स्टार्टअप10 नव॰ 2026, 5:56 am UTC·2 मिनट में पढ़ें

रियलवर्ल्ड ने पेश किया DexBench, रोबोट हाथ की निपुणता का बेंचमार्क

Nvidia से निवेश पाने वाली RealWorld ने DexBench जारी किया है, जो ह्यूमनॉइड रोबोट के पाँच उंगलियों वाले हाथ की कनेक्टर लगाने और प्लेट रखने जैसी क्षमता को आँकता है।

A humanoid robot hand with five fingers plugging a connector into equipment in a simulated factory environment. — छवि: 스타트업 생태계의 모든 것 \'플래텀(Platum)\'

फिजिकल AI कंपनी RealWorld ने ह्यूमनॉइड रोबोट के हाथों की सटीक पकड़ और संचालन क्षमता मापने वाला बेंचमार्क DexBench पेश किया है। इसे 9 नवंबर को सियोल के COEX में हुए 'Nvidia AI Day Seoul 2026' में सार्वजनिक किया गया। रोबोट फाउंडेशन मॉडल बनाने वाली इस कंपनी के CEO रयू जुंग-ही हैं। कंपनी ने उसी दिन Nvidia की ओर से घोषित अपने में निवेश की योजना की भी पुष्टि की।

DexBench उस काम का पहला नतीजा है, जो RealWorld ने जून में Nvidia के साथ शुरू किया था। इसका लक्ष्य सटीक हाथ-संचालन के लिए मूल्यांकन मानक और डेटा स्टैंडर्ड तैयार करना है। फैक्टरी में पुर्जे जोड़ने, लॉजिस्टिक्स सेंटर में सामान संभालने या स्टोर में माल सजाने जैसे काम अब भी इंसानी हाथों पर निर्भर हैं। इन्हें रोबोट को सौंपने के लिए पाँच उंगलियों वाले हाथ से बारीक काम करना ज़रूरी है।

4 उद्योग, 15 कार्य

अब तक के ज़्यादातर बेंचमार्क मेज़ पर चीज़ें उठाकर रखने जैसे सरल कामों को परखते रहे हैं। DexBench खुदरा, लॉजिस्टिक्स, असेंबली और होटल फ़ूड-एंड-बेवरेज, इन चार औद्योगिक माहौल में 15 कार्य शामिल करता है। इनमें सामान निकालकर रखना, रोल केज से वस्तुएँ उतारना, कनेक्टर लगाना, पेंच कसना, प्लेट जमाना और तरल डालना शामिल हैं। वर्चुअल माहौल की वस्तुएँ और उपकरण असली उत्पादों के आकार-मानकों पर बने हैं।

मूल्यांकन में कार्य की सफलता दर के साथ 'सामान्यीकरण' भी देखा जाता है, यानी प्रशिक्षण में न दिखी वस्तुओं, भौतिक गुणों या जगह की बनावट में भी रोबोट काम कर पाता है या नहीं। यह Nvidia के ओपन-सोर्स टूल Isaac Lab-Arena और ओपन-सोर्स फिजिक्स इंजन Newton पर आधारित है। इससे उंगलियों और वस्तुओं का संपर्क, आकार बदलने वाली वस्तुएँ और चलते उपकरण सिमुलेशन में दोहराए जा सकते हैं।

आगे की योजना

विकास में N.Lite, SpaceAI और PhysicsSimLab ने 3D डेटा और सिमुलेशन माहौल दिए। Genesis AI और Mimic Robotics जैसी विदेशी कंपनियाँ प्री-रिलीज़ संस्करण को आज़मा रही हैं। RealWorld कोड, मूल्यांकन माहौल, सिमुलेशन और ट्रेनिंग डेटा, बेसलाइन प्रदर्शन और लीडरबोर्ड जारी करेगी। पहला बेसलाइन उसके अगले फाउंडेशन मॉडल RLDX 1.1 से मापा गया है। सिमुलेशन और असली रोबोट नतीजों की तुलना मज़बूत की जाएगी और समर्थित रोबोट व हाथों की संख्या बढ़ेगी।

Nvidia ने विज्ञान एवं आईसीटी मंत्रालय के साथ 'AI स्टार्टअप पार्टनरशिप फ़ोरम' में RealWorld, Motif Technologies और Upstage में निवेश की योजना बताई। राशि सार्वजनिक नहीं की गई। RealWorld यह पैसा फाउंडेशन मॉडल को बेहतर बनाने और औद्योगिक तैनाती बढ़ाने में लगाएगी। रयू जुंग-ही के अनुसार, असली औद्योगिक माहौल में सटीक संचालन को वस्तुनिष्ठ ढंग से मापना ज़रूरी है, तभी रोबोट AI की प्रगति कारखानों तक पहुँचेगी।