XYZ ने NVIDIA AI Day सियोल में दिखाई फील्ड डेटा आधारित फिजिकल AI
दक्षिण कोरियाई रोबोटिक्स कंपनी XYZ ने NVIDIA AI Day Seoul 2026 में BrainX फ्रेमवर्क पेश किया। कपड़े तह करने का समय 50% घटा और सफलता दर 96% रही।
SUMO· नंबर पज़ल
Dialo· बोलकर भाषाएँ सीखें
ediviewer· EDI फ़ाइलें दस्तावेज़ की तरह पढ़ें
giftdetect· मिनटों में सही तोहफ़ाफुल-स्टैक फिजिकल AI कंपनी XYZ (सीईओ: ह्वांग सोंग-जे) ने 9 से 10 नवंबर तक सियोल के COEX में हुए ‘NVIDIA AI Day Seoul 2026’ में हिस्सा लिया। कंपनी ने असली फील्ड डेटा पर आधारित रोबोट इंटेलिजेंस के उदाहरण और NVIDIA प्लेटफ़ॉर्म के इस्तेमाल से मिले नतीजे पेश किए। XYZ ‘Physical AI Startup Connect’ सत्र में वक्ता थी।
कंपनी ने दक्षिण कोरिया के विज्ञान एवं आईसीटी मंत्रालय और NVIDIA के संयुक्त ‘AI स्टार्टअप पार्टनरशिप फोरम’ में भी भाग लिया। वहाँ देश के AI और सेमीकंडक्टर क्षेत्र के 22 स्टार्टअप के साथ वैश्विक टेक इकोसिस्टम में सहयोग पर चर्चा हुई।
फील्ड से सिमुलेशन और फिर रोबोट तक
XYZ अपनी फिजिकल AI डेवलपमेंट पाइपलाइन में NVIDIA का AI कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म और वर्चुअल रोबोट सिमुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर जोड़ रही है। कंपनी की सब्सिडियरी 50 सर्विस साइट चलाती है। वहाँ जुटाए गए वास्तविक व्यवहार डेटा को डिजिटल ट्विन वर्चुअल माहौल में डालकर सटीक प्रशिक्षण और बार-बार परीक्षण किया जाता है। नतीजों को फिर असली रोबोट के भौतिक कामों में लागू किया जाता है। कंपनी इसे ‘फील्ड डेटा संग्रह – वर्चुअल लर्निंग – फिजिकल एक्ज़ीक्यूशन’ वाला इंटेलिजेंस फ्लाईव्हील कहती है।
इसका मुख्य सॉफ़्टवेयर कंपनी का अपना रोबोट इंटेलिजेंस फ्रेमवर्क BrainX है। यह रोबोट को केवल प्राकृतिक भाषा के आदेश पहचानने से आगे ले जाता है। रोबोट मौके की स्थिति का समग्र आकलन करके लंबी, लगातार चलने वाली कार्य-श्रृंखलाओं (long-horizon tasks) की योजना बनाता और उन्हें पूरा करता है। यूज़र इंटरैक्शन, कार्य-पथ की योजना और सटीक भौतिक मैनिपुलेशन एक ही ढाँचे में जुड़े हैं। XYZ इसे अपने सेमी-ह्यूमनॉइड रोबोट DEUX समेत अन्य हार्डवेयर पर चरणबद्ध तरीके से लागू कर रही है।
कपड़े तह करने में आधा समय
व्यावसायिक सेवा जैसे माहौल में किए गए प्रदर्शन के नतीजे भी साझा किए गए। रोबोट मैनिपुलेशन तकनीक से अनियमित वस्तुओं को संभालने की कठिन चुनौती ‘कपड़े तह करना’ का समय 50 सेकंड से घटकर 25 सेकंड रह गया, यानी 50% की कमी, जबकि सफलता दर 96% रही। कंपनी के अनुसार यह दिखाता है कि तकनीक औद्योगिक इस्तेमाल के लिए पर्याप्त गति और आर्थिक व्यावहारिकता हासिल कर चुकी है।
सीईओ ह्वांग सोंग-जे ने कहा कि रोबोट को प्रयोगशाला से निकालकर असली उद्योग में स्वायत्त रूप से काम करने लायक बनाने के लिए केवल मॉडल ट्यूनिंग काफ़ी नहीं है। इसके लिए फील्ड डेटा संग्रह, उच्च-सटीक सिमुलेशन और वास्तविक डिवाइस नियंत्रण को जोड़ने वाला एकीकृत विकास ढाँचा ज़रूरी है। उन्होंने NVIDIA के साथ सहयोग जारी रखने और फिजिकल AI समाधानों के वैश्विक व्यावसायीकरण को तेज़ करने की बात कही।
देखने लायक ऐप्स
SUMO: नंबर पज़लसही खाने चुनें, जोड़ें, लक्ष्य तक पहुँचें। सीखना आसान, महारत मुश्किल। मुफ़्त, हर उम्र के लिए।
Dialo: बोलकर भाषाएँ सीखेंAI बातचीत साथी से बात करें; हर वाक्य सुधरकर आपकी भाषा में समझाया हुआ लौटता है। 9 भाषाएँ, A1 से C2 तक।
ediviewer: EDI फ़ाइलें दस्तावेज़ की तरह पढ़ेंEDIFACT और X12 संदेश खोलें, हर सेगमेंट की व्याख्या देखें, JSON/XML में बदलें, PDF और Excel में निर्यात करें। स्थानीय रूप से चलता है, कोई अपलोड नहीं।
giftdetect: मिनटों में सही तोहफ़ाचुनें किसके लिए, किस मौके पर और कैसा स्वभाव। सर्च इंजन स्थानीय दुकानों के उत्पाद विवरण पढ़कर सबसे उपयुक्त विकल्प ऊपर रखता है। मुफ़्त, बिना साइन-अप।
इसी दिन की और ख़बरें
सभी देखें →
Voyager 1 18 नवंबर को पृथ्वी से एक प्रकाश-दिवस दूर होगा
Swan: निकोलस बेनाडी ने छोड़ी कमान, कैमिल टियान संभालेंगे फिनटेक
जेओननाम-ग्वांगजू रीजनल ग्रोथ फंड शुरू, 131.3 अरब वॉन जुटे
