NRN ایجنٹس نے اپنے NRN ایجنٹ SDK کے ذریعے ایک نئی روبوٹک انٹیگریشن کے آغاز کا اعلان کیا ہے، جس میں ایک مکمل Sim-to-Real فریم ورک اور روبوٹک اسپورٹس کا تعارف شامل ہے۔ اس اقدام کو باڈیڈ AI پر زور دے کر مصنوعی عمومی ذہانت (AGI) میں تحقیق کو تیز کرنے کے لیے ایک مسابقتی ذریعے کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے۔ صرف متن یا جامد ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈلز کے برعکس، باڈیڈ AI سسٹمز جسمانی دنیا کے ساتھ تعامل کرتے ہیں اور اس سے سیکھتے ہیں، جو چیلنجز اور مواقع کا ایک مخصوص سیٹ متعارف کراتا ہے۔
باڈیڈ AI
بڑے لسانی ماڈلز کے برعکس، جو انٹرنیٹ سے جمع کیے گئے جامد ڈیٹا سیٹس پر کام کرتے ہیں، روبوٹکس کے لیے ایک مختلف پیرایم کی ضرورت ہوتی ہے۔ باڈیڈ AI سسٹمز کو حقیقی وقت میں موافقت اختیار کرنی چاہیے، غیر متوقع ماحول کے ساتھ تعامل کرنا چاہیے اور پیچیدہ جسمانی محرکات کا جواب دینا چاہیے۔ یہ سسٹمز اپنی نوعیت کے لحاظ سے متحرک ہوتے ہیں، اور وہ ایک بار کے ڈیٹا سیٹ کی فصل یا ایک واحد آف لائن تربیتی عمل پر انحصار نہیں کر سکتے۔ جسمانی دنیا کے متغیرات جیسے درجہ حرارت، سطح کی حالت، اور مکینیکل خرابی کے لیے روبوٹس کو مسلسل سیکھنے اور ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حقیقی وقت میں سیکھنے کی یہ ضرورت باڈیڈ AI کو AGI کی طرف دھکیلنے میں سب سے آگے رکھتی ہے۔
NRN ایجنٹس نے AGI کو آگے بڑھانے کے لیے روبوٹک اسپورٹس کا انکشاف کیا
ڈیٹا کے فرق اور حقیقی دنیا کی سیکھنے کو حل کرنا
روبوٹکس میں ایک اہم رکاوٹ متنوع اور قابل پیمائش ڈیٹا کی کمی ہے۔ اگرچہ نقلی ماحول مدد کر سکتا ہے، وہ جسمانی دنیا کی پیچیدگی کو مکمل طور پر نقل نہیں کر سکتے۔ اس فرق کو ختم کرنے کے لیے، NRN اعلیٰ وفاداری والے Sim-to-Real پائپ لائنز تیار کر رہا ہے جو ورچوئل ماحول میں تربیت یافتہ روبوٹس کو حقیقی دنیا کے حالات میں مؤثر طریقے سے کام کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ حقیقی دنیا کا ڈیٹا اکٹھا کرنا، بشمول ویڈیو کیپچر، موشن ٹریکنگ، اور ٹیلی آپریشن، متنوع منظرنامے پیش کر کے جو سیکھنے کے عمل کو بہتر بناتے ہیں، سمولیشن پر مبنی تربیت کو مزید مکمل کرتا ہے۔
اس کے علاوہ، ٹرانسفر لرننگ جیسی تعمیراتی اختراعات روبوٹک سسٹمز کو ایک ڈومین میں سیکھے گئے علم کو دوسرے پر لاگو کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ یہ دوبارہ تربیت کی ضرورت کو کم کرتا ہے اور تیز تر موافقت کو قابل بناتا ہے۔ NRN کا پلیٹ فارم مسلسل سیکھنے کے لوپس کو بھی شامل کرتا ہے، جہاں روبوٹس حقیقی دنیا کے تجربات سے بتدریج سیکھ سکتے ہیں اور پہلے سے حاصل کردہ علم کو برقرار رکھ سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ڈیٹا کی ضروریات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے اور زیادہ ذمہ دار اور قابل پیمائش روبوٹک سسٹمز کی اجازت دیتا ہے۔
NRN ایجنٹس نے AGI کو آگے بڑھانے کے لیے روبوٹک اسپورٹس کا انکشاف کیا
قابل پیمائش روبوٹکس تحقیق کے لیے بنایا گیا ایک پلیٹ فارم
NRN ایجنٹس نے ایک پلیٹ فارم بنایا ہے جس کا مقصد روبوٹک سیکھنے کو ایک جامد عمل سے ایک مسلسل ترقی پذیر نظام میں تبدیل کرنا ہے۔ NRN ایجنٹ SDK میں کئی بنیادی اجزاء شامل ہیں جو اس مقصد میں حصہ ڈالتے ہیں۔ SDK میں ایک براؤزر پر مبنی تجربہ شامل ہے جو صارفین کو گیم جیسی انٹرفیس کے ذریعے روبوٹکس ڈیٹا جمع کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس گیمفائیڈ نقطہ نظر کے لیے کسی تنصیب یا تکنیکی مہارت کی ضرورت نہیں ہے، جس سے صارفین اپنے براؤزرز سے بدیہی طور پر نقلی روبوٹس کو کنٹرول کر سکتے ہیں۔ اس تعامل سے پیدا ہونے والا ڈیٹا براہ راست NRN کے تربیتی پائپ لائنز میں فیڈ ہوتا ہے، جو اسے وسیع تر تحقیق کی شرکت کے لیے قابل رسائی بناتا ہے۔
پلیٹ فارم میں منظم انسانی رویے کے ڈیٹا کو جمع کرنے کے لیے ایک کراؤڈ سورسنگ سسٹم بھی شامل ہے۔ ایک web3 پر مبنی ترغیبی ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے، شراکت دار رویے کی مظاہرتیں جمع کر سکتے ہیں، جن کا پھر قدر اور منفردیت کی بنیاد پر جائزہ لیا جاتا ہے۔ یہ نظام نہ صرف ڈیٹا سیٹ کی تنوع کو بڑھاتا ہے بلکہ الگورتھمک ایٹری بیوشن کے ذریعے ڈیٹا کے معیار کو بھی یقینی بناتا ہے۔
NRN SDK میں مسلسل سیکھنے کا فریم ورک موافقت کو مزید سپورٹ کرتا ہے۔ روبوٹس سم-ٹو-ریل-ٹو-سم فیڈ بیک لوپس کے ذریعے اپنے رویے کو اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں، اپنے ماحول میں تبدیلیوں کا جواب دیتے ہوئے کارکردگی کو برقرار رکھ سکتے ہیں۔ ایج پر ہلکا پھلکا پروسیسنگ اور موثر اپ ڈیٹ کے طریقہ کار اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتے ہیں کہ رویے جسمانی حقیقتوں کے ساتھ منسلک رہیں، یہاں تک کہ جب ہارڈ ویئر کی حالتیں مختلف ہوں۔
NRN ایجنٹس نے AGI کو آگے بڑھانے کے لیے روبوٹک اسپورٹس کا انکشاف کیا
AI ایرینا سے روبوٹک اسپورٹس تک
NRN ایجنٹس کی AI ترقی میں بنیاد AI ایرینا کے ساتھ شروع ہوئی، جو ایک مسابقتی پلیٹ فارم ہے جہاں ورچوئل AI ایجنٹس نے تقلید اور ری انفورسمنٹ لرننگ کے ذریعے سیکھا۔ AI ایرینا سے روبوٹک اسپورٹس میں منتقلی ایک منطقی پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہے، جو موافق، گیم پر مبنی سیکھنے کے اصولوں کو جسمانی ڈومین میں لاتی ہے۔ اس نئے تناظر میں، روبوٹک اسپورٹس باڈیڈ AI کے لیے حقیقی دنیا کے جانچ کے ماحول کے طور پر کام کرتے ہیں، سسٹمز کو غیر متوقعیت، جسمانی حدود، اور ایج کیسز سے نمٹنے کے لیے مجبور کرتے ہیں جنہیں ورچوئل سمولیشن میں نقل کرنا مشکل ہے۔
ان مسابقتی منظرناموں میں روبوٹک ریسنگ، ایتھلیٹکس، اور کومبیٹ شامل ہو سکتے ہیں، جو حقیقی وقت میں سیکھنے اور موافقت کو نمایاں کرتے ہیں۔ روبوٹک اسپورٹس صرف کارکردگی کے شوکیس نہیں ہیں؛ وہ تحقیقی ماحول ہیں جہاں باڈیڈ AI سسٹمز کو حقیقی دنیا کے چیلنجز کے خلاف جانچا، بہتر اور بینچ مارک کیا جا سکتا ہے۔
NRN ایجنٹس نے AGI کو آگے بڑھانے کے لیے روبوٹک اسپورٹس کا انکشاف کیا
AGI تحقیق پر روبوٹکس کا اثر
NRN کے ذریعے روبوٹک اسپورٹس کو AGI کے وسیع تر حصول میں ایک اہم جزو کے طور پر پوزیشن کیا گیا ہے۔ پلیٹ فارم ماڈیولر AI فن تعمیرات کے ذریعے تحقیق کو آگے بڑھاتا ہے جو ہارڈ ویئر پلیٹ فارمز پر اسکیل ہوتے ہیں، انسانی صارفین کی ایک وسیع رینج سے حاصل کردہ رویے کا ڈیٹا، ٹرانسفر لرننگ سسٹمز جو تربیتی وقت کو کم کرتے ہیں، اور مسلسل سیکھنے کے لوپس جو طویل مدتی موافقت کو بہتر بناتے ہیں۔ یہ مشترکہ عناصر ایک ایسا ماحول بناتے ہیں جہاں AI جسمانی ان پٹس کے جواب میں تیار ہو سکتا ہے، ایسے سسٹمز کی طرف پیش رفت کر سکتا ہے جو ذہین اور جسمانی تعامل کے قابل دونوں ہوں۔
NRN کا روڈ میپ اور مستقبل کی ترقی
NRN ایجنٹس اپنے روڈ میپ کو دو اہم مراحل میں رول آؤٹ کر رہا ہے۔ پہلا مرحلہ RME-1 نامی روبوٹک بازو کے نظام کا استعمال کرتے ہوئے بنیادی تصورات کی توثیق پر مرکوز ہے۔ ابتدائی مظاہروں میں آبجیکٹ کی ہیر پھیر، فائن موٹر کنٹرول، اور سادہ جسمانی چیلنجز شامل ہیں۔ یہ ابتدائی نفاذ NRN کے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور مسلسل سیکھنے کے نظام کی مضبوطی کی تصدیق کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔
دوسرا مرحلہ نظام کی صلاحیتوں کو مکمل پیمانے پر روبوٹک اسپورٹس میں پھیلانے کا ہے۔ اس میں ہیومنائڈ روبوٹک کامبیٹ، ڈرون ریسنگ، اور ایتھلیٹک مقابلوں جیسے مسابقتی فارمیٹس شامل ہوں گے جو علاقے کی موافقت اور کنٹرول کی درستگی پر زور دیتے ہیں۔ یہ ایپلی کیشنز باڈیڈ سسٹمز میں AGI کی پیش رفت کا جائزہ لینے کے لیے عملی بینچ مارک کے طور پر کام کریں گی۔
NRN ایجنٹس نے AGI کو آگے بڑھانے کے لیے روبوٹک اسپورٹس کا انکشاف کیا
AI کو جسمانی فرنٹیئر کی طرف دھکیلنا
اگرچہ AI نے متن، تصویر، اور ویڈیو پروسیسنگ جیسے ڈومینز میں نمایاں پیش رفت کی ہے، یہ زیادہ تر منظم ماحول ہیں۔ اس کے برعکس، روبوٹکس غیر متوقعیت متعارف کراتا ہے اور جسمانی دنیا کے ساتھ مشغولیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ روبوٹکس کو AGI کے لیے ایک اہم جانچ کا میدان بناتا ہے، جہاں سسٹمز کو نہ صرف کمپیوٹیشنل ذہانت بلکہ جسمانی اہلیت اور حقیقی وقت میں موافقت کا مظاہرہ کرنا چاہیے۔
روبوٹک اسپورٹس اور باڈیڈ AI میں اپنے کام کے ذریعے، NRN ایجنٹس عام مقصد والے AI سسٹمز کی جانچ اور بہتری کے لیے ضروری بنیادی ڈھانچہ بنا رہا ہے۔ کمیونٹی سے چلنے والے ڈیٹا اکٹھا کرنے، موافق سیکھنے، اور حقیقی دنیا کی توثیق کو ملا کر، NRN AGI حاصل کرنے کے لیے درکار چیزوں کی زیادہ جامع تفہیم میں حصہ ڈال رہا ہے۔ ان لوگوں کے لیے جو NRN کی پیش رفت کو فالو کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، NRN روبوٹکس وائٹ پیپر میں مزید معلومات دستیاب ہیں۔
