नॉर्वे की स्टार्टअप कंपनी 1X Technologies ने हाल ही में दावा किया है कि वे रोबोटों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित विश्व मॉडल विकसित करने में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहे हैं। सरल शब्दों में कहें तो, ये मॉडल रोबोटों के लिए एक वर्चुअल परीक्षण क्षेत्र की तरह होते हैं, जो विभिन्न परिस्थितियों में परीक्षण और सुधार करने की अनुमति देते हैं, बिना किसी वास्तविक भूमि परीक्षण की आवश्यकता के।
1X का मानना है कि यही "रोबोट समस्या" का समाधान है - यानी, कैसे लगातार बदलते वातावरण में, विभिन्न कार्यों के लिए प्रशिक्षित रोबोटों का विश्वसनीय मूल्यांकन किया जाए। एक टी-शर्ट को मोड़ने वाले रोबोट का उदाहरण लें, यह 50 दिनों में भिन्न-भिन्न प्रदर्शन करता है, और उपलब्धि की भावना अक्सर क्षणिक होती है।
1X ने कहा कि, भले ही रोबोट का मॉडल एक ही हो, पर्यावरण में बदलाव के दौरान प्रदर्शन में बड़े उतार-चढ़ाव होते हैं, जिससे वास्तविक मूल्यांकन करना बेहद कठिन हो जाता है।
अपने विश्व मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, 1X ने हजारों घंटे के वीडियो सामग्री एकत्र की, जिसमें उनके मानवाकार रोबोट EVE को घर और कार्यालय में विभिन्न कार्यों को करते हुए रिकॉर्ड किया गया। मशीन लर्निंग के माध्यम से, मॉडल अब वस्तुओं और वातावरण की प्रतिक्रिया को रोबोट के कार्यों के तहत उचित तरीके से पूर्वानुमानित कर सकता है। यहां तक कि उन व्यवहारों को भी जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम नहीं किए गए हैं, मॉडल विश्वसनीय छवि आउटपुट उत्पन्न कर सकता है, जैसे कि मानवों और वस्तुओं के संपर्क से बचना सीखना।
वर्तमान में, 1X का मॉडल कुछ जटिल भौतिक इंटरैक्शन को संभालने में सक्षम है, जैसे वस्तुओं को पकड़ना और उठाना, दरवाजे और दराज खोलना, और कपड़ों जैसी रूपांतरित सामग्री को संभालना, यहां तक कि टी-शर्ट को मोड़ना भी।
उनके विश्व मॉडल का मुख्य मूल्य वस्तुओं के इंटरैक्शन का अनुकरण करना है। उदाहरण के लिए, आने वाली कुछ पीढ़ियों में, मॉडल को समान प्रारंभिक दृश्य और तीन अलग-अलग क्रियाओं के सेट प्राप्त होंगे ताकि बॉक्स को पकड़ सकें। हर स्थिति में, पकड़ा गया बॉक्स मशीन के हाथ के क्रियाओं के साथ उठाया और स्थानांतरित किया जाएगा, जबकि अन्य बॉक्स अपनी जगह पर बने रहेंगे।
फिर भी, 1X कुछ सीमाओं को स्वीकार करता है। जैसे, मॉडल कभी-कभी वस्तुओं के रंग और आकार की स्थिरता बनाए रखने में कठिनाई महसूस करता है, या भौतिक घटनाओं का सटीक अनुकरण करने में। दर्पण में आत्म-पहचान करने की क्षमता भी अभी भी विश्वसनीय नहीं है।
चुनौतियों का सामना करने के बावजूद, 1X इन विश्व मॉडल को सामान्य रोबोटों के विकास और प्रशिक्षण के लिए एक मील का पत्थर मानता है। प्रगति को तेज करने के लिए, कंपनी "1X विश्व मॉडल चैलेंज" के माध्यम से डेटा सेट, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और पुरस्कार प्रदान कर रही है।
1X का दीर्घकालिक लक्ष्य सीधे विश्व मॉडल का उपयोग करके रोबोटों को प्रशिक्षित करना है, जो वास्तविक परीक्षण की तुलना में विशाल दक्षता में सुधार लाएगा। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में विशेषज्ञों की सक्रिय रूप से भर्ती कर रहे हैं। इस साल की शुरुआत में, 1X ने अपने घरेलू मानवाकार रोबोट Neo के बाजार में लाने के लिए 100 मिलियन डॉलर की धनराशि जुटाई, जिसे OpenAI जैसे उद्योग के प्रमुख व्यक्तियों का समर्थन प्राप्त है, जो 1X की तकनीक की उच्च अपेक्षाओं को दर्शाता है।
1X के अलावा, एनवीडिया भी मानवाकार रोबोटों में भारी निवेश कर रहा है। कंपनी ने हाल ही में Apple Vision Pro का उपयोग करके प्रशिक्षण विधि पेश की है, एनवीडिया के शोधकर्ता जिम फैन का मानना है कि आने वाले कुछ वर्षों में रोबोट तकनीक एक "GPT-3 क्षण" का सामना करेगी।
