तेजी से विकास कर रहे रोबोटिक्स के क्षेत्र में, मानव जैसे कौशल के साथ कार्य करने की रोबोटों की क्षमता अब साइंस फिक्शन नहीं रही है। जैसा कि A3 Association for Advancing Automation में बताया गया है, स्किल्ड, एक AI स्टार्टअप है जो इस तकनीकी क्रांति के अग्रणी स्थान पर है, जो अत्यधिक पैमाने पर रोबोट्स को प्रभावी रूप से प्रशिक्षित करने के नए मार्ग तलाश रहा है। लेकिन यह पिट्सबर्ग में आधारित फर्म वास्तविक दुनिया में रोबोटिक प्रशिक्षण के विशाल कार्य को कैसे संभाल रही है?

स्किल्ड का मिशन: हर रोबोट के लिए एक मस्तिष्क

विभिन्न रोबोटिक प्लेटफार्म्स पर लागू होने वाले एकीकृत ज्ञान आधार को बनाने का स्किल्ड का दृष्टिकोण वास्तव में क्रांतिकारी है। सहसंस्थापक दीपक पाठक और अभिनव गुप्ता ने एक मिशन तैयार किया है जो एक मस्तिष्क से रोबोट्स को प्रशिक्षित करने के चुनौतीपूर्ण कार्य का समर्थन करता है। यह “कोई भी कार्य, कोई भी रोबोट, एक मस्तिष्क” दर्शन स्किल्ड की साझा ज्ञान और हार्डवेयर निरपेक्षता के प्रति प्रतिबद्धता को दर्शाता है—एक विचार जो लंबे समय से रोबोटिक्स उद्योग में नहीं आ पाया था।

डेटा संग्रहण की मुर्गी और अंडे की स्थिति

रोबोट के लिए डेटा संग्रह एक प्रसिद्ध पेचीदा समस्या है। रोबोट्स को उनके नेविगेशन और कार्य निष्पादन को सुधारने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा की आवश्यकता होती है, फिर भी उन्हें प्रभावी रूप से नेविगेट करने के लिए पहले से प्राप्त डेटा की भी आवश्यकता होती है। स्किल्ड इस चुनौती का समाधान पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों के संयोजन से करता है, जैसे कि सिमुलेशन और वीडियो-आधारित प्रीट्रेनिंग, जिनमें टेली-ऑपरेशन का उपयोग पोस्ट-ट्रेनिंग चरणों के दौरान किया जाता है।

वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों में नवाचारी अनुकूलता

वास्तविक दुनिया अचानक उत्पन्न होने वाली समस्याओं का सामना करना एक और चुनौती है। अप्रत्याशित हार्डवेयर परिवर्तनों से निपटना या जीवंत प्रदर्शन के दौरान “एक टखना तोड़ने” जैसी दुर्घटनाओं का सामना करना—स्किल्ड के लचीले प्रशिक्षण मॉडल रोबोट्स को अनुकूलित और हल करने में सक्षम बनाते हैं। प्रतिकूलता के सामने ऐसी लचीलेपन की गारंटी है कि रोबोट्स न केवल कुशल हों बल्कि हादसों से गरिमापूर्ण तरीके से उबरने में सक्षम भी हों।

विस्तृत समाधान के साथ सीमाओं पर विजय

सहस्थापकों ने स्पष्ट किया है कि जबकि अकादमिक अनुसंधान ने लंबे समय से ऐसे प्रशिक्षण के लिए प्रमाणिक विचार दिए हैं, इन मॉडलों को व्यापक अनुप्रयोग के लिए स्केल करना पूरी तरह से अलग समस्या है। स्किल्ड का औद्योगिक स्तर पर प्रशिक्षण की अनुमति देने वाले विस्तृत समाधान की खोज इन कमी को पूरा करने के लिए है, जो विभिन्न हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन्स में एक टर्नकी समाधान प्रदान करती है।

रोबोटिक्स में जीत की कहानी

उच्च-प्रोफ़ाइल निवेशकों से भरे एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन के दौरान, स्किल्ड के रोबोटिक मस्तिष्क ने संभावित आपदा को कहानी कहने की जीत में बदल दिया। अप्रत्याशित बाधाओं के बावजूद भी उनके रोबोटों की समायोजित और कार्य करते रहने की क्षमता, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के लिए आवश्यक उन्नत अनुकूलता का उदाहरण प्रस्तुत करती है।

रोबोटिक्स की दुनिया में, स्किल्ड की प्रगति यह दर्शाती है कि AI मॉडल सामान्यीकृत नहीं बस इच्छाशक्ति रखते हैं, बल्कि वास्तव में क्रियान्वित हो रहे हैं। यह एक यात्रा है जो उद्योगों के लिए विश्वसनीय, मजबूत रोबोटिक्स समाधान प्रदान करती है जो दुनिया के सबसे चुनौतीपूर्ण और नियमित कार्यों को बखूबी संभाल सकती है।