NVIDIA अभी-अभी उत्पादन-स्तर पर भौतिक एआई के द्वार खोले हैं। चिप निर्माता ने रोबोटिक्स दिग्गजों के साथ व्यापक साझेदारी की घोषणा की और कॉसमॉस और जीआर00टी ओपन मॉडल के साथ नए आइजैक सिमुलेशन फ्रेमवर्क का अनावरण किया – कंपनियों को बड़े पैमाने पर बुद्धिमान रोबोट बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरण। यह कदम एनवीडिया को ह्यूमनॉइड और औद्योगिक स्वचालन की अगली लहर के लिए बुनियादी ढांचे की रीढ़ के रूप में स्थापित करता है।
NVIDIA ऐसे रोबोटों पर अब तक का सबसे बड़ा दांव लगा रहा है जो इंसानों के साथ सोचते, चलते और काम करते हैं। कंपनी ने आज घोषणा की कि वह “वैश्विक रोबोटिक्स पारिस्थितिकी तंत्र” के साथ साझेदारी कर रही है – जिसमें रोबोट मस्तिष्क डेवलपर्स, औद्योगिक स्वचालन नेताओं और ह्यूमनॉइड मशीनें बनाने के लिए दौड़ने वाले स्टार्टअप शामिल हैं – उत्पादन पैमाने पर भौतिक एआई में तेजी लाने के लिए।
केंद्रबिंदु नए उपकरणों का एक सूट है जो एनवीडिया की हर अन्य एआई तरंग के लिए प्लेबुक की तरह पढ़ता है: गैंती और फावड़े प्रदान करें, बाकी सभी को सोने की खोज करने दें। कंपनी ने ताज़ा आइज़ैक सिमुलेशन फ्रेमवर्क, अपडेटेड कॉसमॉस मॉडल और आइज़ैक GR00T ओपन मॉडल का अनावरण किया, जो रोबोटिक्स कंपनियों को बिना किसी खरोंच से सब कुछ बनाए बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
फिजिकल एआई बड़े भाषा मॉडल और जेनरेटिव एआई टूल से परे एक बड़े विस्तार का प्रतिनिधित्व करता है जो पिछले दो वर्षों से सुर्खियों में है। चैटबॉट और छवि जनरेटर के बजाय, हम उन मशीनों के बारे में बात कर रहे हैं जो गोदामों को नेविगेट करती हैं, उत्पादों को इकट्ठा करती हैं और संभावित रूप से घरेलू कार्य करती हैं। बाज़ार का अवसर चौंका देने वाला है – अकेले औद्योगिक रोबोटिक्स के 2030 तक $80 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जबकि ह्यूमनॉइड रोबोट पूरी तरह से नई श्रेणियां बना सकते हैं।
यहां एनवीडिया की रणनीति डेटासेंटर एआई पर उसकी विजय को दर्शाती है। जिस तरह कंपनी के जीपीयू चैटजीपीटी और अन्य मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए डिफ़ॉल्ट बुनियादी ढांचा बन गए, उसी तरह यह अपने प्लेटफॉर्म को भौतिक एआई के लिए आवश्यक आधार के रूप में स्थापित कर रहा है। आइजैक फ्रेमवर्क सिमुलेशन वातावरण प्रदान करता है जहां रोबोट वास्तविक उपकरणों को छूने से पहले आभासी कारखानों और गोदामों में प्रशिक्षण ले सकते हैं। यह महत्वपूर्ण है जब आप भौतिक स्थानों में शुद्ध परीक्षण-और-त्रुटि के माध्यम से रोबोट को प्रशिक्षित करने की लागत और जोखिम पर विचार करते हैं।
