Nvidia நிறுவனத்தின் ரோபாட்டிக்ஸ் பிரிவு முன்னாள் அதிகாரி Amulya Vishwanath, 'Physical AI' ஸ்டார்ட்அப்களில் முதலீடு செய்ய Techable VC என்ற புதிய நிறுவனத்தைத் தொடங்கியுள்ளார். வெறும் விளம்பரத்திற்காக அல்லாமல், உற்பத்தி மற்றும் மருத்துவத் துறையில் பயன்பாட்டு சார்ந்த ரோபாட்டிக்ஸ் தொழில்நுட்பத்திற்கு இந்த நிறுவனம் முன்னுரிமை அளிக்கிறது.
ரோபாட்டிக்ஸ் துறையில் ஒரு புதிய அத்தியாயம்
Nvidia-வின் ரோபாட்டிக்ஸ் பிரிவில் முக்கியப் பொறுப்பு வகித்த Amulya Vishwanath, தற்போது 'Techable VC' என்ற புதிய வென்ச்சர் கேபிடல் நிறுவனத்தை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளார். இது 'Physical AI' எனப்படும், மென்பொருளைத் தாண்டி நிஜ உலகப் பொருட்களுடன் நேரடியாகத் தொடர்பு கொள்ளும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழில்நுட்பத்தில் கவனம் செலுத்தவுள்ளது. தற்போதைய ரோபாட்டிக்ஸ் உலகம் ஒரு 'Lego era' (அடித்தள உருவாக்க காலம்) நிலையில் உள்ளதாக அவர் கருதுகிறார்.
முதலீட்டு வியூகம்
இந்த நிறுவனம் வெறும் சாப்ட்வேர் அல்காரிதம்களை மட்டும் பார்க்காமல், அட்வான்ஸ்டு ஆக்சுவேட்டர்கள் (Actuators), சென்சார்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு நெறிமுறைகள் போன்ற அடிப்படை கட்டமைப்பு வசதிகளுக்கு முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது. இதற்காக மெட்டீரியல் சயின்ஸ், லைஃப் சயின்ஸ் மற்றும் பார்மாசூட்டிகல் உற்பத்தித் துறைகளில் முதலீடு செய்யத் திட்டமிட்டுள்ளது. தொழிலாளர் பற்றாக்குறையைப் போக்கவும், அறுவை சிகிச்சை போன்ற துல்லியமான வேலைகளில் நுட்பத்தை அதிகரிக்கவும் இது உதவும்.
இந்திய சந்தைக்கு இது ஏன் முக்கியம்?
'மேக் இன் இந்தியா' (Make in India) போன்ற திட்டங்களின் மூலம் இந்தியா உலகளாவிய உற்பத்தி மையமாக மாறிவரும் நிலையில், இத்தகைய உயர்தர ஆட்டோமேஷன் தொழில்நுட்பங்களின் தேவை அதிகரித்துள்ளது. கிடங்கு மேலாண்மை (Warehouse) மற்றும் பிரசிஷன் மேனுஃபேக்ச்சரிங் (Precision Manufacturing) துறைகளில் இத்தகைய Physical AI-ன் பங்களிப்பு எதிர்காலத்தில் மிக முக்கியமாக இருக்கும்.
சவால்களும் வாய்ப்புகளும்
மென்பொருள் சார்ந்த நிறுவனங்களை விட, ஹார்டுவேர் சார்ந்த AI நிறுவனங்களில் முதலீடு செய்வது அதிக மூலதனம் தேவைப்படும் மற்றும் நீண்ட கால வளர்ச்சி உடையது. லேப் சோதனைகளைத் தாண்டி, நிஜ உலக தொழிற்சாலைகள் மற்றும் மருத்துவமனைகளில் இவை எவ்வளவு சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன மற்றும் பாதுகாப்பானவை என்பதே இந்த ஸ்டார்ட்அப்களின் வெற்றியைத் தீர்மானிக்கும். லாபத்தை ஈட்டுவதற்கு, பாரம்பரிய முறைகளை மாற்றிவிட்டு, வேகமான மற்றும் பிழையற்ற செயல்பாடுகளை இவை நிரூபிக்க வேண்டியது அவசியம்.
