MIT-এর Russ Tedrake একটি গোপন Physical AI স্টার্টআপ উন্মোচন করবেন

রোবোটিক্সের সবচেয়ে সম্মানিত মনের একজন এখন স্বাধীন

রোবোটিক্সের অন্যতম প্রভাবশালী গবেষক এবং আজকের physically capable AI systems-এর বর্তমান ঢেউয়ের অন্যতম স্থপতি Russ Tedrake আবার আলোচনায় ফিরছেন — এবার একটি অনামিক stealth AI startup-এর প্রতিষ্ঠাতা হিসেবে। Tedrake 27-28 মে Boston-এর Thomas M. Menino Convention and Exhibition Center-এ অনুষ্ঠিত Robotics Summit and Expo-তে এই venture প্রকাশ্যে উন্মোচন করবেন। ঘোষণাটি রোবোটিক্স সম্প্রদায়ে উল্লেখযোগ্য আগ্রহ তৈরি করেছে, যেখানে MIT-এ দশকের পর দশক গবেষণা এবং Toyota Research Institute-এ শিল্প নেতৃত্বের কারণে Tedrake-এর নাম যথেষ্ট গুরুত্ব বহন করে.

Tedrake সম্প্রতি Toyota Research Institute-এ Large Behavior Models-এর Senior Vice President হিসেবে কাজ করেছেন, যেখানে তিনি robot behavior-এর জন্য foundation models গড়ে তোলার প্রচেষ্টার নেতৃত্ব দেন, যা physical AI-এর বর্তমান সীমান্তকে প্রতিনিধিত্ব করে। TRI থেকে সরে এসে একটি স্বাধীন venture শুরু করা ইঙ্গিত দেয় যে তাঁর মতে এখন এই ধারণাগুলিকে কেন্দ্র করে একটি কোম্পানি গড়ার সময় এসেছে এবং তা করার জন্য প্রয়োজনীয় সক্ষমতা পরিপক্বতার একটি স্তরে পৌঁছেছে.

Physical AI কী এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

Physical AI বলতে broadly সেই AI systems-কে বোঝায় যেগুলি ভৌত জগতে কাজ করে এবং তার সঙ্গে মিথস্ক্রিয়া করে — robots, autonomous vehicles, এবং অন্য যন্ত্র যা তাদের পরিবেশ অনুধাবন করতে, action পরিকল্পনা করতে, এবং অনিশ্চয়তার মধ্যে real-time-এ সেই পরিকল্পনা কার্যকর করতে পারে। এটি ভাষা বা image AI-এর চেয়ে মৌলিকভাবে কঠিন সমস্যা, কারণ ভৌত জগৎ text editor-এর মতো ভুল ক্ষমা করে না। একটি robot যদি কোনো বস্তু ভুল শনাক্ত করে এবং ভুল grip force নির্দেশ দেয়, তা বিকৃত বাক্য তৈরি করে না — এটি কিছু ভেঙে ফেলতে পারে, কাউকে আঘাত করতে পারে, অথবা কাজটি সম্পূর্ণ ব্যর্থ করতে পারে.

Tedrake তাঁর career জুড়ে এই সমস্যার ওপর তাত্ত্বিক ভিত্তি থেকে কাজ করেছেন। MIT-এর Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory-এ তিনি continuous control problems-এর জন্য reinforcement learning algorithms তৈরি করেন — সেই গাণিতিক কাঠামো, যার ওপর নির্ভর করে robots কীভাবে ঝাঁকুনিমুক্ত, পূর্ব-প্রোগ্রাম করা trajectories-এর বদলে মসৃণভাবে চলতে শেখে। manipulation, locomotion, এবং contact dynamics নিয়ে তাঁর কাজ আধুনিক robotics research-এর ভিত্তিমূলক অবদান.

Large Behavior Models: নতুন সীমান্ত

Toyota Research Institute-এ Tedrake-এর কাজের কেন্দ্রবিন্দু — large behavior models — এই ক্ষেত্রের বর্তমান শীর্ষসীমাকে প্রতিনিধিত্ব করে। text AI-তে large language models-এর সঙ্গে তুলনা টেনে, large behavior models-কে robot behavior-এর বিপুল dataset-এর ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তা teleoperated demonstrations হোক বা simulation-generated experience, এবং এগুলি সাধারণ উদ্দেশ্যের policies শেখে, যা তুলনামূলকভাবে অল্প উদাহরণে নতুন task এবং environment-এর সঙ্গে মানিয়ে নেওয়া যায়.

প্রাথমিক deployment-এ এই পদ্ধতির সাফল্য ছিল চোখে পড়ার মতো। large behavior models-এ প্রশিক্ষিত robots এমন objects-এর ক্ষেত্রেও generalize করতে পারে যা তারা আগে দেখেনি, task-specific reprogramming ছাড়াই নতুন environment-এ মানিয়ে নিতে পারে, এবং traditional controllers-এর তুলনায় failure থেকে অনেক ভালোভাবে ঘুরে দাঁড়াতে পারে। চ্যালেঞ্জ হলো, এই models-কে scale-এ train করতে data দরকার — যা physical world-এ সংগ্রহ করা ব্যয়বহুল — এবং উল্লেখযোগ্য compute-ও লাগে, আর তৈরি হওয়া models-কে real-time physics সামলাতে সক্ষম robust control systems-এর সঙ্গেও যুক্ত করতে হয়.

Physical AI ঘিরে Startup Ecosystem

Tedrake এমন একটি startup landscape-এ প্রবেশ করছেন যা ক্রমশ আরও প্রতিযোগিতামূলক হয়ে উঠেছে। Covariant, Figure AI, Physical Intelligence, এবং আরও কয়েকটি ভালোভাবে funded company general-purpose robot intelligence-এর জন্য large behavior model approach-এর বিভিন্ন রূপ অনুসরণ করছে। বিশেষভাবে Physical Intelligence যথেষ্ট মনোযোগ এবং funding আকর্ষণ করেছে, এবং এর leadership academic robotics community-এর সঙ্গে এমনভাবে overlapping করে যা প্রতিযোগিতামূলক এবং সহযোগিতামূলক উভয় গতিশীলতা তৈরি করে.

এই ecosystem-এ Tedrake যা নিয়ে আসছেন, তা হলো deep theoretical knowledge-এর একটি নির্দিষ্ট সংমিশ্রণ — বিশ্বের খুব কম মানুষের একজন, যিনি control theory-এর mathematics এবং robot hardware-এর practical engineering-এর মধ্যে অনায়াসে চলাচল করতে পারেন — এবং একটি বড় research organization পরিচালনার executive experience। TRI-তে তাঁর সময় তাঁকে সেই industrial-scale infrastructure-এর সংস্পর্শে আনে, যা robotic systems-কে train, test, এবং deploy করতে দরকার, এমন স্তর যা কেবল academic experience দিতে পারে না.

Boston একটি Robotics Hub হিসেবে

উন্মোচনের জন্য Boston-এ Robotics Summit বেছে নেওয়া যথাযথ। MIT, Boston Dynamics, এবং startups ও research institutions-এর ঘন ecosystem-এর ভিত্তিতে Boston বৈশ্বিক robotics innovation center-এর একটি হয়ে উঠেছে। Summit-টি শিল্পের বিভিন্ন প্রান্ত থেকে engineers, investors, এবং executives-দের আকর্ষণ করে, ফলে Tedrake-এর মতো ব্যক্তিত্বের উচ্চপ্রোফাইল ঘোষণার জন্য এটি একটি স্বাভাবিক মঞ্চ.

Startup সম্পর্কে বিস্তারিত — এর নাম, funding status, নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত ফোকাস, এবং team — May-এর event-এর আগে এখনও প্রকাশ করা হয়নি। Robotics community ঘনিষ্ঠভাবে নজর রাখবে। যখন Tedrake-এর মতো রেকর্ডধারী কেউ একটি বড় research institution ছেড়ে company গড়তে এগিয়ে আসেন, তখন প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ নিয়ে তাঁর নেওয়া নির্দিষ্ট bet-টি বিস্তারিতভাবে বোঝার মতো বিষয় হয়ে দাঁড়ায়.

এই নিবন্ধটি The Robot Report-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধ পড়ুন.