आइये एक छोटा सा खेल खेलें: कल्पना करें कि आपको किसी को यह समझाना है कि एक कप को कैसे उठाया जाए, उसे कैसे हटाया जाए, तथा उसका पानी गिराए बिना उसे कहीं और कैसे रखा जाए। यह सरल लगता है, लेकिन यदि आप प्रत्येक गतिविधि का सटीक वर्णन करने का प्रयास करेंगे, तो आपको पता चलेगा कि इसके लिए कई पृष्ठों का निर्देश देना पड़ेगा। यही कारण है कि मानव रोबोटिक्स हमेशा से इतना जटिल रहा है। कल तक. NVIDIA Isaac GR00T N1 की घोषणा के साथ, रोबोट अब मानव क्रियाओं को देखकर जटिल गतिविधियों को समझ और दोहरा सकते हैं, यह एक संज्ञानात्मक वास्तुकला के कारण संभव हुआ है जो मानव मस्तिष्क की सहज और तर्कसंगत दोनों प्रक्रियाओं का अनुकरण करती है।
NVIDIA और रोबोट, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ठोस बन जाती है
मुझे वास्तव में यह पसंद है जेन्सेन हुआंगएनवीडिया के सीईओ ने जीटीसी 2025 में अपनी प्रस्तुति के दौरान कहा: "सामान्य प्रयोजन रोबोटिक्स का युग आ गया है।" यह कोई खोखला नारा नहीं, बल्कि तथ्यात्मक बयान है। पहली बार, हमारे पास एक खुला और अनुकूलन योग्य आधारभूत मॉडल है जो मानवरूपी रोबोटों को वास्तविक दुनिया में तर्क करने और कार्य करने में सक्षम बनाता है।
Il GR00T N1 (जनरलिस्ट रोबोट 00 टेक्नोलॉजी) महज एक प्रयोगशाला प्रयोग नहीं है। यह एक ऐसी तकनीक है जो दुनिया भर के डेवलपर्स के लिए पहले से ही उपलब्ध है, जिसे श्रमिकों की कमी (अनुमानतः वैश्विक स्तर पर 50 मिलियन से अधिक लोग) से जूझ रहे उद्योगों को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
दो गति वाला मस्तिष्क
GR00T N1 को जो चीज सचमुच असाधारण बनाती है, वह है मानव संज्ञान से प्रेरित इसकी वास्तुकला: सिस्टम 1 जो एक "तेज़ कार्रवाई" मॉडल (हमारे रिफ्लेक्स के समान) के रूप में काम करता है और सिस्टम 2 जो "धीमी सोच" के रूप में कार्य करता है, आसपास के वातावरण के बारे में तर्क करने और जटिल कार्यों की योजना बनाने में सक्षम है।
यह द्वंद्व रोबोटों को ऐसे कार्य करने की अनुमति देता है जो मनुष्यों के लिए तो सरल लगते हैं, लेकिन मशीनों के लिए अत्यंत जटिल होते हैं: वस्तुओं को पकड़ना, उन्हें एक या दोनों हाथों से हिलाना, तथा एक हाथ से दूसरे हाथ में स्थानांतरित करना। वे बहु-चरणीय कार्य भी कर सकते हैं जिनके लिए विस्तृत संदर्भ और विभिन्न कौशलों के संयोजन की आवश्यकता होती है।
NVIDIA और रोबोट, सिमुलेशन से वास्तविकता तक
NVIDIA ने सिर्फ मॉडल ही विकसित नहीं किया, बल्कि उसने मानव रोबोट के लिए एक संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र तैयार किया। इसके सहयोग से Google डीपमाइंड e डिज्नी रिसर्च, कंपनी विकसित कर रही है न्यूटन, रोबोट सीखने के लिए अनुकूलित एक ओपन-सोर्स भौतिकी इंजन।
घटकों का उपयोग करना NVIDIA Isaac GR00T ब्लूप्रिंट, इसे उत्पन्न करना संभव था केवल 780.000 घंटों में 6.500 सिंथेटिक प्रक्षेप पथ (11 घंटों या नौ लगातार महीनों के मानव प्रदर्शन के बराबर)। कृत्रिम और वास्तविक डेटा का संयोजन केवल वास्तविक डेटा का उपयोग करने की तुलना में GR00T N1 के प्रदर्शन में 40% सुधार हुआ।
एक खुला भविष्य
जैसा कि आप अनुमान लगा चुके होंगे, वास्तविक परिवर्तन खुले दृष्टिकोण में निहित है। GR00T N1 प्रशिक्षण डेटा और मूल्यांकन परिदृश्य डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं गले लगना e GitHub. इससे दुनिया भर के डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को अधिक सक्षम और उपयोगी मानव रोबोट के निर्माण में भाग लेने का अवसर मिलेगा।
कंपनियों को पसंद है 1एक्स टेक्नोलॉजीज, चपलता रोबोटिक्स, बोस्टन डायनेमिक्स और अन्य लोगों को पहले ही इस तकनीक तक पहुंच मिल चुकी है, और परिणाम प्रभावशाली हैं। बर्न्ट बोर्निच1X टेक्नोलॉजीज के सीईओ ने कहा कि न्यूनतम प्रशिक्षण के बाद, वे अपने रोबोट पर सिस्टम को पूरी तरह से लागू करने में सक्षम थे। नियो गामा.
अब हम केवल वायदों के दायरे में नहीं रह गए हैं: सामान्य रोबोटिक्स का युग सचमुच शुरू हो गया है।
