भौतिक एआई को परिभाषित करना
भौतिक एआई बड़े पैमाने पर एआई मॉडल का अनुप्रयोग है - विशेष रूप से इंटरनेट-स्केल डेटा पर प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल - रोबोट और अन्य भौतिक प्रणालियों के लिए जो वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करते हैं। पारंपरिक रोबोटिक्स (जो हाथ से इंजीनियर की गई धारणा और नियंत्रण पर निर्भर करता है) या पारंपरिक एआई (जो पाठ और छवियों पर काम करता है) के विपरीत, भौतिक एआई दोनों को जोड़ता है: यह रोबोट को भौतिक दुनिया को समझने और हेरफेर करने में सक्षम बनाने के लिए नींव मॉडल के व्यापक ज्ञान का उपयोग करता है।
अब क्यों?
तीन अभिसरण प्रवृत्तियाँ भौतिक एआई को व्यवहार्य बनाती हैं: (1) दृष्टि-भाषा-क्रिया मॉडल जो दृश्य और भाषा इनपुट से सीधे रोबोट क्रियाओं को आउटपुट कर सकते हैं; (2) किफायती, सक्षम रोबोट हार्डवेयर ($10K से कम के हथियार, $20K से कम के ह्यूमनॉइड); (3) ओपन डेटासेट और ओपन-सोर्स मॉडल जो प्रवेश की बाधा को कम करते हैं। एसवीआरसी इस चौराहे पर मौजूद है - फिजिकल एआई को व्यावहारिक बनाने के लिए हार्डवेयर, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और ज्ञान प्रदान करता है।
शुरुआत कैसे करें
एक सक्षम रोबोट (ओपनआर्म, अलोहा) से शुरुआत करें, एक साधारण कार्य के 100 प्रदर्शन एकत्र करें, एक खुले वीएलए मॉडल (ओपनवीएलए या ऑक्टो) को ठीक करें, और वास्तविक दुनिया में मूल्यांकन करें। एसवीआरसी फिजिकल एआई में नई टीमों के लिए संपूर्ण स्टार्टर किट और निर्देशित ऑनबोर्डिंग प्रदान करता है।