राम राम मित्रों! सोचो कि कोई रोबोट आपकी लॉन्ड्री को आपके लिए अरेंज करे, या फिर आपके सूटकेस आपके ट्रैवल प्लान के हिसाब से पैक करे? जी हाँ, यह कल्पना अब हकीकत होने वाला है। Google DeepMind ने हाल ही में अपने Gemini Robotics मॉडल्स को अपग्रेड किया है और यह अपग्रेड रोबोटिक्स की दुनिया में एक बड़ी छलांग साबित होने वाली है।
पहले के रोबोट सिंगल इंस्ट्रक्शन्स पर काम करते थे जैसा कि अपने किसी ना किसी वीडियो में डेमो देखा होगा, "इस कागज को फोल्ड कर दो", "उस बैग को अनजिप कर दो"। लेकिन अब Gemini Robotics 1.5 और Gemini Robotics-ER 1.5 के साथ, रोबोट मल्टी-स्टेप प्रोसेसेज को प्लान और एक्जीक्यूट कर सकते हैं। यानी अब रोबोट सिर्फ कमांड्स फॉलो करने से आगे बढ़कर रियल प्रॉब्लम सॉल्विंग कर सकते हैं।
इस ब्लॉग पोस्ट में, हम गहराई से जानेंगे कि यह नई टेक्नोलॉजी कैसे काम करती है, इसके प्रैक्टिकल एप्लिकेशन क्या हैं, और यह भविष्य के रोबोटिक्स को कैसे बदल सकती है।
Gemini Robotics 1.5 और ER 1.5 का आर्किटेक्चर
दो मॉडल्स, एक लक्ष्य
Google DeepMind के इस नए सिस्टम में दो मुख्य मॉडल्स हैं जो एक साथ काम करते हैं:
- Gemini Robotics-ER 1.5: यह एक एम्बोडिड रीजनिंग मॉडल है जो रोबोट के लिए हाई-लेवल ब्रेन का काम करता है। यह पर्यावरण को समझता है, टास्क को प्लान करता है, और जरूरत पड़ने पर Google Search जैसे डिजिटल टूल्स का इस्तेमाल करता है।
- Gemini Robotics 1.5: यह विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल है जो ER मॉडल के इंस्ट्रक्शन्स को एक्चुअल एक्शन्स में ट्रांसलेट करता है।
Gemini Robotics 1.5 और ER 1.5 की तुलना
| फीचर | Gemini Robotics-ER 1.5 | Gemini Robotics 1.5 |
|---|---|---|
| भूमिका | ||
| मुख्य कार्य | ऑर्केस्ट्रेटर (योजनाकार) | एक्जीक्यूटर (निष्पादक) |
| मुख्य कार्य | ||
| क्षमताएं | रीजनिंग, प्लानिंग, टूल इस्तेमाल | विजुअल प्रोसेसिंग, एक्शन जनरेशन |
| इनपुट | ||
| प्राप्त जानकारी | नेचुरल लैंग्वेज कमांड्स | नेचुरल लैंग्वेज इंस्ट्रक्शन्स |
| आउटपुट | ||
| परिणाम | नेचुरल लैंग्वेज प्लान | मोटर कमांड्स |
Gemini Robotics की थिंकिंग मैकेनिज्म: थिंकिंग बिफोर एक्टिंग
पारंपरिक रोबोट सीधे इंस्ट्रक्शन को एक्शन में ट्रांसलेट करते थे। लेकिन Gemini Robotics 1.5 में "थिंक बिफोर एक्ट" के प्रिंसिपल पर काम करता है। यानी यह काम शुरू करने से पहले आंतरिक रूप से सोचता और विश्लेषण करता है। यह इसकी गजब की रीजनिंग पावर है।
फॉर एग्जांपल, "मेरे कपड़े रंगों के हिसाब से लगाओ" जैसे टास्क को पूरा करते समय रोबोट अलग-अलग लेवल पर सोचता है, जैसे:
- पहले यह समझता है कि रंग के हिसाब से सॉर्ट करने का मतलब है सफेद कपड़ों को सफेद बिन में और दूसरे रंगों को काले बिन में डालना।
- फिर यह एक्शन स्टेप्स के बारे में सोचता है - लाल स्वेटर को उठाना और काले बिन में डालना।
- अंत में यह डिटेल्ड मोशन के बारे में सोचता है - स्वेटर को आसानी से उठाने के लिए उसके पास पहुंचना।
Use Cases, प्रैक्टिकल एप्लिकेशन: रोबोट्स अब क्या कर सकते हैं?
रोजमर्रा के कामों को समझना
इस नई टेक्नोलॉजी की खूबसूरती यह है कि यह रोबोट्स को इंसानों जैसी समझ विकसित करने में मदद करती है। आइए देखते हैं कुछ प्रैक्टिकल उदाहरण:
- लॉन्ड्री सॉर्टिंग: अब रोबोट सिर्फ कपड़े सॉर्ट करने से आगे बढ़कर उन्हें डार्क और लाइट कलर्स में अलग कर सकते हैं।
- सूटकेस पैकिंग: सूटकेस पैक करते समय रोबोट Google Search की मदद से लंदन का मौसम चेक कर सकता है और उसके आधार पर फैसला ले सकता है कि क्या पैक करना है।
- रिसाइक्लिंग: रोबोट कम्पोस्ट, रिसाइकिल्स और ट्रैश के लिए लोकल रूल्स को खोज सकते हैं और उन्हें लागू कर सकते हैं।
स्पेशियल अंडरस्टैंडिंग में सुधार
Gemini Robotics-ER 1.5 में एडवांस्ड स्पेशियल अंडरस्टैंडिंग capabilities हैं। यह ऑब्जेक्ट्स को पहचानने, उनके बीच रिलेशनशिप समझने, और यहां तक कि टाइम के साथ होने वाले बदलावों को ट्रैक करने में सक्षम है।
उदाहरण के लिए, यह किसी किचन की इमेज देखकर बता सकता है कि डिश सोप कहां है, डिश रैक किस जगह पर है, और फॉक्ट कैसे काम करता है। इस तरह की समझ रोबोट्स को और भी effective बनाती है।
तकनीकी सफलता: ट्रांसफर लर्निंग और क्रॉस-एम्बोडिमेंट लर्निंग
एक मॉडल, कई रोबोट्स
इस अपडेट की सबसे रोमांचक बात है ट्रांसफर लर्निंग की क्षमता। डीपमाइंड ने दिखाया कि कैसे एक मशीन पर सीखा गया स्किल दूसरी अलग सेटअप वाली मशीन पर ट्रांसफर किया जा सकता है। मतलब दूसरी मशीन को स्क्रैच से ट्रेन करने की जरूरत नहीं।
उन्होंने ALOHA 2 रोबोट पर एक टास्क सीखाया जो दो मैकेनिकल आर्म्स का इस्तेमाल करता है। वही टास्क फ्रैंका रोबोट और Aptronik के ह्यूमनॉयड अपोलो पर भी बिना किसी समस्या के काम कर गया। इसका मतलब है कि अब हर रोबोट को स्क्रैच से ट्रेन करने की जरूरत नहीं है।
इसके implications क्या हैं
डीपमाइंड इंजीनियर कनिष्क राव के अनुसार, इसके दो बड़े implications हैं:
- एक मॉडल अब बहुत अलग-अलग रोबोट्स को कंट्रोल कर सकता है, जिसमें ह्यूमनॉयड रोबोट्स भी शामिल हैं।
- एक रोबोट पर डिवेलप किया गया स्किल वहीं लॉक नहीं रहता - यह पूरे इकोसिस्टम में घूम सकता है।
सोचिए कि फैक्ट्रियों, वेयरहाउसेज, या यहां तक कि होम रोबोटिक्स में कितनी efficiency gains हो सकती हैं अगर हर रोबोट को अलग से same skills सीखने की जरूरत नहीं होगी।
डेवलपर्स इसे कैसे ट्राई कर सकते हैं?
Google AI Studio के जरिए एक्सेस
अच्छी खबर यह है कि डेवलपर्स को इस टेक्नोलॉजी का कुछ हिस्सा अब उपलब्ध हो गया है। Gemini Robotics-ER 1.5 को Gemini API के जरिए Google AI Studio में रोल आउट किया जा रहा है!
Google AI Studio एक फ्री प्लेटफॉर्म है जहां डेवलपर्स Gemini मॉडल्स के साथ experiment कर सकते हैं। यह बिना किसी तकनीकी विशेषज्ञता के latest AI models को एक्सेस करने का मौका देता है।
भविष्य की संभावनाएं
मुख्य Gemini Robotics 1.5 मॉडल अभी भी सिलेक्टेड पार्टनर्स तक सीमित है, लेकिन यही इसकी शुरुआत है। जैसे-जैसे Google इसको refine करेगा, यह और expand होगा।
रोबोटिक्स की दुनिया में Gemini मॉडल्स की USP
फ्लेक्सिबल थिंकिंग बजट
Gemini Robotics-ER 1.5 में फ्लेक्सिबल थिंकिंग बजट की सुविधा है. इसका मतलब है कि डेवलपर्स के पास latency बनाम accuracy के trade-off को कंट्रोल करने की सीधी क्षमता है।
आप कॉम्प्लेक्स टास्क्स (जैसे मल्टी-स्टेप असेंबली की प्लानिंग) के लिए मॉडल को 'ज्यादा समय सोचने' दे सकते हैं, या reactive टास्क्स (जैसे ऑब्जेक्ट डिटेक्ट करना) के लिए क्विक रेस्पॉन्स की डिमांड कर सकते हैं।
इम्प्रूव्ड सेफ्टी फिल्टर्स
सेफ्टी हमेशा से रोबोटिक्स में एक अहम मुद्दा रहा है। Gemini Robotics-ER 1.5 में इम्प्रूव्ड सेफ्टी फिल्टर्स हैं. यह मॉडल फिजिकल कंस्ट्रेंट्स (जैसे रोबोट की पेलोड क्षमता से अधिक वजन उठाना) का उल्लंघन करने वाली प्लान्स को पहचानने और रिफ्यूज करने में बेहतर है।
Gemini Robotics का फ्यूचर इंप्लीकेशंस
AGI की ओर एक कदम
Gemini Robotics 1.5 भौतिक दुनिया में AGI (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) की दिशा में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। यह एक ऐसा रोबोटिक सिस्टम्स बनाने की दिशा में कदम है जो वास्तव में रीजन कर सकते हैं, प्लान बना सकते हैं, टूल्स का active इस्तेमाल कर सकते हैं, और generalize कर सकते हैं।
रिस्पांसिबल और एथिकल रोबोटिक्स
Google DeepMind ने जिम्मेदारी से इस टेक्नोलॉजी को विकसित करने पर जोर दिया है। जिसके लिए गूगल जाना भी जाता है। उनकी Responsibility & Safety Council (RSC) और Responsible Development & Innovation (ReDI) टीम यह सुनिश्चित करती है कि इन मॉडल्स का विकास उनके AI Principles के अनुरूप हो।
निष्कर्ष: AI सिर्फ कंप्यूटर्स और मोबाइल्स में ही नहीं, फिजिकल वर्ल्ड में भी रहेगा मौजूद!
Google DeepMind का Gemini Robotics 1.5 रोबोटिक्स की दुनिया में एक गेम-चेंजर साबित होने वाला है। यह न केवल रोबोट्स की क्षमताओं को बढ़ाएगा बल्कि हमारे रोजमर्रा के जीवन में उनकी भूमिका को भी फिर से परिभाषित करेगा।
जैसे-जैसे यह टेक्नोलॉजी परिपक्व होगी, हम और भी सोफिस्टिकेटेड रोबोटिक्स एप्लिकेशन्स देखेंगे - फैक्ट्रियों से लेकर घरों तक, अस्पतालों से लेकर अंतरिक्ष अन्वेषण तक।
क्या आप तैयार हैं इस नई रोबोटिक्स क्रांति के लिए? नीचे कमेंट में बताएं कि आप इस टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल किस तरह से करना चाहेंगे!
ज्यादा जानकारी के लिए पढ़ें: ऑफिशियल ब्लॉग
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