सन्निहित AI की खोज: एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य
वर्षों से, रोबोटिक्स उद्योग ने “सन्निहित AI” (Embodied AI) के मायावी लक्ष्य का पीछा किया है - कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण जो स्वायत्त रूप से रोबोट को नियंत्रित करने में सक्षम है, विभिन्न प्रकार के उपन्यास और अप्रत्याशित परिदृश्यों में, सुरक्षा और सटीकता बनाए रखते हुए। यह महत्वाकांक्षा, Nvidia जैसी कंपनियों द्वारा सक्रिय रूप से अपनाई गई, एक “पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती” बनी हुई है, जिसमें रोबोट को बहुमुखी श्रमिकों में बदलने की क्षमता है जो वास्तविक दुनिया में कार्यों की एक विशाल सरणी करने में सक्षम हैं।
Gemini Robotics: भाषा और दृष्टि की नींव पर निर्माण
Google के नए मॉडल Gemini 2.0 बड़े भाषा मॉडल की शक्ति का लाभ उठाते हैं, रोबोटिक अनुप्रयोगों की विशिष्ट मांगों को शामिल करने के लिए अपनी क्षमताओं का विस्तार करते हैं। Gemini Robotics में Google की शब्दावली में “दृष्टि-भाषा-क्रिया” (VLA) क्षमताएं शामिल हैं। यह मॉडल को दृश्य इनपुट को संसाधित करने, प्राकृतिक भाषा कमांड की व्याख्या करने और इन इनपुट को सटीक भौतिक आंदोलनों में अनुवाद करने की अनुमति देता है। इसके विपरीत, Gemini Robotics-ER “सन्निहित तर्क” पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें बढ़ी हुई स्थानिक समझ होती है जो मौजूदा रोबोट नियंत्रण प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण को सक्षम बनाती है।
समझ से कार्रवाई तक: निपुणता का एक नया युग
इन प्रगतियों के व्यावहारिक निहितार्थ गहन हैं। कल्पना कीजिए कि Gemini Robotics से लैस एक रोबोट को निर्देश देना “केले को उठाओ और टोकरी में रखो।” रोबोट, अपने कैमरा-आधारित दृष्टि का उपयोग करते हुए, केले की पहचान करेगा और कुशलता से अपने रोबोटिक हाथ को कार्य को निष्पादित करने के लिए मार्गदर्शन करेगा। या कमांड पर विचार करें, “एक ओरिगेमी लोमड़ी को मोड़ो।” रोबोट, ओरिगेमी और कागज मोड़ने की नाजुक कला के अपने ज्ञान पर चित्रण करते हुए, जटिल कार्य को सावधानीपूर्वक करेगा।
2023 में, Google के RT-2 मॉडल ने सामान्यीकृत रोबोटिक क्षमताओं की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित किया। इंटरनेट डेटा का लाभ उठाकर, RT-2 ने रोबोट को भाषा कमांड को समझने और नई परिस्थितियों के अनुकूल होने के लिए सशक्त बनाया, अपने पूर्ववर्ती की तुलना में अनदेखी कार्यों पर प्रदर्शन को दोगुना कर दिया। दो साल बाद, Gemini Robotics ने एक और महत्वपूर्ण छलांग लगाई है, जो केवल समझ से परे जाकर जटिल भौतिक जोड़तोड़ के निष्पादन को शामिल करता है जो स्पष्ट रूप से RT-2 की पहुंच से परे थे।
जबकि RT-2 पूर्व-अभ्यास किए गए भौतिक आंदोलनों को पुन: पेश करने तक ही सीमित था, Gemini Robotics कथित तौर पर निपुणता में एक उल्लेखनीय वृद्धि प्रदर्शित करता है। यह नई निपुणता पहले से अप्राप्य कार्यों को अनलॉक करती है, जैसे कि ओरिगेमी फोल्डिंग की नाजुक कला और स्नैक्स को Zip-loc बैग में सटीक रूप से पैक करना। यह परिवर्तन - उन रोबोटों से जो केवल कमांड को समझते हैं, उन रोबोटों तक जो नाजुक शारीरिक कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम हैं - यह दर्शाता है कि DeepMind रोबोटिक्स में सबसे लगातार चुनौतियों में से एक को हल करने के कगार पर हो सकता है: रोबोट को अपने “ज्ञान” को वास्तविक दुनिया में सावधानीपूर्वक, सटीक आंदोलनों में अनुवाद करने में सक्षम बनाना।
सामान्यीकरण: वास्तविक दुनिया के अनुकूलन की कुंजी
DeepMind इस बात पर जोर देता है कि नई Gemini Robotics प्रणाली में काफी सुधार हुआ है - यह उन नए कार्यों को करने की क्षमता है जिनके लिए इसे स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया था। यह एक महत्वपूर्ण प्रगति है। कंपनी की घोषणा के अनुसार, Gemini Robotics “अन्य अत्याधुनिक दृष्टि-भाषा-क्रिया मॉडल की तुलना में एक व्यापक सामान्यीकरण बेंचमार्क पर प्रदर्शन को दोगुना से अधिक करता है।”
सामान्यीकरण सर्वोपरि है क्योंकि प्रत्येक स्थिति के लिए विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना नई परिस्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम रोबोट अप्रत्याशित वास्तविक दुनिया के वातावरण में प्रभावी ढंग से संचालित करने की कुंजी रखते हैं। यह अनुकूलन क्षमता एक विशेष, कार्य-विशिष्ट रोबोट को वास्तव में बहुमुखी और अनुकूलनीय मशीन से अलग करती है।
एक सामान्य रोबोट मस्तिष्क: Google की महत्वाकांक्षी दृष्टि
Google के प्रयास स्पष्ट रूप से एक “सामान्य रोबोट मस्तिष्क” बनाने की दिशा में निर्देशित हैं - एक बहुमुखी AI जो रोबोटिक प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला को नियंत्रित करने में सक्षम है। इस दृष्टि के अनुरूप, कंपनी ने Apptronik, एक अग्रणी रोबोटिक्स कंपनी के साथ साझेदारी की घोषणा की है, ताकि “Gemini 2.0 के साथ ह्यूमनॉइड रोबोट की अगली पीढ़ी का निर्माण किया जा सके।”
हालांकि मुख्य रूप से ALOHA 2 नामक एक द्वि-मैनुअल रोबोट प्लेटफॉर्म पर प्रशिक्षित, Google का कहना है कि Gemini Robotics में विभिन्न रोबोट प्रकारों को नियंत्रित करने की बहुमुखी प्रतिभा है। इसमें अनुसंधान-उन्मुख Franka रोबोटिक हथियार और Apptronik के Apollo रोबोट जैसे अधिक परिष्कृत ह्यूमनॉइड सिस्टम शामिल हैं। यह अनुकूलन क्षमता Gemini Robotics की रोबोटिक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक सार्वभौमिक “मस्तिष्क” बनने की क्षमता को रेखांकित करती है।
ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स लैंडस्केप: हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का अभिसरण
ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स की खोज एक सहयोगी प्रयास है, जिसमें कई कंपनियां चुनौती के विभिन्न पहलुओं में योगदान करती हैं। Figure AI और Boston Dynamics (पूर्व में एक Alphabet सहायक) जैसी कंपनियां उन्नत ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स हार्डवेयर को विकसित करने में लगन से काम कर रही हैं। हालांकि, एक वास्तव में प्रभावी AI “ड्राइवर” - सॉफ्टवेयर घटक जो इन रोबोटों को बुद्धि और स्वायत्तता प्रदान करता है - एक महत्वपूर्ण लापता टुकड़ा बना हुआ है।
इस क्षेत्र में Google के प्रयास गति पकड़ रहे हैं। कंपनी ने Boston Dynamics, Agility Robotics, और Enchanted Tools सहित अग्रणी रोबोटिक्स कंपनियों को “विश्वसनीय परीक्षक” कार्यक्रम के माध्यम से Gemini Robotics-ER तक सीमित पहुंच प्रदान की है। यह सहयोगी दृष्टिकोण वास्तव में सक्षम ह्यूमनॉइड रोबोट के विकास और तैनाती में तेजी लाने के लिए एक ठोस प्रयास का सुझाव देता है।
सुरक्षा पहले: जिम्मेदार रोबोटिक्स के लिए एक स्तरित दृष्टिकोण
रोबोटिक्स में सुरक्षा के सर्वोपरि महत्व को पहचानते हुए, Google पारंपरिक रोबोट सुरक्षा उपायों को शामिल करते हुए एक “स्तरित, समग्र दृष्टिकोण” पर जोर देता है। इन उपायों में टकराव से बचाव और बल सीमाएं शामिल हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि रोबोट सुरक्षित मापदंडों के भीतर काम करते हैं।
इसके अलावा, कंपनी एक “रोबोट संविधान” ढांचे के विकास का वर्णन करती है। यह ढांचा, Isaac Asimov के रोबोटिक्स के तीन नियमों से प्रेरित होकर, रोबोट के नैतिक और सुरक्षित विकास और तैनाती के लिए मार्गदर्शक सिद्धांतों का एक सेट प्रदान करता है। इस ढांचे के साथ, Google ने “ASIMOV” नामक एक डेटासेट जारी किया है, जिसे शोधकर्ताओं को रोबोटिक कार्यों के सुरक्षा निहितार्थों का मूल्यांकन करने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ASIMOV डेटासेट: सुरक्षा मूल्यांकन का मानकीकरण
ASIMOV डेटासेट रोबोट सुरक्षा का आकलन करने के लिए मानकीकृत तरीकों को स्थापित करने के Google के प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है, जो शारीरिक नुकसान की रोकथाम से परे है। डेटासेट शोधकर्ताओं को यह मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि AI मॉडल विभिन्न परिदृश्यों में रोबोट के कार्यों के संभावित परिणामों को कितनी अच्छी तरह समझते हैं। Google की घोषणा के अनुसार, डेटासेट “शोधकर्ताओं को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में रोबोटिक कार्यों के सुरक्षा निहितार्थों को सख्ती से मापने में मदद करेगा।” यह पहल रोबोटिक्स के क्षेत्र में जिम्मेदार नवाचार के लिए Google की प्रतिबद्धता को रेखांकित करती है।
रोबोटिक्स का भविष्य: संभावनाओं की एक झलक
जबकि Google ने अभी तक नए AI मॉडल के लिए विशिष्ट समय-सीमा या वाणिज्यिक अनुप्रयोगों की घोषणा नहीं की है, जो वर्तमान में एक शोध चरण में बने हुए हैं, प्रदर्शित प्रगति निर्विवाद रूप से महत्वपूर्ण हैं। Google द्वारा जारी किए गए डेमो वीडियो AI-संचालित क्षमताओं में उल्लेखनीय प्रगति दिखाते हैं। हालांकि, यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि ये प्रदर्शन नियंत्रित अनुसंधान वातावरण में आयोजित किए गए हैं। इन प्रणालियों का असली परीक्षण वास्तविक दुनिया की अप्रत्याशित और गतिशील सेटिंग्स में मज़बूती और सुरक्षित रूप से प्रदर्शन करने की उनकी क्षमता में होगा।
Gemini Robotics और Gemini Robotics-ER का विकास रोबोटिक्स के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतिनिधित्व करता है। इन मॉडलों में निपुणता, अनुकूलन क्षमता और स्वायत्तता के एक नए युग को अनलॉक करने की क्षमता है, जिससे रोबोट हमारे जीवन में सहजता से एकीकृत हो सकते हैं और कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में योगदान कर सकते हैं। जैसे-जैसे अनुसंधान आगे बढ़ता है और ये प्रौद्योगिकियां परिपक्व होती हैं, हम एक ऐसे भविष्य की आशा कर सकते हैं जहां रोबोट हमारे घरों, कार्यस्थलों और समुदायों में तेजी से प्रमुख भूमिका निभाते हैं। वास्तव में सन्निहित AI की ओर यात्रा जारी है, लेकिन Google की नवीनतम प्रगति आगे आने वाली रोमांचक संभावनाओं की एक आकर्षक झलक पेश करती है। परिष्कृत हार्डवेयर और तेजी से बुद्धिमान सॉफ्टवेयर का संलयन रोबोटिक्स परिदृश्य को बदलने के लिए तैयार है, जो हमें एक ऐसे भविष्य के करीब ला रहा है जहां रोबोट सिर्फ उपकरण नहीं हैं, बल्कि हमारे दैनिक जीवन में बहुमुखी भागीदार हैं।