Adaptable robotics
موافقت پذیر روبوٹکس عام طور پر روبوٹ ڈویلپر کٹس پر مبنی ہوتے ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی بدلتے ہوئے ماحولیاتی حالات اور مادی خصوصیات کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت کی وجہ سے جامد آٹومیشن سے ممتاز ہے جبکہ تعاون کے لیے درکار پیش گوئی کی حد کو برقرار رکھتی ہے (مثال کے طور پر۔ انسانی-روبوٹ تعاون)۔ موافقت کی ڈگری کا مظاہرہ اس طریقے سے کیا جاتا ہے جس سے ان کو منتقل کیا جا سکتا ہے اور مختلف کاموں میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ جامد یا فیکٹری روبوٹس کے برعکس، جن کے کام کرنے کا پہلے سے طے شدہ طریقہ ہوتا ہے، موافقت پذیر روبوٹ کام کر سکتے ہیں یہاں تک کہ اگر کوئی جزو ٹوٹ جائے، جس سے وہ بزرگوں کی دیکھ بھال، گھریلو کام کرنے اور بچاؤ کے کام جیسے معاملات میں مفید ثابت ہوتے ہیں۔ موافقت پذیر روبوٹکس سسٹم ماڈیولر ڈیزائن، مشین لرننگ، اور سینسر فیڈ بیک جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے کامیابی کے ساتھ اپنے ماحول کے مطابق ڈھال لیتے ہیں۔ اس کا استعمال کرتے ہوئے، انہوں نے مختلف صنعتوں میں انقلاب برپا کیا ہے اور حقیقی دنیا کے بہت سے چیلنجوں سے نمٹنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ سافٹ ویئر کٹس ایک کھلے سافٹ ویئر پلیٹ فارم کے ساتھ آتے ہیں جو عام روبوٹک افعال کی ایک رینج کے مطابق ہوتے ہیں۔ یہ کٹس عام روبوٹکس ہارڈ ویئر کے ساتھ بھی آتی ہیں جو سافٹ ویئر (انفراریڈ سینسرز، موٹرز، مائکروفون اور ویڈیو کیمرا) کے ساتھ آسانی سے جڑ جاتی ہیں، جو روبوٹ کی صلاحیتوں میں اضافہ کرتی ہیں۔ تعاون جیسی مختلف صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے لیے روبوٹ میں ترمیم کرنے کے عمل میں محض ایک ماڈیول کا انتخاب، ماڈیولز کا تبادلہ، سافٹ ویئر کے ذریعے روبوٹک ہدایات، اور عمل درآمد شامل ہو سکتے ہیں۔ موافقت پذیر روبوٹس کی اقسام سافٹ روبوٹس روبوٹکس سافٹ گرپرز کے ساتھ موافقت پذیر روبوٹک منظر میں ایک ابھرتا ہوا میدان ہے جو وینس فلائی ٹریپ پر مبنی ہے۔ دو نرم روبوٹک سطحیں لفافے اور پنچنگ گرفت کے ماڈیول فراہم کرتی ہیں۔ متنوع اشیاء، آبجیکٹ پوزیشن کی غلطیوں، اور سمجھنے کی صلاحیت پر ایس آر ایس (سافٹ روبوٹک سرفیس) انسٹالیشن کے اثرات کا تعین کرنے کے لیے اس ٹیکنالوجی کا تجربہ مختلف ماحول میں کیا جاتا ہے۔ ایڈاپٹیبل روبوٹکس کی ایپلی کیشنز مظاہرے سے سیکھنا (ایل ایف ڈی) مظاہرے سے سیکھنا (ایل ایف ڈی) انسانی حرکت کی مہارتوں کو روبوٹ میں منتقل کرنے کی ایک حکمت عملی ہے۔ اس کا بنیادی مقصد انسانی مظاہرے سے اہم حرکت کے ابتدائی (ایم پی) کی نشاندہی کرنا اور روبوٹ کو نئے حالات کے مطابق ڈھالنے کے لیے ان حرکات کو دوبارہ بنانا ہے۔ ایل ایف ڈی کے مسائل کو ایک غیر لکیری متحرک نظام (ڈی ایس) پر مبنی سیکھنے کے ماڈل کے ساتھ حل کیا گیا ہے جو ٹریجیکٹوریز کو متحرک موشن پرائمیٹو (ڈی ایم پی) کے طور پر انکوڈ کرتا ہے۔ ان نظاموں کے ذریعے ریکارڈ کیے گئے راستے مختلف قسم کے ماحول پر لاگو ہوتے ہیں جو اس موافقت پذیر روبوٹک ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے وقت روبوٹ کو اپنے متعلقہ شعبوں میں زیادہ موثر بناتے ہیں۔ ایس اے آر طبی شعبے میں، ایس اے آر ٹیکنالوجی صارف کی حالت کو سمجھنے کے لیے پہننے کے قابل پردیئرز سے حسی ڈیٹا لینے پر مرکوز ہے۔ جمع کی گئی معلومات مشین کو ذاتی نگرانی، حوصلہ افزائی اور بحالی کے لیے کوچنگ فراہم کرنے کے قابل بناتی ہے۔ بدیہی جسمانی ایچ آر آئی اور انسانوں اور روبوٹس کے درمیان انٹرفیس ایک سرجن کی حرکات کو ریکارڈ کرنے، ان کے ارادے کا اندازہ لگانے، انسانی بافتوں کے مکینیکل پیرامیٹرز کا تعین کرنے، اور طبی منظرناموں میں استعمال کرنے کے لیے دیگر حسی ڈیٹا جیسی فعالیتوں کی اجازت دیتے ہیں۔ چیلنجز اور حدود کے نظام جن میں انسانوں اور روبوٹس کے درمیان جسمانی تعاون شامل ہے، انسانی غیر یقینی صورتحال کی وجہ سے اچھی طرح سے ڈیزائن کرنا مشکل ہے۔ جذبات، حیاتیاتی عمل، اور روبوٹ سے ناواقف دیگر غیر معمولی عوامل جیسے انسانی عوامل کی وجہ سے انسان باقاعدگی سے اپنی حرکات کی قوت کو تبدیل کرتے ہیں۔ اس سے روبوٹ میں کامیاب موافقت کے لیے حسی ڈیٹا کی مقدار طے کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ مزید برآں، مخصوص ضروریات، خصوصیات اور ترجیحات جن کی طبی منظر نامے میں مریض کو ضرورت پڑ سکتی ہے وہ ایک شخص سے دوسرے شخص میں مختلف ہوتی ہیں۔ موافقت پذیر روبوٹک نظاموں کو مریض سے مریض میں متعارف کرائے گئے نئے ماحول کے مطابق ڈھالنے کے لیے طویل وقت درکار ہوتا ہے۔ ڈومیسٹک روبوٹ ٹیرین ایبلٹی ریفرنسز روبوٹ کٹس اڈاپٹیبل روبوٹکس بھی دیکھیں۔