NVIDIA ने चिकागो में Automate 2026 कॉन्फ्रेंस पर Halos for Robotics लॉन्च किया, जो चिप, सेंसर, ऑपरेटिंग सिस्टम से लेकर सुरक्षा प्रमाणीकरण तक का एक पूर्ण स्टैक रोबोटिक सुरक्षा प्रणाली है। यह प्रणाली NVIDIA के ऑटोनॉमस ड्राइविंग क्षेत्र में 18,600 इंजीनियर-वर्ष की सुरक्षा अनुभव और 7 मिलियन लाइनों के प्रमाणित कोड को एकीकृत करती है और स्वायत्त रोबोट के लिए एक समेकित सुरक्षा ढांचा प्रदान करती है। वर्तमान में Agility, Boston Dynamics, Hesai Technologies सहित 43 साझेदारों ने इस पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल हो लिया है, और Agility ने Halos को Digit रोबोट में एकीकृत कर दिया है, जिसे Amazon जैसे कारखानों में उपयोग किया जा रहा है। Halos के लॉन्च से NVIDIA की रोबोटिक्स के लिए प्रशिक्षण, सिमुलेशन, मॉडल और सुरक्षा प्रमाणीकरण तक की पूर्ण स्टैक बनाने की प्रक्रिया पूरी हो गई है।

लेखक, स्रोत: क्वांटम बिट

NVIDIA रोबोट नहीं बनाता, लेकिन एम्बॉडीड कंपनियों को अच्छे रोबोट बनाने में मदद करता है (doge)

हाल ही में, शिकागो में आयोजित Automate 2026 कॉन्फ्रेंस में, NVIDIA ने Halos for Robotics लॉन्च किया —

एक पूर्ण स्टैक रोबोटिक सुरक्षा प्रणाली जो चिप, सेंसर, ऑपरेटिंग सिस्टम और सुरक्षा प्रमाणीकरण को कवर करती है।

हैलोज की सबसे बड़ी विशेषता यह है कि इसने निविडा द्वारा ऑटोनॉमस ड्राइविंग क्षेत्र में 18,600 इंजीनियर-वर्ष की सुरक्षा निकासी और 7 मिलियन पंक्तियों को सत्यापित कोड को रोबोटिक्स के क्षेत्र में स्थानांतरित कर दिया है, जिससे स्वायत्त रोबोट के लिए एक समान सुरक्षा ढांचा प्रदान किया जाता है।

इसके साथ, रोबोट कंपनियों को अब शून्य से पहिया बनाने की आवश्यकता नहीं है, वे इसे सीधे एकीकृत कर सकती हैं। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि Halos का मुख्य सुरक्षा ढांचा ओपन सोर्स हो चुका है और इसे उद्योग के लिए खुला कर दिया गया है।

यह कहा जा सकता है कि अगर टेस्ला बॉडी इंटेलिजेंस के लिए iOS रास्ता अपनाती है—अपने रोबोट बनाती है और अपनी सुरक्षा का ख्याल रखती है—तो न्वीडिया एंड्रॉइड रास्ता चुनती है, जिसमें सुरक्षा प्लेटफॉर्म सभी के लिए खुला होता है।

ध्यान देने योग्य बात यह है कि अब तक कई कंपनियाँ हैलोस इकोसिस्टम में शामिल हो चुकी हैं और पहले साझेदारों में शामिल हैं, जिनमें मानव रूपी रोबोट कंपनी Agility, बोस्टन डायनामिक्स, लेजर रेडार आपूर्तिकर्ता Hesai Technology, सुरक्षा रोबोट कंपनी FORT Robotics शामिल हैं, और समग्र इकोसिस्टम 43 से अधिक कंपनियों तक विस्तारित हो चुका है।

इसमें, Agility ने पहले ही "क्रैब" खाया है और Halos को अपने Digit रोबोट में एकीकृत कर दिया है, जो अमेज़न, GXO, और टोयोटा के कारखानों में प्रमाणपत्र के साथ काम कर रहे हैं।

वीडियो में यह सुरक्षा जैकेट पहने रोबोट, फैक्टरी की कंवेयर बेल्ट के बीच से गुजर रहा है और वास्तविक कार्यों जैसे हस्तांतरण और लॉजिस्टिक्स को संभाल रहा है।

चिप से लेकर सॉफ्टवेयर तक, सुरक्षा तीन स्तरों पर

तो यह नया सुरक्षा प्रणाली Halos वास्तव में क्या है?

निविडा के आधिकारिक आर्किटेक्चर के अनुसार, हैलोस को चार स्तरों में विभाजित किया जा सकता है, नीचे से ऊपर तक: प्लेटफॉर्म सुरक्षा, सुरक्षित ऑपरेटिंग सिस्टम、एल्गोरिदम सुरक्षा और पारिस्थितिकी सुरक्षा।

ये चार स्तर वास्तव में एक ही समस्या के चार पहलू हैं—

जब रोबोट वास्तविक दुनिया में चलते हैं, तो त्रुटियों के चार स्रोत हो सकते हैं: हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर सिस्टम, मॉडल निर्णय, और बाहरी प्रमाणीकरण और पारिस्थितिकी।

सबसे पहले प्लेटफॉर्म सुरक्षा है, जिसमें नींव के हार्डवेयर को नियंत्रण से बाहर नहीं जाने दिया जाए।

NVIDIA ने इस स्तर पर IGX Thor, रोबोटिक्स और औद्योगिक परिदृश्यों के लिए एक AI कॉम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म, पेश किया।

इसमें एक स्वतंत्र “सुरक्षित द्वीप” सेट किया गया है, जिसमें स्वतंत्र प्रोसेसर, I/O, बिजली और क्लॉक हैं, जो मुख्य कॉम्प्यूटिंग सिस्टम से भौतिक रूप से अलग हैं।

यहां तक कि जब मुख्य AI सिस्टम असफल हो जाए, पुनः शुरू हो जाए या असामान्य रूप से चल रहा हो, सुरक्षा द्वीप अभी भी आपातकालीन ब्रेकिंग जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को स्वतंत्र रूप से निष्पादित कर सकता है।

यह थोड़ा सा विमान के बैकअप सिस्टम की तरह है, जब मुख्य सिस्टम विफल हो जाता है, तो बैकअप सिस्टम अभी भी नियंत्रण संभाल सकता है।

एक ही स्तर पर होलोस्कैन सेंसर ब्रिज भी है, जो सेंसर हेटरोजेनिसिटी के कारण होने वाली देरी और असंगति को हल करता है।

रोबोट आमतौर पर लेजर रडार, गहराई कैमरा, IMU, बल टॉर्क सेंसर आदि उपकरणों को एक साथ लगाए जाते हैं, लेकिन ये उपकरण विभिन्न निर्माताओं से आते हैं और विभिन्न प्रोटोकॉल पर चलते हैं।

यदि डेटा को परतों में कतारबद्ध ढंग से प्रोसेस किया जाना है, तो कुछ दहाई मिलीसेकंड में सुरक्षा विंडो चूक सकता है।

सेंसर ब्रिज का कार्य, सभी सेंसर डेटा को सुरक्षित कॉम्प्यूटिंग डोमेन में एकीकृत करना, निम्न लेटेंसी के साथ समानांतर प्रोसेसिंग प्राप्त करना और SIL 2 सुरक्षा सुनिश्चित करना है।

द्वितीय स्तर: सुरक्षित ऑपरेटिंग सिस्टम, जो "सिस्टम स्वयं में त्रुटि हो सकती है क्या" का समाधान करता है

अगर पहली परत “हार्डवेयर नहीं टूटना” का ध्यान रखती है, तो यह परत “सिस्टम अव्यवस्थित न होना” का ध्यान रखती है।

Halos OS, IGX Thor पर चलता है, जिसका आधार Halos Core है, और यह दो मोड समर्थित करता है: शुद्ध Linux, या Linux + QNX मिश्रित आर्किटेक्चर।

बाद में, निविडा हाइपरवाइजर के माध्यम से सिस्टम को दो अलग-अलग डोमेन में विभाजित करती है: लिनक्स AI कैलकुलेशन और एप्लिकेशन के लिए जिम्मेदार है, जबकि QNX सुरक्षा-महत्वपूर्ण कार्यों के लिए जिम्मेदार है। दोनों पूरी तरह से अलग-अलग चलते हैं।

इसका अर्थ है कि यदि AI अनुप्रयोग स्तर पर कोई असामान्यता आती है, तो भी सुरक्षा नियंत्रण तर्क प्रभावित नहीं होगा। यह स्तर “हार्डवेयर सुरक्षा आइलैंड” के बाहर एक और “सॉफ्टवेयर अलगाव दीवार” के समान है।

इसके ऊपर, सुरक्षा एप्लिकेशन मॉड्यूल है, जिसमें सबसे विशिष्ट Outside-In Safety Blueprint है।

इसका विचार है: केवल रोबोट को ही दुनिया देखने न दें, बल्कि बाहरी दृष्टिकोण भी शामिल करें।

जैसे कि कारखाने की छत पर कैमरे लगाए जाएं, जिनसे स्वतंत्र AI तीसरे पक्ष के दृष्टिकोण से रोबोट के व्यवहार की निगरानी करता है।

एक विशिष्ट परिदृश्य में, एक ट्रक के अंदर स्वायत्त फोर्कलिफ्ट कार्य करते समय, वाहन संवेदक स्थानीय सीमाओं का गलत आकलन करते हैं, जिससे बार-बार अचानक रुकना होता है।

और आउटसाइड-इन सिस्टम वातावरण की सुरक्षा की पुष्टि करने पर अधिक दक्षता से काम करने की अनुमति देता है, और जब कोई खतरनाक क्षेत्र में प्रवेश करता है, तो तुरंत हस्तक्षेप करता है।

यह क्षमता वर्तमान में डेवलपर्स के लिए उपलब्ध है और ओपन सोर्स के रूप में प्रदान की जाती है।

तीसरा स्तर: एल्गोरिदम सुरक्षा, "AI खुद गलत निर्णय ले सकता है क्या" का समाधान

पहले दो स्तर सुनिश्चित करते हैं कि "सिस्टम विश्वसनीय" है, लेकिन रोबोट का वास्तविक जोखिम वास्तव में उससे ऊपर—मॉडल स्वयं—से आता है।

VLA (विजुअल लैंग्वेज एक्शन मॉडल) या VLM (विजुअल लैंग्वेज मॉडल) दोनों के निर्णय गलत हो सकते हैं।

जैसे कार्टन को व्यक्ति के रूप में गलत ढंग से पहचाना जाए, या व्यक्ति को बाधा के रूप में गलत ढंग से पहचाना जाए। ऐसी त्रुटियाँ सिस्टम क्रैश नहीं हैं, बल्कि “समझ की त्रुटि” हैं।

इस स्तर का लक्ष्य मॉडल के भौतिक दुनिया में व्यवहार की सुरक्षा का मूल्यांकन और सीमाबद्ध करना है, ताकि त्रुटियाँ खतरनाक कार्रवाइयों में न बदल जाएँ।

चौथा स्तर: पारिस्थितिक सुरक्षा, "कौन प्रमाणित करेगा, कौन जिम्मेदार होगा" का समाधान

ऊपरी स्तर पर पारिस्थितिक सुरक्षा है, जो पूरी प्रणाली को "उद्योग मानक" बनाने का जिम्मा लेती है।

NVIDIA ने Halos AI Systems Inspection Lab स्थापित किया है और भौतिक AI क्षेत्र में ISO/IEC 17020 निरीक्षण पात्रता प्राप्त की है। TÜV Rheinland, TÜV SÜD, UL Solutions, SGS, exida, CertX जैसी प्रमाणन संस्थाएँ इसके निरीक्षण परिणामों को मान्यता देती हैं।

इसका अर्थ है कि रोबोट कंपनियाँ पहले निविडा में प्री-चेक करवा सकती हैं, फिर आधिकारिक प्रमाणीकरण प्रक्रिया में प्रवेश कर सकती हैं, जिससे समय और लागत में बड़ी बचत होती है।

पिछले समय, यह घटक टुकड़ों में था: सेंसर, नियंत्रक, दृश्य प्रणाली अलग-अलग प्रमाणीकरण और अलग-अलग मानकों के साथ, जिससे उद्यमों को खुद को जोड़ना और पुनः प्रमाणित करना पड़ता था।

और हैलोस ने पहली बार चिप, सिस्टम, मॉडल और प्रमाणीकरण तक की प्रक्रिया को एक ही प्रणाली में एकीकृत किया।

Why does a bot need a "security system"?

कई दोस्तों को इस समाचार को देखकर एक समान प्रश्न उठता होगा:

क्योंकि औद्योगिक रोबोट पिछले कई दशकों से अच्छी तरह से उपयोग किए जा रहे हैं, तो निवेडिया 2026 में विशेष रूप से एक रोबोट सुरक्षा प्रणाली क्यों लॉन्च कर रहा है?

कारण बहुत सरल है, क्योंकि वर्तमान में शरीर वाले बुद्धिमान रोबोट लैब से वास्तविक दुनिया के औद्योगिक परिदृश्यों की ओर बढ़ रहे हैं।

पिछले समय में, औद्योगिक रोबोटिक बाहुएँ स्टेशन के अंदर स्थिर होती थीं, उनकी गति का पथ पहले से प्रोग्राम किया जाता था, और लोगों और मशीनों के बीच सुरक्षा के लिए बाड़ें लगाई जाती थीं।

But now, a new generation of robots is entering factories, warehouses, and even offices, sharing the same space with humans.

इसी बीच, इन्हें चलाने वाले अब नियमित नियम नहीं, बल्कि एम्बॉडिड बेस मॉडल, वितरित सेंसर और रियल-टाइम निर्णय प्रणाली हैं।

इससे उत्पन्न परिवर्तन यह है: बॉट अब “निर्धारित कार्यकर्ता” नहीं रहे, बल्कि “अनिश्चितता वाले स्वायत्त प्रतिनिधि” बन गए हैं।

यहां तक कि फैक्ट्री जैसे अत्यधिक संरचित परिवेश में, विभिन्न रोबोटों के बीच सहयोग, सामग्री प्रवाह, उत्पादन लाइन की व्यवस्था में परिवर्तन, और आसपास के परिवेश की आंशिक अदृश्यता, निरंतर नए जोखिम के परिवर्तनशील तत्व पेश करते हैं।

इससे "सुरक्षा" केवल मैकेनिकल अलगाव की समस्या नहीं रह गई है, बल्कि यह सिस्टम-लेवल की समस्या बन गई है।

एगिलिटी के सीईओ पेगी जॉनसन ने भी कहा कि रोबोट्स के फैक्टरी में प्रवेश के लिए सुरक्षा की आवश्यकता:

मानव रूपी रोबोट द्वारा बड़े पैमाने पर मूल्य सृजित किया जाना है, तो सुरक्षा को रोबोट में अंतर्निहित किया जाना चाहिए और पूरे सिस्टम स्तर पर सत्यापित किया जाना चाहिए। यह विकल्प नहीं है, बल्कि मानव रूपी रोबोट के औद्योगिक प्रक्रियाओं में प्रवेश की पूर्वशर्त है।

निवेडिया के रोबोटिक्स और एज एआई के वाइस प्रेसिडेंट डीपू तल्ला का निर्णय और भी आगे जाता है:

यदि रोबोट को कारखानों, गोदामों और लॉजिस्टिक्स वातावरण में स्केल करना है, तो उद्योग को एक समर्पित सुरक्षा ढांचे की आवश्यकता है।

दूसरे शब्दों में, रोबोटिक्स उद्योग के आज के समस्याएँ, कुछ दशकों पहले ऑटोनॉमस ड्राइविंग की तरह हैं—मॉडल लगातार अधिक बुद्धिमान हो रहे हैं, लेकिन वास्तविक रूप से इसके लागू होने का निर्णय अक्सर मॉडल स्वयं नहीं, बल्कि सुरक्षा लेता है।

और हैलोस, जो निवेडिया द्वारा दिया गया उत्तर है।

NVIDIA का पूर्ण स्टैक सिस्टम अंतिम टुकड़ा पूरा करता है

Ultimately, NVIDIA's full-stack robotics layout has already taken shape.

अगर इस प्रणाली को अलग-अलग भागों में विभाजित किया जाए, तो इसे लगभग चार स्तरों में बांटा जा सकता है: प्रशिक्षण, सिमुलेशन, मॉडल और निष्कर्षण।

Isaac Sim वर्चुअल वातावरण में रोबोट को दुनिया के साथ बातचीत करना सिखाने के लिए सिमुलेशन प्रशिक्षण का जिम्मा लेता है;

GR00T प्रदान करता है बेसिक मॉडल, जिससे रोबोट निर्देशों को समझ सके, वातावरण की पहचान कर सके और कार्रवाईयाँ उत्पन्न कर सके;

Cosmos भौतिक दुनिया के विभिन्न कार्रवाइयों के अधीन विकास के परिणामों का अनुमान लगाने के लिए एक विश्व मॉडल बनाता है;

Jetson Thor एज इन्फरेंस के लिए जिम्मेदार है, जो इन क्षमताओं को वास्तव में रोबोट पर चलाता है।

प्रशिक्षण से लेकर अनुकरण तक, मॉडल से लेकर डिप्लॉयमेंट तक, पूरी तकनीकी श्रृंखला के प्रत्येक स्तर पर निविडा के उत्पाद मौजूद हैं।

और अब, हैलोस ने अंतिम टुकड़ा जोड़ दिया है: सुरक्षा और पहुंच।

इस प्रक्रिया को पूरा करने के बाद, रोबोट लगभग पूरी तकनीकी स्टैक में एम्बेड हो जाता है।

यदि किसी भी अन्य स्तर (विशेषकर सुरक्षा और प्रमाणीकरण प्रणाली) को बदला जाता है, तो इसका अर्थ है कि प्रमाणीकरण प्रक्रिया को फिर से पूरा करना होगा, जिससे समय और लागत दोनों बर्बाद हो जाएंगी।

इसलिए स्थिति भी स्पष्ट हो गई: न्वीडिया रोबोट नहीं बनाती, लेकिन यह सिलिकॉन चिप से लेकर सिमुलेशन, मॉडल से लेकर सुरक्षा प्रमाणीकरण तक की हर परत में अपने इंटरफेस छोड़ चुकी है।

यह केवल “आपके लिए बॉट बनाने” की बात नहीं है, बल्कि यह बल्कि परिभाषित करने जैसा है—

How to build a robot.