NVIDIA हाल ही में रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहन उद्योगों को एक बड़ा बुनियादी ढांचा उन्नयन सौंपा गया है। चिप दिग्गज ने अपने फिजिकल एआई डेटा फैक्ट्री ब्लूप्रिंट का अनावरण किया, जो एक खुला संदर्भ आर्किटेक्चर है जिसे रोबोट, विज़न सिस्टम और सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने की गंदी, महंगी प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। के अनुसार एनवीडिया की घोषणाब्लूप्रिंट बड़े पैमाने पर भौतिक एआई को प्रशिक्षित करने की लागत, समय और जटिलता को कम करता है – जो उद्योग की सबसे जिद्दी बाधा बन गई है उसे संबोधित करता है।
NVIDIA भौतिक एआई अवसंरचना परत के लिए एक परिकलित खेल बना रहा है, और समय इससे अधिक सटीक नहीं हो सकता। कंपनी की नई घोषित फिजिकल एआई डेटा फैक्ट्री ब्लूप्रिंट उस समस्या से निपटती है जिसके बारे में रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहन प्रयोगशालाओं के इंजीनियर वर्षों से चिंतित हैं – उन प्रणालियों के लिए गुणवत्तापूर्ण प्रशिक्षण डेटा तैयार करने की खगोलीय लागत और समय की कमी, जिन्हें वास्तविक दुनिया में नेविगेट करने की आवश्यकता होती है।
ब्लूप्रिंट एक खुले संदर्भ आर्किटेक्चर के रूप में आता है, जिसका अर्थ है कि कंपनियां विक्रेता लॉक-इन के बिना इसे अपना सकती हैं और अनुकूलित कर सकती हैं। लेकिन कोई गलती न करें, यह एनवीडिया एक ऐसे उद्योग के लिए रेल का निर्माण कर रहा है जिसके विस्फोट की आशंका है। के अनुसार एनवीडिया की प्रेस विज्ञप्तिसिस्टम तीन महत्वपूर्ण चरणों को एकीकृत और स्वचालित करता है – डेटा उत्पादन, संवर्द्धन, और मूल्यांकन – जो वर्तमान में महीनों के इंजीनियरिंग समय और लाखों की गणना लागत को नष्ट कर देता है।
यहाँ बताया गया है कि यह क्यों मायने रखता है। भाषा मॉडल के विपरीत, जो इंटरनेट से स्क्रैप किए गए पाठ पर दावत दे सकते हैं, भौतिक एआई सिस्टम को भारी मात्रा में लेबल सेंसर डेटा की आवश्यकता होती है जो दिखाता है कि रोबोट को वस्तुओं को कैसे पकड़ना चाहिए, स्वायत्त वाहनों को पैदल चलने वालों पर कैसे प्रतिक्रिया करनी चाहिए, और गोदाम बॉट को अव्यवस्थित स्थानों पर कैसे नेविगेट करना चाहिए। वास्तविक दुनिया में उस डेटा को एकत्र करना और लेबल करना अत्यधिक महंगा है। इसका अनुकरण दर्जनों असंगत उपकरणों में विभाजित किया गया है।
एनवीडिया का दावा है कि एक मानकीकृत, स्वचालित पाइपलाइन भौतिक एआई के लिए वही करेगी जो क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म ने वेब ऐप्स के लिए किया था – बुनियादी ढांचे को प्रतिस्पर्धी नुकसान से एक वस्तु में बदल दें। ब्लूप्रिंट एनवीडिया के मौजूदा ओमनिवर्स सिमुलेशन प्लेटफॉर्म और इसाक रोबोटिक्स टूल के साथ एकीकृत होता है, एक बंद लूप बनाता है जहां सिंथेटिक डेटा उत्पन्न होता है, वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन के खिलाफ परीक्षण किया जाता है, और मानव हस्तक्षेप के बिना पुनरावृत्त रूप से सुधार किया जाता है।
