स्पिरिट एआई ने बताया कि उसके दर्जनों पहिये वाले मानव सदृश रोबोट मॉडल मोज़1 पहले से ही बैटरी निर्माता सीएटीएल और खुदरा विक्रेता जेडी.कॉम की उत्पादन लाइनों पर काम कर रहे हैं। सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक गैओ यांग ने रॉयटर्स को बताया कि वह 2027 के मध्य तक 'जीपीटी-3 जैसी स्थिति' रोबोट मस्तिष्क के लिए आने की उम्मीद करते हैं। इस अवधारणा के तहत, रोबोट प्राकृतिक भाषा में निर्देश ले सकेगा और संबंधित भौतिक कार्यों का अनुक्रम करने का प्रयास करेगा।
विशेष रूप से, चोंगझोउ में सीएटीएल के आधार पर, स्पिरिट का मानव सदृश मोज़ लाइन के समापन और पावर बैटरी मॉड्यूल पर डीसीआर कनेक्टर डालने के कार्य करता है। यह लाइन कई एसकेयू और छोटे बैचों के साथ एक लचीला चरण है, जिसके लिए पहले उच्च वोल्टेज प्लग के साथ मैन्युअल काम की आवश्यकता होती थी, जो चिंगारी के जोखिम और असमान गुणवत्ता से जुड़ा होता था।
देखने, भाषा और क्रियाओं के एंड-टू-एंड मॉडल पर काम करने वाला रोबोट आने वाले पुर्जों की स्थिति में परिवर्तनों के अनुकूल हो सकता है, लचीली नलिकाओं पर बल को समायोजित कर सकता है, चक्रों में 99% से अधिक सम्मिलन सफलता बनाए रख सकता है जो सक्षम श्रमिकों के बराबर है, कई मॉडलों के साथ लगातार काम करते समय दैनिक उत्पादन को तीन गुना बढ़ा सकता है, और मुख्य कार्यों के बीच पैट्रोल निरीक्षण पर स्विच कर सकता है, नलिकाओं में विसंगतियों को चिह्नित करता है।
गैओ, जो सिंघुआ विश्वविद्यालय में रोबोटिक्स के सहायक प्रोफेसर भी हैं, का दावा है कि सबसे कमजोर कड़ी अभी सॉफ्टवेयर इंटेलिजेंस है, न कि स्प्रिंट या साल्टो जैसे हार्डवेयर ट्रिक्स। वह भविष्यवाणी करते हैं कि अगले एक या दो वर्षों में औद्योगिक अनुप्रयोग के लिए एक खिड़की खुलेगी, और सरल कार्यों वाली वाणिज्यिक सेवा भूमिकाएं लगभग दो साल में दिखाई दे सकती हैं। हालांकि, उनका मानना है कि उपयोगी घरेलू रोबोट बनाना काफी कठिन रहेगा, जिसके लिए उनके अनुमानों के अनुसार कम से कम आठ साल लगेंगे।
स्पिरिट वास्तविक परिस्थितियों में टेलीऑपरेशन और पहनने योग्य सेंसर से एकत्र किए गए डेटा के महत्व पर जोर देता है, जिसकी तुलना कैबलों जैसे विकृत वस्तुओं के लिए सिमुलेशन से की जाती है, जिसमें लगभग 1000 ठेकेदारों से डेटा एकत्र किया गया है। कंपनी संरचित घरेलू वातावरण में सरल कार्यों में 90% सफलता की सूचना देती है, हालांकि बोतल के ढक्कन को खोलने जैसे सूक्ष्म मोटर कौशल अभी भी मॉडलों के लिए चुनौतियां पेश करते हैं।
सुरक्षा उपायों में पूरे शरीर की बल नियंत्रण शामिल है जिसमें अत्यधिक संपर्क बल पर स्वचालित आपातकालीन ब्रेकिंग होती है। गैओ ने उल्लेख किया कि अनियंत्रित एजेंटों से जुड़े जोखिम तब तक कम तत्काल हैं जब तक कि भौतिक मॉडल अपरिपक्व रहते हैं, लेकिन जैसे ही बुनियादी मॉडल अधिक स्वायत्त स्तर तक पहुंचते हैं, समन्वय पर काम अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा। यह जानकारी स्पिरिट के पिछले ओपन मॉडल रिलीज़ से अलग है, क्योंकि यह मोज़1 लाइन के कार्यान्वयन और 2027 के मध्य तक रोबोट मस्तिष्क के संबंध में गैओ की समयरेखा पर केंद्रित है।
