एक गतिशील वैज्ञानिक स्टेशन, जिसे एक बड़े एल्यूमीनियम के इग्लू के रूप में वर्णित किया गया है, ने पिछले रविवार (20) को फ्रांसीसी बंदरगाह लोरिएंट से अपनी यात्रा शुरू की। इस संरचना को आर्कटिक की कठोर परिस्थितियों का सामना करने और लंबे समय तक समुद्री बर्फ पर स्थिर रहने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
टारा पोलर स्टेशन नामक यह अभियान 12 राष्ट्रों से आने वाले लगभग 30 अनुसंधान केंद्रों को समाहित करता है। इसका मुख्य ध्यान ध्रुवीय क्षेत्र की जैव विविधता की जांच करना और जलवायु परिवर्तन के कारण होने वाले पर्यावरणीय परिवर्तनों के प्रभावों का आकलन करना है। परियोजना की योजना वर्ष 2045 तक फैली हुई है।
फ्रांस में निर्मित होने के बाद, स्टेशन अगस्त से रूसी तट के साथ चलेगा, और सितंबर की शुरुआत में बर्फ द्वारा स्थिर होने की उम्मीद है। अनुमान है कि यह 2027 के अंत तक ग्रीनलैंड और स्पिट्ज़बर्गेन के बीच स्थित फ्रेम जलडमरूमध्य क्षेत्र तक पहुंचने के लिए आर्कटिक महासागर में यात्रा करेगा।
टारा पोलर स्टेशन को समुद्री बर्फ के दबाव का विरोध करने और आर्कटिक की जमी हुई परत के साथ नियंत्रित गति बनाए रखने के लिए एक विशिष्ट डिजाइन दिया गया है, और इसे लगभग 52 डिग्री सेल्सियस नकारात्मक तापमान के लिए तैयार किया गया है। सर्दियों के दौरान, बेस में छह शोधकर्ताओं सहित 12 सदस्य रहेंगे, जबकि गर्मियों में लोगों की संख्या बढ़कर 18 हो सकती है।
स्थानीय पर विस्तारित उपस्थिति वैज्ञानिक रणनीति के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि शोधकर्ता सालाना केवल कुछ हफ्तों के लिए एक ऐसे क्षेत्र को समर्पित करना अनुचित मानते हैं जो तेजी से बदल रहा है। तारा ओशन फाउंडेशन के कार्यकारी निदेशक रोमेन ट्रबल ने जोर देकर कहा कि आर्कटिक एक कम अध्ययन किया गया महासागर है और यह एक बड़े परिवर्तन से गुजर रहा है।
ट्रबल के अनुसार, अपने परिवर्तनों को समझने के लिए ध्रुवीय वातावरण की लंबी अवधि तक निगरानी करना मौलिक है, क्योंकि संक्षिप्त अवलोकन पारिस्थितिकी तंत्र में परिवर्तनों का पूर्ण विश्लेषण करने की अनुमति नहीं देते हैं। कार्यक्रम इंगित करता है कि स्टेशन रूसी तट के साथ पूर्व की ओर यात्रा करेगा, जिसके लिए रास्ता खोलने के लिए एक आइसब्रेकर की सहायता ली जाएगी। एक बार घनी बर्फ में शामिल हो जाने के बाद, संरचना अनुमानित औसत गति 10 किलोमीटर प्रति दिन से जमी हुई द्रव्यमान की प्राकृतिक गति के साथ आगे बढ़ेगी।
यह मिशन एक बड़ी योजना का हिस्सा है जिसमें 2026 और 2045 के बीच दो साल के अंतराल पर दस अभियान निर्धारित हैं। इसका उद्देश्य ग्रह के सबसे दूरस्थ क्षेत्रों में से एक में निरंतर अवलोकन की एक श्रृंखला स्थापित करना है।
प्रतिभागियों के चयन में चिकित्सा, मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन और टीम वर्क परीक्षण शामिल थे, जिसका उद्देश्य एक ऐसा समूह बनाना था जो गंभीर परिस्थितियों और सीमित स्थान में महीनों तक रह सके। अभियान की निदेशक क्लेमेंटाइन मुलिन ने स्पष्ट किया कि मानदंड अकेले साहसी लोगों की तलाश करना नहीं था, बल्कि एक साथ बंद वातावरण का सामना करने के लिए अच्छे सह-अस्तित्व क्षमता वाले व्यक्तियों की तलाश करना था।
सर्दियों के दौरान रहने वाले वैज्ञानिकों को पांच महीने तक सूर्य के प्रकाश के बिना, अलगाव, अत्यधिक ठंड और ध्रुवीय भालुओं के संपर्क के जोखिम से निपटना होगा। खतरों को कम करने के लिए, सभी सदस्यों को हथियार प्रशिक्षण मिला है, और एक प्रशिक्षित कुत्ता जानवरों की पहचान करने में मदद करने के लिए टीम के साथ रहेगा। 58 वर्षीय जीनोमिक्स शोधकर्ता एरिक पेलेटियर ने शिकारियों की उपस्थिति के प्रबंधन की कठिनाई के बारे में चेतावनी दी, यह कहते हुए कि भालू उसके क्षेत्र में है और शिकार करने का आदी है, जो बर्फ के ब्लॉकों के पीछे छिपा रहता है।
स्टेशन पानी, वायुमंडल और समुद्री बर्फ के नमूने एकत्र करने के लिए सुसज्जित है। अनुमान है कि मिशन के दौरान एक उद्घाटन और कई लगेज उपकरणों का उपयोग करके 10 हजार से अधिक वैज्ञानिक रिकॉर्ड प्राप्त किए जाएंगे। यह सामग्री ध्रुव में अनुकूलित जीवन रूपों का विश्लेषण करने और यह समझने के लिए उपयोग की जाएगी कि जलवायु परिवर्तन इन जीवित प्राणियों को कैसे प्रभावित करते हैं।
अभियान के प्रभारी लोगों ने चेतावनी दी कि कुछ प्रजातियां अध्ययन होने से पहले ही विलुप्त हो सकती हैं। रोमेन ट्रबल ने आर्कटिक की जैव विविधता पर डेटा के संरक्षण के लिए अनुसंधान के महत्व को दोहराया, चेतावनी दी कि यदि वे ग्रह पर जीवन के विकास का एक पूरा अध्याय प्रलेखित किए बिना खो सकते हैं तो यह एक बड़ी क्षति होगी।
चेंगदू हाई-टेक ज़ोन चीन में अंतरिक्ष कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक प्रमुख औद्योगिक क्लस्टर के रूप में स्थापित हो गया है। 2026 में एपीईसी डिजिटल वीक कार्यक्रम में एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र प्रस्तुत किया गया था, जिसमें उपग्रह डिजाइन, रॉकेट निर्माण, ग्राउंड टर्मिनल और उपग्रह अनुप्रयोगों को शामिल किया गया था।
इस ज़ोन में 102 प्रमुख वाणिज्यिक एयरोस्पेस उद्यम केंद्रित हैं, जिन्होंने 2025 में 13 बिलियन युआन का उद्योग मूल्य हासिल किया। स्थानीय उद्योग नेता ने एक रॉकेट पर 12 उपग्रहों का उपयोग करके दुनिया का पहला ऑर्बिटल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटिंग नेटवर्क लॉन्च किया। इसने अंतरिक्ष में एआई कंप्यूटिंग से लेकर जमीनी अनुप्रयोग तक का पहला बंद चक्र बनाया।
अंतरिक्ष कंप्यूटिंग का मूल विचार डेटा प्रोसेसिंग, भंडारण और एआई विश्लेषण क्षमताओं को निम्न-पृथ्वी कक्षा के उपग्रहों पर रखना है। यह उन्हें साधारण डेटा रिले स्टेशनों से बदलकर बुद्धिमान कंप्यूटिंग नोड्स में बदल देता है। अंतरिक्ष लगभग पूर्ण वैक्यूम, अत्यधिक कम तापमान और लगभग असीमित सौर ऊर्जा की स्थिति प्रदान करता है, जिससे PUE का आंकड़ा सैद्धांतिक आदर्श 1.0 के करीब पहुंच जाता है, जो भूमि-आधारित डेटा केंद्रों के विपरीत है जो ऊर्जा खपत और शीतलन लागत की सीमाओं का सामना करते हैं।
पूर्वानुमानों के अनुसार, वाणिज्यिक क्षमता ट्रिलियन युआन तक पहुंच जाएगी, क्योंकि एआई आउटपुट की मांग को कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है जिसे जमीनी बुनियादी ढांचा बड़े पैमाने पर आर्थिक रूप से प्रदान नहीं कर सकता। इंजीनियरिंग समस्याएं गंभीर बनी हुई हैं: मानक जीपीयू चिप्स अंतरिक्ष विकिरण के सीधे संपर्क में आते हैं, जिससे उपकरणों का तेजी से क्षरण होता है, और विकिरण प्रतिरोधी उत्पादन महंगा है। इसके जवाब में, उद्योग फोटोनिक कंप्यूटिंग तकनीक का अध्ययन कर रहा है, जो प्रकृति में विकिरण के प्रति असंवेदनशील है, चार्ज की आवश्यकता नहीं रखता है और ऊर्जा कुशल है। सौर पैनल निर्माता अंतरिक्ष के चरम थर्मल चक्र के लिए अनुकूलित पेरोव्स्काइट-सिलिकॉन टैंडेम सेल विकसित कर रहे हैं। उच्च प्रक्षेपण लागत और कक्षा में लेजर के माध्यम से नेटवर्किंग बड़े पैमाने पर अपनाने के सामने मुख्य बाधाएं बनी हुई हैं। चेंगदू ने पहले से ही लॉन्च लागत को शुरू से ही कम करने के लिए रॉकेट असेंबली और इंजन निर्माण के आधार को सुरक्षित कर लिया है।
चेंगदू की औद्योगिक रणनीति तीन स्तंभों पर आधारित है: अंतरिक्ष कंप्यूटिंग में नवाचार संघ के माध्यम से मजबूत प्रौद्योगिकी, जो कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर, इंटर-सैटेलाइट संचार और अंतरिक्ष में थर्मल प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करता है, साथ ही अंतरिक्ष-श्रेणी की ऊर्जा प्रौद्योगिकियां भी; स्मार्ट संचालन, जिसमें 2027 तक राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय मानकों को विकसित करने पर केंद्रित अंतरिक्ष कंप्यूटिंग मानकों का गठबंधन शामिल है; और रॉकेट निर्माण आधार के माध्यम से उच्च प्रक्षेपण क्षमता। यह ज़ोन मध्य-पश्चिमी चीन में सबसे बड़ा स्टॉक क्लस्टर संचालित करता है, जिसमें 350 बिलियन युआन से अधिक के 182 फंड शामिल हैं, जिसमें केवल 2025 में 158.1 बिलियन युआन का प्रत्यक्ष वित्तपोषण किया गया था। इसके अलावा, 2 बिलियन युआन का एक विशेष एयरोस्पेस उद्योग कोष और अंतरिक्ष कंप्यूटिंग के लिए एक वेंचर कैपिटल फंड गठन के चरण में हैं।
भविष्य का शहर चेंगदू ने 130 बिलियन युआन के निवेश के साथ 200 तकनीकी उद्यमों को आकर्षित किया है और उपग्रहों की पूर्ण डिलीवरी की क्षमता का दावा करता है। चूंकि एआई आउटपुट की मांग बढ़ रही है और जमीनी सीमाएं महत्वपूर्ण होती जा रही हैं, इसलिए अंतरिक्ष कंप्यूटिंग को अटकलबाजी के रूप में नहीं, बल्कि एक आवश्यक पूरक तत्व के रूप में देखा जाता है। चेंगदू खुद को इस उभरते वैश्विक उद्योग के लिए मुख्य पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में स्थापित करता है।
माइंडलैब ने मैकरॉन-वी1 जारी किया है, एक ऐसा मॉडल जिसे मिक्सचर-ऑफ-लोरा पद्धति का उपयोग करके फाइन-ट्यून किया गया था। यह विकास झिपू एआई जीएलएम 5.2 की नींव पर आधारित है और प्रदर्शित करता है कि कैसे सुदृढीकरण शिक्षण (आरएल) पर लक्षित फाइन-ट्यूनिंग न्यूनतम कम्प्यूटेशनल लागत पर मौजूदा मॉडल की क्षमताओं को काफी बढ़ा सकती है।
फ्लैगशिप संस्करण वेंटि, जिसमें 748 बिलियन पैरामीटर हैं और मिलियन-स्तरीय नेटिव संदर्भ का समर्थन करता है, में 1 बिलियन पैरामीटर वाले चार स्वतंत्र विशेषज्ञ LoRA एडेप्टर का उपयोग किया जाता है। ये विशेषज्ञ चैट, एजेंटों, कोडिंग और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के क्षेत्रों को कवर करते हैं। प्रत्येक विशेषज्ञ को पेटेंटेड मिक्सचर-ऑफ-लोरा तकनीक का उपयोग करके एक अलग एडेप्टर स्थान में प्रशिक्षित किया गया था, जो बहु-कार्य फाइन-ट्यूनिंग के दौरान अक्सर देखे जाने वाले क्षमताओं के पारस्परिक प्रभाव को रोकता है।
MoL विधि पारंपरिक फाइन-ट्यूनिंग से एक महत्वपूर्ण विचलन है। मानक बहु-कार्य फाइन-ट्यूनिंग 'झूलने' के प्रभाव से ग्रस्त है, जहां एक फ़ंक्शन में सुधार दूसरे को खराब कर देता है। माइंडलैब का समाधान एक जमी हुई आधार मॉडल के ऊपर कई स्वतंत्र LoRA विशेषज्ञों को रखता है, और प्रत्येक को अपने स्वयं के अलग एडेप्टर स्थान में अनुकूलित किया जाता है। एक राउटर टूल प्रत्येक अनुरोध के लिए उपयुक्त विशेषज्ञ का चयन करता है, और नई क्षमताओं को मौजूदा को फिर से प्रशिक्षित किए बिना बस एक और LoRA विशेषज्ञ को जोड़कर जोड़ा जा सकता है।
मैकरॉन-वी1 में तकनीकी नवाचार MoL से परे जाते हैं। मॉडल में लॉन्गस्ट्रॉ तकनीक शामिल है, जो सामान्य प्रॉम्प्ट सेगमेंट को स्थायी स्थिति के रूप में पुन: उपयोग करके GLM 5.2 के नेटिव संदर्भ को दो मिलियन टोकन तक बढ़ाता है, जिससे लंबी अनुक्रमों पर ओवरहेड काफी कम हो जाता है। इसके अलावा, Qwen 3.6 पर आधारित स्थानीय परिनियोजन के लिए डिज़ाइन किया गया 35 बिलियन पैरामीटर वाला एक हल्का संस्करण टॉल भी मौजूद है।
सिस्टम का समर्थन करने के लिए तीन घटकों को सह-प्रशिक्षित किया गया था: GenUI, जो पाठ आउटपुट के अलावा इंटरैक्टिव दृश्यों को प्रदर्शित करने के लिए जिम्मेदार है; REPL हार्नेस, जो मॉडलों को सत्रों के बीच वैश्विक उपयोगिताओं के लिए उपकरण बनाने और आगे बढ़ाने की अनुमति देने के लिए एक स्थायी पायथन रनटाइम प्रदान करता है; और MinT प्रशिक्षण बुनियादी ढांचा, जिसे विशेष रूप से MoL के लिए विकसित किया गया है, जहां एक्टर और ट्रेनिंग एजेंट केवल एडेप्टर का आदान-प्रदान करते हैं, न कि पूर्ण भार का, जो ट्रिलियन पैमाने पर लाखों स्तर के एडेप्टर कैटलॉग का समर्थन करता है।
माइंडलैब ने दो स्वदेशी मूल्यांकन डेटासेट भी बनाए हैं। मैकरॉन चैटबेंच लंबे संदर्भ परिदृश्यों में एजेंट की ईमानदारी का मूल्यांकन करता है, यह जांचता है कि क्या मॉडल मनगढ़ंत उत्तर देने के बजाय अंतराल को स्वीकार करता है। मैकरॉन लिविंगबेंच तीन परस्पर क्रिया करने वाले तंत्रों के साथ एक गतिशील सैंडबॉक्स का अनुकरण करता है: गतिशील शोर, गतिशील जीवित वातावरण और गतिशील उपयोगकर्ता, मॉडल की निरंतर उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को समझने, जानकारी की सटीकता की जांच करने, कार्य पथों को पुन: योजना बनाने और उपयोगकर्ता के धैर्य समाप्त होने से पहले कार्यों को पूरा करने की क्षमता को मापता है।
मानक परीक्षणों पर, मैकरॉन-वी1 320 टोकन प्रति सेकंड की पीढ़ी गति प्राप्त करता है, जो समतुल्य मॉडलों की तुलना में काफी तेज है, हालांकि यह प्रारंभिक परीक्षण के दौरान कम आउटपुट लोड को दर्शा सकता है। मैकरॉन-वी1 साबित करता है कि चीनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल आधार मॉडल के प्रशिक्षण के पैमाने से परिभाषित नहीं होती है, बल्कि बाद के फाइन-ट्यूनिंग की दक्षता से भी परिभाषित होती है। 64 जीपीयू का उपयोग करके माइंडलैब की उपलब्धि कम्प्यूटेशनल दक्षता के साथ विशेषज्ञता की संभावना की पुष्टि करती है। जैसे-जैसे आधार मॉडल की गुणवत्ता करीब आती है, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पोस्ट-ट्रेनिंग परत की ओर स्थानांतरित हो जाता है, जहां MoL विधियां सबसे सक्षम अनुप्रयोगों को आकर्षित करने वाली पारिस्थितिक तंत्र को निर्धारित कर सकती हैं।
हुआवेई क्लाउड ने एम्बोडीड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को विकसित करने के लिए एक व्यापक प्लेटफॉर्म, क्लाउडरोबो पेश किया है। यह प्लेटफॉर्म काम के पूरे चक्र को कवर करता है: डेटा बनाने और मॉडल विकसित करने से लेकर सिमुलेशन और रोबोट परिनियोजन तक। इस कदम के तहत, कंपनी ने खुद को रोबोटों के लिए बौद्धिक 'मस्तिष्क' के आपूर्तिकर्ता के रूप में स्थापित किया है, न कि प्रत्यक्ष निर्माता के रूप में।
यह रणनीति हुआवेई के स्मार्ट कार क्षेत्र में दृष्टिकोण के समान है, जिसने SERES/Ask की सफलता दिलाई। अंतिम उत्पाद को स्वयं बनाने के बजाय, हुआवेई एक बौद्धिक कोर, पारिस्थितिकी तंत्र और विकास प्लेटफॉर्म प्रदान करती है, जिससे अन्य कंपनियां प्रतिस्पर्धी उत्पाद बना सकती हैं। यूआईबॉट्स और हुआयान रोबोटिक्स सहित बीस से अधिक कंपनियों ने प्रारंभिक भागीदार के रूप में क्लाउडरोबो में शामिल हो लिया है।
क्लाउडरोबो प्लेटफॉर्म की वास्तुकला तीन मुख्य तत्वों पर आधारित है। पहला, पीबी स्तर पर डेटा फाउंडेशन लाखों तैयार डेटासेट तक पहुंच प्रदान करता है। दूसरा, मॉडल उत्पादन के लिए क्लाउड इंजन असेंड एआई चिप्स पर चलने वाले पंगु मॉडल की एक श्रृंखला का उपयोग करता है। तीसरा, रियल-सिम मोड में आंतरिक मूल्यांकन प्रणाली यथार्थवादी वर्चुअल परीक्षण करने की अनुमति देती है।
डेवलपर्स असेंड के लिए अनुकूलित 20 से अधिक मॉडलों तक पहुंच प्राप्त करते हैं और कुछ ही घंटों में रोबोट को क्लाउड से कनेक्ट कर सकते हैं, जबकि मॉडल परिनियोजन मिनटों में होता है। प्लेटफॉर्म एम्बोडीड एआई विकास की पूरी प्रक्रिया को कवर करता है: डेटा संग्रह, मॉडल प्रशिक्षण, सिमुलेशन में मूल्यांकन, हार्डवेयर के साथ एकीकरण और संचालन।
इस रणनीतिक समाधान का तर्क हुआवेई के सिद्ध मॉडल को दोहराता है। स्मार्ट परिवहन वाहनों के खंड में, हुआवेई ने इंटेलिजेंट ड्राइविंग सिस्टम, कॉकपिट और इलेक्ट्रिक ड्राइव तकनीक की आपूर्ति की, जबकि भागीदारों ने विनिर्माण किया। इस मॉडल ने SERES को एक कम ज्ञात निर्माता से प्रीमियम इलेक्ट्रिक वाहन ब्रांड में बदलने की अनुमति दी, और M9 मॉडल 500,000 युआन से अधिक के सेगमेंट में बेस्टसेलर बन गया। अब हुआवेई एम्बोडीड एआई पर उसी श्रम विभाजन अवधारणा को लागू कर रही है: कंपनी बौद्धिक ऑपरेटिंग सिस्टम, क्लाउड प्लेटफॉर्म और बुनियादी एआई मॉडल प्रदान करती है, जबकि रोबोट निर्माताओं को हार्डवेयर विकास, विनिर्माण और वर्टिकल एप्लिकेशन परिदृश्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है, जहां उनके पास विशेषज्ञता होती है।
नियंत्रकों पर 79.8% की उच्च सकल लाभ मार्जिन उपकरण के 38.4% मार्जिन की तुलना में, सॉफ्टवेयर द्वारा निर्धारित मूल्य पर रणनीतिक फोकस की प्राथमिकता की पुष्टि करता है।
वर्तमान समय उद्योग की परिपक्वता को दर्शाता है। रोबोट गति नियंत्रण की क्षमता प्रमुख निर्माताओं के बीच काफी मानकीकृत है, जो बुद्धिमान प्रोसेसर को मुख्य विभेदक कारक बनाता है। औद्योगिक मैनिपुलेटर, सेवा रोबोट, चौपाया और मानव सदृश रोबोट सहित रोबोटिक्स का खंडित परिदृश्य प्रत्येक टीम द्वारा सब कुछ शुरू से बनाने से बचने के लिए विकास के लिए एक एकीकृत बुनियादी ढांचे की मांग करता है। हुआवेई क्लाउडरोबो मैन्युअल विकास की समस्या का समाधान करता है, जहां अलग-अलग समूह नवाचार के बजाय व्यक्तिगत डेटा पाइपलाइन, मॉडल प्रशिक्षण, सिमुलेशन वातावरण और हार्डवेयर एकीकरण बनाने में अत्यधिक संसाधन खर्च करते थे।
भले ही यह स्पष्ट नहीं है कि क्या हुआवेई अपने स्मार्ट कार पारिस्थितिकी तंत्र की रणनीति को एम्बोडीड एआई में दोहरा सकती है, क्योंकि कारों में उच्च मानकीकरण और रूपों की एकरूपता होती है, जबकि रोबोटों की आवश्यकताएं अत्यंत विविध होती हैं, हुआवेई के पास पहले से ही ओपनहार्मनी पर आधारित एम-रोबोट्स ओएस और हुआवेई द्वारा प्रशिक्षित प्रतिभाओं पर आधारित एम्बोडीड एआई में 15 से अधिक स्टार्टअप हैं, जो कंपनी के प्रभाव को क्लाउडरोबो प्लेटफॉर्म से कहीं आगे तक इंगित करता है।
