مجسم ذہانت کا چاندی کا دور: ایک گہری غوطہ

روبوٹکس میں سرمایہ کاری میں تیزی

مصنوعی ذہانت (AI) کی ایپلی کیشنز کو دو اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے: نرم ایپلی کیشنز (جیسے چیٹ بوٹس اور ویڈیو جنریشن) اور سخت ایپلی کیشنز (جیسے روبوٹکس)۔ روبوٹکس کو AI کی سب سے زیادہ ورسٹائل ہارڈ ایپلی کیشن کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ سرمایہ کار ایسی کمپنیوں کی تلاش میں ہیں جو سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر دونوں کو ضم کر سکیں اور ڈیمو سے بالاتر حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کا مظاہرہ کر سکیں۔

روبوٹس کی تجارتی کاری توقع سے سست ہے، خاص طور پر گھروں اور B2B خدمات جیسے پیچیدہ ماحول میں۔ "دماغ" (AI) اور "چھوٹے دماغ" (کنٹرول سسٹم) کے درمیان ہم آہنگی کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ وسیع پیمانے پر اپنانے کے لیے لاگت میں کمی بہت ضروری ہے۔

تجارتی کاری کا راستہ

اس بات پر عام اتفاق رائے ہے کہ روبوٹکس کامیاب ہوگی، لیکن ٹائم لائن اور معروف کمپنیاں ابھی تک غیر یقینی ہیں۔ مارکیٹ میں ایک واحد کمپنی کا غلبہ ہونے کا امکان نہیں ہے، جیسا کہ الیکٹرک گاڑیوں کی صنعت میں ہے۔ بڑے ماڈلز نے روبوٹس کو بہتر تعامل اور سوچنے کی صلاحیتیں فراہم کی ہیں۔ اگرچہ کوئی ناقابل تسخیر تکنیکی رکاوٹیں نہیں ہیں، لیکن یہ عمل توقع سے زیادہ طویل اور مشکل ہوگا۔ وینچر کیپیٹلسٹ فنڈنگ فراہم کرکے ترقی کو تیز کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

عام ذہانت کی اہمیت

توجہ اس بات پر مرکوز ہونی چاہیے کہ روبوٹ انسانوں اور ماحول کے مطابق ڈھلیں، نہ کہ اس کے برعکس۔ روبوٹس کو عام ذہانت کے قابل بنانے کے لیے بڑی مقدار میں سمولیشن ڈیٹا کا استعمال کلیدی ہے۔ روبوٹکس اسٹارٹ اپس کو ٹیکنالوجی، پروڈکٹ ڈویلپمنٹ اور کاروباری ماڈلز میں اہم چیلنجز کا سامنا ہے۔ صنعت کو سپلائی چین میں تعاون اور سرمایہ کاروں کی حمایت کی ضرورت ہے۔

مجسم ذہانت کے تکنیکی راستے

تقلید اور کمک سیکھنا: چال کنٹرول کو بڑھانے کے لیے تقلید سیکھنے کا استعمال کمک سیکھنے کا ایک قابل عمل طریقہ ہے۔ نچلے اعضاء کے لیے سمولیشن: نچلے اعضاء کی چال کنٹرول کے لیے سمولیشن ڈیٹا موثر ہے، لیکن پیرامیٹر ٹیوننگ اور مصنوعات کی مستقل مزاجی اب بھی چیلنجز ہیں۔ اوپری اعضاء پر توجہ: انسانی روبوٹس کی مجموعی ٹاسک آپریشن کی صلاحیتوں پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔

ٹاسک آپریشن: توجہ محض حرکت کے بجائے ٹاسک آپریشن کی صلاحیتوں پر ہونی چاہیے۔ ڈیٹا چیلنجز: ڈیٹا اکٹھا کرنا اور معیاری بنانا، خاص طور پر پیچیدہ کاموں کے لیے، ایک اہم چیلنج ہے۔ حقیقی دنیا کا ڈیٹا: حقیقی دنیا کا ڈیٹا بہت ضروری ہے، خاص طور پر پیچیدہ جسمانی تعاملات کے لیے جن کی نقل کرنا مشکل ہے۔

سمولیشن بمقابلہ حقیقی دنیا کا ڈیٹا

سمولیشن ڈیٹا: سمولیشن ڈیٹا عام مقصد کے مجسم ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے زیادہ لاگت سے موثر، اسکیل ایبل اور ورسٹائل ہے۔ حقیقی دنیا کا ڈیٹا: حقیقی دنیا کا ڈیٹا جسمانی تعاملات کی باریکیوں کو حاصل کرنے کے لیے ضروری ہے، جیسے رگڑ اور لچک۔ ورلڈ ماڈلز: ایک بار جب روبوٹ کے پاس قابل اعتماد ورلڈ ماڈلز ہوں گے، تو بڑے پیمانے پر سمولیشنز کو مختلف منظرناموں میں ان کی کارکردگی کو جانچنے اور بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مستقبل کی ایپلی کیشنز

قریبی مدت کی ایپلی کیشنز (2-3 سال): صنعتی مینوفیکچرنگ: روبوٹ کنٹرول شدہ ماحول میں مہارت کی ضرورت والے پیچیدہ کام انجام دے سکتے ہیں۔ دور دراز کے آپریشنز: روبوٹس کو خطرناک مواد کو سنبھالنے جیسے خطرناک ماحول میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کنٹرول شدہ ماحول: روبوٹس کو ریستورانوں، ہوٹلوں اور فیکٹریوں جیسے کنٹرول شدہ ماحول میں تعینات کیا جائے گا۔ مخصوص کام: روبوٹس کو کھانا پہنچانے، کافی بنانے اور ہلکی دیکھ بھال کرنے جیسے کاموں کے لیے استعمال کیا جائے گا۔ فیکٹریاں، دفاتر اور سیکیورٹی: یہ ابتدائی تعیناتی کے لیے سب سے زیادہ ممکنہ علاقے ہیں۔

طویل مدتی ایپلی کیشنز: گھریلو ماحول: سب سے پیچیدہ لیکن انتہائی متوقع درخواست گھریلو ماحول میں ہے۔ گھریلو کام: روبوٹ بالآخر کھانا پکانے، کپڑے دھونے اور صفائی جیسے کام کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔ لاگت میں کمی: جیسے جیسے ٹیکنالوجی ترقی کرے گی، روبوٹس کی لاگت کم ہو جائے گی، جس سے وہ صارفین کے لیے زیادہ قابل رسائی ہو جائیں گے۔ عام مقصد کے روبوٹ: توجہ عام مقصد کے روبوٹس کی طرف منتقل ہو جائے گی جو مختلف ضروریات کو پورا کر سکتے ہیں۔ مارکیٹ کے تحفظات: کمپنیوں کو مختلف ایپلی کیشنز کی فعالیت، کارکردگی، کشادگی اور خطرے کی رواداری پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔

آتش فشاں انجن VeOmniverse

ورچوئل سمولیشن پلیٹ فارم: veOmniverse روبوٹ سمولیشن اور ٹریننگ کے لیے کلاؤڈ پر مبنی پلیٹ فارم ہے۔ حقیقت پسندانہ ماحول: یہ روبوٹس کی تربیت اور جانچ کے لیے انتہائی حقیقت پسندانہ ڈیجیٹل ماحول بناتا ہے۔ لاگت سے موثر: یہ جسمانی سازوسامان کی ضرورت کو کم کرتا ہے اور ترقیاتی لاگت کو کم کرتا ہے۔ جامع تربیت: پلیٹ فارم ایک جامع تربیتی نظام بنانے کے لیے بصری انجن، جسمانی انجن، سینسر سمولیشن اور 3D جنریشن کا استعمال کرتا ہے۔

AI سپورٹ: پلیٹ فارم اعلیٰ معیار کا تربیتی ڈیٹا تیار کرنے اور تربیتی عمل کو تیز کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے۔ حسب ضرورت: پلیٹ فارم کھلا اور حسب ضرورت ہے، جس سے کمپنیاں ذاتی نوعیت کی ڈیجیٹل جڑواں ایپلی کیشنز تیار کر سکتی ہیں۔ تیز رفتار ترقی: یہ کمپنیوں کو روبوٹ ماڈلز کو تیزی سے بنانے، توثیق کرنے اور بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ صنعتی تبدیلی: veOmniverse روبوٹکس انڈسٹری کی ذہین اور ڈیجیٹل تبدیلی کے لیے ایک اہم ٹول ہے۔