सिलिकॉन वैली में, "सॉफ्टवेयर दुनिया को निगल रहा है" का विश्वास बीस साल से गाया जा रहा है। हम SaaS की हल्कापन से परिचित हो चुके हैं, और कोड के CI/CD पाइपलाइन में स्वचालित रूप से दौड़ने से परिचित हो चुके हैं। लेकिन खुले प्रकाश के बाहर, जिस लोहे और सर्किट से बना भौतिक दुनिया हमारे अस्तित्व का समर्थन करती है, वह डिजिटल रूपांतरण के "बुरबुरे" में लंबे समय तक फंसी रही है।लेखक, स्रोत: GD ग्रेडिएंट डिस्केंट
हाल ही में, सीकोया कैपिटल ने नोमिनल के दो संस्थापकों कैमरॉन और जेसन से बातचीत की। इस स्टार्टअप का पृष्ठभूमि SpaceX और Anduril को शामिल करता है, जो 2026 में सबसे उन्नत रक्षा और अंतरिक्ष इंजीनियरों के द्वारा परीक्षण परिणामों की रिपोर्टिंग के लिए अभी भी PDF और स्क्रीनशॉट का उपयोग करने की अविश्वसनीय स्थिति को हल करने की कोशिश कर रहा है।
भौतिकी के पास "अंतिम निर्णय का अधिकार" है
पिछले कुछ वर्षों में हार्डवेयर इंजीनियरिंग समुदाय में एक "सिमुलेशन सॉल्यूशन" का रूढ़िवाद फैल गया है: अगर हम सब कुछ सॉफ्टवेयर में सिमुलेट कर सकते हैं, तो क्या हमें महंगे भौतिक परीक्षणों की आवश्यकता नहीं होगी?
नॉमिनल के संस्थापक ने शांत जवाब दिया: "भौतिकी हमेशा मतदान का अधिकार रखती है।"
कोई भी सिमुलेशन वातावरण वास्तविक दुनिया की जटिलता को पूरी तरह से नहीं पकड़ सकता। जब एक ड्रोन तेज हवा में उड़ता है, या एक रोबोटिक बाहु अज्ञात वस्तु को पकड़ता है, तो सॉफ्टवेयर-परिभाषित हार्डवेयर के "स्पाइक" को वास्तविकता से संपर्क करना होगा।
वर्तमान उद्योग की चुनौतियाँ:
- सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट: कोड सबमिशन, ऑटोमेटेड टेस्टिंग, ऑटोमेटेड डिप्लॉयमेंट (GitHub मॉडल, बंद चक्र पूरा)।
- हार्डवेयर विकास: सेंसर डेटा एकत्रित किया जाता है, स्थानीय रूप से संग्रहीत किया जाता है, इंजीनियर मैन्युअल रूप से डाउनलोड करते हैं, विश्लेषण प्रोग्राम चलाते हैं, और पावरपॉइंट में स्क्रीनशॉट भेजते हैं।
यह अत्यंत अक्षम प्रक्रिया ही नॉमिनल द्वारा तोड़ी जाने वाली बेड़ियाँ हैं।
हार्डवेयर का GitHub बनाएं
Nominal का लक्ष्य हार्डवेयर इंजीनियरिंग के लिए System of Record (रिकॉर्ड सिस्टम) बनना है। एक एकीकृत प्लेटफॉर्म बनाकर, यह हार्डवेयर डेटा को अलग-अलग द्वीपों से नहीं बनाता:
- डेटा संरचनाबद्ध करें: प्रति सेकंड मिलियनों बिंदुओं के सेंसर टेलीमेट्री डेटा को स्वचालित रूप से सूचीबद्ध करें और “अर्थपूर्ण स्तर” बनाएं।
- वेरिफिकेशन लॉजिक का पुनः उपयोग: रिसर्च और डेवलपमेंट चरण में लिखे गए टेस्ट लॉजिक को सीधे उत्पादन लाइन और फील्ड ऑपरेशन में बिना किसी बाधा के पुनः उपयोग किया जा सकता है।
- पूरे जीवन चक्र का अनुसरण: प्रत्येक स्क्रू और प्रत्येक जलने के डेटा को पारदर्शी Traceability (अनुसरणयोग्यता) सुनिश्चित करें।
जिस प्रकार GitHub कोड सहयोग को पारदर्शी बनाता है, उसी प्रकार Nominal "मेटल को मोड़ने" की प्रक्रिया को कोड लिखने की तरह दोहराया जा सकने वाला बना रहा है।
जब AI का सामना रक्षा से होता है
साक्षात्कार का सबसे रोमांचक हिस्सा Nominal और DARPA (अमेरिकी रक्षा उन्नत अनुसंधान एजेंसी) के बीच सहयोग परियोजना: CIPHER है।
पारंपरिक परीक्षण एक कठोर टेबल की तरह होते हैं: A स्थिति में चलाएं, डेटा रिकॉर्ड करें, लैंड करें, विश्लेषण करें, फिर B स्थिति का परीक्षण करें। इसमें अक्सर कई वर्ष लग जाते हैं। लेकिन Nominal AI एजेंट (एजेंट) को लागू करके खेल बदल रहा है:
Real-time recommendation for the next best test point.डिजिटल ट्विन तकनीक का उपयोग करके, AI यह भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन सा परीक्षण बिंदु सबसे अधिक ज्ञान लाएगा, और यह रियल-टाइम से तेज़ है। परीक्षण अब एक नियमित मैट्रिक्स नहीं, बल्कि एक गतिशील अनुकूलित ढलान वक्र है। यह "स्वायत्त परीक्षण" उन्नत हार्डवेयर के अनुसंधान और विकास चक्र को काफी संकुचित कर देगा।
फिजिकल AI का डाइक
सभी AGI के बारे में बात कर रहे हैं, लेकिन AGI का वर्चुअल दुनिया और भौतिक दुनिया में जोखिम स्तर पूरी तरह से अलग है:
- वर्चुअल AGI: यह आपके बच्चे के लिए एक गेम लिख सकता है, भले ही इसमें बग हों, यह केवल एक खराब गेम होगा।
- Physical AGI: If it creates a physical toy, you must ensure it does not cause physical harm.
हार्डवेयर टेस्टिंग डेटा भौतिक AI के प्रशिक्षण का एकमात्र ईंधन है। Nominal ने पाया कि बहुत सारे AI प्रशिक्षण विफल हो जाते हैं, न कि एल्गोरिथम की कमी के कारण, बल्कि डेटा की खराब गुणवत्ता (सेंसर क्षतिग्रस्त या अनुकूलित नहीं) के कारण। Nominal की स्वचालित असामान्यता पहचान प्रणाली सच्चे “उच्च-विश्वसनीय” डेटा की पहचान करती है, जो रोबोट और स्व-चालित वाहन मॉडल के लिए सच्चा ईंधन प्रदान करती है।
साक्षात्कार के अंत में, संस्थापक ने एक दावेदार दृष्टिकोण का खुलासा किया: हार्डवेयर एकमात्र हार्डकोर बर्डर है।
जैसे-जैसे AI उपकरण सॉफ्टवेयर लिखने को और अधिक सस्ता बना रहे हैं, वास्तविक बाधाएँ भौतिक दुनिया में वापस आ जाएँगी। Nominal केवल सॉफ्टवेयर बेच रहा नहीं है, यह भौतिक दुनिया की "डेटा सप्लाई चेन" का प्रबंधन कर रहा है।
संस्थापक ने अंत में यह भी इशारा किया कि भविष्य में Nominal स्वयं हार्डवेयर बनाने में शामिल हो सकता है। क्योंकि केवल तभी "फिजिकल AI" को वास्तविक रूप से परिभाषित किया जा सकता है, जब तक सेंसर से लेकर अंतिम रिपोर्ट तक की पूरी श्रृंखला पर नियंत्रण नहीं हो जाता।
“सभी सिस्टम नॉमिनल” (सभी सिस्टम सामान्य रूप से कार्यरत), जो कभी अंतरिक्ष प्रक्षेपण में सबसे सुन्दर शब्द थे, अब नई पीढ़ी के हार्डवेयर इंजीनियरों की दक्षता का घोषणापत्र बन गए हैं।
AI मार्केट ऑब्जर्वर के रूप में, आपको किस नागरिक क्षेत्र में AI-संचालित हार्डवेयर क्रांति सबसे पहले फूटेगी, ऐसा क्या लगता है?