चीन में रोबोट स्किन की बूम के सामने डेटा का सवाल

रोबोट के लिए कृत्रिम त्वचा बनाने वाली एक कंपनी का कहना है कि उसने 100,000 सेट के ऑर्डर लिए हैं, और साथ ही उसने उन सेंसरों द्वारा एकत्र किए गए टच डेटा को सूचीबद्ध करना शुरू कर दिया है। यह संयोजन असामान्य है और एक युवा कारोबार में एक दरार का संकेत देता है। अब तक, टैक्टाइल सेंसिंग ज्यादातर एक हार्डवेयर की कहानी थी: लचीली स्किन बेचो, भेजो, आगे बढ़ो। नया दावा यह है कि मूल्यवान हिस्सा सामग्री नहीं, बल्कि दबाव, फिसलन और संपर्क की रीडिंग की धारा है जो रोबोट को बताती है कि वह अंडा, केबल या इंसानी हाथ को कितनी मजबूती से पकड़ रहा है।

इस क्षेत्र में नए पाठकों के लिए, रोबोट स्किन एक परतदार, खिंचाव वाली चादर है जिसमें छोटे दबाव सेंसर लगे होते हैं। इसे रोबोटिक हाथ या बांह के चारों ओर लपेटा जाता है ताकि मशीन संपर्क को कैमरे से अनुमान लगाने के बजाय महसूस कर सके। इसके बिना, एक रोबोटिक बांह एक डिब्बा उठा सकती है लेकिन टमाटर को कुचले बिना उठाने में संघर्ष करती है। इसके साथ, बांह को बल और बनावट के बारे में लगातार संकेत मिलता है, जो ठीक उसी तरह की प्रतिक्रिया है जो सूक्ष्म हेरफेर को संभव बनाती है।

डेटा बेचने के पीछे का व्यावसायिक तर्क सीधा है। टच डेटा एकत्र करना धीमा और महंगा है। किसी को कार्यों को डिजाइन करना, रोबोट चलाना, रीडिंग रिकॉर्ड करना और क्या हुआ उसे लेबल करना होता है। एक फैक्ट्री जो चाहती है कि उसका रोबोट नाजुक हिस्सों को संभाले, वह उस काम को दोहराने के बजाय तैयार डेटासेट खरीदना पसंद करेगी। यदि वही डेटा कई अलग-अलग रोबोट के लिए नीतियों को प्रशिक्षित कर सकता है, तो विक्रेता हर हार्डवेयर इकाई पर ही नहीं, बल्कि हर तैनाती पर पैसा कमाता है।

वह “यदि” ही कठिन हिस्सा है। रोबोटिक हाथ आकार, सेंसर लेआउट, कठोरता और वायरिंग में भिन्न होते हैं। एक हाथ पर एकत्र किया गया डेटा अक्सर दूसरे पर साफ-सुथरे ढंग से स्थानांतरित नहीं होता, जिसे शोधकर्ता एम्बॉडीमेंट गैप कहते हैं। इसे पाटने के लिए या तो हार्डवेयर का मानकीकरण, या शरीरों में सामान्यीकरण करने वाले मॉडल बनाना, या दोनों की आवश्यकता होती है। फुल-स्टैक मार्ग पर दांव लगाने वाली कंपनी, जिसमें सेंसर, डेटा संग्रह और मॉडल शामिल हैं, मूल रूप से तर्क दे रही है कि वह प्रतिस्पर्धियों से पहले उस समस्या को हल कर सकती है।

दूसरी अनिश्चितता यह है कि क्या ग्राहक भुगतान करते रहेंगे। एक बार का डेटासेट विक्रय एक परियोजना है, व्यवसाय नहीं। आवर्ती राजस्व के लिए खरीदारों को अपने कार्यों के बदलने पर ताजा डेटा ऑर्डर करते रहना होगा, या ऐसे मॉडल का लाइसेंस लेना होगा जो समय के साथ सुधरता है। चीनी विनिर्माण में अभी तक इनमें से कोई आदत मौजूद नहीं है, जहां ऑटोमेशन बजट की कड़ी जांच होती है और भुगतान अवधि छोटी होती है।

यहां संदर्भ मायने रखता है। चीन दुनिया का सबसे बड़ा औद्योगिक रोबोट बाजार है, और उसके ह्यूमनॉइड रोबोट स्टार्टअप्स ने पिछले दो वर्षों में भारी निवेश आकर्षित किया है। उस पैसे ने हार्डवेयर को तेजी से आगे बढ़ाया, लेकिन इस पर भी सवाल उठाए कि क्या व्यावसायिक मांग उस गति से चल रही है। कुछ नए सार्वजनिक रोबोट निर्माताओं में तेज शेयर मूल्य उतार-चढ़ाव के बाद रोबोटिक्स लिस्टिंग की कड़ी जांच शुरू हुई। उस माहौल में, जो कंपनी वास्तविक ऑर्डर और एक डेटा उत्पाद दिखा सकती है, उसकी कहानी अकेले हार्डवेयर बेचने वाली कंपनी से बेहतर है।

टैक्टाइल मार्ग का एक बढ़त भी है जो कैमरों और भाषा मॉडलों के पास नहीं है। दृष्टि देख सकती है कि कोई वस्तु फिसल रही है; स्पर्श उसे होते हुए महसूस कर सकता है और मिलीसेकंड में सुधार कर सकता है। कनेक्टर डालने, कपड़ा मोड़ने या किसी व्यक्ति को वस्तु सौंपने जैसे कार्यों के लिए वह गति मायने रखती है। इलेक्ट्रॉनिक्स असेंबली से लेकर खाद्य पैकेजिंग तक के उद्योगों के पास परवाह करने के कारण हैं।

आगे क्या देखना है, यह तकनीक से सरल है। क्या 100,000 ऑर्डर दोबारा खरीद में बदलते हैं? क्या वही डेटासेट दूसरे ब्रांड के हाथ पर काम करता है? और क्या ग्राहक नवीनीकरण करते हैं? यदि उत्तर हां हैं, तो रोबोट स्किन एक घटक होना बंद कर देती है और एक प्लेटफॉर्म बन जाती है। यदि नहीं, तो डेटा मार्केटप्लेस एक हार्डवेयर कंपनी से जुड़ा एक आशाजनक साइड बिजनेस बना रहता है, और दरार फिर बंद हो जाती है।