ਡਿਜੀਟਲ-ਸਿਰਫ਼ AI ਦਾ ਯੁੱਗ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ (physical execution) ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। Perceptron, ਜੋ ਕਿ ਸਾਬਕਾ Meta AI ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਉੱਦਮ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਚੱਲਣ-ਫਿਰਨ ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਕਿਰਿਆ (interact) ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਰੰਟੀਅਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਕੇ ਇਸ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਬਾਈਨਰੀ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ: ਜਨਰਲਿਸਟ ਬਨਾਮ ਨੈਰੋ ਮਾਡਲ (Generalist vs. Narrow Models)

ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਡੈੱਡਲੌਕ (deadlock) ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਜਨਰਲਿਸਟ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਹਰ ਇੱਕ ਇੰਸਟੈਂਸ ਲਈ ਮਹਿੰਗੇ, ਸਮਰਪਿਤ ਕਲਾਉਡ GPUs ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਨੈਰੋ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਸੀ ਜੋ ਪਰਸੈਪਸ਼ਨ (perception) ਜਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ।

Perceptron ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ, Armen Aghajanyan ਅਤੇ Akshat Shrivastava—ਦੋਵੇਂ Meta ਦੇ Fundamental AI Research (FAIR) ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ—ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ, Isaac 0.5 ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਿੰਗਲ, ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੌਜੂਦਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਉਲਟ, Isaac 0.5 ਇੱਕ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ "perceive, reason, and act" (ਸਮਝਣ, ਤਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ) ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹਰਕਤ ਲਈ ਹਾਰਡ-ਕੋਡ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਭੌਤਿਕ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਮਕੈਨਿਕਸ (The Mechanics of Physical Intelligence)

Perceptron ਦੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟਣ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਸਿਰਫ਼ "ਡੱਬਾ ਚੁੱਕ" ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ; ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲੇਬਲ ਪੜ੍ਹਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (spatial analysis) ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਚੁੱਕਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕ੍ਰਮ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਭੌਤਿਕ ਰਸਤੇ (physical trajectory) ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

Isaac 0.5 ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਬਹੁ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੀਆਂ ਬੌਧਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਦਸ ਲੱਖ ਘੰਟੇ ਦਾ ਜਨਰਲ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਭੌਤਿਕ ਚੁਸਤੀ (physical dexterity) ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ AI ਨੂੰ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਹਰਕਤ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, "ego video" (ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲੇ-ਵਿਅਕਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ) ਅਤੇ UMI ਵੀਡੀਓ (ਮਨੁੱਖੀ ਹਰਕਤਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। Shrivastava ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੇ "algorithmic alchemy" ਦੇ ਇਸ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਟੈਕਸਟ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀਆਂ ਦੇ ਪੈਟਾਬਾਈਟ-ਸਕੇਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਏ ਹਨ।

ਓਪਨ-ਵੇਟ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ (Open-Weight Strategy and Market Expansion)

ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਏ ਜਾਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਕਦਮ ਵਜੋਂ, Perceptron Isaac 0.5 ਨੂੰ ਇੱਕ open-weight ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਯੋਗਤਾ (predictability) ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

Bessemer Venture Partners ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ $21 ਮਿਲੀਅਨ ਦੇ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ, Perceptron ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੇਅਰ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ 'ਤੇ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਮੋਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤੁਰੰਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇਖ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, Perceptron ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ਨ-ਗਾਈਡਡ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ (Key Takeaways)

  • ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ: Isaac 0.5 ਇੱਕ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ "perceive, reason, and act" ਫਰੇਮਵਰਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਸਰੋਤ-ਭਾਰੀ ਜਨਰਲਿਸਟ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਨੈਰੋ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
  • ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਧਰ: ਮਾਡਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ

A typical warehouse robot does more than grab a box. It must read a label, locate the item among clutter, decide the best picking sequence, and compute a collision-free arm trajectory—all in real time. Existing solutions usually split these steps across separate software components: a lightweight detector for the label, a handcrafted planner for motion, and a rule-based controller for execution. The split creates integration overhead and limits the robot’s ability to adapt when a new product, packaging style or layout appears.

How Isaac 0.5 tries to close the gap

Perceptron’s co-founders, Armen Aghajanyan and Akshat Shrivastava, both former Meta FAIR researchers, built Isaac 0.5 as a single, end-to-end network. The model was trained on roughly one million hours of general video data, covering a wide variety of indoor and outdoor scenes. Crucially, the training set also includes “ego video” – first-person footage captured from wearable cameras – and “UMI video,” recordings of repetitive human actions. By feeding the network visual streams paired with robot-trajectory data, Perceptron claims the model learns how visual cues translate into physical motions.

The company says its dataset spans petabytes of images, text, video and robotic trajectories. This breadth is intended to give Isaac 0.5 the ability to recognize a new object, infer its affordances (how it can be grasped), and generate a motion plan, all without a separate control module.

Open-weight model: transparency meets practicality

Unlike most commercial AI offerings that ship only an API, Perceptron is releasing Isaac 0.5 with open weights. Engineers can inspect the parameters, fine-tune the network on proprietary data, or embed the model directly on edge hardware.