रोबोटिक्स के सबसे सम्मानित दिमागों में से एक अब स्वतंत्र
रोबोटिक्स के सबसे प्रभावशाली शोधकर्ताओं में से एक और आज के physically capable AI systems की मौजूदा लहर के प्रमुख वास्तुकारों में शामिल Russ Tedrake अब फिर से चर्चा में हैं — इस बार एक अघोषित stealth AI startup के संस्थापक के रूप में। Tedrake 27-28 मई को Boston स्थित Thomas M. Menino Convention and Exhibition Center में होने वाले Robotics Summit and Expo में इस venture का सार्वजनिक अनावरण करेंगे। इस घोषणा ने रोबोटिक्स समुदाय में काफी उत्सुकता पैदा की है, जहां MIT में दशकों के शोध और Toyota Research Institute में उद्योग नेतृत्व के आधार पर Tedrake का नाम बहुत वजन रखता है.
Tedrake ने हाल ही में Toyota Research Institute में Large Behavior Models के Senior Vice President के रूप में काम किया, जहां उन्होंने robot behavior के लिए foundation models विकसित करने के प्रयासों का नेतृत्व किया, जो physical AI की मौजूदा सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं। TRI से अलग होकर एक स्वतंत्र venture शुरू करना इस बात का संकेत है कि उनके अनुसार अब इन विचारों पर आधारित कंपनी बनाने का समय आ गया है और इसके लिए आवश्यक क्षमताएं परिपक्वता की एक सीमा तक पहुंच चुकी हैं.
Physical AI क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है
Physical AI broadly उन AI systems को कहा जाता है जो भौतिक दुनिया में काम करते हैं और उससे अंतःक्रिया करते हैं — robots, autonomous vehicles, और अन्य मशीनें जिन्हें अपने वातावरण को समझना, actions की योजना बनानी, और अनिश्चित परिस्थितियों में real-time में उन योजनाओं को निष्पादित करना होता है। यह भाषा या image AI की तुलना में मूल रूप से अधिक कठिन समस्या है, क्योंकि भौतिक दुनिया text editor की तरह गलतियों को माफ नहीं करती। एक robot जो किसी वस्तु की गलत पहचान करता है और गलत grip force कमांड देता है, वह बिगड़ा हुआ वाक्य नहीं बनाता — वह कुछ तोड़ सकता है, किसी को चोट पहुंचा सकता है, या कार्य पूरी तरह विफल कर सकता है.
Tedrake ने अपने करियर में इस समस्या पर सैद्धांतिक नींव से काम किया है। MIT के Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory में उन्होंने continuous control problems के लिए reinforcement learning algorithms विकसित किए — वही गणितीय ढांचा जिस पर यह निर्भर करता है कि robots झटकों वाले, पहले से प्रोग्राम किए गए trajectories के बजाय सुचारु रूप से चलना कैसे सीखते हैं। manipulation, locomotion, और contact dynamics पर उनका काम आधुनिक robotics research के लिए आधारभूत रहा है.
Large Behavior Models: नई सीमा
Toyota Research Institute में Tedrake के काम का केंद्र — large behavior models — इस क्षेत्र की मौजूदा अग्रिम पंक्ति का प्रतिनिधित्व करता है। text AI में large language models के समान एक analog लेकर, large behavior models को robot behavior के विशाल datasets पर प्रशिक्षित किया जाता है, चाहे वे teleoperated demonstrations हों या simulation-generated experience, और वे सामान्य-उद्देश्य policies सीखते हैं जिन्हें अपेक्षाकृत कम उदाहरणों के साथ नए tasks और environments के अनुसार ढाला जा सकता है.
प्रारंभिक deployments में इस दृष्टिकोण की सफलता उल्लेखनीय रही है। large behavior models पर प्रशिक्षित robots उन objects के बीच generalize कर सकते हैं जिन्हें उन्होंने पहले नहीं देखा, task-specific reprogramming के बिना नए environments के अनुसार खुद को ढाल सकते हैं, और traditional controllers की तुलना में failures से बेहतर तरीके से उबर सकते हैं। चुनौती यह है कि इन models को scale पर train करने के लिए data चाहिए — जिसे physical world में इकट्ठा करना महंगा है — और पर्याप्त compute भी चाहिए, तथा बने हुए models को फिर भी robust control systems के साथ जोड़ना पड़ता है जो real-time physics को संभाल सकें.
Physical AI के आसपास का Startup Ecosystem
Tedrake ऐसे startup landscape में प्रवेश कर रहे हैं जो लगातार अधिक प्रतिस्पर्धी हो गया है। Covariant, Figure AI, Physical Intelligence, और कई अन्य अच्छी तरह से funded कंपनियां general-purpose robot intelligence के लिए large behavior model approach के विभिन्न रूपों पर काम कर रही हैं। विशेष रूप से Physical Intelligence ने काफी ध्यान और funding आकर्षित की है, और उसका leadership academic robotics community के साथ ऐसे तरीकों से जुड़ता है जो प्रतिस्पर्धात्मक और सहयोगात्मक दोनों गतिशीलताएं पैदा करते हैं.
इस ecosystem में Tedrake जो जोड़ते हैं, वह deep theoretical knowledge का एक विशिष्ट संयोजन है — दुनिया में गिने-चुने लोगों में से एक, जो control theory की mathematics और robot hardware की practical engineering के बीच सहजता से आ-जा सकते हैं — और एक बड़े research organization को चलाने का executive experience भी। TRI में उनका समय उन्हें उस industrial-scale infrastructure से परिचित कराता है जिसकी जरूरत robotic systems को train, test, और deploy करने के लिए होती है, वह स्तर जो केवल academic experience नहीं दे सकती.
Boston एक Robotics Hub के रूप में
अनावरण के लिए Boston में Robotics Summit चुनना उपयुक्त है। MIT, Boston Dynamics, और startups तथा research institutions के घने ecosystem के सहारे Boston वैश्विक robotics innovation centers में से एक के रूप में उभरा है। यह Summit उद्योग भर के engineers, investors, और executives को आकर्षित करता है, जिससे Tedrake जैसे व्यक्तित्व की उच्च-प्रोफ़ाइल घोषणा के लिए यह एक स्वाभाविक मंच बनता है.
Startup के विवरण — उसका नाम, funding status, विशिष्ट तकनीकी फोकस, और team — मई के event से पहले अभी जारी नहीं किए गए हैं। Robotics community इस पर करीबी नजर रखेगी। जब Tedrake जैसी उपलब्धियों वाला कोई व्यक्ति किसी बड़े research institution से निकलकर कंपनी बनाता है, तो तकनीक के भविष्य पर वह जो दांव लगा रहा है, उसे विस्तार से समझना अक्सर महत्वपूर्ण होता है.
यह लेख The Robot Report की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.
