमाने पर समानांतर संगणना;
  • परिणामों, प्रक्षेपवक्र और गतिशील नियंत्रण नीतियों और रोबोट सीखने के समर्थन का रोबोट साझाकरण;
  • प्रोग्रामिंग, प्रयोग और हार्डवेयर निर्माण के लिए ओपन-सोर्स कोड, डेटा और डिज़ाइन का मानव साझाकरण;
  • मूल्यांकन, सीखने और त्रुटि सुधार के लिए ऑन-डिमांड मानव मार्गदर्शन और सहायता;
  • विभिन्न तरीकों से संवर्धित मानव-रोबोट संपर्क (शब्दार्थ ज्ञान आधार, ऐप्पल एसआईआरआई जैसी सेवा आदि)।

अनुप्रयोग

स्वायत्त मोबाइल रोबोट

गूगल चालक रहित कार, गूगल की स्वयं-ड्राइविंग कार क्लाउड रोबोट हैं। कारें गूगल के नक्शे और उपग्रह और पर्यावरण मॉडल (जैसे स्ट्रीटव्यू) के विशाल डेटाबेस तक पहुंचने के लिए नेटवर्क का उपयोग करती हैं और इसे सेंटीमीटर के भीतर अपनी स्थिति की निगरानी करने के लिए जीपीएस, कैमरा और 3डी सेंसर से स्ट्रीमिंग डेटा के साथ जोड़ती हैं, और पिछले और वर्तमान ट्रैफ़िक पैटर्न के साथ टकराव से बचने के लिए प्रत्येक कार वातावरण, सड़कों या ड्राइविंग, स्थितियों के बारे में कुछ सीख सकती है और यह जानकारी गूगल क्लाउड को भेजती है जहां इसका उपयोग अन्य कारों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।

क्लाउड चिकित्सा रोबोट
एक मेडिकल क्लाउड (जिसे हेल्थकेयर क्लस्टर भी कहा जाता है) में रोग संग्रह, इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड, एक रोगी स्वास्थ्य प्रबंधन प्रणाली, अभ्यास सेवाएं, विश्लेषण सेवाएं, क्लिनिक समाधान, विशेषज्ञ प्रणाली आदि जैसी विभिन्न सेवाएं सम्मिलित हैं। रोबोट रोगियों को नैदानिक ​​सेवा प्रदान करने के साथ-साथ डॉक्टरों (जैसे सह-सर्जरी रोबोट) को सहायता प्रदान करने के लिए क्लाउड से जुड़ सकता है। इसके अलावा, यह नैदानिक ​​उपचार के बारे में डॉक्टरों और देखभाल करने वालों के बीच जानकारी साझा करके एक सहयोग सेवा भी प्रदान करता है।[6]

सहायक रोबोट

बुजुर्ग लोगों के स्वास्थ्य और जीवन की निगरानी के लिए एक घरेलू रोबोट को नियोजित किया जा सकता है। सिस्टम उपयोगकर्ताओं की स्वास्थ्य स्थिति एकत्र करता है और बुजुर्ग लोगों के जीवन को सुविधाजनक बनाने के लिए क्लाउड विशेषज्ञ प्रणाली या डॉक्टरों के साथ सूचनाओं का आदान-प्रदान करता है, विशेष रूप से पुरानी बीमारियों वाले लोगों के लिए आपातकालीन स्वस्थ सहायता उदाहरण के लिए जैसे हृदय रोग, रक्त रोग। रोबोट बुजुर्गों को गिरने से रोकने के लिए सहायता प्रदान करने में सक्षम हैं, बुजुर्ग लोगों की देखभाल करने वाले भी नेटवर्क के माध्यम से रोबोट से आपात स्थिति में सूचना प्राप्त कर सकते हैं[7]

औद्योगिक रोबोट
जैसा कि जर्मन सरकार की उद्योग 4.0 योजना द्वारा उजागर किया गया है, उद्योग चौथी औद्योगिक क्रांति की दहलीज पर है। इंटरनेट द्वारा संचालित, वास्तविक और आभासी दुनिया इंटरनेट ऑफ थिंग्स बनाने के लिए एक साथ और करीब बढ़ रही हैं। भविष्य के औद्योगिक उत्पादन को अत्यधिक लचीले (बड़ी श्रृंखला) उत्पादन की स्थितियों के तहत उत्पादों के मजबूत वैयक्तिकरण, व्यापार में ग्राहकों और व्यापार भागीदारों के व्यापक एकीकरण और मूल्य वर्धित प्रक्रियाओं, और उत्पादन और उच्च को जोड़ने की विशेषता होगी। तथाकथित हाइब्रिड उत्पादों के लिए अग्रणी गुणवत्ता सेवाएँ।[8] निर्माण में, ऐसे क्लाउड आधारित रोबोट सिस्टम किसी व्यवसायी ज्ञान आधार से थ्रेडिंग वायर या केबल या गैस्केट को संरेखित करने जैसे कार्यों को संभालना सीख सकते हैं। रोबोट का एक समूह कुछ सहयोगी कार्यों के लिए जानकारी साझा कर सकता है। इससे भी अधिक, एक उपभोक्ता ऑनलाइन ऑर्डरिंग सिस्टम के साथ सीधे रोबोट बनाने के लिए अनुकूलित उत्पाद ऑर्डर देने में सक्षम है।[9] एक अन्य संभावित प्रतिमान शॉपिंग-डिलीवरी रोबोट सिस्टम है। एक बार ऑर्डर देने के बाद, एक वेयरहाउस रोबोट आइटम को एक स्वायत्त कार या स्वायत्त ड्रोन को अपने प्राप्तकर्ता को वितरित करने के लिए भेजता है।

रोबोट के लिए क्लाउड ब्रेन सीखें

दृष्टिकोण: आजीवन सीखना।[10]सीएएस द्वारा रोबोट के लिए क्लाउड ब्रेन बनाने के लिए आजीवन सीखने का प्रस्ताव दिया गया था। लेखक इस समस्या से प्रेरित था कि कैसे रोबोट को फ़्यूज़ बनाया जाए और अपने अनुभव को स्थानांतरित किया जाए ताकि वे प्रभावी रूप से पूर्व ज्ञान का उपयोग कर सकें और जल्दी से नए वातावरण के अनुकूल हो सकें। समस्या का समाधान करने के लिए, वे क्लाउड रोबोटिक सिस्टम में नेविगेशन के लिए एक लर्निंग आर्किटेक्चर प्रस्तुत करते हैं: लाइफलॉन्ग फेडरेटेड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (एलएफआरएल)। काम में, वे क्लाउड पर तैनात साझा मॉडल को अपग्रेड करने के लिए ज्ञान संलयन एल्गोरिदम का प्रस्ताव देते हैं। फिर, एलएफआरएल में प्रभावी हस्तांतरण सीखने के तरीके समक्ष किए जाते हैं। एलएफआरएल मानव संज्ञानात्मक विज्ञान के अनुरूप है और क्लाउड रोबोटिक सिस्टम में अच्छी तरह से फिट बैठता है। प्रयोगों से पता चलता है कि एलएफआरएल रोबोट नेविगेशन के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की दक्षता में काफी सुधार करता है। क्लाउड रोबोटिक सिस्टम परिनियोजन यह भी दर्शाता है कि एलएफआरएल पूर्व ज्ञान को फ्यूज करने में सक्षम है।

दृष्टिकोण: संघीय शिक्षा।[11]रोबोट के लिए क्लाउड ब्रेन बनाने के लिए आजीवन सीखने का लाभ 2020 में प्रस्तावित किया गया था। मनुष्य कौशल का प्रदर्शन करने के लिए दूसरों को देखकर एक नया व्यवहार सीखने में सक्षम हैं। इसी तरह रोबोट भी इमिटेशन लर्निंग के जरिए इसे लागू कर सकते हैं। इसके अलावा, अगर बाहरी मार्गदर्शन के साथ, मनुष्य नए व्यवहार को और अधिक कुशलता से निपुण कर सकते हैं। तो, रोबोट इसे कैसे प्राप्त कर सकते हैं? इस मुद्दे को हल करने के लिए, लेखक एफआईएल नाम की एक नई रूपरेखा प्रस्तुत करते हैं। यह क्लाउड रोबोटिक सिस्टम के लिए एक विषम ज्ञान संलयन तंत्र प्रदान करता है। फिर, एफआईएल में एक नॉलेज फ़्यूज़न एल्गोरिथम प्रस्तावित है। यह क्लाउड को स्थानीय रोबोटों से विषम ज्ञान को फ्यूज करने और सेवा अनुरोधों वाले रोबोटों के लिए गाइड मॉडल तैयार करने में सक्षम बनाता है। उसके बाद, हम स्थानीय रोबोटों को क्लाउड से ज्ञान प्राप्त करने की सुविधा के लिए एक ज्ञान हस्तांतरण योजना प्रस्तुत करते हैं। एफआईएल के साथ, एक रोबोट सटीकता और दक्षता में अपने नकली सीखने को बढ़ाने के लिए अन्य रोबोटों से ज्ञान का उपयोग करने में सक्षम है। ट्रांसफर लर्निंग और मेटा-लर्निंग की तुलना में, एफआईएल क्लाउड रोबोटिक सिस्टम में तैनात किए जाने के लिए अधिक उपयुक्त है। वे रोबोट (कार) के लिए सेल्फ-ड्राइविंग टास्क के प्रयोग करते हैं। प्रायोगिक परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि एफआईएल द्वारा उत्पन्न साझा मॉडल क्लाउड रोबोटिक सिस्टम में स्थानीय रोबोटों की नकल सीखने की क्षमता को बढ़ाता है।

दृष्टिकोण: सहकर्मी-सहायता प्राप्त शिक्षण।[12]रोबोट के लिए क्लाउड ब्रेन बनाने के लिए सहकर्मी-सहायता सीखने का लाभ यूएम द्वारा प्रस्तावित किया गया था। रोबोटिक्स के क्षेत्र में डेटा-संचालित डीप लर्निंग तकनीक के साथ एक तकनीकी क्रांति हो रही है। हालाँकि, प्रत्येक स्थानीय रोबोट के लिए डेटासेट बनाना श्रमसाध्य है। इस बीच, स्थानीय रोबोटों के बीच डेटा द्वीप डेटा को सहयोगी रूप से उपयोग करने में असमर्थ बनाते हैं। इस मुद्दे को हल करने के लिए, कार्य रोबोटिक्स में पीयर-असिस्टेड रोबोटिक लर्निंग (पीएआरएल) प्रस्तुत करता है, जो संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और शिक्षाशास्त्र में पीयर-असिस्टेड लर्निंग से प्रेरित है। पीएआरएल क्लाउड रोबोटिक सिस्टम के ढांचे के साथ डेटा सहयोग को लागू करता है। सिमेंटिक कंप्यूटिंग और स्थानीय स्तर पर प्रशिक्षण के बाद डेटा और मॉडल दोनों को रोबोट द्वारा क्लाउड पर साझा किया जाता है। क्लाउड डेटा को अभिसरण करता है और वृद्धि, एकीकरण और स्थानांतरण करता है। अंत में, इस बड़े साझा किए गए डेटासेट को क्लाउड में स्थानीय रोबोटों के लिए ठीक करता है। इसके अलावा, हम पीएआरएल में डेटा प्रोसेसिंग को लागू करने के लिए डीएटी नेटवर्क (डेटा ऑग्मेंटेशन एंड ट्रांसफरिंग नेटवर्क) का प्रस्ताव करते हैं। डीएटी नेटवर्क बहु-स्थानीय रोबोटों से डेटा के संवर्द्धन का एहसास कर सकता है। लेखक रोबोट (कारों) के लिए एक सरल स्व-ड्राइविंग कार्य पर प्रयोग करते हैं। डीएटी नेटवर्क ने सेल्फ-ड्राइविंग परिदृश्यों में वृद्धि में महत्वपूर्ण सुधार किया है। इसके साथ ही, सेल्फ-ड्राइविंग प्रायोगिक परिणाम यह भी प्रदर्शित करते हैं कि पीएआरएल स्थानीय रोबोटों के डेटा सहयोग के साथ सीखने के प्रभाव में सुधार करने में सक्षम है।

अनुसंधान

रोबोअर्थ [13] विशेष रूप से क्लाउड रोबोटिक्स के क्षेत्र का पता लगाने के लिए अनुसंधान, तकनीकी विकास परियोजनाओं के लिए यूरोपीय संघ के सातवें फ्रेमवर्क कार्यक्रम द्वारा वित्त पोषित किया गया था। रोबोअर्थ का लक्ष्य रोबोटिक सिस्टम को अन्य रोबोटों के अनुभव से लाभान्वित करने की अनुमति देना है, मशीन संज्ञान और व्यवहार में तेजी से प्रगति के लिए मार्ग प्रशस्त करना, और अंततः, अधिक सूक्ष्म और परिष्कृत मानव-मशीन संपर्क के लिए। रोबोअर्थ एक क्लाउड रोबोटिक्स अवसंरचना प्रदान करता है। रोबोअर्थ का वर्ल्ड-वाइड-वेब स्टाइल डेटाबेस मनुष्यों और रोबोटों द्वारा उत्पन्न ज्ञान को मशीन-पठनीय प्रारूप में संग्रहीत करता है। रोबोअर्थ नॉलेज बेस में संग्रहीत डेटा में सॉफ्टवेयर घटक, नेविगेशन के लिए मानचित्र (जैसे, वस्तु स्थान, विश्व मॉडल), कार्य ज्ञान (जैसे, क्रिया व्यंजन, हेरफेर रणनीतियाँ), और वस्तु पहचान मॉडल (जैसे, चित्र, वस्तु मॉडल) समिलित हैं। रोबोअर्थ क्लाउड इंजन में मोबाइल रोबोट, स्वायत्त वाहन और ड्रोन के लिए समर्थन समिलित है, जिन्हें नेविगेशन के लिए बहुत अधिक संगणना की आवश्यकता होती है।[14]

लापुटा [15] ईटीएचजेड में रोबोटिक्स शोधकर्ता द्वारा विकसित रोबोअर्थ इंजन पर आधारित एक ओपन सोर्स क्लाउड रोबोटिक्स फ्रेमवर्क है। ढांचे के भीतर, रैप्युटा से जुड़े प्रत्येक रोबोट में एक सुरक्षित कंप्यूटिंग वातावरण (आयताकार बक्से) हो सकता है जिससे उन्हें क्लाउड में अपनी भारी गणना करने की क्षमता मिलती है। इसके अलावा, कंप्यूटिंग वातावरण एक दूसरे के साथ मजबूती से जुड़े हुए हैं और रोबोअर्थ नॉलेज रिपॉजिटरी के लिए एक उच्च बैंडविड्थ कनेक्शन है।[16]

नोरोब [17] रोबोअर्थ की एक विस्तारित परियोजना है। यह एक ज्ञान प्रसंस्करण प्रणाली है जो ज्ञान प्राप्त करने और भौतिक प्रणाली में ज्ञान को आधार बनाने के लिए तकनीकों के साथ ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क विधियों को जोड़ती है और विभिन्न स्रोतों से जानकारी को एकीकृत करने के लिए एक सामान्य सिमेंटिक ढांचे के रूप में काम कर सकती है। रोबोब्रेन [18] एक बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल सिस्टम है जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध इंटरनेट संसाधनों, कंप्यूटर सिमुलेशन और वास्तविक जीवन के रोबोट परीक्षणों से सीखता है। यह सब कुछ रोबोटिक्स को एक व्यापक और परस्पर ज्ञान आधार में जमा करता है। अनुप्रयोगों में रोबोटिक्स अनुसंधान, घरेलू रोबोट और स्व-ड्राइविंग कारों के लिए प्रोटोटाइप समिलित हैं। लक्ष्य परियोजना के नाम के समान प्रत्यक्ष है - रोबोटों को टैप करने के लिए एक केंद्रीकृत, हमेशा-ऑनलाइन मस्तिष्क बनाने के लिए। इस परियोजना में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और कॉर्नेल यूनिवर्सिटी का दबदबा है। और परियोजना को राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन, नौसेना अनुसंधान कार्यालय, सेना अनुसंधान कार्यालय,गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, क्वालकॉम, अल्फ्रेड पी। स्लोन फाउंडेशन और राष्ट्रीय रोबोटिक्स पहल द्वारा समर्थित किया गया है, जिसका लक्ष्य रोबोटिक्स को उन्नत बनाने में मदद करना है। विश्व अर्थव्यवस्था में संयुक्त राज्य अमेरिका अधिक प्रतिस्पर्धी।[19]

माईरोबोट्स रोबोट और बुद्धिमान उपकरणों को इंटरनेट से जोड़ने के लिए एक सेवा है।[20] इसे रोबोट और स्मार्ट ऑब्जेक्ट्स (अर्थात रोबोट के लिए फेसबुक) के लिए सोशल नेटवर्क के रूप में माना जा सकता है। सामाजिककरण, सहयोग और साझा करने के साथ, रोबोट उन इंटरैक्शन से भी लाभान्वित हो सकते हैं जो अपनी वर्तमान स्थिति के बारे में जानकारी देते हुए अपनी सेंसर जानकारी साझा कर सकते हैं।कोआलास [21] इंटररेग आईवीएफ्रांस (चैनल) - इंग्लैंड यूरोपीय सीमा पार सहयोग कार्यक्रम द्वारा वित्त पोषित है। परियोजना का उद्देश्य विकलांग लोगों के लिए सामाजिक और तकनीकी नवाचार के माध्यम से और उपयोगकर्ताओं की सामाजिक और मनोवैज्ञानिक अखंडता के माध्यम से नई तकनीकों का विकास करना है। इसका उद्देश्य क्लाउड में हेल्थकेयर क्लस्टर के साथ ह्यूमनॉइड, इंटेलिजेंट व्हीलचेयर जैसे घरेलू सेवा रोबोट के साथ एक संज्ञानात्मक परिवेश सहायक जीवित प्रणाली का उत्पादन करना है जो क्लाउड से जुड़ता है।[7]

रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम) क्लाउड रोबोटिक्स का समर्थन करने के लिए एक इको-सिस्टम प्रदान करता है। आरओएस रोबोट सॉफ्टवेयर विकास के लिए एक लचीला और वितरित ढांचा है। यह उपकरणों, पुस्तकालयों और सम्मेलनों का एक संग्रह है जिसका उद्देश्य विभिन्न प्रकार के रोबोटिक प्लेटफार्मों में जटिल और मजबूत रोबोट व्यवहार बनाने के कार्य को सरल बनाना है। आरओएस के लिए एक पुस्तकालय जो एक शुद्ध जावा कार्यान्वयन है, जिसे रोज़जावा कहा जाता है, एंड्रॉइड एप्लिकेशन को रोबोट के लिए विकसित करने की अनुमति देता है। चूंकि एंड्रॉइड का तेजी से बढ़ता बाजार और अरब उपयोगकर्ता हैं, यह क्लाउड रोबोटिक्स के क्षेत्र में महत्वपूर्ण होगा।[22]

दाविंसी प्रोजेक्ट एक प्रस्तावित सॉफ्टवेयर ढांचा है जो अपाचे हडूप में कुछ रोबोटिक्स एल्गोरिदम को मैप / रिड्यूस टास्क के रूप में समानांतर करने की संभावनाओं का पता लगाने की कोशिश करता है।[23] परियोजना का उद्देश्य क्लाउड कंप्यूटिंग वातावरण का निर्माण करना है, जो सास के रूप में रोबोटिक एल्गोरिदम के एक सूट को उजागर करने वाले कमोडिटी हार्डवेयर के साथ निर्मित एक कंप्यूट क्लस्टर प्रदान करने में सक्षम है और रोबोटिक पारिस्थितिक तंत्र में डेटा को सहकारी रूप से साझा करता है।[23]यह पहल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है।[24]

सी2आरओ (सी2आरओ क्लाउड रोबोटिक्स) एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो क्लाउड में टकराव से बचाव और वस्तु की पहचान जैसे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों को संसाधित करता है। पहले, उच्च विलंबता समय ने इन अनुप्रयोगों को क्लाउड में संसाधित होने से रोक दिया था, इस प्रकार ऑन-सिस्टम कम्प्यूटेशनल हार्डवेयर (जैसे ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट या जीपीयू) की आवश्यकता थी। सी2आरओ ने आईईईई पीआईएमआरसी17 पर एक पीयर-रिव्यू पेपर प्रकाशित किया है जिसमें दिखाया गया है कि इसका प्लेटफॉर्म रोबोट नेविगेशन और अन्य एआई सेवाओं को क्लाउड से सीमित कम्प्यूटेशनल हार्डवेयर (जैसे रास्पबेरी पाई) वाले रोबोट पर भी उपलब्ध करा सकता है।[25] सी2आरओ ने अंततः सितंबर 2017 में रोबोबिजनेस में क्लाउड-आधारित समकालिक स्थानीयकरण और मानचित्रण ( एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण ) प्रदर्शित करने वाला पहला मंच होने का दावा किया।

नओओस एक क्लाउड रोबोटिक्स सेवा है, जो इससे जुड़े रोबोटों को केंद्रीकृत इंटेलिजेंस प्रदान करती है। सेवा दिसंबर 2017 में लाइव हो गई। नओओस-एपीआई का उपयोग करके, डेवलपर्स कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और सलएम के लिए सेवाओं तक पहुँच सकते हैं। नओओस को ऑर्टेलिओ लिमिटेड द्वारा विकसित और अनुरक्षित किया गया था।

रोकोस एक केंद्रीकृत क्लाउड रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म है जो बड़े पैमाने पर रोबोट बेड़े के निर्माण, परीक्षण, तैनाती, संचालन और स्वचालित करने के लिए डेवलपर टूलिंग और बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। अक्टूबर 2017 में स्थापित, मंच जनवरी 2019 में लाइव हो गया।

क्लाउड रोबोटिक्स की सीमाएं

यद्यपि क्लाउड कंप्यूटिंग के विभिन्न लाभों से रोबोट लाभान्वित हो सकते हैं, क्लाउड सभी रोबोटिक्स का समाधान नहीं है।[26]

  • एक रोबोट की गति को नियंत्रित करना जो (रीयल-टाइम कंप्यूटिंग (रीयल-टाइम)) सेंसर और नियंत्रक की प्रतिक्रिया पर बहुत अधिक निर्भर करता है, क्लाउड से ज्यादा लाभ नहीं हो सकता है।
  • जिन कार्यों में रीयल-टाइम निष्पादन समिलित है, उन्हें ऑन-बोर्ड प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है।
  • उच्च-विलंबता प्रतिक्रियाओं या नेटवर्क अड़चन के कारण क्लाउड-आधारित एप्लिकेशन धीमे या अनुपलब्ध हो सकते हैं। यदि कोई रोबोट क्लाउड पर बहुत अधिक निर्भर करता है, तो नेटवर्क में कोई खराबी उसे बुद्धिहीन बना सकती है।

चुनौतियां

क्लाउड रोबोटिक्स के अनुसंधान और विकास में निम्नलिखित संभावित मुद्दे और चुनौतियाँ हैं:[26]* स्केलेबिलिटी समांतरता- ग्रिड कंप्यूटिंग, ऑटोमेशन इंफ्रास्ट्रक्चर के आकार के साथ पैरेललाइजेशन स्कीम स्केल।

  • प्रभावी लोड संतुलन (कंप्यूटिंग) : स्थानीय और क्लाउड संगणना के बीच संतुलन संचालन।
  • ज्ञान के आधार और ज्ञान का प्रतिनिधित्व
  • क्लाउड में स्वचालन के लिए सामूहिक शिक्षण
  • अवसंरचना/मंच या सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर
  • रोबोटिक्स के लिए चीजों की इंटरनेट
  • एकीकृत और सहयोगी दोष-सहिष्णु नियंत्रण
  • बिग डेटा: डेटा, एकत्र और/या बड़े, सुलभ नेटवर्क पर प्रसारित, वर्गीकरण समस्याओं या पैटर्न को प्रकट करने के लिए निर्णय लेने में सक्षम हो सकता है।
  • वायरलेस संचार, क्लाउड से कनेक्टिविटी
  • रोबोट क्लाउड का सिस्टम आर्किटेक्चर
  • खुला स्त्रोत, खुला उपयोग इन्फ्रास्ट्रक्चर
  • लोड बैलेंसिंग (कंप्यूटिंग), वर्कलोड-शेयरिंग
  • मानक और प्रोटोकॉल

आशंका

  • पर्यावरण सुरक्षा - क्लाउड कंप्यूटिंग वातावरण में कंप्यूटिंग संसाधनों और उपयोगकर्ताओं की एकाग्रता भी सुरक्षा खतरों की एकाग्रता का प्रतिनिधित्व करती है। उनके आकार और महत्व के कारण,[27] क्लाउड वातावरण को प्रायः वर्चुअल मशीन और बॉट मालवेयर, ब्रूट फ़ोर्स अटैक और अन्य हमलों द्वारा लक्षित किया जाता है।
  • सूचना गोपनीयता और सुरक्षा - क्लाउड सेवा प्रदाताओं के साथ गोपनीय डेटा की मेजबानी करने में प्रदाता को डेटा सुरक्षा पर संगठन के नियंत्रण की काफी मात्रा में स्थानांतरण शामिल है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक क्लाउड में ग्राहकों की एक बड़ी जानकारी होती है जिसमें व्यक्तिगत डेटा शामिल होता है। यदि एक घरेलू रोबोट को हैक किया जाता है, तो उपयोगकर्ताओं को उनकी व्यक्तिगत गोपनीयता और सुरक्षा का आशंका हो सकता है, जैसे घर का लेआउट, जीवन का स्नैपशॉट, घर का दृश्य आदि। इसे अपराधियों द्वारा दुनिया भर में एक्सेस और लीक किया जा सकता है। एक और समस्या यह है कि एक बार रोबोट को हैक कर लिया जाता है और किसी अन्य द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो उपयोगकर्ता को आशंका में डाल सकता है।
  • नैतिक समस्याएं - रोबोटिक्स की कुछ नैतिकता, विशेष रूप से क्लाउड आधारित रोबोटिक्स पर विचार किया जाना चाहिए। चूंकि एक रोबोट नेटवर्क के माध्यम से जुड़ा हुआ है, इसलिए इसे अन्य लोगों द्वारा एक्सेस किए जाने का आशंका होता है। यदि कोई रोबोट नियंत्रण से बाहर है और अवैध गतिविधियों को परिणाम देता है, तो इसके लिए कौन जिम्मेदार होगा।

इतिहास

क्लाउड रोबोटिक्स शब्द पहली बार 2010 में ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स पर आईईईई/आरएएस अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में क्लाउड-सक्षम रोबोट्स नामक जेम्स कफनर द्वारा दी गई एक वार्ता के हिस्से के रूप में सार्वजनिक शब्दकोश में दिखाई दिया।

[28] तब से, क्लाउड रोबोटिक्स एक सामान्य शब्द बन गया है जिसमें सूचना साझा करने, कृत्रिम बुद्धिमत्ता वितरित करने और फ्लीट लर्निंग की अवधारणा समिलित है जो नेटवर्क वाले रोबोट और आधुनिक क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से संभव है। कफ़नर गूगल का हिस्सा थे जब उन्होंने अपनी प्रस्तुति दी और प्रौद्योगिकी कंपनी ने 2019 तक अपनी विभिन्न क्लाउड रोबोटिक्स पहलों को छेड़ा, जब उसने डेवलपर्स के लिए गूगल क्लाउड रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया।[29]

रोबोट के विकास के शुरुआती दिनों से, एक ऐसे कंप्यूटर पर गणना करना आम बात थी जो वास्तविक रोबोट तंत्र से अलग था, लेकिन शक्ति और नियंत्रण के लिए तारों से जुड़ा हुआ था। वायरलेस संचार प्रौद्योगिकी विकसित होने के साथ, रोबोट नियंत्रण और सुरक्षा के लिए छोटे, ऑनबोर्ड कंप्यूट संसाधनों द्वारा नियंत्रित प्रयोगात्मक दूरस्थ मस्तिष्क रोबोट के नए रूपों को विकसित किया गया था, जो भारी प्रसंस्करण के लिए एक अधिक शक्तिशाली दूरस्थ कंप्यूटर से वायरलेस रूप से जुड़े हुए थे।[30]

क्लाउड कंप्यूटिंग शब्द 2006 में अमेज़न इलास्टिक कंप्यूट क्लाउड के लॉन्च के साथ लोकप्रिय हुआ। इसने उच्च क्षमता वाले नेटवर्क, कम लागत वाले कंप्यूटर और स्टोरेज डिवाइस की उपलब्धता के साथ-साथ हार्डवेयर वर्चुअलाइजेशन और सेवा उन्मुख संरचना को व्यापक रूप से अपनाया।[31]

जुलाई 2006 में पॉपुलर साइंस के साथ एक पत्राचार में, कफ़नर ने लिखा कि एक रोबोट को प्रोग्राम करने या किसी कार्य को सफलतापूर्वक करने के लिए सीखने के बाद वह अपने मॉडल और प्रासंगिक डेटा को अन्य सभी क्लाउड-कनेक्टेड रोबोटों के साथ साझा कर सकता है:

[32]

"...रोबोट तब अपने परिष्कृत मॉडल को किसी वेबसाइट या ज्ञान के सार्वभौमिक भंडार में 'प्रकाशित' कर सकता है जिसे भविष्य के सभी रोबोट डाउनलोड और उपयोग कर सकते हैं। मेरी दृष्टि एक 'रोबोट ज्ञान डेटाबेस' की है जो समय के साथ क्षमताओं में सुधार करेगा भविष्य के सभी रोबोटिक सिस्टम। यह भौतिक दुनिया के बारे में सूचना और आंकड़ों के एक गोदाम के रूप में काम करेगा जिसे रोबोट एक्सेस कर सकते हैं और संभावित कार्यों के परिणामों के बारे में अपने तर्क को बेहतर बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं और सटीकता, सुरक्षा और मजबूती के मामले में बेहतर कार्य योजना बना सकते हैं। यह एक प्रकार की 'कौशल पुस्तकालय' के रूप में भी काम कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि मैंने अपने बटलर रोबोट को सफलतापूर्वक प्रोग्राम किया कि कैसे एक आदर्श आमलेट पकाने के लिए, मैं आमलेट खाना पकाने के लिए सॉफ्टवेयर को एक सर्वर पर 'अपलोड' कर सकता हूं जिसे सभी रोबोट जब भी डाउनलोड कर सकते हैं उन्हें एक ऑमलेट पकाने के लिए कहा गया। कौशल कार्यक्रमों को अपलोड करने वाले रोबोट उपयोगकर्ताओं का एक पूरा समुदाय हो सकता है, वर्तमान 'शेयरवेयर' और 'फ्रीवेयर' सॉफ़्टवेयर मॉडल की तरह जो पीसी उपयोगकर्ताओं के लिए लोकप्रिय हैं।"

— James Kuffner, (July 2006)

क्लाउड रोबोटिक्स से संबंधित कुछ प्रकाशन और कार्यक्रम (कालानुक्रमिक क्रम में):

  • इंटरनेट और ऑनलाइन रोबोट पर आईईईई आरएएस तकनीकी समिति की स्थापना केन गोल्डबर्ग और रोलैंड सिग्वर्ट एट अल द्वारा की गई थी। मई 2001 में। समिति ने 2004 में आईईईई सोसाइटी ऑफ रोबोटिक्स एंड ऑटोमेशन की तकनीकी समिति ऑन नेटवर्क्ड रोबोट्स का विस्तार किया।[33]
  • जेम्स जे. कफ़नर, एक पूर्व सीएमयू रोबोटिक्स प्रोफेसर, और गूगल के अनुसंधान वैज्ञानिक, जो अब टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट-एडवांस्ड डेवलपमेंट के सीईओ हैं, ने ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स 2010 पर आईईईई/आरएएस अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में क्लाउड रोबोटिक्स पर बात की। यह रोबोटिक्स के लिए एक नए दृष्टिकोण का वर्णन करता है। जो बड़े पैमाने पर समानांतर संगणना और विशाल डेटा संसाधनों को साझा करने के लिए एक संसाधन के रूप में इंटरनेट का लाभ उठाता है।[28]* रयान हिकमैन, एक गूगल उत्पाद प्रबंधक ने रोबोट को गूगल की क्लाउड सेवाओं से जोड़ने के लिए 2010 में एक आंतरिक स्वयंसेवी प्रयास का नेतृत्व किया। इस काम को बाद में ओपन सोर्स आरओएस समर्थन समिलित करने के लिए विस्तारित किया गया था और गूगल ई/ओ 2011 में रयान हिकमैन, डेमन कोहलर, ब्रायन गेर्की और केन कॉनली द्वारा मंच पर प्रदर्शित किया गया था।[34]
  • अमेरिका की राष्ट्रीय रोबोटिक्स पहल की घोषणा 2011 में की गई थी, जिसका उद्देश्य यह पता लगाना था कि कैसे रोबोट इंसानों को बदलने के स्थान पर उनके काम को बढ़ा सकते हैं। यह दावा करता है कि अगली पीढ़ी के रोबोट अनजान से ज्यादा जागरूक हैं, एकांत से ज्यादा सामाजिक हैं।[35]
  • क्लाउड रोबोटिक्स पर एनआरआई कार्यशाला: चुनौतियाँ और अवसर- फरवरी 2013।[36]
  • इंटरनेट से रोबोटिक्स 2013 संस्करण तक अमेरिकी रोबोटिक्स के लिए एक रोडमैप- जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, कार्नेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी रोबोटिक्स टेक्नोलॉजी कंसोर्टियम, पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय, दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय-बर्कले, वाशिंगटन विश्वविद्यालय, मैसाचुसेट्स संस्थान द्वारा ऑफ टेक्नोलॉजीयूएस और रोबोटिक्स ओए यूएस। रोडमैप ने भविष्य के वर्षों में विनिर्माण के लिए क्लाउड रोबोटिक्स और ऑटोमेशन पर प्रकाश डाला।[26]* क्लाउड-आधारित रोबोट गूगलऑब्जेक्ट रिकग्निशन इंजन के साथ लोभी।[37]
  • क्लाउड रोबोटिक्स पर 2013 आईईईई आरएएस वर्कशॉप। टोक्यो। नवंबर 2013।[38]
  • क्लाउड रोबोटिक्स-रोबोट के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग सक्षम करें। लेखक ने रोबोटिक्स में क्लाउड कंप्यूटिंग के उपयोग के कुछ प्रतिमान प्रस्तावित किए। कुछ संभावित क्षेत्र और चुनौतियां गढ़ी गईं। आर ली 2014।[4]* क्लाउड रोबोटिक्स और ऑटोमेशन पर विशेष अंक - ऑटोमेशन साइंस एंड इंजीनियरिंग पर आईईईई लेनदेन का एक विशेष अंक, अप्रैल 2015।[1]* क्लाउड में रोबोट एपीपी स्टोर रोबोट एप्लिकेशन, कंप्यूटर / फोन ऐप की तरह ही रोबोट के लिए एप्लिकेशन प्रदान करें।[39]
  • DARPA क्लाउड रोबोटिक्स।[40]
  • पहला औद्योगिक क्लाउड रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म, टेंड, फरवरी 2017 में मार्क सिलिमन, जेम्स जेंट्स और रॉबर्ट कीफ़र द्वारा स्थापित किया गया था। टेंड रोबोट को वेबसोकेट और नोडजे के माध्यम से दूर से नियंत्रित और मॉनिटर करने की अनुमति देता है।[41][42]
  • क्लाउड रोबोटिक आर्किटेक्चर: एक तुलनात्मक विश्लेषण से भविष्य के शोध के लिए निर्देश।[43]


यह भी देखें

संदर्भ

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