Nvidia का GR00T 2 रोबोट को पांच बार दिखाकर काम सिखाता है, 95% बार मिलती है सफलता

Nvidia का नया रोबोट मॉडल GR00T 2 इस तरह बनाया गया है कि वह लंबे प्रशिक्षण के बजाय कुछ ही बार देखकर हाथ से किए जाने वाले काम सीख सके। Nvidia के अपने परीक्षणों में उसे कोई काम एक बार दिखाने पर भी वह ज़्यादातर समय सही ढंग से कर लेता है। कुछ बार और दिखाने पर उससे चूक होने की आशंका बहुत कम रह जाती है। यह इसलिए अहम है, क्योंकि रोबोटिक भुजा को नया काम सिखाने के लिए अब तक उसे बार-बार रिमोट कंट्रोल से पूरी प्रक्रिया करवानी पड़ती थी—और यही रोबोट को काम पर लगाने का धीमा और महँगा हिस्सा है।

Nvidia GR00T 2 को ओपन-वर्ल्ड एक्शन मॉडल कहता है। यह एक तरह की AI है, जो किसी दृश्य को देखकर अनुमान लगाती है कि उसकी गतिविधियों से उसमें क्या बदलाव आएगा और फिर कार्रवाई करती है। यह Nvidia के Cosmos विश्व-मॉडलों पर चलता है और इसे रोबोट की रिकॉर्डिंग तथा इंसानों के वीडियो के मिश्रण पर प्रशिक्षित किया गया है। इनमें लोगों को अपने हाथों से काम करते दिखाने वाले प्रथम-व्यक्ति दृष्टिकोण के वीडियो का एक संग्रह भी शामिल है, जिसे Nvidia ने ओपन-सोर्स के रूप में जारी किया है।

ये आँकड़े 50 वस्तु-संचालन कार्यों पर Nvidia के मूल्यांकन से आए हैं। किसी खास काम का प्रदर्शन दिखाए बिना GR00T 2 ने 50 में से 40 काम कम-से-कम एक बार पूरे किए। हर काम का एक प्रदर्शन दिखाने पर इसकी औसत सफलता दर 71% रही, जबकि पाँच बार दिखाने पर यह बढ़कर 95% हो गई। Nvidia का कहना है कि मॉडल किसी इंसान को काम करते देखकर वह कौशल किसी दूसरे रोबोट के शरीर में भी लागू कर सकता है—इसके लिए रोबोट के किसी वीडियो की ज़रूरत नहीं होती। AI एजेंट API के ज़रिए भी इसे इस्तेमाल कर सकते हैं, ताकि कई कौशलों को जोड़कर काम करवाएँ और कोई चरण विफल होने पर उससे उबर सकें।

इनमें से कुछ क्षमताओं को शुरुआती उपयोगकर्ता पहले ही आज़मा रहे हैं। ताइवान की Foxconn सर्वर निर्माण के लिए कारखानों में स्वचालन हेतु GR00T 2 का इस्तेमाल कर रही है, Siemens औद्योगिक कामों में इसका मूल्यांकन कर रही है और Nexuni कपड़े सँभालने के काम में इसे परख रही है। MicroAGI ने रोबोटिक भुजा से ईथरनेट केबल बदलने के लिए इसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के ज़रिए आगे प्रशिक्षित किया।

मॉडल के साथ Nvidia ने Isaac Lab 3.0 भी जारी किया है। यह ओपन-सोर्स ढाँचा शोधकर्ता असली हार्डवेयर को जोखिम में डालने से पहले सिमुलेशन में रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल करते हैं। ओपन फिज़िक्स इंजन Newton के साथ इसका अधिक करीबी जुड़ाव इसे केबल और कपड़े जैसी ढीली-लचीली वस्तुओं के साथ-साथ कई जोड़ों वाले रोबोटिक हाथों का सिमुलेशन करने देता है। हाथ से वस्तुएँ सँभालने के एक बेंचमार्क में Nvidia ने पिछले Isaac Lab 2.3 की तुलना में प्रशिक्षण की गति 2.5 गुना तक मापी। व्यवहार में इसका मतलब है कि उतने ही कंप्यूटिंग समय में अभ्यास के अधिक दौर पूरे किए जा सकते हैं।

हालाँकि, कुछ सीमाएँ ध्यान में रखनी चाहिए। सफलता दर Nvidia के अपने माप हैं, और किसी काम को “कम-से-कम एक बार” पूरा कर लेना, कारखाने की उत्पादन लाइन पर उसे पूरे दिन करते रहने से बहुत अलग है। RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo और MolmoSpaces जैसी रोबोटिक्स लीडरबोर्ड पर GR00T 2 के शीर्ष तीन स्थानों का दावा भी Nvidia का ही है और ये नतीजे मुख्यतः सिमुलेशन में मिले हैं। Nvidia इस मॉडल को ओपन बताता है, लेकिन यह लेख लिखे जाने तक इसके वेट कंपनी के GitHub या Hugging Face पन्नों पर उपलब्ध नहीं थे। वहाँ डाउनलोड के लिए अब भी सबसे नया संस्करण GR00T N1.7 है। उपभोक्ताओं के लिए खरीदने को भी कुछ नहीं है। यह रोबोट बनाने वालों और प्रयोगशालाओं के लिए टूलकिट है, घर में इस्तेमाल होने वाला रोबोट नहीं।

शोध प्रयोगशालाओं से बाहर के लोगों को यह बदलाव धीरे-धीरे दिखेगा—गोदामों, कारखानों और सेवा-क्षेत्र के उन रोबोटों में, जिन्हें काम पर लगाने से पहले कम मानवीय मार्गदर्शन की ज़रूरत होगी। ये औज़ार ओपन-सोर्स हैं और ऑनलाइन उपलब्ध हैं, इसलिए दुनिया में कहीं भी प्रयोगशालाएँ और स्टार्टअप उनका इस्तेमाल कर सकते हैं: Nvidia के कोरिया स्थित साझेदार RLWRLD से लेकर यूरोप और लैटिन अमेरिका के विश्वविद्यालयों तक।

Nvidia ने 9 नवंबर, 2026 को टेक्सास के ऑस्टिन में आयोजित Conference on Robot Learning में GR00T 2 और Isaac Lab 3.0 पेश किए। उसी समय Isaac Lab-Arena 0.4 का डेवलपर प्रीव्यू भी जारी किया गया। यह हज़ारों अलग-अलग परिस्थितियों में रोबोट की नीतियों को परखने का टूल है। इसके साथ दो नए ओपन बेंचमार्क, DexBench और VABAR, भी आए, जिन्हें यह मापने के लिए बनाया गया है कि रोबोट औद्योगिक काम कितनी अच्छी तरह सँभालते हैं। Nvidia ने यह तारीख नहीं बताई है कि GR00T 2 के वेट सार्वजनिक डाउनलोड पन्नों पर कब उपलब्ध होंगे।

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