स्मार्ट डेटाबेस रोबोट को रीयल टाइम में प्रतिक्रिया देने में कैसे मदद कर रहे हैं

मुख्य बिंदु

• TimescaleDB, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले Postgres डेटाबेस सॉफ्टवेयर के शीर्ष पर बनाया गया एक समय-श्रृंखला डेटाबेस, Postgres को एक अलग सिस्टम की आवश्यकता के बिना तेजी से बढ़ने वाले औद्योगिक डेटा को संभालने के लिए विस्तारित करता है।
• Doug Pagnutti, Tiger Data में एक औद्योगिक डेवलपर समर्थक, औद्योगिक सॉफ्टवेयर में जाने से पहले तेल, गैस और विनिर्माण स्वचालन में 12 से अधिक वर्षों तक काम कर चुके हैं।
• The Robot Report पॉडकास्ट का एक नया एपिसोड, एपिसोड 254, यह पता लगाता है कि कैसे समय-श्रृंखला डेटाबेस रोबोटिक्स और औद्योगिक AI अनुप्रयोगों में सुधार करते हैं।
• यूके स्थित ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स कंपनी Humanoid ने सीरीज A फंडिंग राउंड में $152 मिलियन सुरक्षित किए, जबकि Vicarious Surgical ने आधिकारिक रूप से घोषणा की है कि वह बंद हो रही है।
• चीनी रोबोटिक्स फर्म Unitree का कहना है कि रोबोट के लिए एक "GPT moment", यानी एक अचानक सामान्य क्षमता में छलांग जो AI चैटबॉट के साथ हुई, अभी भी कई साल दूर है।

फैक्ट्री फ्लोर पर हर मशीन रीडिंग की एक स्ट्रीम उत्पन्न करती है: तापमान, दबाव, मोटर गति, त्रुटि कोड। ये रीडिंग उस सटीक क्षण के साथ टाइम-स्टैम्प की जाती हैं जब वे हुई। छोटे, समय-टैग किए गए डेटा बिंदुओं की इस बाढ़ को प्रबंधित करना ग्राहक रिकॉर्ड या उत्पाद कैटलॉग संग्रहीत करने से एक अलग समस्या है, और सामान्य डेटाबेस कभी भी इसके लिए नहीं बनाए गए थे।

यह अंतर है जिसे The Robot Report पॉडकास्ट के एपिसोड 254 में खोज करने के लिए बैठा है।

समय-श्रृंखला डेटाबेस क्या है, और रोबोट के लिए इसका महत्व क्यों है?

एक समय-श्रृंखला डेटाबेस सख्त समय क्रम में जानकारी संग्रहीत करता है, जिससे "पिछले 30 सेकंड में क्या हुआ" या "पिछले हफ्ते से प्रत्येक दबाव स्पाइक दिखाएं" जैसे सवालों के जवाब देना तेजी से हो जाता है। मानक डेटाबेस उन सवालों का जवाब दे सकते हैं, लेकिन जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, वे बहुत धीमे हो जाते हैं।

अतिथि Doug Pagnutti, Tiger Data में एक औद्योगिक डेवलपर समर्थक, इस सुस्ती को पहले हाथ से जानते हैं। सॉफ्टवेयर में जाने से पहले, वह PLC (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर, छोटे कंप्यूटर जो फैक्ट्री मशीनरी चलाते हैं), औद्योगिक रोबोट, और SCADA सिस्टम (पर्यवेक्षी नियंत्रण और डेटा अधिग्रहण सिस्टम, जो बड़ी औद्योगिक प्रक्रियाओं की निगरानी और नियंत्रण करते हैं) पर 12 साल से अधिक काम कर चुके हैं। उन्होंने बाद में Dell EMC और VTScada में काम किया इससे पहले कि Tiger Data में शामिल हुए।

Tiger Data TimescaleDB बनाता है, जो Postgres के शीर्ष पर बैठता है, लोकप्रिय ओपन-सोर्स डेटाबेस जिसे लाखों डेवलपर पहले से उपयोग करते हैं। विचार समय-श्रृंखला क्षमताएं, कॉलमनार स्टोरेज (डेटा को संगठित करने का एक तरीका जो कुछ क्वेरीज को नाटकीय रूप से तेज करता है), और स्वचालित डेटा विभाजन (बड़े डेटासेट को प्रबंधनीय चंक में विभाजित करना) जोड़ना है बिना टीमों को एक पूरी तरह से नई प्रणाली सीखने या अपना डेटा कहीं और स्थानांतरित करने के लिए मजबूर किए।

Pagnutti चर्चा करते हैं कि कैसे कारखाने और रोबोटिक्स टीम इन डेटाबेस को भौतिक सेंसर से जोड़ते हैं, वे बड़े पैमाने पर डेटा कैसे प्रबंधित करते हैं, और कैसे एक ही सेटअप क्लाउड में या मशीनों के करीब स्थानीय एज हार्डवेयर पर चल सकता है।

इस एपिसोड में और क्या आया?

पॉडकास्ट के समाचार खंड ने रोबोटिक्स स्पेस का पालन करने वाले किसी के लिए उल्लेख के योग्य तीन कहानियों को कवर किया।

चीनी रोबोटिक्स फर्म Unitree ने Nikkei को बताया कि रोबोट के लिए एक "GPT moment", क्षमता में एक अचानक व्यापक छलांग, अभी भी कई साल दूर है। यह एक कंपनी से एक विशेष रूप से सावधान मूल्यांकन है जो ह्यूमनॉइड और चतुष्पद रोबोट बनाती और बेचती है।

Vicarious Surgical, अमेरिकी सर्जिकल रोबोटिक्स स्टार्टअप, आधिकारिक रूप से घोषणा की है कि यह बंद हो रही है। कंपनी को न्यूनतम इनवेसिव सर्जरी के अपने दृष्टिकोण के लिए ध्यान आकर्षित किया गया था।

अधिक सकारात्मक नोट पर, यूके स्थित Humanoid ने $152 मिलियन सीरीज A राउंड बंद किया, जो हाल ही में ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में देखे गए बड़े शुरुआती-चरण के निवेशों में से एक है।

सामान्य प्रश्न

क्या इसमें से कोई रोगियों या मेडिकल रोबोट को प्रभावित करता है?

इस एपिसोड में सीधे नहीं, लेकिन मेडिकल रोबोटिक्स में डेटा चुनौती समान है: सर्जिकल और पुनर्वास रोबोट भी समय-स्टैम्प्ड सेंसर रीडिंग की सघन स्ट्रीम उत्पन्न करते हैं जिन्हें तेजी से, विश्वसनीय स्टोरेज की आवश्यकता होती है। यहां चर्चा किए गए डेटाबेस दृष्टिकोण पूरे क्षेत्र में लागू होते हैं।

क्या मुझे इसे समझने के लिए डेटाबेस को समझने की जरूरत है?

नहीं। बातचीत उन इंजीनियरों के लिए है जो पहले से ही औद्योगिक प्रणालियों के साथ काम करते हैं, लेकिन मूल विचार सरल है: जैसे-जैसे मशीनें स्मार्ट और अधिक जुड़ी हुई हो जाती हैं, उनके डेटा को संग्रहीत करने वाले सॉफ्टवेयर को गति बनाए रखने की जरूरत होती है।