NVIDIA, Sharpa और Unitree का ह्यूमनॉइड रोबोट: शोध के लिए क्यों अहम है Isaac GR00T?

रोबोट में क्या-क्या शामिल है?

यह प्रणाली तीन कंपनियों की विशेषज्ञता को जोड़ती है:

• Unitree H2 Plus: चीन की Unitree रोबोट का लगभग मानव-आकार का शरीर उपलब्ध कराती है। इसकी ऊंचाई करीब 1.83 मीटर और वजन लगभग 68 किलोग्राम है।
• Sharpa के निपुण हाथ: सिंगापुर मुख्यालय वाली Sharpa पांच-उंगली वाले स्पर्श-संवेदी हाथ दे रही है। प्रत्येक हाथ में 22 डिग्री ऑफ फ्रीडम हैं, जिससे पकड़, दबाव और वस्तु को उंगलियों के बीच समायोजित करने जैसे काम अधिक मानवीय ढंग से किए जा सकते हैं।
• NVIDIA Jetson AGX Thor T5000: रोबोट का ऑनबोर्ड कंप्यूटिंग सिस्टम NVIDIA के Blackwell GPU, 14-कोर Arm CPU और 128 GB यूनिफाइड मेमोरी पर आधारित है। NVIDIA के अनुसार यह रीयल-टाइम सेंसर प्रोसेसिंग और रोबोट इंफरेंस के लिए 2,070 FP4 टेराफ्लॉप्स तक AI प्रदर्शन दे सकता है।

Sharpa की भूमिका क्या है?

Sharpa इस परियोजना में केवल रोबोटिक हाथों का हार्डवेयर नहीं दे रही। उसके हाथों का उद्देश्य रोबोट को वस्तु पकड़ने, उसकी स्थिति बदलने और उसे नियंत्रित ढंग से इस्तेमाल करने की क्षमता देना है। हाथों से मिलने वाला स्पर्श-संबंधी फीडबैक शोधकर्ताओं को यह सिखाने में मदद कर सकता है कि अलग-अलग वस्तुओं पर कितना दबाव डालना है और उन्हें किस तरह संभालना है।

2024 में स्थापित Sharpa का रिसर्च एवं डेवलपमेंट काम शंघाई में और कारोबारी संचालन कैलिफोर्निया में है। कंपनी पहले NVIDIA के साथ रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल के लिए डेटा संग्रह पर काम कर चुकी है। CES 2026 में उसने अपने हाथों को ब्लैकजैक बांटते और पिनव्हील असेंबल करते हुए प्रदर्शित किया था।

NVIDIA का Isaac GR00T सॉफ्टवेयर क्या करता है?

हार्डवेयर के साथ NVIDIA का ओपन Isaac GR00T डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म भी शामिल है। यह केवल एक AI मॉडल नहीं, बल्कि रोबोट विकसित करने के पूरे वर्कफ्लो को जोड़ने वाला सॉफ्टवेयर, मॉडल और टूल्स का सेट है। इसमें शामिल हैं:

• डेटा कैप्चर और डेटा जनरेशन
• रोबोट सिमुलेशन
• मॉडल और कौशल का प्रशिक्षण
• व्यवहार का मूल्यांकन
• वास्तविक रोबोट पर मॉडल की तैनाती

NVIDIA के अनुसार, शोध संस्थानों का अपने रोबोट डेटा, ट्रेनिंग डेटा, टेलीमेट्री और लॉग पर नियंत्रण बना रहेगा। मॉड्यूलर सिस्टम को पूरा अपनाया जा सकता है या किसी मौजूदा रोबोटिक्स पाइपलाइन के साथ जोड़ा जा सकता है। कंपनी Unitree G1 के लिए Isaac GR00T रेफरेंस वर्कफ्लो को GitHub और Hugging Face पर जारी करने की भी योजना रखती है।

विश्वविद्यालयों की “Frankenstein robot” समस्या

हुआंग के अनुसार, उच्च शिक्षा के लिए ऐसा सिस्टम तैयार करने का कारण यह है कि हर लैब को अलग-अलग हिस्सों से अपना रोबोट बनाना बेहद कठिन पड़ता है। शोधकर्ताओं को शरीर, हाथ, कंप्यूटिंग, डेटा संग्रह, सिमुलेटर और नियंत्रण सॉफ्टवेयर अलग-अलग जोड़ने पड़ते हैं।

इससे कई लैब वास्तविक शोध शुरू करने से पहले ही एक तरह के “Frankenstein robot”—अलग-अलग स्रोतों से जोड़े गए असंगत रोबोट—को तैयार करने में समय लगा देती हैं। GR00T रेफरेंस डिजाइन इस शुरुआती बुनियादी काम को मानकीकृत करने की कोशिश करता है, ताकि शोधकर्ता रोबोट बनाने के बजाय नए कौशल विकसित करने और अलग-अलग तरीकों की तुलना करने पर ध्यान दे सकें।

शुरुआती उपयोगकर्ता और उपलब्धता

NVIDIA ने Ai2, ETH Zurich, Stanford Robotics Center और University of California San Diego की Advanced Robotics and Controls Laboratory को शुरुआती शोध उपयोगकर्ताओं के रूप में नामित किया है।

Unitree इस रेफरेंस रोबोट को 2026 के अंत में बेचने की अपेक्षा है। हालांकि घोषणा के समय इसकी कीमत और विस्तृत व्यावसायिक शर्तें साझा नहीं की गई थीं।

NVIDIA की बड़ी रणनीति में इसका स्थान

हुआंग ने ह्यूमनॉइड रोबोट को “फिजिकल AI” को बड़े उद्योगों तक पहुंचाने का माध्यम बताया और इस अवसर को बहु-खरब डॉलर का बताया। उनके व्यापक दृष्टिकोण में AI एजेंटों के बढ़ते इस्तेमाल से डेटा सेंटर से लेकर स्थानीय डिवाइस तक कंप्यूटिंग की मांग बढ़ेगी।

इसी रणनीति के तहत NVIDIA डेटा सेंटरों के लिए Vera CPU से लेकर स्थानीय AI सिस्टम तक पूरा हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर ढांचा उपलब्ध कराने की बात कर रही है। कंपनी ने ऐसे AI PC सिस्टम का भी उल्लेख किया है जो RTX Spark चिप के जरिए मॉडल और एजेंट को डिवाइस पर चला सकेंगे।

इस नजरिए से Isaac GR00T NVIDIA की उसी “क्लाउड से डिवाइस और रोबोट तक” रणनीति का रोबोटिक्स सिरा है—जहां AI केवल स्क्रीन पर जवाब नहीं देता, बल्कि भौतिक दुनिया में देखकर, निर्णय लेकर और काम करके दिखाता है।