यह लंदन स्टार्टअप चाहता है कि फैक्ट्री वर्कर्स रोबोट्स को उसी तरह प्रशिक्षित करें जैसे एक नए कर्मचारी को

मुख्य बिंदु

• Reimagine Robotics, एक लंदन और सिडनी स्टार्टअप, 2025 में लगभग एक साल के शांत विकास और ग्राहक परीक्षण के बाद गोपनीयता से बाहर आया।
• कंपनी की तकनीक सामान्य कर्मचारियों को रोबोट्स को सीधे प्रदर्शन के माध्यम से नए कार्य सिखाने देती है, फिर तुरंत गलतियों को सुधारती है, बिना किसी कोडिंग के।
• हार्ड ड्राइव विघटन परियोजना में, Reimagine ने एक नए रोबोट व्यवहार को प्रोटोटाइप करने का समय लगभग एक दिन से घटाकर लगभग दस मिनट कर दिया।
• स्टार्टअप की संस्थापक टीम में CEO Jonathan Scholz शामिल हैं, जिन्होंने सात साल तक Google DeepMind की Applied Robotics टीम को लंदन में बनाया और चलाया।
• Reimagine ने पहले से ही एक 3D-प्रिंटिंग प्लास्टिक्स व्यवसाय और एक इलेक्ट्रॉनिक्स रीसाइक्लिंग सुविधा में रोबोट्स तैनात किए हैं, जिसमें अधिक तैनाती और एक नया फंडिंग राउंड योजनाबद्ध है।

रोबोट को सिखाना पहले एक विशेषज्ञ प्रोग्रामर को नियुक्त करना और दिनों का इंतजार करना हुआ करता था। Reimagine Robotics, एक स्टार्टअप जो इस हफ्ते सामने आया, कहता है कि उसके पास एक अलग जवाब है: जो व्यक्ति वास्तव में काम करता है उसे सिखाने दें।

कंपनी की प्रणाली प्रदर्शन-और-सुधार के सिद्धांत पर काम करती है। एक कर्मचारी किसी कार्य का प्रदर्शन करता है, रोबोट इसकी प्रतिलिपि बनाने का प्रयास करता है, और कर्मचारी किसी भी गलती को ठीक करने के लिए हस्तक्षेप करता है। कोई कोड नहीं। कोई रोबोटिक्स डिग्री की आवश्यकता नहीं।

"एक उपयोगी रोबोट को काम करने वाले व्यक्ति से सीखने में सक्षम होना चाहिए," सह-संस्थापक और CEO Jonathan Scholz ने कहा, जिन्होंने पहले Google DeepMind की Applied Robotics टीम को लंदन में सात साल तक स्थापित और नेतृत्व किया, फिर अप्रैल 2025 में पूर्व सहकर्मियों Oleg Sushkov, Akhil Raju, और Misha Denil के साथ Reimagine की सह-स्थापना की।

व्यावहारिक रूप से यह वास्तव में क्या करता है?

कंपनी ने पहले से ही दो वास्तविक सुविधाओं में रोबोट्स को काम पर लगाया है, केवल प्रयोगशाला में नहीं। एक कस्टम-ऑर्डर प्लास्टिक्स कंपनी में, Reimagine के रोबोट्स ने रातों-रात 3D प्रिंटर्स की देखभाल करना सीखा, तैयार प्रिंट बेड हटाना, लैच चलाना, और नियंत्रण दबाना। ग्राहक की अपनी टीम ने फिर प्लेटफॉर्म का उपयोग करके अतिरिक्त चरण जोड़े: धुलाई, इलाज, और भागों को सुखाना।

दूसरी परियोजना में उपयोग की गई हार्ड ड्राइव से मूल्यवान सामग्री पुनः प्राप्त करना शामिल था। Reimagine ने प्रक्रिया इंजीनियरों के साथ एक तीन-रोबोट विघटन सेल बनाने के लिए काम किया जो मशीनों और लोगों को एक साथ काम करता था। उस परियोजना के दौरान, किसी बिल्कुल नए रोबोट व्यवहार का परीक्षण करने के लिए आवश्यक समय लगभग एक दिन से घटाकर लगभग दस मिनट हो गया, कंपनी के अनुसार। इसका मतलब था कि इंजीनियर सुबह कोई विचार आ सकता था और दोपहर का खाना खत्म होने से पहले इसे चलते हुए देख सकते थे।

तैनाती	सिखाया गया कार्य	मुख्य परिणाम
प्लास्टिक्स निर्माता	3D-प्रिंटर देखभाल, धुलाई, इलाज, सुखाना	कर्मचारियों ने स्वयं स्वचालन का विस्तार किया, कोई प्रोग्रामर की आवश्यकता नहीं
इलेक्ट्रॉनिक्स रीसाइक्लर	हार्ड ड्राइव विघटन, तीन-रोबोट सेल	व्यवहार प्रोटोटाइपिंग समय: ~1 दिन से ~10 मिनट

Scholz तकनीक को एक ऐसे उपकरण के रूप में तैयार करने में सावधान है जो लोगों के साथ रहता है, न कि जो उन्हें प्रतिस्थापित करता है। "किसी को एक थकाऊ शारीरिक कार्य को हजारों बार दोहराने के बजाय, वे रोबोट को सिखा सकते हैं, और उस क्षमता को जहां आवश्यक हो वहां लागू कर सकते हैं," उन्होंने कहा।

आगे क्या होता है?

एक नया फंडिंग राउंड तत्काल प्राथमिकता है। स्टार्टअप का पहला चरण Fly Ventures, firstminute capital, और परी निवेशकों के एक समूह से प्री-सीड धन द्वारा समर्थित था। Scholz का कहना है कि अगला चरण अधिक तैनाती कर्मचारियों को नियुक्त करने, अतिरिक्त कारखानों में विस्तार करने, और यह साबित करने पर ध्यान केंद्रित करेगा कि प्रत्येक नई स्थापना पिछली की तुलना में तेजी और सस्ती हो जाती है।

जैसा कि The Robot Report द्वारा पहले रिपोर्ट किया गया था, Reimagine 1X Technologies, Apptronik, और Sanctuary AI सहित रोबोट्स को प्रशिक्षित करना आसान बनाने का प्रयास करने वाली कंपनियों की भीड़ी क्षेत्र में शामिल हो गया। Reimagine जिस अंतर पर दांव लगा रहा है वह गति है: जितनी तेजी से एक फैक्ट्री वर्कर किसी रोबोट को कुछ नया सिखा सकता है, उतना ही अधिक उपयोगी यह बन जाता है क्योंकि उत्पाद और प्रक्रियाएं बदलती हैं।

फैक्ट्री फर्श पर कर्मचारियों के लिए, व्यावहारिक संदेश सरल है। यदि यह तकनीक अपने वादे को पूरा करती है, तो रोबोट को प्रशिक्षित करना एक दिन सॉफ्टवेयर लिखने की तरह कम दिख सकता है और एक नए सहयोगी को ऑनबोर्ड करने जैसा अधिक हो सकता है।