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D-Robotics–GigaAI की साझेदारी: चिप पर मॉडल से आगे, काम करने वाला रोबोट

साझेदारी का पहला लक्ष्य GigaBrain 0.7 को Sunrise S600 पर ढालकर रोबोट में ही समझने, योजना बनाने और कार्रवाई करने का रास्ता तैयार करना है। [8][9] मॉडल के तीन सिस्टम कार्रवाई, समझ व योजना, और भविष्य के अनुमान को अलग अलग संभालते हैं; साझा Action Expert का उद्देश्य अलग बनावट वाले रोबोट में सीखी क्षमता का उपयोग आसान बनाना...

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शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

साझेदारी का पहला लक्ष्य GigaBrain 0.7 को Sunrise S600 पर ढालकर रोबोट में ही समझने, योजना बनाने और कार्रवाई करने का रास्ता तैयार करना है। [8][9]
मॉडल के तीन सिस्टम कार्रवाई, समझ व योजना, और भविष्य के अनुमान को अलग अलग संभालते हैं; साझा Action Expert का उद्देश्य अलग बनावट वाले रोबोट में सीखी क्षमता का उपयोग आसान बनाना है। [17]
S600 की घोषित क्षमता 560 TOPS (INT8) है, लेकिन यह आंकड़ा अकेले वास्तविक समय में भरोसेमंद रोबोट नियंत्रण साबित नहीं करता। [1]
S600 के मौजूदा ग्राहक इस संयुक्त GigaBrain समाधान के उपयोग का प्रमाण नहीं हैं; उसके लिए रोबोट स्तर के नतीजे अभी चाहिए। [6][9]

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D-Robotics और GigaAI का लक्ष्य केवल यह दिखाना नहीं है कि एक AI मॉडल चिप पर चल सकता है। वे GigaBrain-0.7 और Sunrise S600 को मिलाकर ऐसा दोहराया जा सकने वाला, किफायती ऑन-डिवाइस रोबोटिक्स ढांचा बनाना चाहते हैं, जिसमें रोबोट अपने पास उपलब्ध कंप्यूटिंग क्षमता से दृश्य समझे, काम की योजना बनाए और कार्रवाई करे। शुरुआती काम GigaBrain-0.7 को S600 के अनुरूप ढालने पर केंद्रित है; तैयार संयुक्त उत्पाद का दावा अभी नहीं किया गया है। 8 9

मॉडल से रोबोट की कार्रवाई तक रास्ता क्या है?

GigaBrain-0.7 की तीन-सिस्टम बनावट काम बांटती है: System 1 लगातार चलने वाली रोबोट कार्रवाई के संकेत तैयार करता है, System 2 निर्देश समझने और योजना बनाने में मदद करता है, और System 3 संभावित नतीजों तथा काम की प्रगति का आकलन करता है। इसका साझा Action Expert अलग-अलग बनावट और नियंत्रण वाले रोबोट में सीखी गई कार्रवाई की क्षमता इस्तेमाल करने का प्रस्तावित माध्यम है—हर मशीन के लिए पूरी तरह अलग नीति बनाने की जरूरत घटाने का एक तरीका, न कि सभी रोबोट पर समान प्रदर्शन की गारंटी। 17

इसके आसपास GigaWorld का काम प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए दृश्य-स्थितियां बनाना, कार्रवाई के नतीजे भांपना, नीतियों को परखना और विफलताओं से दोबारा सीखने में मदद करना है। GigaWorld-Policy भविष्य का अनुमान और कार्रवाई सीखने को करीब लाने का तरीका है; इसका उद्देश्य हर बार कार्रवाई निकालते समय भविष्य का वीडियो बनाना अनिवार्य किए बिना कार्रवाई तैयार करना है। साझेदारी की परिकल्पना इस सीखने की प्रक्रिया को रोबोट पर स्थानीय अनुमान और भौतिक कार्रवाई से जोड़ने की है। 2 9

S600 क्या देता है—और क्या नहीं?

D-Robotics के मुताबिक S600 की अधिकतम घोषित क्षमता 560 TOPS (INT8) है। इसके साथ चार-कोर BPU, 18 Cortex-A78AE CPU कोर, छह रियल-टाइम MCU कोर और 204.8 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ दी गई है। डेवलपमेंट किट कैमरे तथा अन्य उपकरण जोड़ने के विकल्प देती है। ये विशेषताएं मॉडल को रोबोट पर चलाने और परखने के लिए आधार देती हैं, लेकिन TOPS का अधिकतम आंकड़ा अपने-आप यह नहीं बताता कि पूरा रोबोट कितनी तेजी और स्थिरता से प्रतिक्रिया देगा। 1

अगला जरूरी काम मॉडल को S600 के लिए बदलना और अनुकूलित करना है—जिसमें क्वांटाइजेशन, यानी गणना की संख्यात्मक सटीकता घटाने के बाद, कार्रवाई की त्रुटि भी जांचनी होगी; केवल मॉडल की गति मापना काफी नहीं होगा। प्रस्तावित उपयोग घर, उद्योग और व्यावसायिक सेवाओं के रोबोट तक फैला है। D-Robotics का कहना है कि S600 को UBTECH, X Square Robot और FOURIER समेत 20 से अधिक एम्बॉडीड-AI ग्राहकों ने अपनाया है। लेकिन इससे यह निष्कर्ष नहीं निकलता कि वे इस संयुक्त GigaBrain-0.7 व्यवस्था का इस्तेमाल कर रहे हैं। 8 15 6

निष्कर्ष: खुले वज़न वाला मॉडल, साझा कार्रवाई की बनावट और उपलब्ध चिप प्लेटफॉर्म इसे एक संभावित रेफरेंस डिजाइन बनाते हैं। इसे वास्तविक उपयोग के लिए प्रमाणित डिजाइन कहने से पहले अलग-अलग रोबोट पर लगातार मिलने वाली प्रतिक्रिया गति और नियंत्रण दर, बिजली खपत व ताप, क्वांटाइजेशन के बाद कार्रवाई की सटीकता, काम पूरा करने तथा विफलता से उबरने की क्षमता, और हर नए रोबोट के लिए अनुकूलन की लागत के प्रकाशित नतीजे चाहिए। उपलब्ध जानकारी अभी ये नतीजे स्थापित नहीं करती। 17 1 8 9

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