फिजिकल एआई निवेश की दूसरी लहर
MassRobotics, बोस्टन स्थित रोबोटिक्स और ऑटोमेशन इनोवेशन हब, तकनीकी दिग्गजों NVIDIA और Amazon Web Services के साथ अपने Physical AI Fellowship Program के दूसरे कोहॉर्ट की घोषणा करने के लिए शामिल हो गया है। नौ स्टार्टअप कंपनियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भौतिक प्रणालियों के चौराहे पर उत्पाद विकसित करने के लिए मेंटरशिप, तकनीकी संसाधन, और NVIDIA के AI कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म और AWS के क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर तक पहुंच प्राप्त करने के लिए चुना गया है—रोबोट, स्वायत्त वाहन, स्मार्ट मैनुफैक्चरिंग टूल्स, और संबंधित प्रौद्योगिकियां।
फेलोशिप AI इंफ्रास्ट्रक्चर में दो सबसे प्रभावशाली कंपनियों—NVIDIA, जो AI चिप आपूर्ति में हावी है, और AWS, जो AI प्रशिक्षण और अनुमान को शक्ति देने वाले क्लाउड कंप्यूटिंग का बहुत कुछ प्रदान करता है—का एक समन्वित प्रयास है AI-संचालित भौतिक प्रणालियां बनाने वाली कंपनियों के पारिस्थितिकी तंत्र को विकसित करने के लिए जो अंततः उनके उत्पादों और सेवाओं का उपभोग करेंगी।
फिजिकल एआई क्या है?
Physical AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को संदर्भित करता है जो भौतिक दुनिया को समझते हैं और उसके साथ बातचीत करते हैं बजाय विशुद्ध सॉफ्टवेयर परिवेश में काम करने के। इस श्रेणी में औद्योगिक रोबोट शामिल हैं जो कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग का उपयोग करके नई वस्तुओं और वातावरणों को संभालते हैं, स्वायत्त वाहन और ड्रोन, निरीक्षण और निगरानी प्रणालियां जो विसंगतियों का पता लगाने के लिए सेंसर डेटा को संसाधित करती हैं, और सहयोगी रोबोट जो साझा स्थानों में मानव श्रमिकों के साथ काम करते हैं।
यह शब्द पिछले दो वर्षों में प्रमुखता हासिल की है क्योंकि फाउंडेशन मॉडल—GPT और Claude जैसी प्रणालियों को अंतर्निहित बड़े तंत्रिका नेटवर्क—भौतिक रोबोटिक्स समस्याओं पर लागू किए जाने लगे हैं। रोबोट हेराफेरी, मानव प्रदर्शन, और सिंथेटिक डेटा के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल रोबोट को नियम-आधारित प्रोग्रामिंग हासिल नहीं कर सकते ऐसे तरीकों से कार्यों में सामान्यीकरण करने में सक्षम बना रहे हैं, जो रोबोटिक क्षमता में एक कदम परिवर्तन चला रहा है जिसने पर्याप्त निवेश ध्यान आकर्षित किया है।
नौ चयनित स्टार्टअप्स
MassRobotics, NVIDIA, और AWS ने उनकी तकनीक की शक्ति और उनके काम के संभावित वाणिज्यिक प्रभाव के आधार पर दूसरे Physical AI Fellowship कोहॉर्ट के लिए नौ कंपनियों का नाम दिया है। चयनित कंपनियां विनिर्माण ऑटोमेशन, कृषि रोबोटिक्स, स्वास्थ्यसेवा सहायक, और बुनियादी ढांचे और ऊर्जा सुविधाओं के लिए निरीक्षण प्रणालियों सहित कई भौतिक एआई अनुप्रयोगों में फैली हुई हैं।
प्रत्येक फेलोशिप कंपनी NVIDIA के कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म तक पहुंच प्राप्त करेगी—एआई मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के लिए GPU संसाधन सहित—और AWS क्लाउड सेवाएं, शुरुआती चरण की एआई कंपनियों के लिए प्राथमिक पूंजी लागतों में से एक को कम करती हैं। MassRobotics के उद्योग नेटवर्क से मेंटरशिप और NVIDIA और AWS इंजीनियरों से तकनीकी मार्गदर्शन अतिरिक्त समर्थन प्रदान करते हैं जो इस जैसे संरचित कार्यक्रमों के बाहर दोहराना मुश्किल है।
फिजिकल एआई फंडिंग परिदृश्य
Physical AI और रोबोटिक्स में निवेश पिछले दो वर्षों में काफी तेजी से बढ़ा है। कई श्रेणियों ने विशेष ध्यान आकर्षित किया है: ह्यूमनॉयड रोबोट, जो मनुष्यों के लिए डिज़ाइन किए गए वातावरण में सामान्य उद्देश्य की भौतिक श्रम की प्रतिज्ञा देते हैं; कृषि रोबोट, जो खाद्य उत्पादन में श्रम की कमी को संबोधित करते हैं; और विनिर्माण ऑटोमेशन, जिसे निकट अवधि में भौतिक एआई के पैमाने पर प्राथमिक अनुप्रयोग के रूप में देखा जाता है।
Figure AI, Physical Intelligence, और Boston Dynamics जैसी कंपनियां भौतिक एआई सिस्टम विकसित करने में अपनी प्रगति के आधार पर अरब डॉलर के मूल्यांकन को आकर्षित किया है। फेलोशिप प्रोग्राम पहले की अवस्था की कंपनियों को लक्षित करता है, जिनमें से कई अंततः बड़े खिलाड़ियों द्वारा अधिग्रहीत किए जा सकते हैं जो जैविक विकास के बजाय तकनीक के माध्यम से अपनी भौतिक एआई क्षमताओं को तेजी से बढ़ाना चाहते हैं।
NVIDIA की Physical AI रणनीति
NVIDIA ने अपने विकास को बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण पर निर्भर नहीं दिखाने के लिए अपनी कार्यनीति में Physical AI को एक केंद्रीय तत्व बनाया है—एक बाजार जो अंततः कुछ बड़े मॉडल्स के चारों ओर समेकित हो सकता है। कंपनी का Isaac प्लेटफॉर्म, रोबोटिक सिस्टम में एआई मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के लिए डिज़ाइन किया गया, और इसका Omniverse सिमुलेशन वातावरण, जो भौतिक एआई सिस्टम को वास्तविक दुनिया में तैनाती से पहले फोटोरिएलिस्टिक सिमुलेटेड वातावरण में प्रशिक्षित और परीक्षण करने की अनुमति देता है, NVIDIA को एक भौतिक एआई युग के लिए कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में स्थित करता है।
फेलोशिप प्रोग्राम NVIDIA के हितों की सेवा करता है स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र को समर्थन करके जो इसके प्लेटफॉर्म पर निर्माण करेगा और अंततः उन्हें खरीदेगा। शुरुआती चरण की कंपनियां जो NVIDIA के उपकरणों पर निर्माण करना सीखती हैं, जैसे-जैसे वे स्केल करते हैं उन्हें उपयोग करना जारी रखने की अधिक संभावना है, एक ग्राहक अधिग्रहण पाइपलाइन बनाते हैं जो कंपनी गठन के सबसे शुरुआती चरणों में शुरू होती है।
रोबोटिक्स और ऑटोमेशन में AWS की भूमिका
AWS ने RoboMaker और AWS IoT Greengrass ब्रांड के तहत रोबोटिक्स-उन्मुख क्लाउड सेवाओं का एक पोर्टफोलियो बनाया है, तैनात रोबोटिक प्रणालियों की कनेक्टिविटी, डेटा प्रबंधन, और किनारे अनुमान आवश्यकताओं को लक्ष्य करते हुए। Physical AI सिस्टम सेंसर डेटा की विशाल मात्रा उत्पन्न करते हैं जिसे संसाधित, संग्रहीत, किया जाना चाहिए, और एआई मॉडल प्रदर्शन को लगातार सुधारने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए—जो सभी क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए प्राकृतिक मांग बनाते हैं।
फेलोशिप को सह-प्रायोजित करके, AWS उन कंपनियों के साथ शुरुआती संबंध प्राप्त करता है जो अंततः क्लाउड सेवाओं के महत्वपूर्ण उपभोक्ता बनेंगे क्योंकि उनके भौतिक एआई तैनाती स्केल करते हैं। इसे रोबोटिक्स और ऑटोमेशन कंपनियों की अगली पीढ़ी को क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर से क्या चाहिए इसके बारे में अंतर्दृष्टि भी मिलती है, जो रोबोटिक्स-विशिष्ट सेवाओं के लिए इसके उत्पाद रोडमैप को सूचित करती है।
Convener के रूप में MassRobotics
MassRobotics बोस्टन रोबोटिक्स क्लस्टर में गहरी जड़ों वाले एक उद्योग convener के रूप में एक विशिष्ट भूमिका निभाता है—दुनिया में रोबोटिक्स प्रतिभा के सबसे उत्पादक सांद्रणों में से एक, MIT, Northeastern, और स्टार्टअप और स्थापित कंपनियों के एक घने पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा लंगर डाले गए। संगठन शारीरिक स्थान, साझा संसाधन, और उद्योग संपर्कों का एक नेटवर्क प्रदान करता है जो अपनी पहली वाणिज्यिक संबंधों के माध्यम से नेविगेट करने वाली शुरुआती चरण की कंपनियों के लिए मूल्यवान हैं।
यह लेख The Robot Report द्वारा रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
