দ্য রোবট রিপোর্ট: স্কাইড এআই S1 রোবট ফাউন্ডেশন মডেল উন্মোচন করেছে

কি হয়েছে

রোবট রিপোর্টে বলা হয়েছে যে S1 উন্মোচন করেছে Skild AI, এর ফ্ল্যাগশিপ রোবট ফাউন্ডেশন মডেল। সিইও দীপক পাঠক আউটলেটকে বলেছেন যে S1 ইন-কনটেক্সট লার্নিং ব্যবহার করে রোবটকে টাস্ক-নির্দিষ্ট পোস্ট-ট্রেনিং ছাড়াই একটি মানব ভিডিওতে প্রদর্শিত একটি টাস্ক অনুসরণ করতে দেয়। স্কিল্ড বলে যে মডেলটি দীর্ঘ-দিগন্তের কাজ এবং একাধিক রোবট ফর্ম ফ্যাক্টরের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবে প্রতিবেদনটি স্বাধীনভাবে কোম্পানির দাবিগুলি যাচাই করে না।

রোবট রিপোর্ট, 31 অগাস্ট, 2026 তারিখের একটি প্রতিবেদনে বলেছে যে Skild AI সম্প্রতি তার ফ্ল্যাগশিপ রোবট ফাউন্ডেশন মডেল হিসাবে S1 উন্মোচন করেছে। আউটলেটটি জানিয়েছে যে 2023 সালে প্রতিষ্ঠার পর থেকে Skild একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যযুক্ত রোবট মস্তিষ্ক বিকাশের জন্য প্রায় $1.7 বিলিয়ন সংগ্রহ করেছে। স্কিলডের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও দীপক পাঠক, দ্য রোবট রিপোর্টকে বলেছেন যে S1 ইন-কনটেক্সট লার্নিং ব্যবহার করে: মডেলের প্রম্পটে একটি মানব প্রদর্শনের ভিডিও যুক্ত করা হয় এবং রোবটটি প্রদর্শিত কাজটি অনুসরণ করার চেষ্টা করতে পারে। পাঠক কাজগুলিকে সংক্ষিপ্ত, সহজ কর্মের পরিবর্তে জটিল এবং দীর্ঘ দিগন্ত হিসাবে বর্ণনা করেছেন।

রোবট রিপোর্টে বলা হয়েছে যে স্কিলডের পদ্ধতি চার ধরনের প্রশিক্ষণের ডেটা একত্রিত করে। টেলিঅপারেশন ডেটা সরাসরি মানুষের নিয়ন্ত্রণকারী রোবট থেকে আসে এবং এটিকে উচ্চ মানের কিন্তু সংগ্রহে ধীরগতি এবং বৈচিত্র্য সীমিত হিসাবে বর্ণনা করা হয়। মানুষের ভিডিওগুলি প্রচুর এবং বৈচিত্র্যময় কিন্তু একটি রোবটে সরাসরি প্রয়োগ করা কঠিন। সিমুলেশন স্কেলযোগ্য এবং বৈচিত্র্যময় কিন্তু সিমুলেটেড এবং শারীরিক পরিবেশের মধ্যে একটি ফাঁক রেখে যায়। ডেটা-ক্যাপচার গ্লাভস মানুষের ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড করার আরেকটি উপায় সরবরাহ করে এবং টেলিঅপারেশনের চেয়ে কিছুটা বেশি মাপযোগ্য, যদিও আউটলেট বলে যে তারা রোবটের ক্ষেত্রে সামান্য কম সরাসরি প্রযোজ্য। পাঠক প্রকাশনাকে বলেছিলেন যে স্কল্ড উত্সগুলিকে একত্রিত করে যাতে একজনের শক্তি অন্যের দুর্বলতার জন্য ক্ষতিপূরণ দেয়।

রোবট রিপোর্ট রিপোর্ট করে যে Skild একটি একক শিল্পের পরিবর্তে কাজগুলির একটি বিস্তৃত সেট লক্ষ্য করছে। উদ্ধৃত উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে একটি উদ্ভিদ পুনরুদ্ধার করা, কফি তৈরি করা এবং প্যানকেক রান্না করা, কিছু কাজ 10 মিনিট পর্যন্ত সময় নেয়। পাঠক আউটলেটকে বলেছিলেন যে একটি রোবট একটি প্যানকেক উল্টাতে দেখা গেছে যদিও স্কল্ড কয়েক মিলিয়ন ঘন্টার প্রশিক্ষণের ডেটাতে মিলিত উদাহরণ খুঁজে পায়নি; তিনি স্প্যাটুলার নড়াচড়া থেকে ক্রিয়াটি অনুমান করে মডেলটিকে আচরণের জন্য দায়ী করেছেন। এটি দ্য রোবট রিপোর্ট দ্বারা রিপোর্ট করা একটি কোম্পানির অ্যাকাউন্ট, একটি স্বাধীনভাবে নথিভুক্ত পরীক্ষা নয়।

আউটলেটটি আরও জানায় যে S1 কে S1-কে "অমনি-বডিড" হিসাবে বর্ণনা করেছে, যার অর্থ এটি চতুর্ভুজ, হিউম্যানয়েড এবং স্ট্যাটিক আর্মসের সাথে কাজ করার উদ্দেশ্যে। পাঠক বলেন, মানবিক কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য স্কল্ড আরও বেশি সময় ব্যয় করার পরিকল্পনা করছে। প্রতিবেদনে পূর্বের ফলাফলগুলি উল্লেখ করা হয়েছে যেখানে একটি হিউম্যানয়েড যখন তার অঙ্গ-প্রত্যঙ্গ ব্যর্থ হয়ে যায় তখন অভিযোজিত হয়েছিল, তবে এটি স্পষ্টভাবে বলে যে এই ফলাফলগুলি আগের মডেল সংস্করণ থেকে এসেছে এবং স্কিলড এখনও মডেলটিকে হিউম্যানয়েডগুলিতে স্কেল করেনি। পাঠক মডেলের ইন-কনটেক্সট লার্নিংকে টাস্ক-নির্দিষ্ট ফাইন-টিউনিং থেকে ভাষা মডেলে প্রম্পট করার সাথে তুলনা করেছেন, যখন স্বীকার করেছেন যে রোবোটিক্স এখনও বিস্তৃত হোম স্থাপনার জন্য প্রস্তুত নয়।

উত্স বিবরণ: therobotreport.com ↗

কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ

যদি স্বাধীনভাবে যাচাই করা হয়, S1 রোবোটিক্সের একটি বড় বাধার সমাধান করতে পারে: নতুন কাজের জন্য আলাদাভাবে ট্রেনের মডেল সংগ্রহ এবং পোস্ট করার প্রয়োজন। রিপোর্টে টেলিঅপারেশন ডেটা, হিউম্যান ভিডিও, সিমুলেশন এবং ডেটা-ক্যাপচার গ্লাভসকে একত্রিত করার জন্য Skild-এর প্রচেষ্টার বর্ণনা দেওয়া হয়েছে, সম্ভাব্যভাবে যেকোন একক উৎসের দুর্বলতাগুলি বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে। যাইহোক, নিবন্ধটি কোন মানসম্মত বেঞ্চমার্ক ফলাফল, স্থাপনার মেট্রিক্স, প্রাপ্যতার বিবরণ, বা স্বাধীন পরীক্ষা প্রদান করে না।

উল্লিখিত লঞ্চটি তাৎপর্যপূর্ণ কারণ রোবোটিক্স সিস্টেমগুলি যখন অপরিচিত কাজের সম্মুখীন হয় তখন সাধারণত নতুন ডেটা সংগ্রহ বা প্রশিক্ষণ-পরবর্তী প্রয়োজন হয়। S1 এর কেন্দ্রীয় দাবি হল যে একটি রোবট একটি প্রদর্শনকে প্রসঙ্গ হিসাবে ব্যবহার করতে পারে এবং অবিলম্বে এটিতে কাজ করতে পারে। যদি সেই দাবিটি বিভিন্ন পরিবেশ এবং হার্ডওয়্যার জুড়ে থাকে তবে এটি প্রতিটি নতুন কাজের জন্য একটি রোবটকে মানিয়ে নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং প্রকৌশল প্রচেষ্টাকে কমিয়ে দিতে পারে। প্রতিবেদনটি প্রতিষ্ঠিত করে না যে এটি উত্পাদনের স্কেলে ঘটেছে, তাই সম্ভাবনাকে একটি প্রদর্শিত শিল্প স্থানান্তর হিসাবে বিবেচনা করা উচিত নয়।

স্কিল্ডের মাল্টি-সোর্স প্রশিক্ষণ কৌশল একটি ব্যবহারিক ডেটা সমস্যা সমাধান করে। রোবট-সংগৃহীত তথ্য শারীরিক সিস্টেমের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে আবদ্ধ কিন্তু সংগ্রহ করা ব্যয়বহুল; মানুষের ভিডিও প্রচুর কিন্তু রোবটের বডি মেকানিক্সকে সরাসরি এনকোড করে না; সিমুলেশন প্রচুর পরিমাণে উদাহরণ তৈরি করতে পারে কিন্তু বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতি ক্যাপচার করতে পারে না। এই উত্সগুলি একত্রিত করা একটি ফাউন্ডেশন মডেলকে আরও নমনীয় করে তুলতে পারে, তবে এটি কঠিন স্থানান্তর প্রশ্নও তৈরি করে। একটি মডেলকে অবশ্যই মানব গতি, সিমুলেটেড গতিবিদ্যা এবং রোবট-নির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ সংকেতকে নিরাপদ শারীরিক ক্রিয়ায় অনুবাদ করতে হবে। রোবট রিপোর্ট স্কিলডের যুক্তি বর্ণনা করে কিন্তু কোন স্বাধীন অধ্যয়ন সরবরাহ করে না যে সংমিশ্রণটি কতটা ভাল কাজ করে।

প্রতিবেদনটি মডেল লঞ্চটিকে স্কিলডের বাণিজ্যিক কৌশলের সাথে সংযুক্ত করে। পাঠক দ্য রোবট রিপোর্টকে বলেছেন যে S1 ইতিমধ্যেই গ্রাহকদের অর্জনের জন্য স্কিলডকে দ্রুত এগিয়ে যেতে সহায়তা করছে এবং তিনি বলেছেন যে সাম্প্রতিক ফেচ রোবোটিক্স অধিগ্রহণের উদ্দেশ্য ছিল স্থাপনা এবং স্কেলিং এর জন্য প্রতিভা যোগ করার উদ্দেশ্যে। এই বিবৃতিগুলি পরামর্শ দেয় যে Skild সীমান্ত গবেষণার পাশাপাশি অপারেশনাল ব্যবহারকে অগ্রাধিকার দিচ্ছে। তবুও নিবন্ধটি গ্রাহকদের শনাক্ত করে না, প্রোডাকশন সাইটের নাম দেয়, টাস্ক-সাফল্যের হার রিপোর্ট করে, বা প্রমাণ দেয় যে S1 একটি লাইভ স্থাপনায় পরিমাপযোগ্য লাভ ডেলিভারি করেছে। জনসাধারণের প্রভাব তাই ফলো-আপ প্রমাণের উপর নির্ভরশীল।

পরবর্তী কি দেখতে

মূল পরীক্ষা হল S1 নির্ভরযোগ্যভাবে বিভিন্ন রোবটে প্রদর্শনী স্থানান্তর করতে, ত্রুটি থেকে পুনরুদ্ধার করতে এবং নিয়ন্ত্রিত প্রদর্শনের বাইরে দীর্ঘ কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে কিনা। Skild বলছে আরো উৎপাদন-সম্পর্কিত ফলাফল এবং গ্রাহক স্থাপনা আসন্ন, কিন্তু প্রতিবেদনে কোনো গ্রাহকের নাম নেই এবং কোনো কর্মক্ষমতা বা নিরাপত্তা তথ্য দেয়নি। হার্ডওয়্যার সমর্থন, অ্যাক্সেস, প্রশিক্ষণের ডেটা, খরচ এবং মানব তদারকি সম্পর্কে আরও বিশদ লঞ্চের ব্যবহারিক তাত্পর্য নির্ধারণ করবে।

প্রথম অগ্রাধিকার হল একক-ভিডিও শেখার দাবির স্বাধীন মূল্যায়ন। দরকারী প্রমাণগুলির মধ্যে অদেখা কাজগুলি জুড়ে সাফল্যের হার, পরীক্ষা করা রোবটের সংখ্যা এবং ধরন, যে পরিস্থিতিতে প্রদর্শনগুলি রেকর্ড করা হয়েছিল এবং প্রচলিত টাস্ক-নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণের সাথে তুলনা অন্তর্ভুক্ত থাকবে। দীর্ঘ-দিগন্তের ক্রিয়াকলাপের জন্য, মূল্যায়নের রিপোর্ট করা উচিত যেখানে ব্যর্থতাগুলি ঘটে, রোবট পুনরুদ্ধার করতে পারে কিনা এবং যখন বস্তু, বিন্যাস, আলো বা সরঞ্জামগুলি প্রদর্শনের থেকে আলাদা হয় তখন কার্যক্ষমতা কীভাবে পরিবর্তিত হয়। বর্তমান রিপোর্ট উদাহরণ প্রদান করে কিন্তু কোন প্রমিত পরিমাপ.

হিউম্যানয়েড এবং মাল্টি-ফর্ম-ফ্যাক্টর কর্মক্ষমতা বিশেষ যাচাইয়ের দাবি রাখে। রোবট রিপোর্টে বলা হয়েছে যে S1 চতুর্ভুজ, হিউম্যানয়েড এবং স্ট্যাটিক আর্মস জুড়ে কাজ করার উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছে, পাশাপাশি পাঠক দ্বারা উদ্ধৃত হিউম্যানয়েড অভিযোজন ফলাফলগুলি আগের সংস্করণ থেকে এসেছে। ফলো-আপ রিপোর্টিংয়ের বর্তমান S1 ক্ষমতাগুলিকে পূর্বের প্রদর্শন থেকে আলাদা করা উচিত এবং প্রতিটি ফলাফল কী মডেল, হার্ডওয়্যার এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা তৈরি করেছে তা ব্যাখ্যা করা উচিত। শারীরিক স্থাপনা সুরক্ষা, মানব হস্তক্ষেপ, ব্যর্থতা পরিচালনা এবং দায় সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপন করে যার উত্তর নিবন্ধে দেওয়া হয়নি।

S1 একটি গবেষণা ব্যবস্থা, একটি গ্রাহক পণ্য, নাকি উভয়ই কিনা Skild-এর পরবর্তী প্রকাশগুলি স্পষ্ট করবে৷ পাঠক দ্য রোবট রিপোর্টকে বলেছেন যে সংস্থাটি আগামী সপ্তাহগুলিতে আরও উত্পাদন-সম্পর্কিত ফলাফল দেখাবে। পাঠকদের নামযুক্ত স্থাপনা, পুনরুত্পাদনযোগ্য পরীক্ষা, হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা, মূল্য বা অ্যাক্সেসের শর্তাবলী এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা সম্পর্কে তথ্য সন্ধান করা উচিত। S1-এর ওজন, সফ্টওয়্যার, বা মূল্যায়ন সামগ্রী সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ হবে কিনা তা রিপোর্টে বলা হয়নি এবং এটি কোম্পানির তহবিল, কর্মক্ষমতা, বা স্থাপনার দাবির কোন স্বাধীন নিশ্চিতকরণ দেয় না।

সম্পর্কিত গাইড এবং কুইজ