نیوڈیا نے شیکاگو میں Automate 2026 کانفرنس میں Halos for Robotics جاری کیا، جو چپ، سینسرز، آپریٹنگ سسٹم سے لے کر سیکورٹی سرٹیفیکیشن تک کا ایک مکمل روبوٹکس سیکورٹی سسٹم ہے۔ یہ سسٹم نیوڈیا کے اتوار گاڑیوں کے شعبے میں 18,600 انجینئرنگ انسان سالوں کے سیکورٹی تجربے اور 7 ملین لائنوں کے تصدیق شدہ کوڈ کو اکٹھا کرتا ہے تاکہ خودمختار روبوٹس کے لیے ایک یکساں سیکورٹی آرکیٹیکچر فراہم کیا جا سکے۔ اب تک 43 شراکت دار، جن میں Agility، بوسٹن ڈائنامکس، اور Hesai Technology شامل ہیں، نے اس ایکوسسٹم میں شمولیت اختیار کر لی ہے، اور Agility نے Halos کو Digit روبوٹ میں ادھم کر دیا ہے اور اسے ایمازون سمیت فیکٹریوں میں استعمال کیا جا رہا ہے۔ Halos کا جاری ہونا نیوڈیا کے لیے روبوٹکس کے مکمل اسٹیک — تربیت، شبیہہ سازی، ماڈل اور سیکورٹی سرٹیفیکیشن — کا آخری حصہ مکمل کرتا ہے۔

مضمون کے مصنف، ذریعہ: کوانٹم پوزیشن

NVIDIA روبوٹ نہیں بناتی، لیکن جسمانی کمپنیوں کو اچھے روبوٹ بنانے میں مدد کرے گی (doge)

بالکل، شیکاگو Automate 2026 کانفرنس میں، NVIDIA نے Halos for Robotics جاری کیا —

چپ، سینسر، آپریٹنگ سسٹم اور سیکیورٹی سرٹیفیکیشن تک کا ایک مکمل اسٹیک روبوٹک سیکیورٹی سسٹم۔

ہالوس کا سب سے بڑا خاصہ یہ ہے کہ اس نے نوڈیا کے پاس自动驾驶领域 میں 18,600 انجینئر سالوں کی محفوظ تجربہ اور 7 ملین لائنوں کی تصدیق شدہ کوڈ کو روبوٹکس کے شعبے میں منتقل کر دیا ہے، جس سے خودمختار روبوٹس کے لیے ایک یکساں محفوظ ساخت فراہم ہوتی ہے۔

اس کے ساتھ، روبوٹ کمپنیوں کو دوبارہ گاڑی کا پہیہ بنانے کی ضرورت نہیں، وہ صرف اسے جوڑ سکتی ہیں۔ اور زیادہ اہم بات یہ ہے کہ Halos کا مرکزی سیکورٹی فریم ورک اوپن سورس ہو چکا ہے اور صنعت کے لیے کھلا ہوا ہے۔

اگر ٹیسلا جسمانی ذہانت کے لیے iOS کا راستہ اپنا رہی ہے، جس میں وہ خود روبوٹ تیار کرتی ہے اور خود سیکورٹی فراہم کرتی ہے، تو نوڈیا نے اینڈرائیڈ کا راستہ اپنایا ہے، جس میں وہ سیکورٹی پلیٹ فارم کو سب کے لیے کھول دیتا ہے۔

یہ قابل ذکر ہے کہ اب تک کئی کمپنیاں ہالوس ایکوسسٹم میں شامل ہو چکی ہیں اور پہلے شراکت دار بن چکی ہیں، جن میں انسان نما روبوٹ کمپنی ایجلیٹی، بوسٹن ڈائنامکس، لیزر ریڈار فرنڈ ہیسائی ٹیکنالوجی، سیفٹی روبوٹ کمپنی FORT Robotics شامل ہیں، جس سے مجموعی ایکوسسٹم 43 سے زائد کمپنیوں تک پھیل چکا ہے۔

اس میں، ایجیلیٹی نے پہلے ہی "کریب" کھا لیا ہے اور اپنے ڈیجٹ روبوٹ میں ہیلوس کو اندراج کر دیا ہے، جو امریکہ، جی ایکس او، اور ٹویوتا کے فیکٹریوں میں لائسنس حاصل کر چکے ہیں۔

ویڈیو میں اس سیفٹی ویسٹ پہنے ہوئے روبوٹ کو فیکٹری کی کنveyor بیلٹ کے درمیان چلتے ہوئے دیکھا جا رہا ہے، جو انتقال اور لاجسٹکس جیسے عملوں کو انجام دے رہا ہے۔

چپ سے لے کر سافٹ ویئر تک، سیکورٹی تین لیyers پر مشتمل ہے

تو اس نئے سیکیورٹی سسٹم Halos کیا ہے؟

نیوڈیا کے باقاعدہ ارکٹیکچر کے مطابق، ہیلوس کو چار طبقات میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، نیچے سے اوپر تک: پلیٹ فارم سیکورٹی، سیکورٹی آپریٹنگ سسٹم، الگورتھم سیکورٹی اور ایکوسسٹم سیکورٹی۔

یہ چار سطحیں دراصل ایک ہی مسئلے کے چار پہلوؤں کو ظاہر کرتی ہیں—

جب روبوٹ حقیقی دنیا میں کام کرتے ہیں تو، غلطیوں کے چار ذرائع ہو سکتے ہیں: ہارڈویئر، سافٹ ویئر سسٹم، ماڈل کے فیصلے، اور بیرونی تصدیق اور پائیداری۔

سب سے پہلے پلیٹ فارم کی حفاظت، جس میں بنیادی ہارڈویئر کو نہیں چھوڑا جا سکتا۔

NVIDIA نے اس لیول پر IGX Thor پیش کیا، جو روبوٹکس اور صنعتی مناظر کے لیے ایک AI کمپیوٹنگ پلیٹ فارم ہے۔

اس میں ایک الگ "سیکورٹی آئیلینڈ" شامل ہے جس میں الگ پروسیسر، I/O، بجلی اور گھڑی ہے جو مین کمپیوٹنگ سسٹم سے فزیکل طور پر الگ ہے۔

یہاں تک کہ اگر مرکزی AI سسٹم کرash ہو جائے، دوبارہ شروع ہو جائے یا غیر معمولی طریقے سے چل رہا ہو، سیفٹی آئلینڈ اہم فنکشنز جیسے فوری بریک لگانے کو مستقل طور پر انجام دے سکتا ہے۔

یہ ایک طرح سے ایک جہاز کے بیک اپ سسٹم جیسا ہے، جب بنیادی سسٹم خراب ہو جائے تو بیک اپ سسٹم کنٹرول سنبھال لیتا ہے۔

اسی لیول پر ہولوسکین سینسر برج بھی موجود ہے، جو سینسر کی ہیٹرو جینیٹی کی وجہ سے ہونے والی تاخیر اور میچ نہ ہونے کا مسئلہ حل کرتا ہے۔

روبوٹ عام طور پر لیزر ریڈار، گہرائی کی کیمرہ، IMU، ٹارک سینسر وغیرہ کے ساتھ سازو سامان ہوتے ہیں، لیکن یہ اشیا مختلف فروشندگان سے آتی ہیں اور مختلف پروٹوکولز پر چلتی ہیں۔

اگر ڈیٹا کو ترتیب سے پردازش کرنے کی ضرورت ہو، تو یہ سیکورٹی ونڈو کو کئی دہائیوں میں چھوڑ سکتا ہے۔

سینسر برج کا کام، تمام سینسر ڈیٹا کو محفوظ کمپوٹنگ ڈومین میں ایک ساتھ جوڑنا، کم تاخیر والے مطابقت پر عمل کرنا، اور SIL 2 سطح کی سلامتی کی ضمانت دینا ہے۔

دوسرا لیور: محفوظ آپریٹنگ سسٹم، جو "کیا سسٹم خود میں غلطی کرے گا؟" کا حل پیش کرتا ہے

اگر پہلا لیول "ہارڈویئر نہ ٹوٹے" کا خیال رکھتا ہے، تو یہ لیول "سسٹم نہ گڑبڑے" کا خیال رکھتا ہے۔

ہالوس او ایس IGX Thor پر چلتا ہے، جس کی بنیاد ہالوس کور پر ہے اور یہ دو ماڈلز کو سپورٹ کرتا ہے: صرف لینکس، یا لینکس + QNX مکسچر آرکیٹیکچر۔

دوسرے میں، نوڈیا نے ہائپرووائزر کے ذریعے سسٹم کو دو الگ الگ ڈومینز میں تقسیم کیا ہے: لینکس AI کمپوٹنگ اور ایپلیکیشنز کے لیے ذمہ دار ہے، جبکہ QNX محفوظ اہم کاموں کے لیے ذمہ دار ہے۔ دونوں مکمل طور پر الگ الگ چل رہے ہیں۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ اگر AI ایپلیکیشن لیئر میں کوئی خرابی آ جائے تو بھی سیکورٹی کنٹرول منطق متاثر نہیں ہوگا۔ یہ لیئر “ہارڈویئر سیکورٹی آئل” کے باہر ایک مزید “سافٹ ویئر انکلوژن دیوار” کے طور پر کام کرتا ہے۔

اس کے علاوہ، سیکورٹی ایپلیکیشن ماڈیول ہے، جس میں سب سے عام Outside-In Safety Blueprint ہے۔

اس کا خیال یہ ہے کہ صرف روبوٹ کو اپنی نظر سے دنیا دیکھنے نہیں دیا جائے، بلکہ باہری نقطہ نظر بھی شامل کیا جائے۔

جیسے کہ فیکٹری کی چھت پر کیمرے لگانا، جہاں ایک مستقل AI تیسری طرف کے نظریے سے روبوٹس کے رویے کی نگرانی کرتا ہے۔

ایک خاص منظر میں، خودکار فورک لفٹ ٹرک کے اندر کام کرتے وقت، گاڑی پر لگے سینسرز فضائی حدود کو غلط طور پر پہچانتے ہیں، جس سے بار بار اچانک رکنا پڑتا ہے۔

باہر سے اندر کا نظام ماحول کی محفوظیت کی تصدیق پر زیادہ کارآمدی سے کام کر سکتا ہے، اور جب کوئی خطرناک علاقے میں داخل ہو تو فوراً مداخلت کرے گا۔

یہ صلاحیت اب ڈویلپرز کے لیے دستیاب ہے اور اوپن سورس کے طور پر فراہم کی جاتی ہے۔

تیسری سطح: الگورتھمی سیکورٹی، "AI خود کیا غلط فیصلہ کر سکتا ہے" کا حل

دو پہلی سطحیں "سسٹم کی قابلیت" کو یقینی بناتی ہیں، لیکن روبوٹ کا اصل خطرہ اس سے زیادہ اونچی سطح پر — مدل خود — سے آتا ہے۔

یا تو VLA (ویژوئل لینگویج ایکشن ماڈل) یا VLM (ویژوئل لینگویج ماڈل)، ان کے فیصلے غلط ہو سکتے ہیں۔

جیسے کہ کارٹون کو انسان کے طور پر غلط طور پر پہچان لیا جائے، یا انسان کو رکاوٹ کے طور پر غلط طور پر پہچان لیا جائے۔ یہ غلطیاں سسٹم کے کریش ہونے کی نہیں، بلکہ "سمجھنے میں غلطی" ہیں۔

اس لیور کا مقصد ماڈل کے فزیکل دنیا میں کردار کی حفاظت کا جائزہ لینا اور اس کی حدود طے کرنا ہے، تاکہ غلطیاں خطرناک اقدامات میں تبدیل نہ ہو سکیں۔

چوتھی سطح: پائیداری کی حفاظت، "کون تصدیق کرے گا، کون ذمہ دار ہوگا" کا حل

سب سے اوپر ایکو سسٹم سیکورٹی ہے، جو پورے نظام کو "صنعتی معیار" بنانے کا ذمہ دار ہے۔

نیوڈیا نے ہالوس AI سسٹمز انسپکشن لیب قائم کیا اور فزیکل AI کے شعبے میں عالمی سطح پر پہلا ISO/IEC 17020 چیکنگ ایکریڈیٹیشن حاصل کیا۔ TÜV Rheinland، TÜV SÜD، UL Solutions، SGS، exida، CertX جیسے ایکریڈیٹیشن اداروں نے اس کے چیکنگ نتائج کو تسلیم کیا ہے۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ روبوٹ کمپنیاں مکمل سرٹیفیکیشن پروسیجر میں جانے سے پہلے نوڈیا میں پری-چیک کر سکتی ہیں، جس سے وقت اور لاگت میں کافی کمی آتی ہے۔

گزشتہ زمانے میں، یہ عمل ٹکڑوں میں تقسیم تھا: سینسرز، کنٹرولرز، اور ویژل سسٹمز کا الگ الگ سرٹیفکیشن اور الگ الگ معیار تھا، جس کی وجہ سے کمپنیوں کو خود اسے جوڑنا اور دوبارہ سرٹیفائی کرنا پڑتا تھا۔

اور ہالوس نے پہلی بار چپ، سسٹم، ماڈل اور سرٹیفیکیشن تک کے پروسیس کو ایک ہی نظام میں اکٹھا کیا۔

روبوٹ کو ایک "سیکورٹی سسٹم" کیوں درکار ہے؟

کئی دوستوں کو اس خبر کو دیکھ کر ایک جیسا سوال سرگرم ہو گا:

کیوں کہ صنعتی روبوٹس کو دہائیوں سے اچھی طرح استعمال کیا جا رہا ہے، نوڈیا نے صرف 2026 میں ایک خاص روبوٹ سیفٹی سسٹم جاری کیا؟

وجہ بہت آسان ہے، کیونکہ موجودہ جسمانی ذہانت والے روبوٹس لیب سے حقیقی دنیا کے صنعتی مناظر کی طرف بڑھ رہے ہیں۔

گزشتہ زمانے میں، صنعتی روبوٹی بازوؤں کو اسٹیشن کے اندر منسلک کیا جاتا تھا، ان کی حرکت کا راستہ پہلے سے پروگرام کیا جاتا تھا، اور انسان اور مشین کے درمیان حفاظتی گرڈ کے ذریعے الگ کیا جاتا تھا، جہاں حفاظت بنیادی طور پر فزیکل حدود پر منحصر تھی۔

لیکن اب، نئی نسل کے روبوٹس فیکٹریوں، گوداموں اور حتیٰ کہ دفاتر میں داخل ہو رہے ہیں اور انسانوں کے ساتھ ایک ہی جگہ تقسیم کر رہے ہیں۔

اسی دوران، ان کو چلانے والی چیزیں مخصوص قواعد نہیں بلکہ جسمانی بنیادی ماڈل، تقسیم شدہ سینسرز اور ریل ٹائم فیصلہ سازی نظام ہیں۔

اس سے ہونے والا تبدیلی یہ ہے کہ روبوٹ اب "یقینی اجراء کنندہ" نہیں رہے، بلکہ "عدم یقین کے ساتھ خودمختار کردار" بن گئے۔

حتیٰ کہ فیکٹری جیسے انتہائی ساختی ماحول میں، مختلف روبوٹس کے درمیان تعاون، مادیات کا بہاؤ، لائن کی ترتیب میں تبدیلیاں، اور ماحول کے کچھ حصوں کی ناپائیداری، مستقل نئے خطرات کے متغیرات پیدا کرتی ہیں۔

اس سے "سیکورٹی" صرف مکینیکل انفرادیت کا مسئلہ نہیں رہ گئی، بلکہ یہ سسٹم لیول کا مسئلہ بن گئی۔

ایجیلیٹی کے سی ای او پیگی جانسن نے بھی کہا کہ روبوٹس کے فیکٹری میں داخلے کے لیے سیکورٹی کی ضرورت ہے:

انسان نما روبوٹس کو بڑے پیمانے پر قیمت پیدا کرنے کے لیے، محفوظیت کو روبوٹس میں ڈالنا اور پورے سسٹم کے سطح پر تصدیق کرنا ضروری ہے۔ یہ ایک اختیاری بات نہیں، بلکہ انسان نما روبوٹس کو صنعتی عمل میں شامل کرنے کا شرط ہے۔

نیوڈیا کے روبوٹکس اور ایج ڈی اے کے وائس پریزیڈنٹ ڈیپو ٹلا کا جائزہ مزید آگے جاتا ہے:

اگر روبوٹس کو فیکٹریوں، اسٹوریج اور لاجسٹکس کے ماحول میں سکیل کرنا ہے، تو صنعت کو ایک یکسانہ سیکورٹی ڈھانچہ درکار ہے۔

دوسرے الفاظ میں، روبوٹکس صنعت کا آج جو مسئلہ ہے، وہ کچھ ایسا ہی ہے جیسا کہ ایک دہائی پہلے خود کار گاڑیوں کا تھا — ماڈلز ہر دن زیادہ ذکی ہوتے جا رہے ہیں، لیکن ان کے عملی استعمال کا فیصلہ عام طور پر ماڈل کے خود کے بجائے سلامتی پر ہوتا ہے۔

اور ہالوس، نیوڈیا کا جواب ہے۔

NVIDIA کا مکمل اسٹیک سسٹم آخری تکہہ مکمل کرتا ہے

آخر کار، نوڈیا کا روبوٹکس فل اسٹیک اسٹریٹجی پورا ہو چکا ہے۔

اگر اس نظام کو الگ الگ حصوں میں تقسیم کیا جائے، تو اسے تقریباً چار طبقات میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: تربیت، شبیہ سازی، ماڈل اور استنباط۔

ایزیک سِم ورچوئل ماحول میں روبوٹس کو دنیا کے ساتھ تعامل کرنے کا طریقہ سیکھنے کے لیے شبیہ سازی تربیت فراہم کرتا ہے؛

GR00T بنیادی ماڈل فراہم کرتا ہے جس سے روبوٹ حکمات کو سمجھ سکیں، ماحول کی شناخت کر سکیں اور اقدامات کو جنریٹ کر سکیں؛

کاسموس دنیا کا ماڈل بناتا ہے جو مختلف اقدامات کے تحت فزیکل دنیا کے ترقی کے نتائج کا پیشن گوئی کرتا ہے؛

Jetson Thor کو کنارے کی استدلال کے لیے ذمہ دار ہے، جو ان صلاحیتوں کو روبوٹ پر عملی شکل دیتا ہے۔

ٹریننگ سے لے کر سیمولیشن، مدلز سے لے کر ڈپلویمنٹ اور انفرنس تک، مکمل ٹیکنالوجی لائن میں نیکوڈیا کے پروڈکٹس شامل ہیں۔

اور اب، Halos محفوظیت اور رسائی کا آخری ٹکڑا مکمل کرتا ہے۔

جب یہ عمل مکمل ہو جائے، تو روبوٹ تقریباً پورے ٹیکنالوجی اسٹیک میں ڈال دیا جاتا ہے۔

اگر کوئی اور لیئر (خاص طور پر سیکیورٹی اور تصدیق نظام) بدل دیا جائے، تو اس کا مطلب ہے کہ آپ کو تصدیق کے عمل کو دوبارہ پورا کرنا پڑے گا، جس سے وقت اور لاگت دونوں ضائع ہو جائیں گی۔

اس طرح صورت حال بھی واضح ہو گئی: نوڈیا روبوٹ نہیں بناتی، لیکن اس نے سلیکون سے لے کر شمولیت تک، مدل سے لے کر سیکورٹی سرٹیفیکیشن تک ہر سطح پر اپنے انٹرفیس چھوڑ دیے ہیں۔

یہ صرف "آپ کے لیے روبوٹ تیار کرنا" نہیں بلکہ تعریف کرنے جیسا ہے—

روبوٹ کو کیسے بنایا جائے۔