बेंगलुरु स्थित AI स्टार्टअप, Mowito ने अपने "ब्रेन" (brain) सॉफ्टवेयर के व्यावसायीकरण के लिए $3 मिलियन का प्री-सीड राउंड पूरा किया है। यह सॉफ्टवेयर औद्योगिक रोबोटिक आर्म्स (robot arms) को केवल एक मानव ऑपरेटर को देखकर नए कार्य सीखने की अनुमति देता है। Version One Ventures ने इस फंडिंग का नेतृत्व किया, जिसमें All In Capital, Unisol और iSeed ने भी भाग लिया। इस राशि का उपयोग अमेरिकी ऑटोमोटिव और इलेक्ट्रॉनिक्स कारखानों में विस्तार के लिए किया जाएगा।
फंडिंग और विस्तार की योजनाएं
यह राउंड Mowito को डेट्रॉइट में एक डेवलपमेंट हब खोलने और उन निर्माताओं के साथ पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने के लिए पर्याप्त संसाधन (runway) प्रदान करता है जो हाई-मिक्स, लो-वॉल्यूम उत्पादन करते हैं। दुनिया के दो सबसे बड़े विनिर्माण क्षेत्रों में अपनी उपस्थिति दर्ज कराकर, कंपनी का लक्ष्य यह साबित करना है कि उसके AI मॉडल प्रत्येक नए कार्य के लिए रोबोटिक आर्म्स को फिर से प्रोग्राम करने में लगने वाले समय और लागत को काफी कम कर सकते हैं।
यह तकनीक कैसे काम करती है
Mowito हार्डवेयर नहीं बेचता है; यह सॉफ्टवेयर "ब्रेन" (brains) की आपूर्ति करता है जो मौजूदा औद्योगिक आर्म्स पर काम करते हैं। इसके मॉडल कंप्यूटर-विज़न और रिइन्फोर्समेंट-लर्निंग (reinforcement-learning) का उपयोग करके मानव की गतिविधियों को रोबोट के 'डिग्रीज़ ऑफ फ्रीडम' (degrees of freedom) के साथ मैप करते हैं। एक बार जब सिस्टम किसी कार्य को देख लेता है—जैसे कि ट्रे से एक कंपोनेंट उठाना और उसे सर्किट बोर्ड पर रखना—तो यह बिना किसी प्रोग्रामर द्वारा नया कोड लिखे उस गति को दोहरा देता है। इसका परिणाम तेज़ बदलाव (changeover) और विशेषज्ञ रोबोट प्रोग्रामर्स पर कम निर्भरता के रूप में सामने आता है।
बाजार पर प्रभाव
भारतीय AI फर्मों के लिए, केवल सॉफ्टवेयर सेवाओं से हटकर ऐसे उत्पाद की ओर बढ़ना जो फैक्ट्री फ्लोर तक पहुँचता है, 'फिजिकल AI' (physical AI) की ओर एक बदलाव का संकेत है। यदि Mowito का दृष्टिकोण बड़े पैमाने पर सफल होता है, तो भारतीय तकनीकी कंपनियां उन आपूर्ति-श्रृंखला-महत्वपूर्ण (supply-chain-critical) क्षेत्रों में अपनी जगह बना सकती हैं, जिन पर लंबे समय से जापान, जर्मनी और संयुक्त राज्य अमेरिका के रोबोट विक्रेताओं का दबदबा रहा है। श्रम की कमी से जूझ रहे और लचीले ऑटोमेशन की आवश्यकता वाले अमेरिकी निर्माता, इसके स्वाभाविक लक्ष्य हैं।
आगे की चुनौतियां
यह अवधारणा अभी शुरुआती चरण में है। विभिन्न प्रकार के रोबोट ब्रांडों और पुराने (legacy) कंट्रोल सिस्टम के साथ AI मॉडल को एकीकृत करना जटिल हो सकता है, और निर्माता अवलोकन (observation) के माध्यम से सीखने वाले सॉफ्टवेयर को महत्वपूर्ण उत्पादन चरण सौंपने में हिचकिचा सकते हैं। बड़े पैमाने पर अपनाए जाने से पहले प्रमाणित विश्वसनीयता, सुरक्षा प्रमाणन और स्पष्ट ROI डेटा आवश्यक होंगे।
किन बातों पर नज़र रखें
प्रमुख संकेतकों में डेट्रॉइट पायलट प्रोजेक्ट्स का परिणाम, Mowito कितनी जल्दी विभिन्न रोबोट प्लेटफॉर्म के लिए अपने सॉफ्टवेयर को प्रमाणित कर सकता है, और क्या पहले डिप्लॉयमेंट (deployments) लाइव होने के बाद यह फंडिंग राउंड नए निवेशकों को आकर्षित करता है, शामिल हैं। सफलता क्लाउड सेवाओं से आगे बढ़कर विनिर्माण की भौतिक दुनिया में कदम रखने वाली भारतीय AI फर्मों की एक नई लहर पैदा कर सकती है।