اس مصروف ری سائیکلنگ پلانٹ میں دھول پھیلی ہوئی ہے اور ہاپرز اور کنویئر بیلٹس کا مستقل شور اس میں کام کرنے کے لیے ایک مشکل ماحول بناتا ہے۔
رینہم، مشرقی لندن میں یہ سہولت شارپ گروپ کی ملکیت ہے، جو ایک فیملی کے ذریعے چلائی جانے والی سکیپ اور ویسٹ مینجمنٹ فرم ہے۔
کنویئر بیلٹ کے ساتھ وہ سب کچھ چلاتا ہے جس کا آپ تصور کر سکتے ہیں، جوتوں سے لے کر پرانی VHS کیسٹوں اور کنکریٹ کے بلاکس تک۔
یہاں کی ٹیم اپنے تیز رفتار کنویئر بیلٹ پر ایجنسی کے 24 کارکنوں کے ساتھ ہر سال 280000 ٹن تک مخلوط ری سائیکلنگ پر کارروائی کرتی ہے۔
یہ ایک خطرناک صنعت ہے۔ جبکہ شارپ گروپ کو اپنے حفاظتی ریکارڈ پر فخر ہے، اس شعبے میں کام سے متعلق چوٹ اور خراب صحت دیگر صنعتوں کے مقابلے میں 45% زیادہ ہے۔ اور اموات کی شرح قومی اوسط کا ایک قابل ذکر ضرب ہے۔
ان عوامل کے ساتھ ساتھ کام کی ناخوشگوار نوعیت کا مطلب ہے کہ کارکنوں کو رکھنا مشکل ہے۔ عملے کا سالانہ ٹرن اوور 40% پر چلتا ہے۔
لائن سپروائزر کین ڈورڈوئے کہتے ہیں، "بیلٹ ہر وقت حرکت میں رہتی ہے، آپ مسلسل چن رہے ہیں۔ میں بہت سے چننے والوں سے گزرتا ہوں کیونکہ وہ کام پر نہیں آتے،" لائن سپروائزر کین ڈورڈوئے کہتے ہیں۔
فرم ہر 20 منٹ میں مختلف مواد کے ذریعے چننے والوں کو گھماتا ہے، اور میں دیکھ سکتا ہوں کہ بیلٹ کو وقفے وقفے سے مہلت کے لیے روک دیا جاتا ہے۔
اس اعلی عملے کے ٹرن اوور کا ایک ممکنہ جواب، جب میں نے دورہ کیا تو لائن پر بھی تھا۔ ایک روبوٹ، جسے الفا (خودکار لیٹر پروسیسنگ ہیومنائیڈ اسسٹنٹ) کے نام سے جانا جاتا ہے، کوڑے کو اٹھانے کی تربیت دی جا رہی تھی۔
چین میں RealMan Robotics کے ذریعے بنایا گیا، اسے برطانوی فرم TeknTrash Robotics کے ذریعے حقیقی دنیا کی ری سائیکلنگ آپریشنز کے لیے ڈھالا جا رہا ہے۔
خودکار روبوٹس اس شعبے میں نئے نہیں ہیں، لیکن ہیومنائڈ کا استعمال غیر معمولی ہے۔
TeknTrash کے بانی اور CEO ال کوسٹا کا استدلال ہے کہ انسانی نقل و حرکت کی نقل کرنے سے اس کا روبوٹ مشینری کو دوبارہ ڈیزائن کیے بغیر موجودہ پودوں میں فٹ ہونے دیتا ہے۔
الفا ابھی تیز رفتار نہیں ہے، اس کے بجائے، یہ ایک تربیتی ایجنڈے پر ہے اور بازو کی نقل و حرکت کے ذریعے رہنمائی حاصل کر رہا ہے۔ اس کے آگے، ایک پلانٹ ورکر اپنی کوششوں کو ریکارڈ کرنے کے لیے VR ہیڈسیٹ پہنتا ہے تاکہ یہ ظاہر کیا جا سکے کہ کامیاب چننا اور چھانٹنا کیسا لگتا ہے۔
سیکھنے کا عمل دو گنا ہے۔ پہلا یہ شناخت کر رہا ہے کہ کنویئر پر کیا ہے اور دوسرا حصہ دراصل اشیاء کو اٹھا رہا ہے۔
کوسٹا کا کہنا ہے کہ یہ بالکل وہی ہے جو ابتدائی مرحلے کی تربیت کی طرح دکھائی دیتی ہے۔
"مارکیٹ کا خیال ہے کہ یہ روبوٹس پریٹ-پورٹر ہیں، آپ کو بس انہیں مینز سے منسلک کرنے کی ضرورت ہے اور وہ بے عیب طریقے سے کام کریں گے۔ لیکن مؤثر طریقے سے مفید ہونے کے لیے انہیں وسیع ڈیٹا کی ضرورت ہے۔"
اس نے مجھے دکھایا کہ کس طرح HoloLab نامی سسٹم الفا کو تربیت دینے کے لیے متعدد کیمروں سے ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔
وہ اسے متنبہ کرتے ہیں کہ کیا ہو رہا ہے، وہ اس کے بازوؤں کی رہنمائی کرتے ہیں، اور اگر نہ چنی گئی اشیاء بیلٹ پر رہیں تو وہ ناکامی کی اطلاع دیتے ہیں۔ ہزاروں آئٹمز کا گزرنا ہر روز لاکھوں ڈیٹا پوائنٹس فراہم کرتا ہے۔
تربیت میں وقت لگ سکتا ہے، لیکن اگر یہ کام کرتی ہے، تو یہ فرم کے لیے زندگی کو بہت آسان بنا سکتی ہے۔
پلانٹ کی فنانس ڈائریکٹر اور کمپنی کے بانی ٹام شارپ کی پوتی چیلسی شارپ کہتی ہیں، "ہیومنائڈ کی کشش یہ ہے کہ آپ اسے یہاں رکھ سکتے ہیں اور وہ یہیں رہتا ہے۔ یہ سارا دن، دن کے 24 گھنٹے، ہفتے کے ساتوں دن چنتا ہے۔ یہ چھٹی کے لیے درخواست دینے والا نہیں ہے، اس کا کوئی بیمار دن نہیں ہوگا۔"
اس کا متبادل یہ ہے کہ نئے بیسپوک پلانٹس کی تعمیر کریں یا کولوراڈو میں مقیم AMP جیسی کمپنیوں سے نئی کٹ کے ساتھ موجودہ سہولیات کو دوبارہ تیار کریں۔
یہ اپنے تین پلانٹس چلاتا ہے اور یورپ اور برطانیہ سمیت دنیا بھر میں درجنوں دیگر سہولیات کو اپنا سامان فراہم کر چکا ہے۔
سی ای او ٹم اسٹیورٹ بتاتے ہیں کہ اے ایم پی اشیاء کی گائیڈ کرنے کے لیے ہوائی جہاز استعمال کرتا ہے۔
AI اس عمل کا حصہ ہے، کیونکہ یہ نظام کے مواد کی شناخت اور ترتیب کے طریقے کو مسلسل بہتر بناتا ہے۔
"ہمارے روبوٹ انسانوں کے مقابلے میں بہت زیادہ کارآمد ہیں، شاید آٹھ یا 10 گنا رفتار سے۔ AI ٹیکنالوجی اور جیٹ طیاروں نے واقعی صلاحیت اور کارکردگی اور درستگی میں اضافہ کیا ہے کہ ہم کیا کر سکتے ہیں۔"
کیلیفورنیا کے چیلنجر گلیشیئر کو ربیکا ہو تھرمس نے مشترکہ طور پر قائم کیا تھا۔ اس کی کمپنی کا نظام کوڑا کرکٹ کو چھانٹنے کے لیے نصب روبوٹک ہتھیاروں اور AI کا استعمال کرتا ہے۔
وہ بتاتی ہیں کہ کوڑے دان کی بے پناہ تغیرات سامان کو چھانٹنے کے لیے ایک بڑا چیلنج ہے۔
کبھی کبھی ایک بیئر ہر جگہ مائع چھڑک رہی ہو گی، مشینری کو دھمکی دے رہی ہو گی، اور اس کے صارفین نے "ان کی سہولت کے ذریعے دستی بم اور آتشیں اسلحے جیسی ناقابل یقین چیزیں آتے ہوئے" بھی دیکھی ہیں۔
Hu‑Thrams کا کہنا ہے کہ "جیسے جیسے ہمارے ماڈلز ایک ارب سے زیادہ اشیاء سے سیکھتے ہیں، AI بہتر سے بہتر ہوتا جاتا ہے۔"
"اور ہم نے ہمیشہ اپنی ٹکنالوجی کو ڈیزائن کیا ہے تاکہ یہ نہ صرف بڑے شہری پودوں کے لیے بلکہ زیادہ سخت بجٹ پر چلنے والی نیم دیہی سہولیات کے لیے کام کرے۔" مختلف نقطہ نظر کے ساتھ، تینوں کمپنیاں اس بات پر متفق ہیں کہ انسانی بنیادوں کا ماڈل اب پائیدار نہیں ہے۔
پوری صنعت میں، فضلے کی پروسیسنگ کا مطالعہ کرنے والے ماہرین تعلیم کا کہنا ہے کہ آٹومیشن کی طرف تبدیلی نہ صرف ناگزیر ہے بلکہ ضروری ہے۔
جیسا کہ ییل یونیورسٹی کے پروفیسر ماریان چیرٹو کہتے ہیں: "روبوٹکس AI سے چلنے والے وژن کے نظام کے ساتھ مل کر مواد کی بحالی، کارکن کے تجربے، اور ری سائیکلنگ کے شعبے میں معاشی مسابقت کو بہتر بنانے کی سب سے بڑی صلاحیت پیش کرتے ہیں۔"
چیلسی شارپ نے اعتراف کیا کہ مشرقی لندن میں واپس، کارکن کا تجربہ "غیر دلکش" ہے۔
"یہ کام کرنے کے لیے واقعی ایک گندی جگہ ہے۔ آپ دھول دیکھ سکتے ہیں، آپ شور سن سکتے ہیں۔ یہ اتنا اچھا نہیں ہے۔"
روبوٹ ان حالات سے بے پرواہ ہیں، لیکن ٹیکنالوجی کے بڑھتے ہی انسانی کارکنوں کا کیا بنے گا؟
شارپ کا دعویٰ ہے کہ مزید کام کے مواقع ہوں گے: "منصوبہ ان عملے کو بہتر بنانے کا ہے۔ وہ روبوٹس کی دیکھ بھال اور نگرانی کریں گے۔ اور یہ انہی لوگوں کو ناخوشگوار ماحول، بھاری اٹھانے اور شور سمیت کسی بھی خطرات سے دور لاتا ہے۔"
