एम्बोडीड इंटेलिजेंस का रजत युग: एक गहरा विश्लेषण

यह लेख एम्बोडीड इंटेलिजेंस की वर्तमान स्थिति पर चर्चा करता है, जिसे "रजत युग" के रूप में वर्णित किया गया है - प्रौद्योगिकी के प्रारंभिक उद्भव और पूर्ण परिपक्वता के बीच गहन अन्वेषण की अवधि। यह चर्चा ज्वालामुखी इंजन FORCE सम्मेलन में एक गोलमेज सम्मेलन के इर्द-गिर्द घूमती है, जहाँ विभिन्न क्षेत्रों के विशेषज्ञों ने रोबोटिक्स के विकास को गति देने में बड़े मॉडलों की क्षमता का पता लगाया।

पृष्ठभूमि

बड़े AI मॉडल की तेजी से प्रगति ने रोबोटिक्स उद्योग में महत्वपूर्ण निवेश को बढ़ावा दिया है। हालाँकि, फंडिंग में इस उछाल से बाजार के ज़्यादा गरम होने का खतरा भी है। मुख्य चुनौती प्रौद्योगिकी और इसके अनुप्रयोग में वास्तविक सफलताओं की पहचान करना है। प्रमुख प्रश्नों में शामिल हैं:

क्या सुदृढीकरण सीखने या सिमुलेशन सीखने पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए?
क्या सिमुलेशन या वास्तविक दुनिया परीक्षण को प्राथमिकता देना अधिक महत्वपूर्ण है?
क्या दृष्टि या भौतिक इंजन पर जोर दिया जाना चाहिए?

गोलमेज सम्मेलन के प्रतिभागी

गोलमेज सम्मेलन में विभिन्न पृष्ठभूमि के विशेषज्ञ शामिल थे:

चेन यांग: गैलेक्सी जनरल रोबोटिक्स के उपाध्यक्ष
शी लिंग्शियांग: ज्वालामुखी इंजन में इनोवेशन इनक्यूबेशन के प्रमुख (मध्यस्थ)
वू दी: ज्वालामुखी इंजन में इंटेलिजेंट एल्गोरिदम के प्रमुख
वान हाओजी: मैट्रिक्स पार्टनर्स चाइना में पार्टनर
वांग शियाओ: नाइन चैप्टर्स कैपिटल के संस्थापक
यान वेक्सिन: शंघाई झियुआन रोबोटिक्स के सह-संस्थापक और शंघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय में डॉक्टरेट पर्यवेक्षक

प्रमुख चर्चा बिंदु

रोबोटिक्स निवेश में उछाल

उत्साह क्यों? AI अनुप्रयोगों को दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है: सॉफ्ट एप्लिकेशन (जैसे चैटबॉट और वीडियो जनरेशन) और हार्ड एप्लिकेशन (जैसे रोबोटिक्स)। रोबोटिक्स को AI का सबसे बहुमुखी हार्ड एप्लिकेशन माना जाता है।
निवेश का फोकस: निवेशक उन कंपनियों की तलाश कर रहे हैं जो सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर दोनों को एकीकृत कर सकें और डेमो से परे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का प्रदर्शन कर सकें।
वाणिज्यिकरण चुनौतियाँ: रोबोट का वाणिज्यिकरण अपेक्षा से धीमा है, विशेष रूप से घरों और B2B सेवाओं जैसे जटिल वातावरण में।
"मस्तिष्क" (AI) और "छोटे मस्तिष्क" (नियंत्रण प्रणाली) के बीच समन्वय में सुधार की आवश्यकता है।
व्यापक रूप से अपनाने के लिए लागत में कमी महत्वपूर्ण है।

वाणिज्यिकरण का मार्ग

सहमति: इस बात पर आम सहमति है कि रोबोटिक्स सफल होगा, लेकिन समयरेखा और अग्रणी कंपनियां अभी भी अनिश्चित हैं।
कई विजेता: बाजार में एक भी कंपनी का वर्चस्व होने की संभावना नहीं है, जैसा कि इलेक्ट्रिक वाहन उद्योग में है।
प्रारंभिक वाणिज्यिकरण: बड़े मॉडलों ने रोबोट को बेहतर बातचीत और सोचने की क्षमता प्रदान की है।
तकनीकी बाधाएँ: जबकि कोई दुर्गम तकनीकी बाधाएँ नहीं हैं, प्रक्रिया अपेक्षा से अधिक लंबी और चुनौतीपूर्ण होगी।
वीसी की भूमिका: उद्यम पूंजीपति फंडिंग प्रदान करके विकास को गति देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

सामान्य बुद्धिमत्ता का महत्व

फोकस में बदलाव: फोकस रोबोट को मनुष्यों और वातावरण के अनुकूल बनाने पर होना चाहिए, न कि इसके विपरीत।
सिमुलेशन डेटा: रोबोट को सामान्य बुद्धिमत्ता प्राप्त करने में सक्षम बनाने के लिए बड़ी मात्रा में सिमुलेशन डेटा का उपयोग करना महत्वपूर्ण है।
स्टार्टअप चुनौतियाँ: रोबोटिक्स स्टार्टअप को प्रौद्योगिकी, उत्पाद विकास और व्यावसायिक मॉडल में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
उद्योग सहयोग: उद्योग को आपूर्ति श्रृंखला में सहयोग और निवेशकों से समर्थन की आवश्यकता है।

एम्बोडीड इंटेलिजेंस के लिए तकनीकी मार्ग

अनुकरण और सुदृढीकरण सीखना: चाल नियंत्रण के लिए सुदृढीकरण सीखने को बढ़ाने के लिए अनुकरण सीखने का उपयोग करना एक व्यवहार्य दृष्टिकोण है।
निचले अंगों के लिए सिमुलेशन: सिमुलेशन डेटा निचले अंगों के चाल नियंत्रण के लिए प्रभावी है, लेकिन पैरामीटर ट्यूनिंग और उत्पाद संगति अभी भी चुनौतियां हैं।
ऊपरी अंगों पर ध्यान: निचले अंगों की गति से ध्यान हटाकर मानवॉइड रोबोट की समग्र कार्य संचालन क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।
कार्य संचालन: फोकस केवल चलने की बजाय कार्य संचालन क्षमताओं पर होना चाहिए।
डेटा चुनौतियाँ: जटिल कार्यों के लिए डेटा एकत्र करना और मानकीकृत करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है।
वास्तविक दुनिया का डेटा: वास्तविक दुनिया का डेटा महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से जटिल भौतिक अंतःक्रियाओं के लिए जिन्हें अनुकरण करना मुश्किल है।

सिमुलेशन बनाम वास्तविक दुनिया का डेटा

सिमुलेशन डेटा: सिमुलेशन डेटा सामान्य-उद्देश्य वाले एम्बोडीड मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अधिक लागत प्रभावी, स्केलेबल और बहुमुखी है।
वास्तविक दुनिया का डेटा: वास्तविक दुनिया का डेटा भौतिक अंतःक्रियाओं की बारीकियों को कैप्चर करने के लिए आवश्यक है, जैसे घर्षण और लोच।
विश्व मॉडल: एक बार जब रोबोट के पास विश्वसनीय विश्व मॉडल हो जाते हैं, तो विभिन्न परिदृश्यों में उनके प्रदर्शन का परीक्षण और सुधार करने के लिए बड़े पैमाने पर सिमुलेशन का उपयोग किया जा सकता है।

भविष्य के अनुप्रयोग

निकट-अवधि के अनुप्रयोग (2-3 वर्ष)

औद्योगिक विनिर्माण: रोबोट नियंत्रित वातावरण में निपुणता की आवश्यकता वाले जटिल कार्यों को कर सकते हैं।
दूरस्थ संचालन: खतरनाक वातावरण में रोबोट का उपयोग किया जा सकता है, जैसे खतरनाक सामग्रियों को संभालना।
नियंत्रित वातावरण: रेस्तरां, होटल और कारखानों जैसे नियंत्रित वातावरण में रोबोट तैनात किए जाएंगे।
विशिष्ट कार्य: रोबोट का उपयोग भोजन वितरित करने, कॉफी बनाने और हल्का रखरखाव करने जैसे कार्यों के लिए किया जाएगा।
कारखाने, कार्यालय और सुरक्षा: ये प्रारंभिक तैनाती के लिए सबसे संभावित क्षेत्र हैं।

दीर्घकालिक अनुप्रयोग

घरेलू वातावरण: सबसे जटिल लेकिन अत्यधिक प्रत्याशित अनुप्रयोग घरेलू वातावरण में है।
घरेलू कार्य: रोबोट अंततः खाना पकाने, कपड़े धोने और सफाई जैसे कार्यों को करने में सक्षम होंगे।
लागत में कमी: जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ेगी, रोबोट की लागत कम हो जाएगी, जिससे वे उपभोक्ताओं के लिए अधिक सुलभ हो जाएंगे।
सामान्य-उद्देश्य वाले रोबोट: फोकस सामान्य-उद्देश्य वाले रोबोट की ओर स्थानांतरित होगा जो विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं।
बाजार विचार: कंपनियों को विभिन्न अनुप्रयोगों की कार्यक्षमता, प्रदर्शन, खुलेपन और जोखिम सहनशीलता पर विचार करने की आवश्यकता है।

ज्वालामुखी इंजन वीओमनीवर्स

वर्चुअल सिमुलेशन प्लेटफॉर्म: veOmniverse रोबोट सिमुलेशन और प्रशिक्षण के लिए एक क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म है।
यथार्थवादी वातावरण: यह रोबोट को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के लिए अत्यधिक यथार्थवादी डिजिटल वातावरण बनाता है।
लागत प्रभावी: यह भौतिक उपकरणों की आवश्यकता को कम करता है और विकास लागत को कम करता है।
व्यापक प्रशिक्षण: प्लेटफ़ॉर्म एक व्यापक प्रशिक्षण प्रणाली बनाने के लिए दृश्य इंजन, भौतिक इंजन, सेंसर सिमुलेशन और 3D जनरेशन का उपयोग करता है।
AI समर्थन: प्लेटफ़ॉर्म उच्च गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने और प्रशिक्षण प्रक्रिया को तेज करने के लिए AI का उपयोग करता है।
अनुकूलन: प्लेटफ़ॉर्म खुला और अनुकूलन योग्य है, जिससे कंपनियाँ व्यक्तिगत डिजिटल ट्विन एप्लिकेशन विकसित कर सकती हैं।
त्वरित विकास: यह कंपनियों को रोबोट मॉडल को जल्दी से बनाने, मान्य करने और अनुकूलित करने में मदद करता है।
उद्योग परिवर्तन: veOmniverse रोबोटिक्स उद्योग के बुद्धिमान और डिजिटल परिवर्तन के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।