विश्व मॉडल से रोबोट नियंत्रण तक
NVIDIA ने Cosmos Policy की घोषणा की है, जो इसके बढ़ते विश्व फाउंडेशन मॉडल परिवार में एक नया अतिरिक्त है। यह पर्यावरणीय समझ और भौतिक रोबोट नियंत्रण के बीच की खाई को पाटता है। मॉडल Cosmos Predict-2 के ऊपर बनाया गया है, जो NVIDIA का मौजूदा विश्व फाउंडेशन मॉडल है जो यह पूर्वानुमान देता है कि भौतिक वातावरण समय के साथ कैसे बदलेगा। Cosmos Policy इन पूर्वानुमानों को लेता है और उन्हें कार्यशील नियंत्रण संकेतों में परिवर्तित करता है जो रोबोट जटिल हेराफेरी कार्यों को करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
यह घोषणा NVIDIA के रोबोटिक्स AI के प्रति अपने दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण विकास का प्रतिनिधित्व करती है। व्यापक प्रदर्शन या पुरस्कार इंजीनियरिंग के माध्यम से रोबोट को विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित करने के बजाय, Cosmos Policy भौतिक गतिशीलता की सामान्यीकृत समझ का लाभ उठाता है जो अधिक लचीली और अनुकूलनीय रोबोट व्यवहार को सक्षम करता है। सिद्धांत में, Cosmos Policy से सुसज्जित एक रोबोट को यह मूलभूत समझ के साथ नई हेराफेरी कार्यों का सामना करना चाहिए कि कैसे वस्तुएं एक-दूसरे के साथ और रोबोट के अपने शरीर के साथ परस्पर क्रिया करती हैं।
Cosmos Policy कैसे काम करता है
अपने मूल में, Cosmos Policy, Cosmos Predict-2 विश्व फाउंडेशन मॉडल पर लागू किया जाने वाला एक post-training परत है। Cosmos Predict-2 को वास्तविक दुनिया की भौतिक बातचीत दिखाने वाले भारी मात्रा में वीडियो डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और यह एक दिए गए दृश्य में आगे क्या होगा इसका पूर्वानुमान लगाना सीखता है। उदाहरण के लिए, एक मेज की तस्वीर दी गई जिसमें उस पर वस्तुएं हैं, मॉडल यह पूर्वानुमान दे सकता है कि यदि इन वस्तुओं को धकेला जाए, उठाया जाए या गिराया जाए तो वे कैसे चलेंगी।
Cosmos Policy एक नियंत्रण नीति जोड़कर इस भविष्य कहने की क्षमता पर निर्माण करता है जो निर्धारित करता है कि वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए रोबोट को कौन से कार्य करने चाहिए। सिस्टम निम्नलिखित प्रक्रिया के माध्यम से काम करता है:
- दृश्य समझ: रोबोट अपने पर्यावरण की वर्तमान स्थिति को कैप्चर करने के लिए अपने कैमरे और सेंसर का उपयोग करता है, और Cosmos Predict-2 दृश्य की भौतिक गतिशीलता का आंतरिक प्रतिनिधित्व बनाता है।
- लक्ष्य विनिर्देश: ऑपरेटर या एक उच्च स्तरीय योजना प्रणाली निर्दिष्ट करता है कि रोबोट को क्या पूरा करना चाहिए, जैसे एक वस्तु को उठाना, इसे एक विशिष्ट स्थान पर रखना, या घटकों को इकट्ठा करना।
- कार्य पीढ़ी: Cosmos Policy मोटर आदेशों के एक अनुक्रम को उत्पन्न करने के लिए विश्व मॉडल की भौतिकी समझ का उपयोग करता है जो लक्ष्य को पूरा करने के लिए रोबोट की बाहों और पकड़ को स्थानांतरित करेंगे।
- वास्तविक समय अनुकूलन: जैसा कि रोबोट कार्य को निष्पादित करता है, सिस्टम नए सेंसर डेटा के आधार पर अपनी भविष्यवाणियों को लगातार अपडेट करता है, जो इसे अपने कार्यों को समायोजित करने की अनुमति देता है यदि पर्यावरण अप्रत्याशित रूप से बदलता है।
यह दृष्टिकोण पारंपरिक रोबोट प्रोग्रामिंग से मौलिक रूप से भिन्न है, जहां इंजीनियर मैन्युअल रूप से हर गति को निर्दिष्ट करते हैं, या शुद्ध सुदृढीकरण सीखने से, जहां रोबोट को पूर्णतः परीक्षा और त्रुटि के माध्यम से सीखना चाहिए। भौतिक गतिशीलता की पूर्व-प्रशिक्षित समझ के साथ शुरू करके, Cosmos Policy रोबोटों को नए कार्यों पर एक महत्वपूर्ण शुरुआत देता है।
विश्व फाउंडेशन मॉडल रोबोटिक्स के लिए क्यों महत्वपूर्ण हैं
विश्व फाउंडेशन मॉडल की अवधारणा कई वर्षों से रोबोटिक्स और AI अनुसंधान समुदायों में आकर्षण हासिल कर रही है, लेकिन NVIDIA का Cosmos परिवार इस विचार के सबसे व्यावसायिक रूप से महत्वाकांक्षी कार्यान्वयन में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि भौतिक दुनिया में काम करने वाले रोबोट को पैटर्न मान्यता या भाषा समझ से अधिक की आवश्यकता होती है। उन्हें भौतिकी की एक सहज समझ की आवश्यकता है, जो एक मनुष्य को यह अनुमान लगाने देती है कि मेज के किनारे रखा गया एक गिलास गिरेगा, या एक भारी वस्तु को हल्की वस्तु की तुलना में उठाने के लिए अधिक बल की आवश्यकता होती है।
रोबोट सीखने के पारंपरिक दृष्टिकोण इससे संघर्ष कर रहे हैं। सुदृढीकरण सीखना विशिष्ट कार्यों के लिए प्रभावशाली परिणाम दे सकता है, लेकिन ज्ञान अक्सर नई स्थितियों में अच्छी तरह से स्थानांतरित नहीं होता है। नकल सीखने के लिए हर नए कार्य के लिए व्यापक प्रदर्शन डेटा की आवश्यकता होती है। और मैनुअल प्रोग्रामिंग बार-बार बदलने वाले वातावरण के लिए बहुत कठोर है।
विश्व फाउंडेशन मॉडल इन सीमाओं के माध्यम से एक संभावित पथ प्रदान करते हैं। बड़ी मात्रा में वास्तविक दुनिया वीडियो डेटा पर एक एकल मॉडल को प्रशिक्षित करके, परिणामस्वरूप सिस्टम भौतिक गतिशीलता की एक सामान्य समझ विकसित करता है जिसे कई अलग-अलग कार्यों और वातावरणों में लागू किया जा सकता है। Cosmos Policy NVIDIA की इस सामान्य समझ को व्यावहारिक रोबोट नियंत्रण में बदलने का प्रयास है।
NVIDIA के रोबोटिक्स इकोसिस्टम के साथ एकीकरण
Cosmos Policy अलगाव में मौजूद नहीं है। इसे NVIDIA के व्यापक रोबोटिक्स सॉफ्टवेयर स्टैक के साथ एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें सिमुलेशन के लिए Isaac Sim, रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम एकीकरण के लिए Isaac ROS, और एज कंप्यूटिंग के लिए Jetson प्लेटफॉर्म शामिल है। यह इकोसिस्टम दृष्टिकोण NVIDIA की रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, क्योंकि एक नियंत्रण नीति केवल तभी उपयोगी है यदि यह रोबोटों द्वारा वास्तव में ले जाने वाले हार्डवेयर पर कुशलतापूर्वक चल सकता है और रोबोट फ्लीट का प्रबंधन करने वाले सॉफ्टवेयर सिस्टम के साथ संचार कर सकता है।
NVIDIA कहता है कि Cosmos Policy को सिमुलेटेड और रीयल-वर्ल्ड हेराफेरी कार्यों दोनों में मान्य किया गया है, जिसमें पिक-एंड-प्लेस ऑपरेशन, रोबोट बाहों के बीच वस्तु हैंडऑफ, और असेंबली कार्य शामिल हैं जिनमें घटकों का सटीक संरेखण आवश्यक है। कंपनी अपने NVIDIA AI प्लेटफॉर्म के माध्यम से डेवलपर्स को मॉडल उपलब्ध कराना है, जिसका लक्ष्य विभिन्न प्रकार के रोबोटिक एप्लिकेशन में तेजी से प्रयोग और तैनाती को सक्षम करना है।
प्रतिस्पर्धी निहितार्थ
Cosmos Policy का परिचय NVIDIA को रोबोट नियंत्रण सॉफ्टवेयर बाजार में अधिक आक्रामक तरीके से स्थापित करता है, जिसे पारंपरिक रूप से विशेष रोबोटिक्स कंपनियों और अनुसंधान संस्थानों द्वारा हावी किया गया है। एकीकृत नियंत्रण क्षमताओं के साथ एक पूर्व-प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल की पेशकश करके, NVIDIA उन कंपनियों के लिए प्रवेश की बाधा को कम कर रहा है जो परिष्कृत हेराफेरी रोबोट को तैनात करना चाहते हैं लेकिन इन क्षमताओं को शुरुआत से बनाने के लिए आंतरिक AI विशेषज्ञता की कमी करते हैं।
इस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धी में Google DeepMind शामिल है, जिसके पास रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल की अपनी लाइन है, और सामान्य करने योग्य रोबोट सीखने पर काम करने वाली कई स्टार्टअप शामिल हैं। NVIDIA का लाभ इसके एकीकृत हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम और GPU कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के विशाल स्थापित आधार में निहित है, जो इस जटिलता के मॉडल को प्रशिक्षित और चलाने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल आधार प्रदान करता है।
पूरे रोबोटिक्स उद्योग के लिए, Cosmos Policy का आगमन सुझाता है कि सामान्य-उद्देश्य रोबोट हेराफेरी का युग, जहां एक ही रोबोट विभिन्न प्रकार के भौतिक कार्यों को कार्य-विशिष्ट प्रोग्रामिंग के बिना संभाल सकता है, अनुसंधान आकांक्षा से वाणिज्यिक वास्तविकता की ओर बढ़ रहा है। यह संक्रमण कितनी तेजी से होता है यह वास्तविक दुनिया की तैनाती में Cosmos Policy जैसी प्रणालियों की विश्वसनीयता और प्रदर्शन पर निर्भर करेगा, एक प्रश्न जो आने वाले महीनों और वर्षों में उद्योग द्वारा जवाब दिया जाएगा।
यह आलेख The Robot Report द्वारा रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
