NVIDIA ने CoRL में Newton इंजन, Isaac GR00T N1.6 और Cosmos पेश किए. बेहतर सिमुलेशन, VLM एकीकरण और Jetson Thor से रोबोट वास्तविक दुनिया में भरोसेमंद बनेंगे.
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CoRL रोबोटिक्स सम्मेलन में NVIDIA ने कई खुले समाधान पेश किए, जो रोबोटों के विकास की रफ्तार को काफी बढ़ा सकते हैं. इनमें Google DeepMind और Disney के रिसर्च सेंटर के साथ मिलकर बनाया गया Newton फिजिक्स इंजन, Isaac GR00T मॉडल का नया संस्करण जो रोबोटों में तर्क-आधारित क्षमताएँ लाता है, और Cosmos नाम का जनरेटिव सिस्टम शामिल है, जो प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करता है.
Newton फिजिक्स इंजन रोबोटिक्स की एक मूल समस्या पर निशाना साधता है: सिमुलेशन में सीखी गई कौशल वास्तविक दुनिया में अक्सर स्थानांतरित नहीं हो पाती. नया GPU-त्वरित इंजन मांग वाले परिदृश्यों की सटीक नकल कर सकता है—चाहे बात बर्फ पर चलने की हो या नाज़ुक वस्तुओं को संभालने की. इसका इस्तेमाल स्टैनफोर्ड, ज्यूरिख विश्वविद्यालय और अन्य अग्रणी लैब्स में पहले से हो रहा है, जो संकेत देता है कि दिशा व्यावहारिक ज़रूरतों के अनुरूप है.
Isaac GR00T N1.6 रोबोटों को मानव-शैली के निर्देश समझने और निभाने में मदद करता है—जैसे पानी का गिलास लाना. विज़ुअल-लैंग्वेज सिस्टम Cosmos Reason के साथ एकीकरण से रोबोट कदम-दर-कदम कार्रवाई की योजना बना सकते हैं और एक साथ कई काम कर पाते हैं—उदाहरण के लिए, चलते-चलते भारी दरवाज़ा खोलना. रोज़मर्रा की स्थितियों में ऐसे समन्वय की अहमियत साफ दिखती है.
NVIDIA ने प्रशिक्षण टूलकिट को भी नया रूप दिया है: Isaac Lab में अब स्वचालित करिकुलम है, जहां रोबोट सरल से जटिल कौशल तक क्रमिक रूप से आगे बढ़ते हैं, और Isaac Lab Arena प्लेटफ़ॉर्म बड़े पैमाने पर परीक्षण को समर्थन देता है. हार्डवेयर तरफ, कंपनी ने Blackwell GPUs वाले सर्वर और नया Jetson Thor मॉड्यूल पेश किया, जो रोबोटों को वास्तविक समय में कई AI वर्कलोड संसाधित करने देता है.
कुल मिलाकर, NVIDIA सिमुलेशन और AI मॉडलों से लेकर हार्डवेयर तक पूरा स्टैक सामने रख रही है. अगर यह रफ्तार बनी रहती है, तो लैब से निकलकर रोज़मर्रा की ज़िंदगी में रोबोटों का कदम पहले से कहीं ज्यादा नज़दीक लगता है.