نیوڈیا نے صرف فزیکل AI کے لیے تعمیر کیا گیا پہلا اوپن اومنی ماڈل جاری کر دیا ہے۔ 31 مئی کو پیش کیا گیا کاسموس 3، تفہیم، دنیا کی تخلیق اور ایکشن کے صلاحیتوں کو ایک واحد سسٹم میں ادغام کرتا ہے جو روبوٹس اور خودمختار گاڑیوں کو واقعی بے ترتیب، غیر متوقع دنیا کو سمجھنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
کاسموس 3 متن، تصویر یا ویڈیو کے ان پٹس کے بنیاد پر تقریباً 30 سیکنڈ تک کی پیش گوئی کی جانے والی ویڈیو سیکوئنسز تیار کر سکتا ہے، جس سے روبوٹ اپنے ماحول میں اگلا واقعہ ہونے کی تصور کر سکتا ہے، اس سے پہلے کہ وہ کسی بھی ایکٹویٹر کو حرکت دے۔
کاسموس 3 اصل میں کیا کرتا ہے
کاسموس 3 کا استعمال نوڈیا کے ذریعہ "مکسچر آف ٹرانسفارمرز" آرکیٹیکچر کے نام سے جانا جاتا ہے، جو متعدد قسم کے ان پٹ کو ایک ساتھ پروسیس کرتا ہے۔ یہ ماڈل آواز اور ایکشن موڈلیٹیز کو سپورٹ کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ کاسموس 3 سے لیس روبوٹ اپنے دیکھے گئے، سنے گئے اور کیے گئے افعال کو ایک یکجا فریم ورک میں پروسیس کر سکتا ہے۔
عملی заعیہ کسی روبوٹ پالیسی سیکھنے کے نام سے جانا جاتا ہے۔ کاسموس 3، نوڈیا کے الفاظ میں ورلڈ ایکشن ماڈلز یا WAMs کے لیے بنیاد کا کردار ادا کرتا ہے، جو جسمانی ایجینٹس کو ان ماحولات میں کام کرنے کی اجازت دیتا ہے جنہیں وہ پہلے کبھی نہیں دیکھے ہیں۔
2025 میں رکھے گئے بنیادی اصولوں پر تعمیر
نیوڈیا نے 2025 کے دوران کئی پہلے ورژن جاری کیے، جن میں پیشگوئی، ٹرانسفر لرننگ، اور استدلال پر مبنی ورژن شامل تھے۔ ان پہلے ماڈلز نے پہلے ہی سنگین کسٹمرز کو اپنی طرف متوجہ کر لیا تھا۔
فگر AI، جو انسان نما روبوٹکس کی کمپنی ہے، نے اپنے دو پیر والے روبوٹس کے لیے کاسموس ٹیکنالوجی کو اپنایا۔ ایجیلٹی روبوٹکس، دوسری انسان نما کمپنی، نے بھی یہی کیا۔ خودکار گاڑیوں کے شعبے میں، یوبر، واابی اور ویو نے اپنی خود چلنے والی کوششوں کے لیے پچھلے کاسموس ورژنز کا استعمال کیا۔
اس کا سرمایہ کاروں اور وسیع مارکیٹ کے لیے کیا مطلب ہے
خاص طور پر روبوٹکس صنعت کے لیے، کاسموس 3 کا کھلا طبیعیاتی ماحول ایسے چھوٹے کھلاڑیوں کے درمیان اپنائی کو تیز کر سکتا ہے جن کے پاس اپنے اپنے عالمی ماڈلز کو شروع سے تعمیر کرنے کے لیے وسائل نہیں ہیں۔ سنتھیٹک ڈیٹا جنریشن، جو ماڈل کی بنیادی صلاحیتوں میں سے ایک ہے، روبوٹکس ترقی میں تاریخی طور پر سب سے بڑی رکاوٹ کو دور کرتا ہے: مہنگے ہارڈویئر کو تباہ نہ کیے بغیر کافی حقیقی دنیا کا تربیتی ڈیٹا حاصل کرنا۔

