ਰਘੂ ਧਰਮਰਾਜੂ ਭਾਰਤੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸੰਸਥਾਨ (IISC), ਬੇਂਗਰੂਰੂ ਵਿਖੇ ਆਰਟਪਾਰਕ (AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪਾਰਕ) ਦੇ CEO ਹਨ।
ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਸਾਈਬਰ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (NM-ICPS) ਦੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਿਸ਼ਨ ਦੇ ਤਹਿਤ ਭਾਰਤ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਬੀਜ-ਫੰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ARTPARK ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ, ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆ ਕੇ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਖੋਜ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਰਘੂ ਨੇ IIT ਮਦਰਾਸ ਤੋਂ B.Tech, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ, Amherst ਤੋਂ MS ਅਤੇ ਕਾਰਨੇਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ MBA ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਉਸਨੇ indianexpress.com ਨਾਲ ARTPARK ਦੀ ਯਾਤਰਾ, AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮੌਕਿਆਂ, ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ AI ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ। ਸੰਪਾਦਿਤ ਅੰਸ਼:
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਸਾਨੂੰ ARTPARK, ਇਸਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਯਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਸਾਈਬਰ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ‘ਤੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਿਸ਼ਨ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥੀਮੈਟਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਭਗ 25 ਹੱਬ ਬਣਾਏ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ ਹੱਬਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਿਆ ਗਿਆ।
ਅਸੀਂ 2020 ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਹੁਣ ਤੱਕ ਲਗਭਗ 30 ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸੈੱਟ, ਲਗਭਗ ਪੰਜ ਜਾਂ ਛੇ, ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫਾਲੋ-ਆਨ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਆਮ ਇਨਕਿਊਬੇਟਰ ਜਾਂ ਐਕਸਲੇਟਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਬਿਲਡਰ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਟੈਕਨੋਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰ-ਇਨ-ਨਿਵਾਸ ਵਜੋਂ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਫਿਰ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਉੱਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਮੁਨਾਫੇ ਲਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਜਨਤਕ ਭਲੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਛਤਰੀ ਹੇਠ ਜਾਰੀ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਟੀਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਟੀਮ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਬਿਆਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੂੰਘੀ-ਤਕਨੀਕੀ ਯਾਤਰਾ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਗ੍ਰਾਂਟਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਕੀ ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ IISC ਬੈਂਗਲੁਰੂ ਜਾਂ ਪੂਰੇ ਭਾਰਤ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਸਾਡੇ ਫਨਲ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਹਿੱਸਾ IISc ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਭਾਰਤ ਭਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫਨਲ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਫਨਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਜਾਂ ਸੰਕਲਪ ਫਨਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਫਨਲ ਵੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੀਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ ‘ਤੇ ਬੈਠਦੇ ਹਾਂ। ਕਈ ਵਾਰ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰੂਪ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਸਮਿਆਂ ‘ਤੇ, ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਲੋੜ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਨਿਵਾਸ-ਵਿੱਚ-ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਭਾਗਸ਼ਾਲੀ ਹਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲਿਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਹੁਤ ਲੀਨੀਅਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਉੱਥੋਂ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਘੱਟ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਕਿੱਥੋਂ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਰਕਾਰੀ ਵਿਭਾਗਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਕਦੇ-ਕਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ, ਉਹ ਉਦਯੋਗ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਬਚਾਅ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਰਕਾਰ ਤੋਂ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ AI ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦੇ ਜਾਂ ਆਵਰਤੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਕੋਪ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਸਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਨਵੀਨਤਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਰੈਡੀਨੇਸ ਲੈਵਲ 3 ਜਾਂ 4 ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਰੈਡੀਨੇਸ ਲੈਵਲ 6 ਜਾਂ 7 ‘ਤੇ ਲਿਜਾਣਾ ਹੈ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਤਾਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਏਆਈ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਟੈਸਟ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ 5G ਟੈਸਟਬੈੱਡ ਵੀ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੀਮਾਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੀਨੀਆ ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਪੱਥਰ ਦੀ ਦੂਰੀ ‘ਤੇ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜਾ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹਿ-ਰਚਨਾ ਯਤਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਹਿਯੋਗਾਂ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ 50 ਲੱਖ ਰੁਪਏ ਜਾਂ ਇਕ ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਯਤਨਾਂ ਲਈ ਕਈ ਕਰੋੜਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਵ-ਵਪਾਰਕ R&D ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਖਿਡਾਰੀ ਪੈਸਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ, ਸਾਨੂੰ ਕੰਮ ਦਾ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਸਾਡੀ ਤਕਨੀਕ ਚੰਗੇ ਲਈ ਹੈ – ਲਾਭ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਦੋਵੇਂ। ਮੈਂ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਾਂਗਾ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਸਾਡੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਟਵਾਰਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਰੋਬੋਟਿਕ ਹਥਿਆਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਚੁਏਟਰ ਅਤੇ ਸਾਫਟ ਗ੍ਰਿੱਪਰ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪੂਰੀ ਰੋਬੋਟਿਕ ਹਥਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਅੱਗੇ ਵਧਿਆ, ਨਾਮਵਰ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ।
ਕਾਮਰੇਡੋ ਏਰੋਸਪੇਸ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ 100 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਛੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਰਟੀਕਲ ਟੇਕ-ਆਫ ਅਤੇ ਲੈਂਡਿੰਗ ਡਰੋਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡਾ ਡਰੋਨ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਰੱਖਿਆ ਬਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਇਲਟ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ZenteIQ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਗਿਆਨਕ ਬੁਨਿਆਦ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ AI ਮਾਡਲ ਹਨ। ਥਰਮਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਰਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟੂਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇਮਾਰਤ, ਇੱਕ ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼, ਜਾਂ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ZenteIQ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਸਨੇ IndiaAI ਮਿਸ਼ਨ ਦੀ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਜਿੱਤਿਆ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੋਸਮਿਕ ਲੈਬ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਤਕਨੀਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਸੰਚਾਰ ਰੇਡੀਓ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਤੰਗ ਪਾਈਪ ਹਨ। ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਆਪਟੀਕਲ, ਲੇਜ਼ਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੰਚਾਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
FLO ਮੋਬਿਲਿਟੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕੰਸਟ੍ਰਕਸ਼ਨ-ਸਾਈਟ AMR ਜਾਂ ਆਟੋਨੋਮਸ ਮੋਬਾਈਲ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਏ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟਰੱਕ ਜਾਂ ਟਰਾਲੀ ਸਮਝੋ। ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਵੱਡੀਆਂ ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੀਆਂ ‘ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਜ਼ੀ ਲਿਫਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫ਼ਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਜਾਣ ਲਈ ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਈਆਈਟੀ ਗਾਂਧੀਨਗਰ ਤੋਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪੀਐਚਡੀ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਡੇਕਸਸੈਂਟ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਨਿਪੁੰਨ ਪਕੜ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਇਸ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਉਂਗਲਾਂ ਵਾਲੇ ਹੱਥ ਸਮਝੋ ਜੋ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਂਹ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਉਂਗਲਾਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਦਿਲਚਸਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ – ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੈਰੀ, ਇੱਕ ਫਲਾਸਕ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਿਰਮਾਣ ਮੰਜ਼ਿਲਾਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਦਿਨ ਦੇ 24 ਘੰਟੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਢਾਂ/ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ ਜੋ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮਾਜਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਅਸੀਂ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਹੈਲਥ ਵਰਕਰਾਂ ਲਈ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ WhatsApp-ਅਧਾਰਿਤ ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ।
ਇਹ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ – ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪਾਠ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਿੰਦੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਥਾਨਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦਵੰਦਵਾਦੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਡੀ ਛਤਰ ਛਾਇਆ ਹੇਠ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਯਤਨ ਹੈ। ਸਰਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪੂਰਬੀ ਉੱਤਰ ਪ੍ਰਦੇਸ਼ ਵਰਗੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਸਾਨੂੰ Google ਦੁਆਰਾ, IISc ਦੁਆਰਾ, ਵੱਡੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਲਈ ਫੰਡਿੰਗ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਹੀ ਇੱਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਾਣੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ IISc ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਪ੍ਰਸ਼ਾਂਤ ਘੋਸ਼ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਇਸ ਯਤਨ ਰਾਹੀਂ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਾਣ-ਪੀਣ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਨਹੀਂ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ।
ਵਾਣੀ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਟਾਸਕ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਸਰਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਖੋਜ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਜ਼ਿਲ੍ਹੇ ਤੋਂ ਜ਼ਿਲ੍ਹੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਿੱਖਣਾ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ.
ਸਾਡੇ ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਡੇਂਗੂ ਦੇ ਪ੍ਰਕੋਪ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਕਰਨਾਟਕ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਪਾਇਲਟ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਇਲਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਦੇ ਵੀ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਜਲਵਾਯੂ ਪੈਟਰਨ, ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਮੌਸਮ ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਰੀ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਗਰਮੀ-ਸਿਹਤ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। 2024 ਦੀਆਂ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੀਟਵੇਵ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੌਤਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਦੇਖਿਆ। ਇਕੱਲਾ ਤਾਪਮਾਨ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਸਿਹਤ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਨਮੀ, ਹਵਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੱਤ ਤੋਂ ਦਸ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੰਡੋ ਲਈ ਵੀ ਟੀਚਾ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਟੀਬੀ ਲਈ ਐਕਸ-ਰੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਇਸਦੇ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ – ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਜਿੱਥੇ ਇਸਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਮਿੱਟੀ, ਦੁੱਧ, ਪਾਣੀ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਹੋਵੇ, ਜਰਾਸੀਮ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੁਆਰਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੁਆਰਾ।
ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਕਈ ਵਰਟੀਕਲਾਂ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਿੱਧੇ ਅੰਤ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਖਪਤਕਾਰ-ਸਾਹਮਣੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਇਸ ਲਈ, ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ: ਸਰਕਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਲਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਪੈਮਾਨੇ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹ ਆਮ ਸੋਚ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਉਤਪਾਦ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪੁੱਛਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕ ਭਾਰਤ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਬਲੀਅਤਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੱਚੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਅਤੇ ਠੋਸ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵਿਲੱਖਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ, ਮੁਹਾਰਤ, ਫੰਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — ਸਭ ਇੱਕ ਥਾਂ ‘ਤੇ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਨਕਿਊਬੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਹਲਕਾ-ਛੋਹ ਵਾਲਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ ਇਹ ਵੀ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਉੱਦਮ-ਨਿਰਮਾਣ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਗਾਇਬ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮਾਡਲ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਨਕਿਊਬੇਟਰ ਹਨ, ਪਰ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਬਿਲਡਿੰਗ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਕਿਹੜੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ ਭੌਤਿਕ AI। ਇਹ AI ਹੈ ਜੋ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬੁੱਧੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਬੈਠੀ ਹੈ। Humanoids ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ. ਭੌਤਿਕ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚੁੱਕ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਨਰਮ ਅੰਬ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰਾਬੇਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਚਲਣ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋਗੇ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ?
ਭੌਤਿਕ AI ਕਰਨ ਦਾ ਪੁਰਾਣਾ ਤਰੀਕਾ ਬਹੁਤ ਸਟੀਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇਣਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਕੰਮ ਲਈ, ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਿਸ ਪਲ ਇੱਥੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਰੋਬੋਟ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ? ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ AI ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਰੇ AI ਵਾਂਗ, ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਿਖਾ ਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਫਰਕ ਦੱਸਣਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ.
ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਭਾਂਡੇ ਧੋਣਾ ਜਾਂ ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਮੋੜਨਾ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ? ਇਹ ਬਹੁਤ ਔਖੇ ਕੰਮ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਸਹੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੌਤਿਕ AI ਬਣਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ, ਜਿੱਥੇ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਤਾਂ ਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਇਹ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਇਹ ਹੀ ਨਹੀਂ. ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂ ਇਕੱਠੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਭੌਤਿਕ AI ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
ਮੇਰਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਭੌਤਿਕ AI ਅਗਲੀ ਸਰਹੱਦ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਰਫ ਰੋਬੋਟਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਉਦਯੋਗ 5.0 ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਕਲਪ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੰਡਸਟਰੀ 4.0 ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ 5.0 ਮਨੁੱਖੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, AI ਨਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਐਡਵਾਂਸਡ ਰੋਬੋਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਭੌਤਿਕ AI ਨੂੰ ਮੂਰਤੀਮਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਦਯੋਗ 5.0 ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹਨ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਤੁਹਾਡੇ ਕਿਹੜੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਫਿਜ਼ੀਕਲ ਏਆਈ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: Kinesthetiq ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਸਟ੍ਰਾਈਡਰ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚੌਗੁਣੇ ਰੋਬੋਟ/ਰੋਬੋਟਿਕ ਖੱਚਰਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਤਰਨਾਕ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਉੱਚਾਈ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਤੇਲ ਅਤੇ ਗੈਸ, ਜਾਂ ਰੱਖਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖਤਰਨਾਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾ ਭੇਜਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਚਤੁਰਭੁਜ ਰੋਬੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਉਪਕਰਣ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਚਤੁਰਭੁਜ ਰੋਬੋਟ ਫਿਲਹਾਲ ਪਾਇਲਟ ਪੜਾਅ ‘ਤੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਭੌਤਿਕ AI ਸਾਡੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਤੇ ਵੀ ਸਰੀਰਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਹੈ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਏਆਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਡਰੋਨ ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਭੌਤਿਕ AI ਵਿੱਚ ਵੀ ਡੂੰਘੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ ਹਨ।
ਵਿਸ਼ਵਾਸਿਸ ਏਰੋਸਪੇਸ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਵੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਰਾਧਾਕਾਂਤ ਪਰੀ, ਜੋ ਚੰਦਰਯਾਨ-3 ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਇੱਕ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਹੈ। ਉਹ ਹੁਣ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ-ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ AI ਨੂੰ ਡਰੋਨਾਂ ‘ਤੇ ਲਿਆਉਣ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਉਹ ਜਿਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਇਹ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਹਵਾ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਚਲਦੇ ਵਾਹਨ ਜਾਂ ਲਹਿਰਾਂ ਉੱਤੇ ਖੜ੍ਹੀ ਕਿਸ਼ਤੀ ‘ਤੇ ਡਰੋਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਉਤਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਟੀਕ ਭੌਤਿਕ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਕਨੱਈਆ: ਕੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ?
ਰਘੁ ਧਰਮਰਾਜੂ: ਇਹ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ. ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਗਲੋਬਲ ਖੋਜ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ। ਕੁਝ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੀ ਅਹਿਸਾਸ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹਿਯੋਗ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
