Toyota Research Institute’s robots leave home

\”مجھے لگتا ہے کہ میں ہوں۔ شاید اتنا ہی قصوروار ہے جتنا کہ ہر کوئی،\” ٹویوٹا ریسرچ انسٹی ٹیوٹ (TRI) کے روبوٹکس کے سینئر نائب صدر میکس بجراچاریہ نے اعتراف کیا۔ \”ایسا ہے، اب ہمارے GPUs بہتر ہیں۔ اوہ، ہمیں مشین لرننگ ملی اور اب آپ جانتے ہیں کہ ہم یہ کر سکتے ہیں۔ اوہ، ٹھیک ہے، شاید یہ ہماری سوچ سے زیادہ مشکل تھا۔

خواہش یقیناً اس کام کا ایک اہم پہلو ہے۔ لیکن غلطیوں کو دور کرنے کی ایک عظیم، ناگزیر روایت بھی ہے۔ کمرے میں موجود ذہین ترین لوگ آپ کو دس لاکھ بار بتا سکتے ہیں کہ کوئی خاص مسئلہ کیوں حل نہیں ہوا، لیکن پھر بھی اپنے آپ کو یہ باور کرانا آسان ہے کہ اس بار — صحیح لوگوں اور صحیح ٹولز کے ساتھ — چیزیں بالکل مختلف ہوں گی۔

TRI کی ان ہاؤس روبوٹکس ٹیم کے معاملے میں، ناممکن کام گھر ہے۔ زمرے میں کامیابی کا فقدان کوشش کی کمی نہیں ہے۔ روبوٹسٹوں کی نسلوں نے اس بات پر اتفاق کیا ہے کہ خودکار ہونے کے انتظار میں کافی مسائل ہیں، لیکن اب تک کامیابیاں محدود رہی ہیں۔ روبوٹک ویکیوم سے آگے، پیش رفت کی راہ میں بہت کم رہ گیا ہے۔

TRI کی روبوٹکس ٹیم نے طویل عرصے سے گھر کو بنیادی توجہ کا مرکز بنا رکھا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس نے بزرگ کیئر کو \”نارتھ اسٹار\” کے طور پر منتخب کیا ہے، اسی وجہ سے جاپانی فرمیں اس زمرے میں باقی دنیا سے بہت آگے ہیں۔ جاپان میں 65 سال سے زیادہ عمر کے شہریوں کا دنیا میں سب سے زیادہ تناسب ہے – صرف موناکو سے پیچھے ہے، جو مغربی یورپ میں ایک مائیکرو اسٹیٹ ہے جس کی آبادی 40,000 سے کم ہے۔

ایک ایسی دنیا میں جہاں ہماری صحت اور تندرستی ہماری کام کرنے کی صلاحیت سے بہت قریب سے جڑی ہوئی ہے، یہ ایک ایسا مسئلہ ہے جو بحران سے جڑا ہوا ہے۔ یہ اس قسم کی چیز ہے جو ییل کے اسسٹنٹ پروفیسرز کو حاصل کرتی ہے۔ نیویارک ٹائمز کی سرخیاں اجتماعی خودکشی کا مشورہ دینے پر۔ یہ واضح طور پر \”حل\” کا سب سے زیادہ سنسنی خیز ہے، لیکن یہ اب بھی معنی خیز حل کی تلاش میں ایک مسئلہ ہے۔ اس طرح، بہت سے جاپانی روبوٹسٹوں نے گھر پر صحت کی دیکھ بھال، کھانے کی تیاری اور یہاں تک کہ تنہائی جیسے مسائل کو حل کرنے کے لیے روبوٹکس اور آٹومیشن کا رخ کیا ہے۔

ابتدائی طور پر، پیشہ ورانہ طور پر تیار کردہ ویڈیوز گھر میں روبوٹکس کی نمائش کرتی ہیں، پیچیدہ کاموں کو انجام دیتی ہیں، جیسے کھانا پکانا اور سطحوں کی وسیع رینج کی صفائی کرنا۔ جب TRI نے اپنے مختلف پروجیکٹس کی ایک حد کو دکھانے کے لیے اس ہفتے پریس کو منتخب کرنے کے لیے اپنی ساؤتھ بے لیبز کے دروازے کھولے تو گھریلو عنصر کی خاصی کمی تھی۔ بجراچاریہ نے روبوٹ کی ایک جوڑی کی نمائش کی۔ پہلا ایک ترمیم شدہ آف دی شیلف بازو تھا جس نے ڈبوں کو ایک ڈھیر سے قریبی کنویئر بیلٹس پر منتقل کیا، ایک ڈیمو میں جو ٹرکوں کو اتارنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا – صنعتی گودام کی ترتیب میں خودکار کرنے کے لیے زیادہ مشکل کاموں میں سے ایک۔

دوسرا وہیل روبوٹ تھا جو خریداری کرنے جاتا ہے۔ گودام کی مثال کے برعکس، جس میں ایک ترمیم شدہ گرپر کے ساتھ معیاری حصے ہوتے تھے، یہ نظام بڑی حد تک گھر کے اندر ضرورت کے مطابق ڈیزائن کیا گیا تھا۔ روبوٹ کو بار کوڈز اور عام مقام کی بنیاد پر شیلف پر مختلف پروڈکٹس کو بازیافت کرنے کے لیے بھیجا جاتا ہے۔ مختلف اشیاء کی وسیع رینج کو پکڑنے اور انہیں اس کی ٹوکری میں ڈالنے کے لیے بہترین طریقہ کا تعین کرنے سے پہلے، نظام اشیاء کو تلاش کرنے کے لیے اوپری شیلف تک پھیلانے کے قابل ہے۔ یہ نظام گھر کے مخصوص روبوٹس سے دور ٹیم کے محور کا نتیجہ ہے۔

دونوں روبوٹ کے پہلو میں ایک فرضی باورچی خانہ ہے، جس کی دیواروں کے اوپر ایک گینٹری سسٹم ترتیب دیا گیا ہے۔ ایک نیم انسان نما روبوٹ نیچے لٹکا ہوا، متحرک اور بے جان ہے۔ ڈیمو کی مدت کے لیے یہ غیر تسلیم شدہ ہے، لیکن یہ سسٹم ہر اس شخص کو واقف نظر آئے گا جس نے ٹیم کی ابتدائی تصوراتی ویڈیوز دیکھی ہیں۔

\”گھر بہت مشکل ہے،\” بجراچاریہ کہتے ہیں۔ \”ہم چیلنج کے کاموں کو چنتے ہیں کیونکہ وہ مشکل ہوتے ہیں۔ گھر کے ساتھ مسئلہ یہ نہیں ہے کہ یہ بہت مشکل تھا۔ یہ تھا کہ ہم جو ترقی کر رہے تھے اس کی پیمائش کرنا بہت مشکل تھا۔ ہم نے بہت سی چیزوں کی کوشش کی۔ ہم نے طریقہ کار سے گڑبڑ کرنے کی کوشش کی۔ ہم میزوں پر آٹا اور چاول رکھ دیتے اور انہیں پونچھنے کی کوشش کرتے۔ ہم روبوٹ کو صاف ستھرا بنانے کے لیے گھر بھر میں چیزیں ڈال دیتے تھے۔ ہم یہ دیکھنے کے لیے Airbnbs میں تعینات کر رہے تھے کہ ہم کتنا اچھا کام کر رہے ہیں، لیکن مسئلہ یہ ہے کہ ہم ہر بار ایک ہی گھر حاصل نہیں کر سکتے تھے۔ لیکن اگر ہم نے ایسا کیا تو ہم اس گھر کے لیے اوور فٹ ہو جائیں گے۔

سپر مارکیٹ میں منتقل ہونا ایک زیادہ منظم ماحول کو حل کرنے کی ایک کوشش تھی جبکہ اب بھی بزرگ برادری کے لیے ایک اہم مسئلہ سے نمٹا جا رہا ہے۔ پروڈکٹ کی جانچ کرتے ہوئے، ٹیم Airbnbs سے ایک مقامی ماں اور پاپ گروسری اسٹور پر چلی گئی ہے۔

\”مکمل طور پر ایماندار ہونے کے لئے، چیلنج کے مسئلے کی قسم سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے،\” بجراچاریہ بتاتے ہیں۔ \”DARPA روبوٹکس چیلنجز، یہ صرف ایسے کام تھے جو مشکل تھے۔ یہ ہمارے چیلنج کے کاموں کا بھی سچ ہے۔ ہمیں گھر پسند ہے کیونکہ یہ اس کا نمائندہ ہے جہاں ہم آخر کار گھر میں لوگوں کی مدد کرنا چاہتے ہیں۔ لیکن ضروری نہیں کہ یہ گھر ہو۔ گروسری مارکیٹ ایک بہت اچھی نمائندگی ہے کیونکہ اس میں بہت بڑا تنوع ہے۔

اس مثال میں، اس ترتیب میں پیش کردہ کچھ سیکھنے ٹویوٹا کی وسیع تر ضروریات کا ترجمہ کرتے ہیں۔

اس نوعیت کی ٹیم کے لیے کیا، قطعی طور پر، پیش رفت کا قیام ہے، اس کا جواب دینا ایک مشکل سوال ہے۔ یہ یقینی طور پر ذہن میں سب سے اوپر ہے، تاہم، بڑے کارپوریشنوں نے طویل عرصے سے تحقیقی منصوبوں میں کردار کو کم کرنا شروع کر دیا ہے جن کے ٹھوس، منیٹائزیبل نتائج فراہم کرنا باقی ہیں۔ جب میں نے کل گل پریٹ سے سوال کیا تو ٹی آر آئی کے باس نے مجھے بتایا:

ٹویوٹا ایک ایسی کمپنی ہے جس نے بہت کوشش کی ہے کہ کاروبار کے چکر میں ملازمت نہ ہو۔ کاروں کا کاروبار وہ ہے جس میں ہر وقت عروج اور دھندا رہتا ہے۔ آپ کو معلوم ہوگا کہ ٹویوٹا کی تاریخ یہ ہے کہ مشکل وقت میں لوگوں کو نہ چھوڑنے کی کوشش کی جائے، بلکہ اس کے بجائے ایک دو چیزوں سے گزرنا ہے۔ ایک مشترکہ قربانی ہے، جہاں لوگ اس مقصد کو اٹھاتے ہیں۔ دوسرا ان اوقات کو دیکھ بھال، منصوبوں اور تعلیم میں سرمایہ کاری کے لیے استعمال کرنا ہے تاکہ لوگوں کو تربیت حاصل کرنے میں مدد ملے۔

ٹویوٹا انڈسٹری میں اپنی \”کوئی برطرفی نہیں\” پالیسی کے لیے مشہور ہے۔ یہ ایک قابل تعریف مقصد ہے، یقیناً، خاص طور پر جب گوگل اور ایمیزون جیسی کمپنیاں دسیوں ہزار کی تعداد میں چھانٹی کے درمیان ہیں۔ لیکن جب اہداف زیادہ تجریدی ہوتے ہیں، جیسا کہ TRI اور ساتھی ریسرچ ونگز کا معاملہ ہے، تو کمپنی متعلقہ سنگ میل کی پیمائش کیسے کرتی ہے؟

\”ہم گھر پر ترقی کر رہے تھے لیکن اتنی تیزی سے نہیں اور اتنی واضح طور پر نہیں کہ جب ہم گروسری اسٹور پر جاتے ہیں،\” ایگزیکٹو بتاتا ہے۔ \”جب ہم گروسری اسٹور پر جاتے ہیں، تو یہ واقعی بہت واضح ہو جاتا ہے کہ آپ کتنا اچھا کام کر رہے ہیں اور آپ کے سسٹم میں اصل مسائل کیا ہیں۔ اور پھر آپ واقعی ان مسائل کو حل کرنے پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ جب ہم نے ٹویوٹا کی لاجسٹکس اور مینوفیکچرنگ دونوں سہولیات کا دورہ کیا، تو ہم نے ان تمام مواقع کو دیکھا جہاں وہ بنیادی طور پر گروسری کی خریداری کا چیلنج ہیں، سوائے کچھ مختلف کے۔ اب، پرزے گروسری کی اشیاء ہونے کے بجائے، پرزے ایک ڈسٹری بیوشن سینٹر کے تمام حصے ہیں۔

جیسا کہ تحقیقی منصوبوں کی نوعیت ہے، بجراچاریہ نے مزید کہا، بعض اوقات فائدہ مند نتائج غیر متوقع ہوتے ہیں: \”منصوبے اب بھی اس بات پر غور کر رہے ہیں کہ آخر کار ہم لوگوں کو ان کے گھروں میں کیسے بڑھاتے ہیں۔ لیکن وقت گزرنے کے ساتھ، جیسا کہ ہم ان چیلنجوں کے کاموں کو چنتے ہیں، اگر چیزیں ان دیگر شعبوں پر لاگو ہوتی ہیں، تو وہیں ہم ان قلیل مدتی سنگ میلوں کو استعمال کرتے ہوئے تحقیق میں پیش رفت کو ظاہر کر رہے ہیں جو ہم کر رہے ہیں۔\”

ایسی کامیابیاں پیدا کرنے کا راستہ بھی بعض اوقات مبہم ہو سکتا ہے۔

\”مجھے یقین ہے کہ اب ہم زمین کی تزئین کو سمجھتے ہیں،\” بجراچاریہ۔ \”شاید میں شروع میں یہ سوچ کر بولی تھی کہ، ٹھیک ہے، ہمیں صرف اس شخص کو تلاش کرنے کی ضرورت ہے کہ ہم اس ٹیکنالوجی کو کسی تیسرے فریق یا ٹویوٹا کے اندر کسی کے حوالے کرنے جا رہے ہیں۔ لیکن میں سمجھتا ہوں کہ ہم نے جو کچھ بھی سیکھا ہے وہ یہ ہے کہ چاہے وہ بزنس یونٹ ہو، یا کمپنی، یا ٹویوٹا کے اندر ایک اسٹارٹ اپ یا یونٹ کی طرح – وہ موجود نہیں ہیں۔\”

سٹارٹ اپس کو گھماؤ – جیسا کہ الفابیٹ نے اپنی X لیبز کے ساتھ کیا ہے – یقینی طور پر میز پر ہے، حالانکہ یہ پروڈکٹائزیشن کی طرف بنیادی راستہ ہونے کا امکان نہیں ہے۔ یہ راستہ آخر کار کیا شکل اختیار کرے گا، تاہم، یہ واضح نہیں ہے۔ اگرچہ روبوٹکس ایک زمرہ کے طور پر فی الحال اس سے کہیں زیادہ قابل عمل ہے جب TRI کی 2017 میں بنیاد رکھی گئی تھی۔

بجراچاریہ کہتے ہیں، \”پچھلے پانچ سالوں میں، مجھے ایسا لگتا ہے کہ ہم نے اس مشکل ترین مسئلے میں کافی پیش رفت کی ہے کہ اب ہم اسے حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں تبدیل ہوتے دیکھنا شروع کر رہے ہیں۔\” \”ہم شعوری طور پر منتقل ہوئے ہیں۔ ہم اب بھی 80% تحقیق کے ساتھ آرٹ کی حالت کو آگے بڑھا رہے ہیں، لیکن اب ہم نے اپنے وسائل کا 20% یہ معلوم کرنے کے لیے مختص کر دیا ہے کہ آیا یہ تحقیق اتنی ہی اچھی ہے جیسا کہ ہمارے خیال میں ہے اور اگر اس کا اطلاق حقیقی طور پر کیا جا سکتا ہے۔ -عالمی ایپلی کیشنز۔ ہم ناکام ہو سکتے ہیں۔ ہم محسوس کر سکتے ہیں کہ ہم نے سوچا کہ ہم نے کچھ دلچسپ کامیابیاں حاصل کی ہیں، لیکن یہ کہیں بھی قابل اعتماد یا تیز رفتار نہیں ہے۔ لیکن ہم اپنی کوششوں کا 20 فیصد کوشش کرنے پر لگا رہے ہیں۔