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शेफ़लर के ह्यूमनॉइड एक्चुएटर्स एनवीडिया के न्यूटन भौतिकी इंजन का विशिष्ट मूलभूत हिस्सा बन गए हैं

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जर्मन आपूर्तिकर्ता शेफ़लर ने 21 अक्टूबर को घोषणा की कि उसके ह्यूमनॉइड रोबोट एक्चुएटर्स न्यूटन, आइज़ैक लैब और आइज़ैक सिम में एनवीडिया के ओपन-सोर्स भौतिकी इंजन के विशिष्ट मूलभूत घटक हैं, जो हार्डवेयर बनाने से पहले डेवलपर्स को उच्च-निष्ठा वाले डिजिटल ट्विन्स पर प्रशिक्षण देते हैं।

यह क्यों मायने रखता है?

ह्यूमनॉइड रोबोट बनाने का सबसे महंगा हिस्सा सिर्फ हार्डवेयर नहीं है - इसे गलत तरीके से बनाना और बार-बार दोहराना भी है। शेफ़लर के वास्तविक एक्चुएटर मॉडल के साथ अब एनवीडिया के ओपन-सोर्स न्यूटन इंजन के अंदर, डेवलपर्स पहले सिमुलेशन में "असली मशीन चला सकते हैं" और नीति काम करने के बाद ही धातु काट सकते हैं। यह प्रयोगशाला प्रोटोटाइप से लेकर उत्पादन ह्यूमनॉइड तक की लागत में वास्तविक कमी है।

पूरी रिपोर्ट

शेफ़लर, जर्मन मोशन टेक्नोलॉजी कंपनी, ने 21 अक्टूबर को फोर्ट मिल, साउथ कैरोलिना में एनवीडिया के साथ सहयोग की घोषणा की: इसकी उन्नत एक्चुएटर तकनीक न्यूटन का "विशेष मूलभूत घटक" बन गई है, जो एनवीडिया के आइजैक लैब और आइजैक सिम फ्रेमवर्क के अंदर रोबोट सीखने और सिमुलेशन के लिए ओपन-सोर्स भौतिकी इंजन है।

शेफ़लर का कहना है कि एक सामान्य ह्यूमनॉइड में लगभग 26 एक्चुएटर्स होते हैं, हाथों की गिनती नहीं। इसके डिजिटल ट्विन मॉडल प्रत्येक एक्चुएटर उच्च निष्ठा के साथ बड़े पैमाने पर सिमुलेशन और मशीन-लर्निंग प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त तेज़ चलते हैं। लक्ष्य रोबोटिक्स के लंबे समय से चले आ रहे "सिम-टू-रियल" अंतर को पाटना है, और लंबे समय तक "शून्य-शॉट परिनियोजन" तक पहुंचना है, जहां वस्तुतः प्रशिक्षित रोबोट वास्तविक दुनिया में प्रदर्शन कर सकते हैं।

एनवीडिया में रोबोटिक्स इकोसिस्टम के प्रमुख अमित गोयल ने कहा कि डेवलपर्स रोबोट हार्डवेयर डिजाइन कर सकते हैं, आइजैक लैब में सुदृढीकरण सीखने के साथ नीतियों को प्रशिक्षित कर सकते हैं और उन्हें आइजैक सिम में बड़े पैमाने पर मान्य कर सकते हैं। एनवीडिया ने उसी दिन जीटीसी बर्लिन में अपने आइज़ैक प्लेटफ़ॉर्म घोषणा में इस सौदे को सूचीबद्ध किया।

उसी रिलीज़ में घोषणा की गई कि आइज़ैक लैब 3.0 अब आम तौर पर उपलब्ध है, जो न्यूटन और फ़िज़एक्स भौतिकी इंजनों का समर्थन करता है; एक नया ओपन-सोर्स रनटाइम फ्रेमवर्क, आइजैक ओएस; और GR00T 1.7 मॉडल को परिष्कृत करने, निपुण हेरफेर कौशल को प्रशिक्षित करने और सिंथेटिक डेटा पीढ़ी के लिए पोस्ट-ट्रेन कॉसमॉस वर्ल्ड मॉडल के लिए DGX स्टेशन के लिए तीन ओपन-सोर्स संदर्भ वर्कफ़्लो।

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