NVIDIA ने नवीनतम एंट्री-लेवल रोबोटिक्स कॉम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म Jetson Orin Nano 2 लॉन्च किया है, जो रोबोट, ड्रोन और अन्य एज एआई अनुप्रयोगों के लिए लक्षित है।

लेखक, स्रोत: सिनहुआ टेक

NVIDIA अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्षमताओं को डेटा केंद्रों से अधिक वास्तविक दुनिया के उपकरणों, जैसे रोबोट्स, तक विस्तारित कर रहा है।

अमेरिकी पूर्वी समय 25 तारीख, मंगलवार, निविडा ने जेटसन ओरिन नैनो 2, एक नई पीढ़ी के एंट्री-लेवल रोबोटिक्स कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म की घोषणा की, जो रोबोट, ड्रोन और अन्य एज एआई अनुप्रयोगों के लिए लक्षित है, जिनमें लागत, बिजली खपत और वास्तविक समय कंप्यूटिंग क्षमता महत्वपूर्ण हैं।

NVIDIA के अनुसार, Jetson Orin Nano 2, एक ही संकुचित आकार को बनाए रखते हुए, पिछली पीढ़ी के Jetson Orin Nano Super की तुलना में निष्कर्षण प्रदर्शन में दोगुना सुधार करता है; 15 वाट शक्ति मोड में, यह पिछली पीढ़ी के समान प्रदर्शन को 40% कम शक्ति खपत करके प्राप्त करता है।

हार्डवेयर के दृष्टिकोण से, Jetson Orin Nano 2 में 8-कोर प्रोसेसर और 8GB मेमोरी शामिल है, जिसकी AI कैलकुलेशन क्षमता 78 ट्रिलियन ऑपरेशन प्रति सेकंड है। न्विडिया के अनुसार, नया प्लेटफॉर्म टेंसर कोर के अपग्रेड और मेमोरी बैंडविड्थ में वृद्धि के माध्यम से AI इन्फरेंस क्षमता में सुधार करता है, और न्विडिया के रोबोटिक्स और एज एआई के लिए बनाए गए सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम के साथ संगत बना रहता है। यह मेमोरी की दक्षता के लिए अनुकूलित बड़े भाषा मॉडल और विजुअल-भाषा मॉडल, जैसे Cosmos, Nemotron, Gemma 4 और Qwen 3, को चला सकता है।

इस नए उत्पाद के लॉन्च का महत्व केवल एक अधिक क्षमता वाली छोटी AI कंप्यूटर लॉन्च करने तक सीमित नहीं है। जैसे-जैसे AI मॉडल छोटे होते जा रहे हैं और निष्कर्षण दक्षता लगातार बढ़ रही है, पिछले समय में मुख्य रूप से क्लाउड पर संसाधित किए जाने वाले विजुअल अवबोध, भाषा इंटरैक्शन और रियल-टाइम निर्णय लेने के कार्य, अब रोबोट, ड्रोन आदि एंड-पॉइंट डिवाइस की ओर स्थानांतरित हो रहे हैं। NVIDIA, Jetson Orin Nano 2 के माध्यम से भौतिक AI को प्रारंभिक स्तर के उपकरणों में प्रवेश करने की सीमा को और कम करना चाहता है।

छोटे AI मॉडल का त्वरित लागू होना, रोबोट्स पर एज इंटेलिजेंस की मांग बढ़ रही है

जेटसन ओरिन नैनो 2 का लॉन्च, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग के बादल से एंडपॉइंट तक विस्तार के चरण के साथ आया है।

डेटा सेंटर AI के विपरीत, रोबोट और ड्रोन के लिए कॉम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर अधिक कठोर प्रतिबंध होते हैं: उपकरण का आकार सीमित होता है, आमतौर पर उच्च शक्ति खपत वाले प्रोसेसर को स्थापित नहीं किया जा सकता, और इसके साथ ही इन्हें गति के दौरान निरंतर दृश्य संवेदन, पर्यावरण समझ और निर्णय लेना होता है। इसलिए, इकाई शक्ति द्वारा कितनी AI कैलकुलेशन क्षमता प्रदान की जा सकती है, यह केवल शीर्ष कैलकुलेशन क्षमता की तलाश करने की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होता है।

निविडा ने बताया कि Jetson Orin Nano 2, 15 वाट मोड में पिछली पीढ़ी की तुलना में 40% कम ऊर्जा खपत करके समान प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है। बैटरी संचालित रोबोट और ड्रोन के लिए, इसका अर्थ है कि उपकरण निर्माता समान प्रदर्शन की आवश्यकता के साथ ऊर्जा खपत को कम कर सकते हैं, या बचाई गई ऊर्जा को बैटरी जीवन, ताप नियंत्रण या अन्य सेंसर कॉन्फ़िगरेशन में सुधार के लिए उपयोग कर सकते हैं।

इसी बीच, छोटे एआई मॉडल की क्षमताएँ तेजी से बढ़ रही हैं और एंड-एज एआई के अनुप्रयोग की सीमाओं को बदल रही हैं।

NVIDIA के रोबोटिक्स और एज एआई बिजनेस के प्रमुख तारा का कहना है कि आज कुछ मध्यम और छोटे अग्रणी मॉडल्स की सटीकता पिछले साल के बड़े अग्रणी मॉडल्स के स्तर तक पहुंच गई है, जिससे एज डिवाइस पर रियल-टाइम इंटेलिजेंस का संभावित विकास हो रहा है।

पिछले समय में, एज एआई अधिकांशतः ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज क्लासिफिकेशन आदि कार्यों को संभालता था; लेकिन मॉडल क्षमताओं में वृद्धि के साथ, टर्मिनल डिवाइस अब अधिक जटिल भाषा समझ, दृश्य तर्क और मल्टीमॉडल इंटरैक्शन क्षमताएं प्राप्त करने लगे हैं।

यह रोबोट को “पर्यावरण को संवेदन करने में सक्षम” से आगे “पर्यावरण को समझने और कार्रवाई करने में सक्षम” बनाता है।

दृश्य पहचान से बहुमोडल समझ की ओर, वास्तविक समय निर्णय महत्वपूर्ण हो गया है

NVIDIA is positioning the Jetson platform as a critical computing foundation for robots to acquire "physical intelligence".

अभी, रोबोट को संसाधित करने के लिए जानकारी केवल कैमरे द्वारा एकत्रित छवियों तक सीमित नहीं है, बल्कि प्राकृतिक भाषा निर्देश, ध्वनि, स्थानिक जानकारी और विभिन्न सेंसरों से प्राप्त डेटा भी शामिल है। रोबोट के लिए, इन जानकारियों को स्थानीय रूप से तेजी से एकीकृत करना और कम लेटेंसी के साथ प्रतिक्रिया देना, स्वयंचालित संचालन के लिए महत्वपूर्ण शर्त है।

Jetson Orin Nano 2 इसलिए कई प्रमुख अनुप्रयोगों को लक्षित करता है, जिनमें घरेलू रोबोट, दृश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ, डिलीवरी ड्रोन और निरीक्षण ड्रोन शामिल हैं।

उदाहरण के लिए, गूगल की ड्रोन डिलीवरी कंपनी Wing पहले से ही अपने ड्रोन में Jetson Orin Nano Super और NVIDIA के सॉफ्टवेयर स्टैक का उपयोग कर रही है और Jetson Orin Nano 2 का मूल्यांकन करने की योजना बना रही है। NVIDIA के अनुसार, उच्चतर प्रदर्शन और ऊर्जा कुशलता से Wing के ड्रोन की वास्तविक समय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता संवेदन और निष्कर्ष निकालने की क्षमता में और सुधार हो सकता है।

होम रोबोट कंपनी Matic ने Jetson Orin Nano 2 का उपयोग करके रोबोट की प्राकृतिक भाषा इंटरैक्शन, हस्त चिह्नन, स्थानिक मैपिंग और अर्थबोध क्षमताओं को बढ़ाने की योजना बनाई है, ताकि रोबोट स्वचालित रूप से सफाई जैसे कार्यों को पूरा कर सके।

इसके अलावा, निविडा ने Jetson Orin Nano 2 का उपयोग करके Reachy Mini रोबोट का उदाहरण प्रस्तुत किया। निविडा के अनुसार, यह प्लेटफॉर्म भाषा मॉडल, ध्वनि मॉडल और रियल-टाइम विजुअल एआई कार्यों को एक साथ संभाल सकता है, जो प्रारंभिक स्तर के एज कॉम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म की बहुत सारी एआई मॉडल्स को संभालने की क्षमता को दर्शाता है।

रोबोट निर्माताओं के लिए, इस प्रकार की क्षमता का महत्व यह है कि रोबोट केवल पूर्वनिर्धारित प्रोग्राम के अनुसार स्थिर कार्रवाईयाँ पूरी करने के बजाय, दृश्य जानकारी और भाषाई निर्देशों के आधार पर वातावरण को समझ सकते हैं और फिर अपनी कार्रवाईयों को गतिशील रूप से समायोजित कर सकते हैं।

यही कारण है कि न्वाडिया ने पिछले कुछ वर्षों से “फिजिकल एआई” पर लगातार जोर दिया है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता धीरे-धीरे स्क्रीन पर आधारित सॉफ्टवेयर सेवाओं से वास्तविक दुनिया में प्रवेश कर रही है और अंततः रोबोट, कारों, ड्रोन्स आदि भौतिक उपकरणों को संचालित करेगी।

Developers and partners expand, NVIDIA continues to strengthen the robotics ecosystem

चिप प्रदर्शन के अलावा, सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम हमेशा निविडा जेटसन प्लेटफॉर्म का एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ रहा है।

निविडा ने बताया कि वर्तमान में उनके रोबोटिक्स टेकस्टैक पर 30 लाख से अधिक डेवलपर्स विकास कर रहे हैं। Jetson Orin Nano 2 के लॉन्च के साथ, निविडा रोबोटिक AI पर आधारित सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और डेवलपर इकोसिस्टम को आगे बढ़ा रही है। Cognex, and Matic

सॉफ्टवेयर के संदर्भ में, Jetson Orin Nano 2 निश्चित रूप से निवेडिया के रोबोटिक्स डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म का समर्थन करता है और एज डिवाइस मेमोरी दक्षता के लिए अनुकूलित बड़े भाषा मॉडल और विजुअल भाषा मॉडल, जिनमें निश्चित रूप से निवेडिया के Cosmos, Nemotron, और Gemma 4, Qwen 3 जैसे मॉडल शामिल हैं, को चला सकता है।

इसका अर्थ है कि डेवलपर्स रोबोट टर्मिनल पर भाषा समझ, दृश्य समझ और तर्क क्षमताओं को सीधे स्थापित कर सकते हैं, बिना पूरी तरह से क्लाउड सर्वर पर निर्भर किए।

The hardware ecosystem is also expanding simultaneously.

NVIDIA ने घोषणा की है कि एर्बॉन, लिंगहुआ टेक्नोलॉजी, यानहुआ टेक्नोलॉजी, Aetina, Antmicro, Aptiv, Connect Tech, Seeed Studio जैसे साझेदार Jetson Orin Nano 2 के लिए मदरबोर्ड, हार्डवेयर सिस्टम, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर और रेफरेंस डिजाइन विकसित कर रहे हैं, जिससे रोबोट निर्माताओं को उत्पाद विकास और बाजार में प्रवेश के समय को कम करने में मदद मिलेगी।

NVIDIA ने यह भी कहा कि Jetson Orin Nano 2 को अपनाने या इसका अन्वेषण करने वाली पहली कंपनियों में Cognex, Doosan Bobcat, Matic आदि शामिल हैं, और Wing भी इस प्लेटफॉर्म का मूल्यांकन करने की योजना बना रहा है।

लंबे समय के संदर्भ में, निविडा एकल रोबोट चिप व्यवसाय नहीं, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, सॉफ्टवेयर उपकरण, कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म और रोबोटिक एंडपॉइंट्स को शामिल करने वाला एक पूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र बनाने की कोशिश कर रहा है।

यह मॉडल निविडा के डेटासेंटर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षेत्र में बनाए गए प्रतिस्पर्धी लाभ के समान है: हार्डवेयर प्रदर्शन और सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम के माध्यम से सहायक प्रभाव बनाना, और फिर विशाल डेवलपर समुदाय के माध्यम से प्लेटफॉर्म की आकर्षकता को बढ़ाना।

नया उत्पाद अगले वर्ष की पहली छमाही में लॉन्च होने की उम्मीद है, व्यावसायिक योगदान अभी तक प्राप्त नहीं हुआ है

हालांकि, ध्यान दें कि Jetson Orin Nano 2 अभी भी लॉन्च चरण में है और वास्तविक बाजार में आने में अभी कुछ समय लगेगा।

निविडा ने बताया कि जेटसन ओरिन नैनो 2 मॉड्यूल और डेवलपमेंट किट की उपलब्धता 2027 की पहली छमाही में अपेक्षित है। इसलिए, नए उत्पाद का निविडा के निकट भविष्य के परिणामों पर सीधा योगदान अभी देखने को मिला है।

उत्पाद व्यवस्था के आधार पर, निविडा रोबोटिक्स और भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उत्पाद प्रणाली को क्रमिक रूप से पूरा कर रहा है: एक ओर, जटिल अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उच्चतर प्रदर्शन वाले रोबोटिक्स कॉम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म के माध्यम से; दूसरी ओर, Jetson Orin Nano 2 जैसे प्रारंभिक स्तर के प्लेटफॉर्म के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता निष्कर्षण को लागत और ऊर्जा उपभोग के लिए अधिक संवेदनशील अंतिम उपकरणों तक आगे बढ़ाया जा रहा है।

यदि भविष्य में छोटे भाषा मॉडल और दृश्य-भाषा मॉडल क्षमता तेजी से बढ़ते रहे और निष्कर्ष लेने की लागत लगातार कम होती रहे, तो रोबोट, ड्रोन आदि उपकरणों के लिए एंड-प्वाइंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैलकुलेशन क्षमता की मांग और बढ़ सकती है।

निविडा के लिए, इसका अर्थ है कि उसका प्रतिस्पर्धी बाजार पारंपरिक डेटासेंटर एआई कॉम्प्यूटिंग से धीरे-धीरे रोबोट, ड्रोन आदि वास्तविक दुनिया के उपकरणों के पीछे के एआई "मस्तिष्क" तक विस्तारित हो रहा है। Jetson Orin Nano 2, इसका एक महत्वपूर्ण कदम है जो इसे अधिक व्यापक अंतिम उपयोगकर्ता बाजार में आगे ले जाता है।