शंघाई स्थित स्टार्टअप EBKernel ने 2026 में पुजियान इनोवेशन फोरम के तहत मस्तिष्क से प्रेरित एम्बोडीड इंटेलिजेंस सत्र में Cog-WM 1.0 प्रस्तुत किया। कंपनी इस रिलीज़ को पिक्सेल पुनर्निर्माण के बजाय लेटेंट स्पेस में पूर्वानुमान पर निर्मित एक संज्ञानात्मक विश्व मॉडल के रूप में प्रस्तुत करती है।
कंपनी के बयान के अनुसार, यह आर्किटेक्चर मानव संज्ञानात्मक मानचित्रों से संगठनात्मक अवधारणाओं को उधार लेता है, जैसे कि चयनात्मक मेमोरी अपडेट, लक्ष्य-प्रेरित एन्कोडिंग और कई क्षितिजों पर पूर्वानुमान। ये विचार JEPA शैली के संयुक्त एम्बेडिंग उद्देश्य फ़ंक्शन के साथ संयुक्त होते हैं, जिससे रोबोट कच्चे फ्रेम के पुनर्निर्माण के बजाय अमूर्त स्थानिक और स्थितिगत विशेषताओं का उपयोग करके योजना बना सकते हैं।
नेविगेशन के संबंध में, Cog-WM Nav 1.0 मॉडल को पूर्व-निर्मित मानचित्र का उपयोग किए बिना परखा गया। HM3D-ObjectNav के एक उपसमूह पर, EBKernel ने नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित बेसलाइन BSC-Nav की तुलना में सफलता दर को 78.50% से बढ़ाकर 86.89% बताया। यह 8.39 अंकों की पूर्ण वृद्धि (लगभग 10.7% सापेक्ष) का प्रतिनिधित्व करता है, और SPL मीट्रिक 47.70 से बढ़कर 48.35 हो गया।
नेविगेशनल घटक स्पष्ट स्थानिक स्मृति को बनाए रखता है और लेटेंट स्पेस में अन्वेषण के लिए उप-लक्ष्यों का पूर्वानुमान लगाता है। फिर यह लक्ष्य अर्थशास्त्र और पथ लागत के बीच संतुलन बनाता है, जो विशेष रूप से उपयोगी होता है जब लक्ष्य वर्तमान दृश्य क्षेत्र से बाहर होता है और रोबोट को यह तय करना होता है कि आगे कहाँ देखना है।
मैनिपुलेशन शाखा, Cog-WM Manip 1.0, बहु-पैमाने पर स्थिति और मूल्य-मॉड्यूलेटेड अनुभव का पूर्वानुमान सिखाती है, जो छोटी अवधि में कार्यों के प्रभावों और लंबी अवधि में कार्य प्रगति के बीच संबंध प्रदान करती है। एक ही पुनरुत्पादन प्रोटोकॉल का उपयोग करते हुए, EBKernel का दावा है कि मॉडल जटिल RoboTwin 2.0 सेटिंग्स सहित तीन मुख्य मैनीपुलेशन डेटासेट पर बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित बेसलाइन मॉडल pi0.5 से लगभग 16% बेहतर प्रदर्शन करता है।
LIBERO-Plus पर घटकों के प्रभाव के विश्लेषण ने योगात्मक प्रभाव दिखाया: नीति स्वयं लगभग 80% तक पहुंच गई, स्थानीय पूर्वानुमान 81.6% तक, मल्टी-हॉराइजन पूर्वानुमान 82.0% तक, और पूरी प्रणाली 84.6% तक।
कंपनी तैनाती क्षमताओं की घोषणा करती है जो पहियों वाले ह्यूमनॉइड्स और चार पैरों वाले जानवरों को मानचित्र रहित नेविगेशन, मार्ग योजना, स्थानिक-अस्थायी स्मृति निष्कर्षण, स्थानिक प्रश्नोत्तर (QA) और वस्तु खोज के लिए कवर करती है। मैनीपुलेशन का परीक्षण पहियों वाले ह्यूमनॉइड निकायों पर किया गया था, और चार पैरों वाले जानवरों के नेविगेशन को निरीक्षण या गश्त के लिए ग्राहक वस्तुओं पर चिह्नित किया गया था।
EBKernel, जिसकी स्थापना 2025 के मध्य में हुई थी, उत्पाद के बारे में एक थीसिस को आगे बढ़ाती है जिसमें कम डेटा आवश्यकता और उच्च सामान्यीकरण क्षमता के साथ आजीवन शिक्षण शामिल है। हालांकि, बाहरी दीर्घायु के स्वतंत्र मेट्रिक्स और लंबी दूरी पर फील्ड परिणाम अभी भी कंपनी के आंतरिक बेंचमार्क की सीमित सीमाओं के भीतर हैं, इसलिए प्रयोगशालाओं को तीसरे पक्ष के काम के आने तक तुलना के लिए प्रकाशित SR मेट्रिक्स और मैनीपुलेशन में परिवर्तनों को मुख्य सेट के रूप में देखने की सलाह दी जाती है।