Figure AI का 24‑घंटे का रोबोट शिफ्ट प्रयोग

पारंपरिक औद्योगिक रोबोट अक्सर तयशुदा स्क्रिप्ट या विशेष रोबोटिक आर्म्स पर निर्भर होते हैं। इसके विपरीत, Helix‑02 लगातार विज़ुअल इनपुट को समझकर वास्तविक समय में क्रियाएँ तय करता है। इससे रोबोट ऐसे कार्य कर सकता है जिन्हें शोधकर्ता “लॉन्ग‑होराइज़न लोको‑मैनिपुलेशन” कहते हैं—यानी चलना और वस्तुओं को संभालना दोनों साथ‑साथ।

वेयरहाउस डेमो में रोबोट्स ने कैमरों से पैकेज और बारकोड पहचाने, अपने हाथों से उन्हें उठाया और सही दिशा में कन्वेयर बेल्ट पर रखा ताकि आगे की सॉर्टिंग प्रक्रिया हो सके।

शुरुआत में इस परीक्षण का लक्ष्य केवल 8 घंटे का स्वायत्त शिफ्ट पूरा करना था। लेकिन जब सिस्टम बिना किसी विफलता के चलता रहा, तो कंपनी ने लाइवस्ट्रीम जारी रखी और रोबोट्स 24 घंटे से भी आगे काम करते रहे।

प्रदर्शन के प्रमुख आँकड़े

डेमो के दौरान कुछ आँकड़ों को खास उपलब्धि के रूप में बताया गया:

• तीन रोबोट्स ने मिलकर लगभग 24 घंटे में 28,000 से अधिक पैकेज सॉर्ट किए।
• औसत गति करीब 2.6 सेकंड प्रति पैकेज रही, जिसे मानव‑स्तरीय उत्पादकता के करीब बताया गया।
• प्रारंभिक 8‑घंटे की स्वायत्त शिफ्ट के लक्ष्य को पार करने के बाद भी सिस्टम बिना रिपोर्टेड फेलियर के चलता रहा।

इन आँकड़ों से संकेत मिलता है कि नियंत्रित वातावरण में एक रोबोट प्रतिदिन हजारों पैकेज संभाल सकता है। लेकिन क्योंकि ये परिणाम मुख्यतः कंपनी के अपने डेमो से आते हैं, इसलिए इन्हें अभी शुरुआती प्रदर्शन दावे के रूप में ही देखना चाहिए, न कि स्वतंत्र रूप से प्रमाणित औद्योगिक मानक के रूप में।

मल्टी‑रोबोट फेलओवर सिस्टम कैसे काम करता है

इस प्रयोग की एक महत्वपूर्ण बात यह थी कि इसमें एक रोबोट नहीं बल्कि कई रोबोट एक साथ काम कर रहे थे।

रिपोर्ट्स के अनुसार यदि किसी रोबोट को समस्या आती है तो वह स्वतः कार्यप्रवाह से बाहर हो सकता है, जबकि बाकी रोबोट पैकेज सॉर्टिंग जारी रखते हैं। इससे कन्वेयर लाइन रुकती नहीं।

यह तरीका कंप्यूटिंग में इस्तेमाल होने वाले रेडंडेंसी मॉडल जैसा है—जहाँ सिस्टम एक ही मशीन पर निर्भर रहने के बजाय कई यूनिट्स में काम बाँट देता है। अगर एक यूनिट बंद हो जाए तो बाकी सिस्टम को चालू रखते हैं।

हालाँकि ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ़्टवेयर, फेलियर डिटेक्शन या रिकवरी प्रक्रिया के बारे में सार्वजनिक तकनीकी विवरण अभी सीमित हैं, लेकिन मूल विचार स्पष्ट है: पूरी प्रक्रिया चलती रहती है, भले ही कोई एक रोबोट अस्थायी रूप से रुक जाए।

बड़े पैमाने पर रोबोट तैनाती की तैयारी

इस डेमो का महत्व सिर्फ 24 घंटे का रिकॉर्ड नहीं है। इससे यह भी संकेत मिलता है कि कंपनी बड़े पैमाने पर तैनाती की तैयारी कर रही है।

Figure का कहना है कि उसकी BotQ नाम की मैन्युफैक्चरिंग सुविधा अब बड़े पैमाने पर ह्यूमनॉइड रोबोट बना रही है। कंपनी के अनुसार अब तक 350 से अधिक रोबोट डिलीवर किए जा चुके हैं, और उत्पादन दर एक रोबोट प्रति दिन से बढ़कर लगभग एक रोबोट प्रति घंटा तक पहुँच गई है।

रोबोटिक्स उद्योग में यह बदलाव महत्वपूर्ण है, क्योंकि कई कंपनियाँ प्रोटोटाइप तो बना लेती हैं लेकिन बड़े पैमाने पर उत्पादन तक पहुँचना मुश्किल होता है।

क्यों वेयरहाउस रोबोट्स के लिए पहला बड़ा परीक्षण बन सकते हैं

लॉजिस्टिक्स और वेयरहाउस ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ ऑटोमेशन की मांग पहले से मौजूद है। कारण स्पष्ट हैं:

• काम अक्सर दोहराव वाला होता है
• वातावरण अपेक्षाकृत नियंत्रित होता है
• श्रम की कमी और लागत दोनों बड़ी समस्या हैं

इसी वजह से कई कंपनियाँ—जैसे Tesla, Agility और Figure—वेयरहाउस को ह्यूमनॉइड रोबोट्स के शुरुआती उपयोग के लिए आदर्श जगह मानती हैं।

ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए एक महत्वपूर्ण कदम

इस प्रयोग में तीन ऐसी चीजें एक साथ दिखाई दीं जो ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में कम ही देखने को मिलती हैं:

• मानव जैसी गति से वस्तुओं को संभालना
• लंबे समय तक स्वायत्त काम करना
• कई रोबोट्स का समन्वित संचालन

फिर भी कुछ सवाल अभी बाकी हैं—जैसे वास्तविक औद्योगिक वातावरण में विश्वसनीयता, सुरक्षा प्रमाणन और लागत‑प्रभावशीलता।

लेकिन अगर ऐसे सिस्टम वास्तविक वेयरहाउस में भी इसी तरह काम कर पाए, तो पैकेज सॉर्टिंग जैसे कार्य जनरल‑पर्पज़ ह्यूमनॉइड रोबोट्स के पहले बड़े व्यावसायिक उपयोगों में से एक बन सकते हैं।