कैलिफोर्निया के सैन लेंड्रो में स्थित एक गोदाम में, भविष्य की तकनीक का परीक्षण किया जा रहा है। Encord नामक कंपनी, जो AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा टूलिंग बनाती है, एक क्रांतिकारी प्रयोग कर रही है। यहाँ 'पायलट' (रोबोटिक ट्रेनर) न केवल कैमरे वाले हेडसेट पहनते हैं, बल्कि ऐसे सेंसर भी पहनते हैं जो उनके मस्तिष्क की तरंगों (Brain Waves) को मापते हैं।

मस्तिष्क की तरंगों का महत्व

जर्मन न्यूरोसाइंस स्टार्टअप Zander Labs के साथ मिलकर, Encord यह समझने की कोशिश कर रहा है कि क्या मस्तिष्क की गतिविधि के माध्यम से 'त्रुटि', 'इरादा' और 'आश्चर्य' जैसे मानसिक राज्यों को डिकोड किया जा सकता है। यदि सफल रहे, तो यह डेटा रोबोटिक मॉडलों को यह समझने में मदद करेगा कि किसी कार्य के दौरान मानसिक प्रयास और सटीकता का स्तर क्या होना चाहिए।

मस्तिष्क की तरंगों का डेटा रोबोट को केवल यह नहीं बताता कि क्या हो रहा है, बल्कि यह भी बताता है कि उसे कैसे महसूस करना चाहिए।

BozokMedia विश्लेषण: यह क्यों मायने रखता है?

BozokMedia विश्लेषण के अनुसार, भौतिक AI (Physical AI) के क्षेत्र में सबसे बड़ी बाधा 'डेटा की कमी' है। जहाँ चैटबॉट्स को इंटरनेट से टेक्स्ट डेटा मिल गया, वहीं रोबोट को भौतिक दुनिया के जटिल कार्यों को सीखने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता है। यह डेटा केवल एकत्र नहीं किया जा सकता, बल्कि इसे 'मैन्युफैक्चर' करना पड़ता है, जो एक महंगा और जटिल काम है।

डेटा संग्रह की नई विधियाँ

कंपनियाँ अब दो मुख्य स्रोतों पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं: 'एगोसेंट्रिक' (Egocentric) वीडियो, जहाँ कर्मचारी कैमरे पहनकर काम करते हैं, और रिमोटली संचालित रोबोट। Encord इन दोनों का उपयोग कर रहा है, साथ ही मांसपेशियों के विद्युत संकेतों को पकड़ने के लिए अग्रबाहु (forearm) पर सेंसर का भी परीक्षण कर रहा है।

Frequently Asked Questions

1. फिजिकल AI और जनरेटिव AI में क्या अंतर है?
जनरेटिव AI टेक्स्ट और इमेज बनाता है, जबकि फिजिकल AI भौतिक दुनिया में वस्तुओं को छूने, उठाने और हेरफेर करने की क्षमता रखता है।

2. मस्तिष्क की तरंगों से रोबोट को क्या फायदा होगा?
इससे रोबोट को मानवीय इरादे और कार्यों के दौरान होने वाली सूक्ष्म गलतियों को समझने में मदद मिलेगी।