बीजिंग में ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए रियलमैन डेटा प्रशिक्षण केंद्र - इस मेगा-सेंटर में, 108 रोबोट हमारे दैनिक जीवन के लिए सीखते हैं

### सिर्फ़ कोड से ज़्यादा: कैसे "एम्बोडेड एआई" अब रोबोट्स को असली दुनिया समझना सिखा रहा है ### आ गया है निर्णायक मोड़: 2025 तक ह्यूमनॉइड रोबोट्स क्यों बदल देंगे काम की दुनिया ### देखभाल करने वालों की जगह रोबोट? चीन का नया प्रशिक्षण केंद्र बुज़ुर्गों की देखभाल के लिए ह्यूमनॉइड हेल्पर्स तैयार कर रहा है ###

80,000 से 55,000 डॉलर तक: मानव रोबोट की कीमत गिर रही है - हमारे लिए इसका क्या मतलब है

मानवरूपी रोबोट का युग अब कोई दूर का सपना नहीं रहा; इसकी शुरुआत अब हो रही है। बीजिंग में, चीनी कंपनी रियलमैन रोबोटिक्स ने प्रयोगशाला अनुसंधान और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के बीच की खाई को पाटने के लिए एक अभूतपूर्व डेटा प्रशिक्षण केंद्र खोला है। 3,000 वर्ग मीटर में फैले इस केंद्र में, विभिन्न डिज़ाइनों के 108 रोबोट दस वास्तविक रूप से सिम्युलेटेड परिदृश्यों में प्रशिक्षण लेते हैं—बुजुर्गों की देखभाल से लेकर खुदरा व्यापार और ऑटोमोटिव उत्पादन तक। इसका लक्ष्य: उच्च-गुणवत्ता वाले, बहु-मॉडल डेटा की विशाल मात्रा उत्पन्न करना ताकि तथाकथित "एम्बोडेड एआई" के विकास में तेज़ी लाई जा सके।

यह तकनीक रोबोटों को अपने पर्यावरण के साथ शारीरिक संपर्क के माध्यम से सीखने और अप्रत्याशित परिस्थितियों के अनुकूल ढलने में सक्षम बनाती है - जो आज तक रोबोटिक्स के सामने सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है। इस प्रकार, यह केंद्र सीखे गए ज्ञान को नई परिस्थितियों में स्थानांतरित करने की कमी और अनुकरण और वास्तविकता के बीच के अंतर जैसी मूल समस्याओं का समाधान करता है। यह परियोजना न केवल एक तकनीकी मील का पत्थर है, बल्कि 2029 तक रोबोटिक्स के लिए एक वैश्विक उत्कृष्टता केंद्र बनने और अगली औद्योगिक क्रांति का नेतृत्व करने की चीन की महत्वाकांक्षा का एक स्पष्ट संकेत भी है। यह एक नए चरण की शुरुआत का प्रतीक है जिसमें मानवरूपी रोबोट हमारे कामकाजी और रहने के वातावरण को तेज़ी से आकार देंगे।

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ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए रियलमैन डेटा प्रशिक्षण केंद्र क्या है?

रियलमैन ने बीजिंग में ऐसा केंद्र क्यों खोला? इसका जवाब ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के तेज़ी से बढ़ते विकास में निहित है, जो वर्तमान में अनुसंधान प्रयोगशालाओं से निकलकर वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की ओर बढ़ रहा है। चीनी कंपनी रियलमैन रोबोटिक्स ने 24 अगस्त, 2025 को बीजिंग में ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए एक डेटा प्रशिक्षण केंद्र का आधिकारिक तौर पर उद्घाटन किया। यह केंद्र प्रायोगिक वातावरण से तकनीक को रोज़मर्रा और औद्योगिक अनुप्रयोगों में लाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

यह केंद्र एक नवोन्मेषी केंद्र के रूप में कार्य करता है, जहाँ अनुसंधान एवं विकास को परिदृश्य-आधारित अनुप्रयोग परीक्षण, ऑपरेटर प्रशिक्षण और पारिस्थितिकी तंत्र सहयोग के साथ जोड़ा जाता है। केंद्रीय प्रौद्योगिकी और उपकरण प्रदाता के रूप में, रियलमैन रोबोटिक्स इस सुविधा के निर्माण और दैनिक संचालन दोनों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इस पहल का उद्देश्य दैनिक जीवन और उद्योग दोनों में मानव-सदृश रोबोट तकनीक के उपयोग को बढ़ावा देना है।

केंद्र की तकनीकी विशिष्टताएं क्या हैं?

यह केंद्र कितना बड़ा है और इसमें क्या-क्या शामिल है? डेटा प्रशिक्षण केंद्र 3,000 वर्ग मीटर के क्षेत्र में फैला है और रणनीतिक रूप से दो मुख्य क्षेत्रों में विभाजित है: एक प्रशिक्षण क्षेत्र और एक अनुप्रयोग क्षेत्र। यह विभाजन सैद्धांतिक प्रशिक्षण और यथार्थवादी परिदृश्यों में व्यावहारिक परीक्षण, दोनों की अनुमति देता है।

उद्घाटन के समय, विभिन्न डिज़ाइनों के 108 रोबोट पहले से ही कार्यरत थे। इस प्रभावशाली रोबोट बेड़े में विभिन्न कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए विभिन्न प्रकार के रोबोट शामिल हैं: कार्यों को संभालने के लिए दो-हाथ वाले रोबोट, पहियों पर चलने वाले मानव जैसे रोबोट, ड्रोन-सहायता प्राप्त रोबोट और चार-हाथ वाले रोबोट प्लेटफ़ॉर्म। रोबोट के विभिन्न प्रकार विभिन्न अनुप्रयोग परिदृश्यों का परीक्षण करने और बहुविध डेटा एकत्र करने में सक्षम बनाते हैं।

केंद्र में अनुप्रयोग के कौन से क्षेत्र अनुकरणित हैं?

केंद्र में किन वास्तविक जीवन की स्थितियों को फिर से बनाया जा सकता है? डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने और व्यावहारिक परिदृश्य प्रदान करने के लिए, केंद्र दस यथार्थवादी अनुप्रयोग क्षेत्रों की नकल करता है। इन सावधानीपूर्वक निर्मित वातावरणों में वृद्धों की देखभाल और पुनर्वास, खुदरा, ऑटोमोटिव उत्पादन, बुद्धिमान खानपान, विशेष संचालन और अन्य क्षेत्र शामिल हैं।

इन परिदृश्यों का चयन रणनीतिक है। ये ऐसे क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं जहाँ मानवरूपी रोबोट सबसे अधिक व्यावहारिक लाभ प्रदान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, वृद्धावस्था देखभाल के क्षेत्र में, रोबोटों का परीक्षण वृद्धों की सहायता के लिए किया जा सकता है, जबकि खुदरा क्षेत्र में, ग्राहकों के साथ उनके संपर्क और माल की हैंडलिंग क्षमताओं का परीक्षण किया जा सकता है।

केंद्र में डेटा कैसे तैयार और उपयोग किया जाता है?

इस केंद्र में किस प्रकार का डेटा तैयार किया जाता है और इसका उपयोग किस लिए किया जाता है? इस केंद्र को बड़े पैमाने पर मल्टीमॉडल डेटा तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विभिन्न परिदृश्यों से उन्नत एआई मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए सालाना दस लाख से ज़्यादा उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पॉइंट तैयार होने की उम्मीद है।

यह डेटा जनरेशन सन्निहित एआई के विकास के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। मल्टीमॉडल डेटा में विभिन्न प्रकार की जानकारी शामिल होती है, जैसे दृश्य, श्रवण, स्पर्श और गति संबंधी डेटा। यह विविधता एआई प्रणालियों को अपने परिवेश की अधिक व्यापक समझ विकसित करने और विभिन्न परिस्थितियों में अधिक लचीले ढंग से प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाती है।

केंद्र किन मूलभूत समस्याओं का समाधान करता है?

रोबोटिक्स की किन कमज़ोरियों को दूर करने का केंद्र का लक्ष्य है? केंद्र औद्योगिक रोबोटिक्स की तीन बुनियादी कमज़ोरियों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिनकी वजह से अब तक मानव जैसे रोबोटों का विकास और तैनाती सीमित रही है। पहली कमज़ोरी विभिन्न परिदृश्यों में डेटा के सामान्यीकरण का अभाव है। एक विशिष्ट वातावरण में प्रशिक्षित रोबोटों को अक्सर अपने ज्ञान को अन्य परिस्थितियों में स्थानांतरित करने में कठिनाई होती है।

दूसरी बड़ी चुनौती सिमुलेशन और यथार्थवादी परिस्थितियों के बीच का अंतर है। कई रोबोट नियंत्रित सिमुलेशन वातावरण में विकसित किए जाते हैं, लेकिन अप्रत्याशित वास्तविक दुनिया में बेहतर ढंग से काम नहीं कर पाते। तीसरी समस्या मानकीकृत डेटा प्रारूपों और कुशल बंद पुनरावृत्ति लूपों का अभाव है। एकसमान मानकों के बिना, रोबोटिक्स में व्यवस्थित प्रगति हासिल करना मुश्किल है।

रोबोटिक्स के भविष्य के लिए एरिक झेंग का दृष्टिकोण क्या है?

ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स डेटा ट्रेनिंग सेंटर के निदेशक किन चुनौतियों को देखते हैं? ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स डेटा ट्रेनिंग सेंटर के निदेशक एरिक झेंग ने ओपन हाउस में "रोबोटिक्स के अंतिम चरण की खोज" शीर्षक से एक मुख्य भाषण दिया। अपनी प्रस्तुति में, उन्होंने तीन प्रमुख क्षेत्रों की पहचान की जिनमें रोबोट को रोज़मर्रा की ज़िंदगी में इस्तेमाल करने से पहले सुधार करना होगा: प्रयोज्यता, मानकीकरण और लागत-प्रभावशीलता।

झेंग ने ज़ोर देकर कहा कि पारंपरिक औद्योगिक रोबोट भारी और महंगे होते हैं, जबकि सेवा रोबोट डिज़ाइन में बहुत सरल होते हैं और ज़्यादातर में जटिल वातावरण में मनुष्यों जैसी अनुकूलन क्षमता का अभाव होता है। डिज़ाइन में लगने वाला लंबा समय और व्यक्तिगत अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलन क्षमता का अभाव, साथ ही उच्च लागत, इनके अपनाने को सीमित करते रहते हैं।

रियलबोट एम्बोडीड इंटेलिजेंस ओपन प्लेटफॉर्म कैसे काम करेगा?

रियलमैन के नए प्लेटफ़ॉर्म की क्या खासियत है? रियलमैन का लक्ष्य "रियलबॉट एम्बोडेड इंटेलिजेंस ओपन प्लेटफ़ॉर्म" के ज़रिए पहचानी गई कमियों को दूर करने के लिए एक आधार तैयार करना है। यह प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा संग्रह के लिए विकसित किया गया है और इसका उद्देश्य रिमोट कंट्रोल सिस्टम के साथ गहन एकीकरण के माध्यम से मानव-रोबोट सहयोग के नए प्रतिमान गढ़ना है।

यह प्लेटफ़ॉर्म रोबोटिक्स के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है, जो "मानव पर निर्भरता" से "मानव का समर्थन" और अंततः "मानव को सशक्त और मुक्त" बनाने की ओर अग्रसर है। यह विकासवादी दृष्टिकोण दर्शाता है कि आने वाले वर्षों में मानव और रोबोट के बीच संबंध कैसे विकसित हो सकते हैं।

आधुनिक रोबोटिक्स में सन्निहित एआई की क्या भूमिका है?

"एम्बोडाइज़्ड एआई" का क्या अर्थ है और यह क्यों महत्वपूर्ण है? एम्बोडाइज़्ड एआई, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक ऐसे रूप को संदर्भित करता है जो भौतिक रोबोट या उपकरणों में एकीकृत होता है और वास्तविक दुनिया में संचालित होता है। यह अवधारणा मानती है कि एक एआई प्रणाली एक भौतिक "शरीर" से सुसज्जित होती है और अपने पर्यावरण के साथ भौतिक अंतःक्रियाओं के माध्यम से सीखती और संचालित होती है।

शारीरिक संपर्क की यह क्षमता उन कार्यों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जिनमें मानवीय कौशल की आवश्यकता होती है, जैसे धारणा, मोटर कौशल और अप्रत्याशित परिस्थितियों में प्रतिक्रिया। सन्निहित एआई में रोबोटिक्स, चिकित्सा, स्वास्थ्य सेवा और कई अन्य क्षेत्रों में केंद्रीय भूमिका निभाने की क्षमता है, जो रोबोट और मशीनों को वास्तविक दुनिया के वातावरण में लचीले और गतिशील रूप से कार्य करने में सक्षम बनाता है।

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वैश्विक स्तर पर मानव रोबोटिक्स का विकास किस प्रकार हो रहा है?

2025 में मानवरूपी रोबोटिक्स को कौन से रुझान आकार देंगे? इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ रोबोटिक्स ने मानवरूपी रोबोट्स को 2025 के पाँच प्रमुख रोबोटिक्स रुझानों में से एक बताया है। सबसे बड़ी चुनौती मानवरूपी रोबोट्स को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाना होगा, क्योंकि निर्माण लागत अभी भी बहुत ज़्यादा है। अगर यह संभव हो जाता है, तो मानवरूपी रोबोट्स रोबोटिक्स में क्रांति ला सकते हैं।

अध्ययनों का अनुमान है कि 2030 तक दुनिया भर में 2 करोड़ ह्यूमनॉइड रोबोट इस्तेमाल में होंगे, खासकर औद्योगिक अनुप्रयोगों में। यह आँकड़ा प्रभावशाली है, क्योंकि वर्तमान में दुनिया भर के कारखानों में लगभग 43 लाख औद्योगिक रोबोट और कोबोट इस्तेमाल में हैं। ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में तकनीकी प्रगति तेज़ी से हो रही है और 2023 से 2025 के बीच इसमें 35 से 40 प्रतिशत तक सुधार होने की उम्मीद है।

पहली लहर में इसके संभावित उपयोग क्या हैं?

आज मानवरूपी रोबोट कौन-कौन से काम कर सकते हैं? विशेषज्ञों के अनुसार, पहली लहर में, मानवरूपी रोबोट मुख्य रूप से मशीनों की छंटाई, परिवहन, स्टेजिंग या उनमें पुर्जे डालने जैसे लॉजिस्टिक कार्य कर पाएँगे। इस क्षेत्र में दर्जनों अनुप्रयोग पहले से ही श्रृंखलाबद्ध उत्पादन में मौजूद हैं, लेकिन वर्तमान में केवल उच्च उत्पादन और कम विचरण वाली कंपनियों में ही।

मानवरूपी रोबोट पहले से ही मैन्युअल रूप से किए जाने वाले 40 प्रतिशत कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं। ऐसे निवेशों की वापसी अवधि 0.56 वर्ष से भी कम होने का अनुमान है, जिससे मानवरूपी रोबोट कंपनियों के लिए एक आकर्षक निवेश बन गए हैं। शुरुआती औद्योगिक पायलट परियोजनाओं ने पहले ही यह प्रदर्शित कर दिया है कि मानवरूपी रोबोटों में निवेश से तुरंत लाभ हो सकता है।

दूसरी लहर के लिए क्या प्रगति की योजना बनाई गई है?

2028 के बाद क्या संभव होगा? दूसरी लहर में, 2028 से 2030 तक, यह उम्मीद की जाती है कि उच्च विचरण, जटिल प्रक्रियाओं और असेंबली जैसे मोटर कौशल की माँग वाले कार्य भी मानवरूपी रोबोट द्वारा किए जा सकेंगे। विशेष रूप से ऑटोमोटिव उद्योग जैसे अत्यधिक औद्योगिक क्षेत्रों में, मानवरूपी रोबोट के उपयोग से महत्वपूर्ण दक्षता लाभ प्राप्त किया जा सकता है।

पायलट परियोजनाओं के परिणामस्वरूप प्रक्रिया दक्षता में 350 प्रतिशत तक की वृद्धि और गुणवत्ता में 90 प्रतिशत से अधिक सुधार हुआ है। यह दक्षता वृद्धि मुख्यतः इस तथ्य के कारण है कि रोबोट का उपयोग वर्ष के 365 दिन, 24 घंटे किया जा सकता है। इसके अलावा, मानवरूपी रोबोट मानवीय त्रुटियों के स्रोतों को पूरी तरह से समाप्त कर सकते हैं।

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पूर्णतः स्वायत्त रोबोट कब उपलब्ध होंगे?

हमें वास्तव में स्वायत्त मानवरूपी रोबोट के लिए कब तक इंतज़ार करना होगा? तेज़ी से हो रही प्रगति के बावजूद, ज़्यादातर आपूर्तिकर्ता अभी भी प्रोटोटाइप चरण में हैं, और केवल कुछ ही कंपनियों ने औद्योगिक उत्पादन क्षमता स्थापित की है। अत्यधिक विकसित सूक्ष्म मोटर कौशल वाले पूर्णतः स्वायत्त मानवरूपी रोबोट 2030 तक व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं होंगे।

हालांकि, औद्योगिक उपयोग के लिए पहले बाजार-तैयार मॉडल 2025 की शुरुआत में आने की उम्मीद है। कम से कम पांच निर्माता (अमेरिका से एजिलिटी, फिगर और टेस्ला, साथ ही चीन से यूनिट्री और फूरियर) 2025 में श्रृंखला उत्पादन शुरू करेंगे। यह एक नए युग की शुरुआत का प्रतीक है जिसमें मानव रोबोट तेजी से अनुसंधान प्रयोगशालाओं को छोड़ देंगे और वास्तविक दुनिया के कार्य वातावरण में प्रवेश करेंगे।

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मानवरूपी रोबोट के विकास की लागत कितनी है?

क्या मानव सदृश रोबोट ज़्यादा किफ़ायती हो जाएँगे? आने वाले वर्षों में मानव सदृश रोबोट की लागत में उल्लेखनीय कमी आएगी। 2025 में इन मॉडलों की शुरुआती खरीद लागत औसतन $80,000 होगी, लेकिन 2030 तक इसके लगभग $55,000 तक कम होने की उम्मीद है। लागत में यह कमी बढ़ती प्रतिस्पर्धा, तकनीकी दक्षता में सुधार और बड़े पैमाने पर उत्पादन में पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं के कारण है।

मानवरूपी रोबोटों की बाज़ार में पैठ के लिए यह मूल्य प्रवृत्ति महत्वपूर्ण है। ये जितने अधिक किफायती होंगे, उतनी ही अधिक कंपनियाँ इन्हें अपने परिचालन में शामिल कर पाएँगी। घटती लागत और बढ़ते प्रदर्शन का संयोजन, मानवरूपी रोबोटों को कुछ क्षेत्रों में मानव श्रम के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाता है।

वैश्विक रोबोटिक्स विकास में चीन की क्या भूमिका है?

रोबोटिक्स विकास में चीन अग्रणी क्यों है? चीन ने खुद को रोबोटिक्स विकास के वैश्विक संचालक के रूप में स्थापित किया है और मानव सदृश रोबोट के विकास में एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। यह देश पहले से ही दुनिया का सबसे बड़ा रोबोट बाज़ार है और उद्योग में रोबोट के उपयोग के मामले में जर्मनी से आगे निकल गया है। प्रति 10,000 कर्मचारियों पर 470 रोबोट के साथ, चीन तेज़ी से विकास की प्रवृत्ति दिखा रहा है।

बीजिंग ने ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स को अपनी रणनीतिक प्राथमिकता बना लिया है। जनवरी 2024 में, चीनी उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने ह्यूमनॉइड रोबोट के अभिनव विकास के लिए दिशानिर्देश प्रकाशित किए, जिसमें औद्योगिक नवाचार का रोडमैप तैयार किया गया। लक्ष्य स्पष्ट है: चीन का लक्ष्य 2029 तक रोबोटिक्स के लिए "उत्कृष्टता का वैश्विक केंद्र" बनना है।

चीनी सरकार रोबोटिक्स विकास को किस प्रकार समर्थन देती है?

रोबोटिक्स को बढ़ावा देने के लिए चीन क्या कदम उठा रहा है? चीनी सरकार लगातार मानव जैसे रोबोट के विकास को बढ़ावा दे रही है। इससे पूरी औद्योगिक श्रृंखला में तालमेल का लाभ उठाया जा सकता है—आपूर्ति श्रृंखला, अनुसंधान और विकास के सभी क्षेत्रों में समन्वय स्थापित किया जा सकता है। इससे देश रोबोटिक्स के तेज़ी से विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

बीजिंग ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स के क्षेत्र में स्टार्टअप्स को समर्थन देने के लिए 137 अरब डॉलर के बराबर का एक कोष स्थापित किया है। इसके अलावा, कई स्थानीय सहायता कार्यक्रम भी हैं। 2025 की शुरुआत तक, बीजिंग, शेडोंग और शेन्ज़ेन सहित दस से ज़्यादा प्रांतों और शहरों ने अपनी स्थानीय आर्थिक योजनाओं में ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स को शामिल कर लिया होगा। चीन, विशेष रूप से शेन्ज़ेन और हांग्जो के आसपास के क्षेत्रों में, ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स पर केंद्रित औद्योगिक समूहों को बढ़ावा दे रहा है।

रोबोट के लिए मल्टीमॉडल एआई का क्या महत्व है?

रोबोटिक्स विकास के लिए मल्टीमॉडल एआई इतना महत्वपूर्ण क्यों है? मल्टीमॉडल एआई एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो अधिक सटीक अवलोकन करने, व्यावहारिक निष्कर्ष निकालने, या वास्तविक दुनिया की समस्याओं के बारे में अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ करने के लिए कई प्रकार या मोड के डेटा को जोड़ती है। मल्टीमॉडल एआई सिस्टम वीडियो, ऑडियो, स्पीच, इमेज और टेक्स्ट डेटा के साथ-साथ कई पारंपरिक संख्यात्मक डेटासेट पर भी प्रशिक्षण देते हैं।

रोबोट विकास के लिए मल्टीमॉडल एआई बेहद ज़रूरी है क्योंकि रोबोट को वास्तविक दुनिया के वातावरण, लोगों और पालतू जानवरों, कारों, इमारतों और उनके प्रवेश द्वारों जैसी विभिन्न वस्तुओं के साथ बातचीत करनी होती है। मल्टीमॉडल एआई कैमरों, माइक्रोफ़ोन, जीपीएस और अन्य सेंसरों से प्राप्त डेटा का उपयोग करके वातावरण की विस्तृत समझ विकसित करता है और उसके साथ अधिक सफलतापूर्वक बातचीत करता है।

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मल्टीमॉडल एआई सिस्टम का प्रशिक्षण कैसे काम करता है?

रोबोट में मल्टीमॉडल एआई को कौन सी तकनीकें सक्षम बनाती हैं? मल्टीमॉडल एआई सिस्टम में कई घटक होते हैं जिन्हें एक साथ काम करना होता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकें वाक् पहचान और वाक्-से-पाठ रूपांतरण के साथ-साथ वाक् आउटपुट भी प्रदान करती हैं। छवि और वीडियो कैप्चर के लिए कंप्यूटर विज़न तकनीकें मानव पहचान सहित वस्तुओं की पहचान को सक्षम बनाती हैं, और दौड़ने या कूदने जैसी गतिविधियों के बीच अंतर करने में सक्षम बनाती हैं।

एकीकरण प्रणालियाँ मल्टीमॉडल एआई को विभिन्न डेटा प्रकारों में डेटा इनपुट का मिलान, संयोजन, प्राथमिकता और फ़िल्टर करने में सक्षम बनाती हैं। यह मल्टीमॉडल एआई के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि एकीकरण संदर्भ और संदर्भ-आधारित निर्णय लेने के लिए केंद्रीय है। उच्च-गुणवत्ता, वास्तविक समय की बातचीत और परिणाम सुनिश्चित करने के लिए डेटा माइनिंग, प्रसंस्करण और परिणाम निर्माण के लिए भंडारण और कंप्यूटिंग संसाधन आवश्यक हैं।

नर्सिंग में इसके संभावित अनुप्रयोग क्या हैं?

क्या मानव जैसे रोबोट देखभाल में मदद कर सकते हैं? जर्मनी में देखभाल की ज़रूरत वाले लोगों की संख्या पिछले दस सालों में दोगुनी हो गई है। 2030 तक, देश भर के नर्सिंग होम और बाह्य रोगी देखभाल केंद्रों में 1,30,000 अतिरिक्त नर्सिंग कर्मचारियों की आवश्यकता होगी, और 2040 तक यह संख्या बढ़कर 2,50,000 हो जाएगी। इसलिए, उम्मीद है कि रोबोट उनके कुछ काम संभालेंगे, जैसे दवा की दुकानों में सामान भरना, चाय लाना, या गंभीर रूप से बीमार मरीज़ों को अस्पताल पहुँचाने में मदद करना।

जर्मनी में, अनुसंधान दल मानव जैसे और अन्य देखभाल रोबोट विकसित कर रहे हैं जिनका व्यापक उपयोग हो सकता है। फ्राउनहोफर संस्थान का केयर-ओ-बॉट अब अपनी चौथी पीढ़ी में है और इसका परीक्षण देखभाल क्षेत्र में किया जा रहा है। इस रोबोट को आवश्यकतानुसार विभिन्न उपकरणों और कार्यों से सुसज्जित किया जा सकता है, जिससे इसे निजी घरों और देखभाल केंद्रों, दोनों में उपयोग के लिए लचीला बनाया जा सकता है।

देखभाल रोबोट के विकास में अभी भी क्या चुनौतियाँ मौजूद हैं?

केयर रोबोट्स के लिए सबसे बड़ी बाधाएँ क्या हैं? ह्यूमनॉइड रोबोट्स का इस्तेमाल अभी तक केयर में नहीं किया जाता है क्योंकि वे अक्सर गलतियाँ करते हैं और हर जगह स्थिर वाई-फ़ाई उपलब्ध नहीं है। केयर में रोबोट की ज़रूरतें औद्योगिक अनुप्रयोगों की तुलना में काफ़ी जटिल हैं। वहाँ पूर्व-प्रोग्राम्ड प्रक्रियाएँ पर्याप्त हैं, लेकिन केयर में, अनुकूलन महत्वपूर्ण है: हर गतिविधि को विशिष्ट स्थिति और व्यक्ति के अनुसार संवेदनशील रूप से अनुकूलित किया जाना चाहिए।

रोबोट को मज़बूती से पकड़ना चाहिए, लेकिन कभी भी बहुत कसकर नहीं। उसे बिना किसी नुकसान या चोट पहुँचाए मदद करने में सक्षम होना चाहिए। इसलिए AIREC जैसे आधुनिक देखभाल रोबोट एक ऐसी शिक्षण प्रणाली का उपयोग करते हैं जो सेंसर और गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके गतिविधियों का विश्लेषण करती है, आगे की योजना बनाती है, और आवश्यक बल का सटीक उपयोग करती है। डेवलपर्स को उम्मीद है कि यह 2030 से पहले बाजार में नहीं आएगा, और इसकी अनुमानित शुरुआती कीमत लगभग $70,000 होगी।

मानव-रोबोट सहयोग कैसे विकसित होगा?

रोबोटिक्स विकास के किन चरणों से गुज़रता है? रोबोटिक्स के विकास को विभिन्न चरणों में विभाजित किया जा सकता है, जिन्हें रियलमैन अपने रियलबॉट एम्बोडेड इंटेलिजेंस ओपन प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से आगे बढ़ाने का लक्ष्य रखता है। पहला चरण "मानव-निर्भर" है, जिसमें रोबोट पूरी तरह से मानव मार्गदर्शन पर निर्भर होते हैं। दूसरा चरण "मानव-सहायक" है, जिसमें रोबोट अपने कार्यों में मनुष्यों की सहायता करना शुरू करते हैं।

अंतिम चरण "मानवों को सशक्त और मुक्त करना" है, जिसमें रोबोट मनुष्यों को दोहराव वाले या खतरनाक कार्यों से मुक्त करते हैं और उन्हें अधिक रचनात्मक और मूल्यवान गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाते हैं। यह विकासात्मक पथ दर्शाता है कि कैसे मनुष्यों और रोबोटों के बीच का रिश्ता निर्भरता से सहयोग और फिर मुक्ति के एक रूप में विकसित हो सकता है।

किन सुरक्षा पहलुओं पर विचार किया जाना चाहिए?

मानव सदृश रोबोटों के साथ काम करते समय सुरक्षा कैसे सुनिश्चित की जा सकती है? यह अनुमान लगाया जा सकता है कि मानव सुरक्षा की गारंटी के लिए असिमोव के रोबोट नियमों पर आधारित एक मूर्त एआई की गतिविधियों के लिए सीमाएँ निर्धारित करनी होंगी। उदाहरण के लिए, डिजिटल एआई के लिए कुछ सुरक्षा नियम निर्धारित किए गए हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि बुनियादी जनरेटिव मॉडल हानिकारक परिणाम न उत्पन्न करें।

चीन एक अग्रणी रोबोटिक्स केंद्र के रूप में अपनी स्थिति मज़बूत कर रहा है, लेकिन बुद्धिमान रोबोटों के उपयोग के संबंध में सुरक्षा, नैतिकता और अंतर-संचालन संबंधी प्रश्न अभी भी बने हुए हैं। विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा जैसे संवेदनशील अनुप्रयोग क्षेत्रों में एकीकरण एक बड़ी चुनौती बना हुआ है। समाज में मानवरूपी रोबोटों के सफल एकीकरण के लिए उपयुक्त सुरक्षा प्रोटोकॉल और नैतिक दिशानिर्देशों का विकास अत्यंत महत्वपूर्ण होगा।

इस घटनाक्रम के वैश्विक निहितार्थ क्या हैं?

रोबोटिक्स का विकास वैश्विक अर्थव्यवस्था पर कैसे प्रभाव डालेगा? मानवरूपी रोबोटों के विकास में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है। पहले की तरह केवल दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के बजाय, ये रोबोट परिवर्तनशील वातावरण में जटिल कार्यों को मानव-समान स्तर पर हल कर सकते हैं। यह बुद्धिमान रोबोटों को अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ सार्वभौमिक उपकरण बनाता है।

बीजिंग स्थित रियलमैन डेटा प्रशिक्षण केंद्र केवल एक शोध केंद्र नहीं है—यह वैश्विक रोबोटिक्स विकास में एक महत्वपूर्ण मोड़ का प्रतिनिधित्व करता है। व्यापक डेटा संग्रह, यथार्थवादी परीक्षण परिदृश्यों और उन्नत एआई एकीकरण के अपने संयोजन के साथ, यह दुनिया भर में इसी तरह की सुविधाओं के लिए एक आदर्श के रूप में कार्य कर सकता है। यहाँ एकत्रित अंतर्दृष्टि और विकसित तकनीकों का मानव-रोबोट संपर्क के भविष्य पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ने की संभावना है, जिससे मूर्त बुद्धिमत्ता के एक नए युग का मार्ग प्रशस्त होगा।

यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफ़ॉर्म - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफ़ॉर्म-टेलर-निर्मित समाधान जो लागत को कम करते हैं, उनके निर्णयों में सुधार करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं

स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

• फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
• लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग

• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
• कंपनी डेटा स्रोतों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग करें
• अपने स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल का विकल्प (डी, ईयू, यूएसए, सीएन)

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• स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म बनाम हाइपरस्केलर: कौन सा समाधान आपके लिए सही है?

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

Ai एआई रणनीति का निर्माण या पुन: प्रवर्तन

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Konrad Wolfenstein

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