उबर का लक्ष्य: 2027 तक 1 लाख Nvidia-संचালিত स्वायत्त टैक्सी, Stellantis करेगा गाड़ियां सप्लाई

उबर टेक्नोलॉजीज इंक. (Uber Technologies Inc.) ने Nvidia Corp. (Nvidia Corp.) की तकनीक का उपयोग करके 100,000 स्वायत्त वाहनों (autonomous vehicles) का बेड़ा (fleet) तैयार करने का एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य रखा है। इस पहल का उद्देश्य राइड-हेलिंग रोबोटैक्सी (robotaxis) की पेशकश से जुड़ी लागतों को कम करना है। यह विस्तार 2027 में शुरू होने वाला है, जो मौजूदा साझेदारी पर आधारित है जहाँ उबर ड्राइवरलेस कारों के लिए Nvidia के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल (AI models) और चिप तकनीक (chip technology) को स्वायत्त वाहन विकास के लिए बेहतर बनाने में ड्राइविंग डेटा (driving data) साझा करता है। Nvidia ने अपनी GTC कॉन्फ्रेंस में अपना नया प्लेटफॉर्म, Nvidia Drive AGX Hyperion 10 पेश किया, जो कार निर्माताओं को स्वायत्त ड्राइविंग सॉफ्टवेयर (autonomous driving software) के लिए आवश्यक हार्डवेयर (hardware) और सेंसर (sensors) से लैस करता है। Stellantis NV (Stellantis NV), उबर के वैश्विक संचालन (global operations) के लिए कम से कम 5,000 Nvidia-संचালিত रोबोटैक्सी की आपूर्ति करने वाले पहले ऑटोमेकर्स में से एक होगा, जिसकी शुरुआत अमेरिका से होगी। उबर बेड़े के संचालन (fleet operations) के सभी पहलुओं का प्रबंधन करेगा। Stellantis हार्डवेयर और सिस्टम इंटीग्रेशन (systems integration) पर Foxconn के साथ (Foxconn) सहयोग करेगा, जिसका उत्पादन 2028 में शुरू होने का लक्ष्य है। यह कदम Uber की Alphabet Inc. (Alphabet Inc.) की Waymo और चीन की WeRide Inc. (WeRide Inc.) के साथ वर्तमान सीमित स्वायत्त राइड पेशकशों के विपरीत है, जिनमें बहुत छोटे बेड़े शामिल हैं। इस साझेदारी में एक "रोबोटैक्सी डेटा फैक्ट्री" (robotaxi data factory) का निर्माण भी शामिल है, जहाँ Uber ड्राइवरलेस मॉडल को प्रशिक्षित (train) और मान्य (validate) करने के लिए लाखों घंटों का ड्राइविंग डेटा प्रदान करेगा, जिसे Nvidia के प्रोसेसर (processors) और AI टूल (AI tools) का समर्थन प्राप्त होगा। प्रभाव: यह सहयोग स्वायत्त वाहन तकनीक के विकास और परिनियोजन (deployment) को तेज करेगा, जिससे राइड-शेयरिंग उद्योग और ऑटोमोटिव निर्माण में क्रांति आ सकती है। यह AI, सेंसर तकनीक और बेड़े के प्रबंधन (fleet management) में नवाचार को बढ़ावा देगा, जिससे अधिक कुशल और संभवतः सस्ती रोबोटैक्सी सेवाएं मिलेंगी। ऑटोमोटिव और तकनीकी क्षेत्रों पर इसका प्रभाव उच्च है, जो महत्वपूर्ण व्यवधान (disruption) और विकास के अवसर प्रदान करता है। रेटिंग: 8/10। कठिन शब्द: स्वायत्त वाहन (Autonomous vehicles): ऐसे वाहन जो मानव हस्तक्षेप के बिना स्वयं ड्राइव करने में सक्षम हों। रोबोटैक्सी (Robotaxis): राइड-हेलिंग सेवाओं के लिए टैक्सी के रूप में उपयोग किए जाने वाले स्वायत्त वाहन। AI मॉडल (AI models): ऐसे कंप्यूटर प्रोग्राम जो सीखने और निर्णय लेने जैसे कार्यों के लिए मानव बुद्धि की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। चिप्स (Chips): छोटे इलेक्ट्रॉनिक घटक जो जानकारी संसाधित करते हैं, जिन्हें अक्सर सेमीकंडक्टर भी कहा जाता है। सेंसर (Sensors): ऐसे उपकरण जो प्रकाश, गर्मी या गति जैसे भौतिक उत्तेजनाओं का पता लगाते हैं और प्रतिक्रिया करते हैं, जो स्वायत्त ड्राइविंग के लिए महत्वपूर्ण हैं। बेड़े का संचालन (Fleet operations): वाहनों के एक समूह का प्रबंधन, जिसमें रखरखाव, चार्जिंग, सफाई और प्रेषण शामिल है। डेटा फैक्ट्री (Data factory): बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, संसाधित करने और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन की गई एक प्रणाली, यहाँ विशेष रूप से AI को प्रशिक्षित करने के लिए। सिंथेटिक डेटा जनरेशन (Synthetic data generation): AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम डेटा बनाना जो वास्तविक दुनिया के डेटा की नकल करता है, खासकर जब वास्तविक दुनिया का डेटा दुर्लभ या संवेदनशील हो।