रोबोट मैराथन दौड़ सकते हैं और पिंग पोंग खेल सकते हैं। लेकिन क्या वे कभी सच्चा खेल गौरव प्राप्त कर पाएंगे?
Robots can run a marathon and play ping pong. But will they ever achieve true sporting greatness?
The real opportunity is not to build robot champions, but to better understand human performance.
वास्तविक अवसर रोबोट चैंपियन बनाना नहीं है, बल्कि मानव प्रदर्शन को बेहतर ढंग से समझना है।
A humanoid robot recently made headlines around the world for running a half-marathon and beating the human world record. Around the same time, an AI-powered robot defeated an elite human player in table tennis. What the robot lacked in experience, it made up for by reacting faster and more consistently than any person could.
एक ह्यूमनॉइड रोबोट ने हाल ही में हाफ-मैराथन दौड़कर और मानव विश्व रिकॉर्ड को तोड़कर दुनिया भर में सुर्खियां बटोरीं। लगभग उसी समय, एक एआई-संचालित रोबोट ने टेबल टेनिस में एक शीर्ष मानव खिलाड़ी को हराया। रोबोट के पास अनुभव की कमी थी, लेकिन उसने किसी भी इंसान की तुलना में तेज़ी और अधिक निरंतरता से प्रतिक्रिया करके इसकी भरपाई कर दी।
These moments feel like milestones. Finally, it seems machines are stepping into one of the most human arenas – sports.
ये पल मील के पत्थर जैसे लगते हैं। आखिरकार, ऐसा लगता है कि मशीनें सबसे मानवीय क्षेत्रों – खेल – में कदम रख रही हैं।
But while it is tempting to frame this as robots versus humans, sport robotics isn’t really about competition. It’s about how machines can learn to move, react and interact in dynamic, unpredictable environments – and what that means for human performance.
लेकिन भले ही इसे रोबोट बनाम इंसान के रूप में प्रस्तुत करना आकर्षक लगे, खेल रोबोटिक्स वास्तव में प्रतिस्पर्धा के बारे में नहीं है। यह इस बारे में है कि मशीनें गतिशील, अप्रत्याशित वातावरण में कैसे चलना, प्रतिक्रिया करना और बातचीत करना सीख सकती हैं – और इसका मानव प्रदर्शन के लिए क्या मतलब है।
How do you train a robot to play sport?
रोबोट को खेल खेलना कैसे सिखाया जाता है?
Training a robot to play sport is fundamentally different from training a human athlete.
रोबोट को खेल खेलना सिखाना, एक मानव एथलीट को प्रशिक्षित करने से मौलिक रूप से अलग है।
People learn through practice, coaching and experience, constantly adjusting to changing conditions. In sport science, this is often described as a tight coupling between perception and action. That is, seeing, deciding, and moving in one continuous loop.
लोग अभ्यास, कोचिंग और अनुभव के माध्यम से सीखते हैं, लगातार बदलती परिस्थितियों के अनुसार खुद को समायोजित करते हैं। खेल विज्ञान में, इसे अक्सर धारणा (perception) और क्रिया (action) के बीच एक मजबूत जुड़ाव (tight coupling) के रूप में वर्णित किया जाता है। यानी, देखना, निर्णय लेना और एक निरंतर लूप में चलना।
Robots, by contrast, are trained using a combination of simulation, data and control algorithms. Engineers build detailed virtual environments where robots can “practice” millions of times. They learn how to track objects, predict motion and coordinate their bodies. Sometimes, motion analysis techniques are used to track athletes doing the specific movements the robot needs to emulate.
इसके विपरीत, रोबोटों को सिमुलेशन, डेटा और नियंत्रण एल्गोरिदम के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। इंजीनियर विस्तृत आभासी वातावरण बनाते हैं जहाँ रोबोट लाखों बार “अभ्यास” कर सकते हैं। वे वस्तुओं को ट्रैक करना, गति का अनुमान लगाना और अपने शरीर का समन्वय करना सीखते हैं। कभी-कभी, रोबोट को जिन विशिष्ट गतिविधियों का अनुकरण करने की आवश्यकता होती है, उन्हें ट्रैक करने के लिए गति विश्लेषण तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
For fast-paced sports such as table tennis, the challenge is extreme. A robot must detect the ball, predict its trajectory and execute a precise movement within fractions of a second. This requires close integration between computer vision, machine learning and real-time control.
टेबल टेनिस जैसे तेज़ गति वाले खेलों के लिए, चुनौती अत्यधिक है। रोबोट को गेंद का पता लगाना होगा, उसकी प्रक्षेपवक्र (trajectory) का अनुमान लगाना होगा और सेकंड के अंशों में एक सटीक गति निष्पादित करनी होगी। इसके लिए कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग और वास्तविक समय नियंत्रण के बीच घनिष्ठ एकीकरण की आवश्यकता होती है।
One of the biggest advances in recent years has been the ability to train robots in simulation and then transfer those skills into the real world – a process known as “sim-to-real”. Combined with rapid improvements in sensors and computing, this has dramatically accelerated progress.
हाल के वर्षों में सबसे बड़ी प्रगति में से एक रोबोटों को सिमुलेशन में प्रशिक्षित करने और फिर उन कौशलों को वास्तविक दुनिया में स्थानांतरित करने की क्षमता रही है – जिसे “सिम-टू-रियल” नामक प्रक्रिया के रूप में जाना जाता है। सेंसर और कंप्यूटिंग में तेजी से सुधार के साथ मिलकर, इसने प्रगति में नाटकीय रूप से तेजी लाई है।
We’ve seen similar developments in robot basketball and robot soccer, where systems have evolved from simply locating the ball to coordinating as teams, making tactical decisions and adapting to opponents.
हमने रोबोट बास्केटबॉल और रोबोट सॉकर में भी इसी तरह के विकास देखे हैं, जहाँ सिस्टम केवल गेंद का पता लगाने से विकसित होकर टीमों के रूप में समन्वय करना, सामरिक निर्णय लेना और विरोधियों के अनुकूल होना सीख गए हैं।
Beyond entertainment
मनोरंजन से परे
While robot athletes make for compelling demonstrations, their greatest impact will likely be behind the scenes where they can be used to train human athletes.
हालांकि रोबोट एथलीट मनमोहक प्रदर्शन करते हैं, लेकिन उनका सबसे बड़ा प्रभाव पर्दे के पीछे होगा, जहां उनका उपयोग मानव एथलीटों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
One of the central challenges in sport is designing effective practice. Athletes need repetition to build skill. But they also need variability to reflect real competition. Too much repetition becomes predictable; too much variability becomes chaotic.
खेल में केंद्रीय चुनौतियों में से एक प्रभावी अभ्यास को डिज़ाइन करना है। एथलीट कौशल बनाने के लिए दोहराव चाहते हैं। लेकिन उन्हें वास्तविक प्रतिस्पर्धा को दर्शाने के लिए परिवर्तनशीलता की भी आवश्यकता होती है। बहुत अधिक दोहराव अनुमानित हो जाता है; बहुत अधिक परिवर्तनशीलता अराजक हो जाती है।
Robotics offers a potential way to balance both.
रोबोटिक्स दोनों को संतुलित करने का एक संभावित तरीका प्रदान करता है।
A robotic training partner can deliver highly repeatable actions at elite intensity, while also introducing carefully controlled variation. For example, a robotic tennis server could replicate the motion of a world-class player while systematically varying ball speed, flight and placement.
एक रोबोटिक प्रशिक्षण साथी उच्च दोहराव वाली क्रियाएं अभिजात तीव्रता पर प्रदान कर सकता है, साथ ही सावधानीपूर्वक नियंत्रित परिवर्तनशीलता भी ला सकता है। उदाहरण के लिए, एक रोबोटिक टेनिस सर्वर गेंद की गति, उड़ान और प्लेसमेंट को व्यवस्थित रूप से बदलते हुए एक विश्व स्तरीय खिलाड़ी की गति की नकल कर सकता है।
From a sport science perspective, this creates what is known as a “representative learning environment”. The key benefit is it replicates the key perceptual and decision-making demands of elite competition, which is difficult for coaches to recreate in the training environment.
खेल विज्ञान के दृष्टिकोण से, यह एक “प्रतिनिधि शिक्षण वातावरण” बनाता है। मुख्य लाभ यह है कि यह अभिजात प्रतिस्पर्धा की प्रमुख संवेदी और निर्णय लेने की मांगों की नकल करता है, जिसे प्रशिक्षकों के लिए प्रशिक्षण वातावरण में पुन: बनाना मुश्किल होता है।
In our work, we’ve been exploring how robotics could support sports such as tennis, cricket and the football codes. The goal is to combine realism, repeatability, variability, and data to enhance skill development and link technique to outcomes.
हमारे काम में, हम यह पता लगा रहे हैं कि रोबोटिक्स टेनिस, क्रिकेट और फुटबॉल जैसे खेलों का समर्थन कैसे कर सकता है। लक्ष्य कौशल विकास को बढ़ाने और तकनीक को परिणामों से जोड़ने के लिए यथार्थवाद, दोहराव क्षमता, परिवर्तनशीलता और डेटा को संयोजित करना है।
Robots may also help manage training load. They can reduce the physical demands on coaches and training partners while still exposing athletes to high-quality game-like scenarios.
रोबोट प्रशिक्षण भार को प्रबंधित करने में भी मदद कर सकते हैं। वे कोचों और प्रशिक्षण भागीदारों पर शारीरिक मांगों को कम कर सकते हैं, जबकि एथलीटों को उच्च-गुणवत्ता वाले खेल-जैसे परिदृश्यों के संपर्क में भी ला सकते हैं।
Beyond performance, there are opportunities for fan engagement. Interactive robots at live events or demonstrations of elite skills could offer new ways for audiences to experience sport.
प्रदर्शन से परे, प्रशंसक जुड़ाव के अवसर हैं। लाइव इवेंट्स में या अभिजात कौशल के प्रदर्शन पर इंटरैक्टिव रोबोट दर्शकों को खेल का अनुभव करने के नए तरीके प्रदान कर सकते हैं।
Will robots ever be ‘great’?
क्या रोबोट कभी ‘महान’ हो सकते हैं?
Over the next decade, robots will likely become more agile, more robust and better able to operate in complex environments. Tasks that robots currently find difficult, such as running on uneven terrain and catching or throwing balls, will become increasingly achievable.
अगले दशक में, रोबोट अधिक फुर्तीले, अधिक मजबूत और जटिल वातावरण में काम करने में बेहतर सक्षम हो जाएंगे। वे कार्य जो रोबोट को वर्तमान में कठिन लगते हैं, जैसे ऊबड़-खाबड़ इलाके पर दौड़ना और गेंद पकड़ना या फेंकना, वे अधिक से अधिक प्राप्त करने योग्य हो जाएंगे।
But even as robots improve, there are important limits.
लेकिन रोबोट के बेहतर होने के बावजूद, कुछ महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं।
Sporting greatness is not just about executing movements perfectly. It involves creativity, decision-making under pressure, and the ability to adapt in ways shaped by experience, emotion and context.
खेल में महानता केवल आंदोलनों को पूरी तरह से निष्पादित करने के बारे में नहीं है। इसमें रचनात्मकता, दबाव में निर्णय लेना, और अनुभव, भावना और संदर्भ द्वारा आकार देने के तरीके से अनुकूलन करने की क्षमता शामिल है।
From a sport science perspective, elite performance emerges from the interaction between the athlete, the task and the environment. Robots can be engineered to perform specific tasks extremely well, but they do not experience this interaction in the same embodied, meaningful way.
खेल विज्ञान के दृष्टिकोण से, उत्कृष्ट प्रदर्शन एथलीट, कार्य और वातावरण के बीच की परस्पर क्रिया से उत्पन्न होता है। रोबोट को विशिष्ट कार्यों को अत्यंत अच्छी तरह से करने के लिए इंजीनियर किया जा सकता है, लेकिन वे इस परस्पर क्रिया का उसी मूर्त, सार्थक तरीके से अनुभव नहीं करते हैं।
This means robots may surpass humans in tightly defined challenges – such as bowling a cricket ball with perfect consistency – but they are unlikely to achieve greatness in the holistic human sense.
इसका मतलब है कि रोबोट तंग रूप से परिभाषित चुनौतियों में – जैसे कि पूरी स्थिरता के साथ क्रिकेट की गेंद फेंकना – मनुष्यों को पछाड़ सकते हैं, लेकिन वे समग्र मानवीय अर्थ में महानता प्राप्त करने की संभावना नहीं रखते हैं।
A new role for robots in sport
खेल में रोबोट के लिए एक नई भूमिका
Rather than replacing athletes, robots are more likely to become part of the sporting ecosystem.
एथलीटों को बदलने के बजाय, रोबोट खेल पारिस्थितिकी तंत्र का हिस्सा बनने की अधिक संभावना रखते हैं।
In the same way that video analysis and wearable sensors have transformed training, robotics offers a new tool for coaches and sport scientists. It enables practice environments that can be precisely controlled, repeated, and adapted to individual needs.
जिस तरह से वीडियो विश्लेषण और पहनने योग्य सेंसर ने प्रशिक्षण को बदल दिया है, उसी तरह रोबोटिक्स कोचों और खेल वैज्ञानिकों के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है। यह अभ्यास वातावरण को सक्षम बनाता है जिसे सटीक रूप से नियंत्रित, दोहराया और व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप ढाला जा सकता है।
The real opportunity is not to build robot champions, but to better understand human performance, and help athletes reach higher levels.
असली अवसर रोबोट चैंपियन बनाना नहीं है, बल्कि मानव प्रदर्शन को बेहतर ढंग से समझना है, और एथलीटों को उच्च स्तर तक पहुंचने में मदद करना है।
Jonathan Roberts receives funding from the Australian Research Council.
जोनाथन रॉबर्ट्स को ऑस्ट्रेलियाई रिसर्च काउंसिल से फंडिंग मिलती है।
Marc Portus does not work for, consult, own shares in or receive funding from any company or organisation that would benefit from this article, and has disclosed no relevant affiliations beyond their academic appointment.
मार्क पोर्टस किसी भी कंपनी या संगठन के लिए काम नहीं करते हैं, सलाह नहीं देते हैं, उसमें शेयर नहीं रखते हैं या उससे फंडिंग प्राप्त नहीं करते हैं जिससे इस लेख को लाभ होगा, और उन्होंने अपनी शैक्षणिक नियुक्ति से परे कोई प्रासंगिक जुड़ाव नहीं बताया है।
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