इस साल की शुरुआत में, NVIDIA और Uber ने एक साझेदारी की घोषणा की थी, जो स्वायत्त वाहनों (AUTONOMOUS Vehicles) के विकास में मदद करेगी। जबकि यह अमेरिकी टेक कंपनी बेहतरीन गेमिंग GPUs बनाने के लिए मशहूर है, उसने यह कभी छिपाया नहीं कि वह सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक पर भी काम कर रही है। अब NVIDIA द्वारा संचालित स्वचालित वाहनों की हकीकत पहले से कहीं ज्यादा करीब है। हाल ही की घोषणा में, कंपनी ने बताया कि वह आने वाले वर्षों में Uber के विशाल वास्तविक-ड्राइविंग डेटा का उपयोग करके 1,00,000 सेल्फ-ड्राइविंग टैक्सियाँ (या रोबोटैक्सी) बनाने की योजना बना रही है।
NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10 नाम का एक AI-आधारित सिस्टम आर्किटेक्चर तैयार कर रही है, जिसे इस तरह बनाया गया है कि यह ऑटोमेकर कंपनियों को निकट भविष्य में सुरक्षित और भरोसेमंद सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक उपलब्ध कराने में मदद करे। STELLANTIS, Lucid और Mercedes-Benz जैसी कंपनियों ने इस पहल में शामिल होकर ऐसे वाहन बनाने की घोषणा की है जो NVIDIA के DRIVE AGX Hyperion 10 सॉफ़्टवेयर के साथ संगत होंगे। इस प्रोजेक्ट के विकास में ड्राइवरलेस ट्रकिंग कंपनियाँ—जैसे Waabi, Aurora और Volvo AUTONOMOUS SOLUTIONS—भी योगदान दे रही हैं, जो स्वायत्त तकनीक के जरिए लंबी दूरी के माल परिवहन (Long-Haul FREIGHT) को संचालित करना चाहती हैं।
इस पूरी प्रक्रिया में Uber की भूमिका बेहद महत्वपूर्ण है, क्योंकि वह अपनी राइड्स से मिलने वाला वास्तविक ड्राइविंग डेटा उपलब्ध कराएगा। इसी डेटा का उपयोग NVIDIA की AI आर्किटेक्चर को ट्रेन करने के लिए किया जाएगा, ताकि इसकी सटीकता और बेहतर हो सके। दोनों मिलकर NVIDIA Cosmos प्लेटफ़ॉर्म पर काम करेंगे, ताकि 2027 से शुरू होकर 1 लाख रोबोटैक्सी बनाने के लक्ष्य को पूरा किया जा सके। इसके अलावा, Uber लेवल 4 स्वायत्त तकनीक के इकोसिस्टम को बढ़ाने में भी मदद करेगा और May MOBILITY, Pony.ai और Wayve जैसे प्रमुख खिलाड़ियों के साथ साझेदारी करेगा।
NVIDIA अगली पीढ़ी के स्वायत्त वाहनों (AVs) को कैसे सक्षम बना रही है
घोषणा में रोबोटैक्सी तकनीक के तीन मुख्य हिस्सों का खुलासा किया गया है—Uber द्वारा उपलब्ध कराया जाने वाला विशाल वास्तविक-दुनिया का ड्राइविंग डेटा, NVIDIA का Cosmos वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल, और DGX Cloud, जो पूरे ऑपरेशन की हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग रीढ़ है। ये तीनों मिलकर ऐसे स्वायत्त वाहन सिस्टम तैयार करने की योजना बनाते हैं जिन्हें बाद में और अधिक जटिल, विविध और दुर्लभ परिस्थितियों वाले डेटा से बेहतर बनाया जा सकता है। इसके अलावा, NVIDIA ने Halos CERTIFIED Program भी पेश किया है, जो एक नया सेफ्टी असेसमेंट इनिशिएटिव है, जिसका उद्देश्य सेल्फ-ड्राइविंग कारों और रोबोट्स में इस्तेमाल होने वाले AI सिस्टम की टेस्टिंग और सर्टिफिकेशन के लिए उद्योग-स्तरीय मानक तय करना है।
NVIDIA द्वारा संचालित अगली पीढ़ी की सेल्फ-ड्राइविंग कारें लेवल 4 इकोसिस्टम पर भी निर्भर करती हैं। लेवल 4 ऑटोनॉमी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके ऐसे वाहन बनाए जाते हैं जो इंसानी हस्तक्षेप के बिना सभी ड्राइविंग कार्य कर सकते हैं। हालांकि ये क्षमताएँ आम तौर पर कुछ विशेष क्षेत्रों तक सीमित होती हैं, इसी वजह से आपकी Uber राइड से मिला डेटा NVIDIA के लिए बेहद मूल्यवान होता है।
Uber के विशाल ड्राइविंग डेटा का उपयोग NVIDIA Cosmos में किया जाएगा, जिससे असामान्य स्थितियों और मुश्किल ड्राइविंग परिस्थितियों की सिम्युलेशन और समझ बेहतर हो सकेगी। इसके जरिए सिस्टम को ऐसे चुनौतीपूर्ण हालात संभालने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जैसे जटिल चौराहे, खराब मौसम, एयरपोर्ट ड्रॉप-ऑफ ज़ोन, अस्थायी साइन बोर्ड, पैदल यात्रियों का अप्रत्याशित व्यवहार और कई अन्य परिस्थितियाँ। इस तरह ड्राइविंग अनुभव को वास्तविक और जितना संभव हो सके उतना सुरक्षित बनाया जा सकता है।