जेनरेटिव एआई के तेजी से बढ़ते चलन के बीच डिजिटल ई-कॉमर्स उत्पादों के लिए थ्री-डी रेंडरिंग प्लेटफॉर्म तैयार करने वाली टीम ने अब एक नया रास्ता चुना है। एलेक्स डी विगान का पुराना कारोबार इस तकनीकी बदलाव की आंधी में पिछड़ गया था, लेकिन उनकी टीम द्वारा तैयार की गई तकनीक को अब रोबोटों को अधिक उपयोगी और स्मार्ट बनाने के लिए नए सिरे से काम में लाया जा रहा है। इसी सोच के साथ इस नए वेंचर की शुरुआत की गई है।
सीड फंडिंग और शुरुआती निवेशक
इस नई पहल का नाम Physicl रखा गया है, जिसने हाल ही में इनोविया कैपिटल से सीड फंडिंग के तौर पर 1 करोड़ डॉलर की भारी-भरकम राशि जुटाई है। इस फंडिंग का मुख्य उद्देश्य वर्ल्ड मॉडल डिजाइनरों और रोबोट निर्माताओं को सिमुलेशन से जुड़ी जटिल और कठिन समस्याओं से उबारना है। आधुनिक रोबोटिक्स के सामने सबसे बड़ी चुनौती उन्हें वास्तविक दुनिया की भौतिकी से परिचित कराना है, जिसे यह स्टार्टअप अपने सटीक सिमुलेशन के जरिए हल करने का प्रयास कर रहा है।
पिछली तकनीक का नया उपयोग
संस्थापक और सीईओ एलेक्स डी विगान ने पिछले दस वर्षों तक एनफाइनाइट कंपनी का संचालन किया था, जिसका काम ब्रांड्स और रिटेलर्स के लिए उनके सामान के थ्री-डी मॉडल बनाकर ऑनलाइन दिखाना था। जैसे ही ट्रांसफॉर्मर-आधारित एआई मॉडल बाजार में आए, उस कंपनी का ध्यान जेनरेटिव इमेजरी की तरफ शिफ्ट हो गया। हालांकि एलेक्स डी विगान को तभी यह समझ आ गया था कि उनकी टीम द्वारा थ्री-डी वातावरण को हूबहू तैयार करने के लिए जो तकनीक बनाई गई है, उसका उपयोग रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक नए उद्देश्य के लिए किया जा सकता है।
एआई और थ्री-डी स्पेस की जरूरत
एलेक्स डी विगान का मानना है कि थ्री-डी तकनीक के मोर्चे पर उनकी कंपनी जो काम बहुत अनूठे ढंग से करती थी, उसे एआई द्वारा बदला जा रहा था। इसके बावजूद एआई में एक बड़ी कमी यह थी कि वह अंतरिक्ष और वस्तुओं को समझने, उनके साथ बातचीत करने और उन्हें संभालने की क्षमता में पूरी तरह सक्षम नहीं थी। इस कमी को दूर करने के लिए ही इस आधुनिक प्लेटफॉर्म को आगे बढ़ाया जा रहा है ताकि रोबोटों को इंसानी दुनिया के बीच काम करने में आसानी हो सके।
रोबोट ट्रेनिंग की वर्तमान बाधाएं
विभिन्न प्रकार की छोटी और जटिल वस्तुओं को संभालने में सक्षम फिजिकल एआई मॉडल तैयार करने वाले शोधकर्ताओं के सामने दो बड़ी रुकावटें आ रही हैं। एक तो वीडियो के माध्यम से रोबोटों को प्रशिक्षित करने पर मनमुताबिक परिणाम नहीं मिल रहे हैं, और दूसरा रिमोट ऑपरेशंस के जरिए डेटा जुटाने की प्रक्रिया बेहद खर्चीली साबित हो रही है। डिजिटल दुनिया में सिमुलेशन को इस समस्या के एक आशाजनक समाधान के रूप में देखा जा रहा है, लेकिन इन आभासी दुनियाओं को वास्तविक भौतिकी के अनुरूप बनाना अब तक बेहद कठिन साबित हुआ है।
हाई-फिडेलिटी डेटा और स्टूडियो लॉन्च
एलेक्स डी विगान का दृढ़ विश्वास है कि उनकी पिछली कंपनी द्वारा विकसित पाइपलाइन का उपयोग अब फिजिकल एआई मॉडल को अधिक प्रभावी बनाने में किया जा सकता है। यह पाइपलाइन बिखरी हुई और अधूरी वास्तविक दुनिया की जानकारी को सही ज्यामिति, सामग्री और भौतिकी के साथ एक उच्च-निष्ठा वाले भौतिक प्रतिनिधित्व में बदल सकती है। इसी कड़ी में यह स्टार्टअप 'स्टूडियो' नाम से एक नया उत्पाद बाजार में उतार रहा है, जिसमें 10,000 थ्री-डी वातावरण और विभिन्न वस्तुओं को दर्शाने वाली 100,000 एसेट्स शामिल हैं।
स्पेशियल के साथ साझेदारी और इको-3
वर्ल्ड मॉडल तैयार करने वाली कंपनी स्पेशियल ने अपने उत्पादों की सटीकता में सुधार के लिए फिजिसल के साथ शुरुआती ग्राहक के रूप में सहयोग किया है। स्पेशियल ने पिछले हफ्ते ही अपना नवीनतम टूल इको-3 जारी किया है। यह टूल टू-डी छवियों से थ्री-डी सिमुलेशन जेनरेट करता है, जिसके लिए इसे फिजिसल द्वारा प्रदान किए जाने वाले उच्च-गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षण की आवश्यकता थी। स्पेशियल के मुख्य कार्यकारी अधिकारी और संस्थापक मैथियास नीसन ने बताया कि इस प्रकार के सटीक डेटा से उनके उत्पादों की गुणवत्ता में काफी सुधार हुआ है।
एजेंटिक वर्कफ्लो और भविष्य की योजनाएं
फिजिसल केवल एक डेटा प्रदाता बनकर नहीं रहना चाहती, बल्कि वह चल रहे सिंथेटिक डेटा जनरेशन के लिए एक मु मुकम्मल टूलिंग बनना चाहती है। एलेक्स डी विगान का सपना है कि उनके ग्राहक खरबों छवियां या लाखों घंटे का लाइडार कैप्चर डेटा उनके प्लेटफॉर्म पर लेकर आएं। इस डेटा को उच्च-गुणवत्ता वाले थ्री-डी प्रतिनिधित्व में बदला जा सकता है, जिसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अरबों प्रकार के बदलाव पैदा करने में किया जाएगा। यह तकनीक रोबोटिक्स उद्योग की तस्वीर बदलने की क्षमता रखती है।



















