ரூபிக்ஸ் கியூபைக் கற்க ஒரு ரோபோ கைக்கு 13,000 உருவகப்படுத்தப்பட்ட ஆண்டுகள் தேவைப்பட்டன, 2026 இலும் ஒரு ஐந்து விரல் கை மின்விளக்கை 36 சதவீத நேரம் மட்டுமே திருகிப் பொருத்துகிறது

OpenAI இன் ரோபோ கை, தன் சிறந்த அமைப்பில், 10 முயற்சிகளில் 2 இல் மிகக் கடினமான ரூபிக்ஸ் கியூப் கலக்கலைத் தீர்த்தது. அதற்கு முன் உருவகப்படுத்தலில் சுமார் 13,000 ஆண்டுகளுக்குச் சமமான பயிற்சி இருந்தது. அதைத் தெரிவிக்கும் ஆய்வுக் கட்டுரை 2019 அக்டோபர் 16 அன்று arXiv இல் வந்தது. அதன் பிறகு ஆய்வகங்கள் மனிதர்களின் செய்முறை விளக்கங்கள், தொடு உணரிகள், மலிவான வன்பொருள் ஆகியவற்றாலும் ரோபோ கைகளுக்குக் கற்றுக்கொடுத்துள்ளன. கூகுள் டீப்மைண்ட் 2026 ஜூலை 30 அன்று வெளியிட்ட, ஒரு ஐந்து விரல் கைக்கான சமீபத்திய அளவிடப்பட்ட முடிவுகள், பணியைப் பொறுத்து 32 முதல் 92 சதவீதம் வரை உள்ளன.

கீழே உள்ள ஒவ்வொரு எண்ணும், பெயர் குறிப்பிடப்பட்ட ஆய்வகம் தன் சொந்தக் கட்டுரையிலோ அறிவிப்பிலோ தெரிவித்ததே. அவற்றில் பெரும்பாலானவை வெவ்வேறு ரோபோக்கள், வெவ்வேறு பொருட்கள், வெற்றிக்கு வெவ்வேறு வரையறைகள் கொண்டவை, எனவே இது ஒரு தரவரிசை அட்டவணை அல்ல.

OpenAI இன் கியூப் கை உண்மையில் என்ன செய்தது

அந்த ரோபோ, ஷேடோ டெக்ஸ்டரஸ் E சீரிஸ் ஹேண்ட் என்ற ஐந்து விரல் மனித வடிவக் கை, கியூபைக் கவனிக்க மூன்று RGB கேமராக்களுடன் இருந்தது. கட்டுப்பாட்டுக் கொள்கையையும் பார்வை அமைப்பையும் OpenAI முழுமையாக உருவகப்படுத்தலில் பயிற்றுவித்து, பிறகு உண்மையான கைக்கு மாற்றியது. அது கூறும் உத்தி தானியங்கி டொமைன் ரேண்டமைசேஷன்: உருவகப்படுத்தும் மென்பொருள் உலகத்தின் மேலும் மேலும் கடினமான மாறுபாடுகளை உருவாக்கிக்கொண்டே இருக்கிறது, அதனால் கொள்கை எந்த ஒரு வடிவத்தையும் நம்பியிருக்க முடியாது.

கியூப் கொள்கைக்கான மொத்தப் பயிற்சி அனுபவத்தை ஆய்வுக் கட்டுரை சுமார் 13 ஆயிரம் ஆண்டுகள் என்று குறிப்பிடுகிறது, இது 64 என்விடியா V100 வரைகலைச் சில்லுகளிலும், ஒவ்வொன்றும் 32 செயலி மையங்கள் கொண்ட 920 பணி இயந்திரங்களிலும் ஓடியது.

உண்மையான ரோபோ முடிவுகள், ஒவ்வொரு கொள்கைக்கும் பத்து சோதனைகள் கொண்ட அட்டவணையில் உள்ளன. கியூபின் பக்கக் கோணங்களை ஜிக்கர் உணரி வழங்கிய சிறந்த கொள்கை, 15 பக்கச் சுழற்சிகள் தேவைப்படும் கலக்கலை 60 சதவீத சோதனைகளிலும், 26 சுழற்சிகள் கொண்ட மிக மோசமான கலக்கலை 20 சதவீதத்திலும் தீர்த்தது. பக்கக் கோணங்களைப் படிக்கப் பார்வையை மட்டுமே பயன்படுத்தியபோது, அதே கொள்கை 20 சதவீதத்தையும் 0 சதவீதத்தையும் எட்டியது. கியூப் கீழே விழுந்தாலோ, 1,600 காலப்படிகளுக்குள், அதாவது சுமார் 128 விநாடிகளுக்குள், கை முடிக்காவிட்டாலோ சோதனை முடிந்துவிடும். தவறான பக்கத்தைத் திருப்பியபோதோ கியூப் நழுவியபோதோ, மறுபடி பிடித்து, கொள்கை பொதுவாக மீண்டதாக ஆய்வுக் கட்டுரை தெரிவிக்கிறது.

மனிதக் கைகளிடமிருந்து கற்றல்

உருவகப்படுத்தல் மட்டுமே ஒரு கைக்குக் கற்பிக்கும் வழி அல்ல. ஒருவர் பணியை ரோபோவுக்குச் செய்து காட்டலாம், ரோபோ அந்த இயக்கத்தை நகலெடுக்கும். 2023 ஏப்ரலில் டோனி ஜாவ், விகாஷ் குமார், செர்கி லெவின், செல்சியா ஃபின் ஆகியோர் ALOHA என்ற மலிவான இருகை அமைப்பை வெளியிட்டனர். அது தனிப்பயன் தொலைவழி இயக்க இடைமுகத்தால் இயங்குகிறது, அதாவது ஒருவர் ரோபோவை தொலைவிலிருந்து ஓட்டுகிறார். அவர்களின் வழிமுறையான ஆக்ஷன் சங்கிங் வித் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்ஸ், ஒளி ஊடுருவும் சாஸ் கோப்பையைத் திறப்பது, பேட்டரியைப் பொருத்துவது உள்ளிட்ட ஆறு உண்மை உலகப் பணிகளை, சுமார் 10 நிமிட செய்முறை விளக்கங்களுடன் 80 முதல் 90 சதவீத வெற்றியில் கற்றது. வன்பொருள் 20,000 டாலர் பட்ஜெட்டில் உருவாக்கப்பட்டது என்று திட்டப் பக்கம் கூறுகிறது.

அடுத்து வந்தது, பல ஆய்வகங்களின் செய்முறை விளக்கங்களை ஒன்றாகத் திரட்டுவது. 2023 அக்டோபரில் வெளியான ஓப்பன் X-எம்போடிமெண்ட் கட்டுரை, 21 நிறுவனங்களின் 22 ரோபோக்களிலிருந்து 527 திறன்களை உள்ளடக்கிய தரவை ஒன்றிணைத்தது. புதிதாக எழும் திறன் சோதனைகளில் அதன் RT-2-X மாதிரி 75.8 சதவீதம் பெற்றது, RT-2 பெற்றது 27.3 சதவீதம். மிகவும் வேறுபட்ட உணர்திறனும் இயக்கமும் கொண்ட ரோபோக்களைத் தாங்கள் சோதிக்கவில்லை என்றும், புதிய ரோபோக்களுக்கான பொதுமைப்படுத்தலை ஆராயவில்லை என்றும் ஆசிரியர்கள் கூறுகின்றனர்.

நுண்திறன் கொண்ட கை மற்றும் புயத்தைக் கையால் தொலைவழி இயக்குவது மனித இயக்குநர்களுக்குச் சுமையாகிறது என்று குய்யும் அவரது சகாக்களும் 2025 அக்டோபரில் எழுதினர். அவர்களின் தீர்வு வேலையைப் பிரிக்கிறது: ஒருவர் மெய்நிகர் உண்மை மூலம் புயத்தை வழிநடத்துகிறார், ஒரு கற்றுக்கொண்ட கொள்கை தொடு மற்றும் கேமரா பின்னூட்டத்தைப் பயன்படுத்தி விரல்களை இயக்குகிறது. பார்த்திராத பொருட்கள் உட்பட பல்வேறு பொருட்களில் 90 சதவீத வெற்றியை அவர்கள் தெரிவிக்கின்றனர். 2025 ஜூனில் எல்விஸ் நாவா, ராபர்ட் காட்ஷ்மான் மற்றும் சகாக்கள் mimic-one ஐ விவரித்தனர், இது கையுறை மற்றும் மெய்நிகர் உண்மைச் செய்முறை விளக்கங்களிலிருந்து பயிற்சி பெற்ற 16 இயக்கச் சுதந்திரப் படிகள் (degrees of freedom) கொண்ட கை. பயிற்சித் தரவிலிருந்து வேறுபட்ட சூழ்நிலைகளைக் குறிக்கும் அவுட்-ஆஃப்-டிஸ்ட்ரிபியூஷன் சோதனைகளில் இது 93.3 சதவீதம் வரை வெற்றி பெற்றது.

ரோபோக்கள் தங்கள் சொந்தத் தவறுகளிலிருந்தும் கற்கலாம். ஃபிசிகல் இன்டெலிஜென்ஸின் pi*0.6 கட்டுரை, 2025 நவம்பர் 18 அன்று வெளியானது, RECAP என்ற பயிற்சி முறையை விவரிக்கிறது. அது செய்முறை விளக்கங்கள், ரோபோவின் சொந்த முயற்சிகள், ஒரு மனிதத் தொலைவழி இயக்குநரின் திருத்தங்கள் ஆகியவற்றைக் கலக்கிறது. அதன் விளைவாக உருவான மாதிரி உண்மையான வீடுகளில் துணிகளை மடிக்கிறது, பெட்டிகளை அசெம்பிள் செய்கிறது, எஸ்பிரெசோ பானங்களைத் தயாரிக்கிறது என்றும், மிகக் கடினமான சில பணிகளில் இந்த முறை செயல்திறனை இரட்டிப்புக்கும் மேல் ஆக்குகிறது, தோல்வி விகிதத்தை ஏறக்குறைய பாதியாகக் குறைக்கிறது என்றும் நிறுவனம் தெரிவிக்கிறது. மோராவெக்கின் முரண்பாடு பற்றிய tuput இன் முந்தைய கட்டுரை தன் தலைப்பு எடுத்துக்காட்டாகப் பயன்படுத்திய வீட்டு வேலையும் துணிகளைக் கையாள்வதே.

விரல் நுனிகளுக்குத் தொடு உணர்வு தருதல்

ஜிஹாங் ஜாவ், காஸ்பர் ஆல்தோஃபர், சோங்-சுன் சூ உள்ளிட்ட ஒரு குழுவின் F-TAC Hand, தன் மேற்பரப்பில் 70 சதவீதம் முழுவதும் 0.1 மில்லிமீட்டர் இடத் தெளிவுடன் தொடு உணர்வைக் கொண்டுள்ளது. முன்பதிப்பு 2024 டிசம்பர் 19 அன்று வெளிவந்தது, வெளியிடப்பட்ட பதிப்பை, நேச்சர் மெஷின் இன்டெலிஜென்ஸில், குயின் மேரி லண்டன் பல்கலைக்கழகம் 2025 ஜூன் 9 அன்று அறிவித்தது. 600 உண்மை உலகச் சோதனைகளில், சிக்கலான கையாளுதல் பணிகளில் தொடு உணர்வுள்ள கை, தொடு உணர்வற்ற மாற்றுகளைவிட சிறப்பாகச் செயல்பட்டது என்று ஆசிரியர்கள் தெரிவிக்கின்றனர் (p 0.0001 க்குக் கீழ்).

மெட்டாவின் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சிக் குழு 2024 அக்டோபர் 31 அன்று Digit 360 விரல்நுனியை வெளியிட்டது. இதில் 8 மில்லியனுக்கும் மேற்பட்ட டாக்சல்கள் (தொடு உணர்வுப் பிக்சல்கள்) உள்ளன, 1 மில்லிநியூட்டன் அளவு சிறிய விசைகளையும் உணர்கிறது, 460,000 க்கும் மேற்பட்ட தொடு படங்களில் முன்பயிற்சி பெற்ற தொடு மாதிரியான Sparsh உடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது என்று மெட்டா கூறுகிறது. Digit 360 ஐ ஜெல்சைட்டும், தொடு உணர்வு கொண்ட ஒரு அலெக்ரோ கையை வொனிக் ரோபாட்டிக்ஸும் தயாரிக்கவிருந்தன, இரண்டுக்கும் 2025 இல் பரவலான கிடைப்பு திட்டமிடப்பட்டிருந்தது.

தொடு உணர்வு சிக்கலானதாக இருக்க வேண்டியதில்லை. சி யே மற்றும் சகாக்களின் ஒரு சயின்ஸ் ரோபாட்டிக்ஸ் கட்டுரை, 2026 பிப்ரவரி 17 அன்று செய்தியானது, மலிவான நான்கு விரல் LEAP Hand ஐ ஒரு சாதாரண வெப்கேம், அடிப்படைத் தொடு அல்லது தொடு இல்லாத உணரிகளுடன் பயன்படுத்தியது, அதற்கு முன் பார்வையையும் தொடுதலையும் இணைத்த மனிதச் செய்முறை விளக்கங்களில் முன்பயிற்சி அளிக்கப்பட்டது. அந்தக் கை தன் எட்டுப் பணிகளையும் ஒட்டுமொத்தமாக 73 சதவீத வெற்றி விகிதத்தில் முடித்தது, உருவகப்படுத்தலில் பயிற்சி பெற்ற ஐந்தில் 85 சதவீதம். பென்சிலைக் கூர்மையாக்குவது, திருகை அவிழ்ப்பது உள்ளிட்ட பார்த்திராத மூன்று பணிகளும் Phys.org செய்தியில் “பெரும்பாலான நேரம்” முடிக்கப்பட்டன, அது எந்த எண்ணையும் தரவில்லை. சிறிய பாட்டில் மூடிகளைத் திருப்பத் தேவையான முறுக்குவிசை கைக்கு இல்லாதது, குறுகிய குழாய்ப் பிடி இடைவெளிகளில் விரல்கள் சிக்கிக்கொள்வது ஆகியவை தோல்விகளாகப் பட்டியலிடப்பட்டுள்ளன.

மலிவான கைகள், மோட்டார்களுக்குப் பதிலாக கேபிள்கள்

நுண்திறன் கையாளுதலுக்கான கற்றல் முறைகள், பொருத்தமான வன்பொருள் இல்லாததால் பெரும்பாலும் உருவகப்படுத்தலிலேயே தங்கிவிட்டன என்று கென்னத் ஷா, அனன்யே அகர்வால், தீபக் பாதக் 2023 செப்டம்பரில் எழுதினர். அவர்களின் LEAP Hand சுமார் 2,000 டாலர் செலவாகும், எளிதில் கிடைக்கும் பாகங்களிலிருந்து நான்கு மணி நேரத்தில் ஒன்றுசேர்க்கலாம். அதன் மிக நெருங்கிய போட்டியாளரான அலெக்ரோ கையின் விலையில் சுமார் எட்டில் ஒரு பங்கு என்று சுருக்கவுரை குறிப்பிடுகிறது.

சில புதிய கைகள் தசைநார்கள் எனப்படும் கேபிள்களால் விரல்களை இயக்குகின்றன. mimic-one அப்படிப்பட்ட ஒன்று. லெரல் பின்டோ, இர்மாக் குசெய் உள்ளிட்ட குழுவின் Ruka-v2 உம் அப்படியே, 2026 மார்ச் 27 அன்று வெளியானது. அசல் Ruka வுடன் இரண்டு இயக்கச் சுதந்திரப் படிகள் கொண்ட மணிக்கட்டையும் பக்கவாட்டு விரல் இயக்கத்தையும் இது சேர்க்கிறது, அசல் Ruka வை 1,300 டாலருக்கும் குறைவாகக் கட்டலாம் என்று ஆசிரியர்கள் கூறுகின்றனர். தொலைவழி இயக்கப் பணிகளுக்கான பயனர் ஆய்வுகளில், அசலுடன் ஒப்பிடும்போது Ruka-v2 முடிக்கும் நேரத்தை 51.3 சதவீதம் குறைத்தது, வெற்றியை 21.2 சதவீதம் உயர்த்தியது. 13 பணிகளில் அது தொலைவழி இயக்கப்பட்டது, அவற்றில் 3 ஐத் தானாகவே கற்றது.

உருவகப்படுத்தல் திரும்பி வந்தது

உருவகப்படுத்தல் தன் இடத்தை இழக்கவில்லை. இரண்டு பல விரல் கைகள் கொண்ட Fourier GR1 மனித வடிவ ரோபோவுக்கு உருவகப்படுத்தலில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட ஒரு வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறையை தோரு லின், ஜிதேந்திர மாலிக், யூக் சூ மற்றும் சகாக்கள் 2025 பிப்ரவரியில் தெரிவித்தனர். பார்த்த பொருட்களில் சுமார் 90 சதவீத வெற்றியும், புதிய பொருட்களில் 60 முதல் 80 சதவீதமும் என்று அவர்கள் தெரிவிக்கின்றனர். பணிவாரியாக, ஒரு பொருளுக்குப் பத்து சோதனைகள் வீதம், சிறந்த கொள்கை பிடித்து எட்டுதலுக்கு சராசரியாக 62.3 சதவீதம், பெட்டியைத் தூக்குவதற்கு 80 சதவீதம், இரு கைகளாலும் ஒப்படைப்பதற்கு 52.5 சதவீதம் பெற்றது. உருவகப்படுத்தப்பட்ட இயற்பியலில் எளிய சீரற்றமாக்கல் மட்டுமே பயன்படுத்தப்பட்டதால் ஒப்படைப்பு எண் குறைவு என்று ஆசிரியர்கள் சந்தேகிக்கின்றனர், இந்தத் திறன்கள் பொது நோக்க, மனித அளவிலான கையாளுதலிலிருந்து வெகு தொலைவில் உள்ளன என்றும் கூறுகின்றனர்.

2026 பிப்ரவரிக் கட்டுரையான DexRepNet++, 40 பொருட்களில் பயிற்றுவிக்கப்பட்டு 5,000 க்கும் மேற்பட்ட பார்த்திராத பொருட்களில் சோதிக்கப்பட்ட ஒரு கொள்கைக்கு உருவகப்படுத்தலில் 87.9 சதவீதப் பிடிப்பு வெற்றியைத் தெரிவிக்கிறது. அதன் சுருக்கவுரை உருவகப்படுத்தலுக்கும் உண்மை வன்பொருளுக்கும் இடையே சிறிய இடைவெளியை விவரிக்கிறது, ஆனால் உண்மை உலக வெற்றி விகிதம் எதையும் தரவில்லை.

டீப்மைண்டின் 2026 ஜூலை ஐந்து விரல் எண்கள்

2026 ஜூலை 30 அன்று கூகுள் டீப்மைண்ட் Gemini Robotics 2 ஐ அறிவித்தது. இந்த மாதிரி, Apptronik இன் Apollo 2 மனித வடிவ ரோபோவிலுள்ள, ஐந்து விரல்கள் கொண்ட, 22 இயக்கச் சுதந்திரப் படிகள் உள்ள SharpaWave கையை இயக்குகிறது. அந்தக் கைக்கான வெற்றி விகிதங்களை டீப்மைண்டின் பதிவு இவ்வாறு தருகிறது: மின்விளக்கைக் கழற்றுவது 92 சதவீதம், ஒன்றைத் திருகிப் பொருத்துவது 36 சதவீதம், குப்பைப் பையைக் கட்டுவது 44 சதவீதம், குப்பை அள்ளும் தட்டுப் பணி 32 சதவீதம், ஜிப்லாக் பை 40 சதவீதம். Franka Duo தளத்தில் இரண்டு விரல் பிடிப்பான்களில், பொதுவான எடுத்து வைத்தலுக்கு 74.2 சதவீதம், கருவித் தொகுப்பு அடுக்குவதற்கு 78.9 சதவீதம், துல்லியமாகச் செருகுவதற்கு 89.6 சதவீதம் என்று அது தெரிவிக்கிறது.

பல விரல் நுண்திறன் கையாளுதல் இன்னும் சவாலாகவே உள்ளது என்று டீப்மைண்டின் பதிவு கூறுகிறது. புதிய இரு கை ரோபோக்களை 200 க்கும் குறைவான எடுத்துக்காட்டுகளுடன் பொதுவாகப் பொருத்தியமைக்கலாம் என்றும் அது கூறுகிறது.

2026 இல் மனித வடிவ ரோபோ முன்னோட்டங்கள் பற்றிய tuput இன் செய்தி, இந்த இயந்திரங்களின் தொழிற்சாலை மற்றும் விமான நிலையப் பக்கத்தை உள்ளடக்குகிறது.

இன்னும் எது தோற்கிறது

முதல் பிரச்சினை ஒப்பீடு. வெய்குவாங் சாவ் மற்றும் சகாக்களின் 2026 மே நுண்திறன் கை ஆராய்ச்சி ஆய்வு, ஆய்வுகள் ரோபோக்கள், உணரிகள், பணிகள், பயிற்சித் தரவு, மதிப்பீடு குறித்து வெவ்வேறு அனுமானங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன என்றும், இதனால் முறையான ஒப்பீடு கடினமாகிறது என்றும் கூறுகிறது.

இரண்டாவது, செய்முறைக் காட்சிகளுக்கும் பார்த்திராத பொருட்களுக்கும் இடையிலான இடைவெளி. 2019 கியூப் கை மிக மோசமான கலக்கலை 10 இல் 2 சோதனைகளில் தீர்த்தது, லின் மற்றும் சகாக்களின் புதிய பொருள் எண்கள் அவர்களின் பார்த்த பொருள் எண்களுக்குப் பின்தங்குகின்றன, டீப்மைண்ட் தெரிவித்த ஐந்து விரல் முடிவுகளில் நான்கு 50 சதவீதத்துக்குக் கீழே உள்ளன, அனைத்தும் டீப்மைண்டின் சொந்தச் சோதனைகளிலிருந்து. முறுக்குவிசை, சிக்கிக்கொள்வது, நழுவுவது ஆகியவற்றை சயின்ஸ் ரோபாட்டிக்ஸ் குழு தீர்க்கப்படாத இயந்திரப் பிரச்சினைகளாகப் பட்டியலிடுகிறது.

மூன்றாவது, அணுகலும் வேகமும். தி ரோபோ ரிப்போர்ட்டின் 2026 ஆகஸ்ட் 2 செய்தியின்படி, டீப்மைண்ட் Gemini Robotics 2 மாதிரியையும் அதன் சாதனத்திலேயே இயங்கும் பதிப்பையும் முன்கூட்டிய அணுகல் கூட்டாளிகளுக்கு மட்டுப்படுத்துகிறது, இயக்க வேகத்தில் ரோபோக்கள் இன்னும் முன்னேற வேண்டியுள்ளது என்றும் கூறுகிறது.