Physical AI 2026: कैसे काम करते हैं Tesla Optimus और Figure AI? (Technical Guide)

2024 तक एआई केवल ‘डिजिटल प्रेडिक्शन’ (अगला शब्द क्या होगा?) तक सीमित था। लेकिन 2026 में, क्रांति VLA (Vision-Language-Action) मॉडल्स की है। यह लेख उन तकनीकी परतों को खोलता है जो Tesla Optimus और Figure AI को एक साधारण मशीन से बदलकर एक ‘जीता-जागता’ सहायक बनाती हैं।

1. न्यूरल बैकबोन: ‘VLA’ मॉडल कैसे काम करता है?

पारंपरिक एआई ‘LLM’ (Large Language Models) पर चलता है, लेकिन रोबोट्स को VLA (Vision-Language-Action) मॉडल्स की आवश्यकता होती है।

Multimodal Tokens: यहाँ एआई केवल शब्दों को टोकन नहीं मानता। यह वीडियो के हर फ्रेम (Vision) और सेंसर से मिलने वाले डेटा (Force/Torque) को भी ‘टोकन’ में बदल देता है।
The Action Loop: जब आप कहते हैं “कॉफी लाओ”, तो मॉडल इसे सीधे कमांड में नहीं बदलता। यह पहले एक ‘World Model’ सिमुलेशन चलाता है। यह अपने दिमाग में 1,000 संभावित रास्तों का अनुमान लगाता है और उस रास्ते को चुनता है जहाँ ‘Collision Probability’ (टकराने की संभावना) सबसे कम हो।
Closed-Loop Feedback: 2026 के रोबोट्स में ‘Zero-latency’ फीडबैक लूप होता है। यदि हाथ कॉफी कप उठाते समय थोड़ा फिसलता है, तो टच सेंसर 1ms के भीतर न्यूरल नेटवर्क को सिग्नल भेजता है और रोबोट अपनी पकड़ (Grip) रीयल-टाइम में टाइट कर लेता है।

2. टेस्ला ऑप्टिमस (Gen-3): बायो-मिमेटिक इंजीनियरिंग

टेस्ला ने ऑप्टिमस के साथ “Hardware-Software Co-design” की सीमाएं तोड़ दी हैं। इसकी गहराई इसके Actuators में है:

Bio-mimetic Actuators: टेस्ला ने इंसानी मांसपेशियों के ‘Group’ के आधार पर 28 अलग-अलग प्रकार के स्ट्रक्चरल एक्चुएटर्स बनाए हैं। यह रोबोट को ‘Non-linear’ गति करने की अनुमति देते हैं (जैसे कि किसी चीज़ को घुमाते हुए उठाना)।
End-to-End Neural Nets: ऑप्टिमस में कोई ‘If-Then’ कोडिंग नहीं है। यह पूरी तरह से ‘Imitation Learning’ पर आधारित है। टेस्ला के पास 2026 में दुनिया का सबसे बड़ा ‘Human Movement Dataset’ है, जिसे हज़ारों VR-गियर पहने ऑपरेटरों ने ट्रेन किया है।
The FSD Integration: ऑप्टिमस वही ‘Occupancy Network’ इस्तेमाल करता है जो टेस्ला कारें करती हैं। यह 3D स्पेस को छोटे-छोटे ‘Voxels’ (3D पिक्सेल्स) में बांटता है, जिससे यह अंधेरे या भीड़भाड़ वाले कमरे में भी बिना टकराए चल सकता है।

3. Figure AI 02: लॉजिक और फिजिकल लेयर का एकीकरण

जहाँ टेस्ला ‘हार्डवेयर’ में आगे है, वहीं Figure AI ने ‘Semantic Reasoning’ में बाजी मारी है।

Hierarchical Planning: Figure 02 एक साथ दो स्तरों पर सोचता है।
1. High-Level Goal: “किचन साफ करो।”
2. Low-Level Motor Control: उंगलियों को 0.5 न्यूटन का दबाव देना।
Common Sense Physics: 2026 के इस मॉडल में ‘Intuitive Physics’ की समझ है। इसे पता है कि अगर कांच का गिलास गिरेगा तो वह टूट जाएगा, इसलिए वह उसे प्लास्टिक के डब्बे की तुलना में ज्यादा ‘Priority’ और ‘Care’ के साथ संभालता है।

4. प्रोप्रियोसेप्शन और स्पर्श की सूक्ष्मता (Tactile Sensing)

2026 में रोबोटिक्स की सबसे बड़ी जीत Proprioception (अपने शरीर के अंगों की स्थिति का ज्ञान) है।

Strain Gauges: हर जोड़ (Joint) में लगे स्ट्रेन गेज रोबोट को यह बताते हैं कि उस पर कितना गुरुत्वाकर्षण (Gravity) काम कर रहा है।
Synthetic Skin: रोबोटिक उंगलियों पर ‘Piezoresistive’ सामग्री की परत होती है। यह रोबोट को यह महसूस करने की अनुमति देती है कि कोई सतह खुरदरी है, चिकनी है, या गर्म है। यही कारण है कि 2026 का रोबोट एक पके हुए टमाटर को बिना पिचकाए उठा सकता है।

5. डेटा संप्रभुता और ‘Black Box’ सुरक्षा

एक रोबोट घर के अंदर ‘आँखों वाला सर्वर’ है। इसकी सुरक्षा के लिए 2026 में ‘Hardware-Level Encryption’ अनिवार्य है:

TEE (Trusted Execution Environment): विजुअल डेटा एक एन्क्रिप्टेड ज़ोन में प्रोसेस होता है जिसे रोबोट का मुख्य ओएस (OS) भी सीधे नहीं पढ़ सकता।
Edge-Only Inference: 90% निर्णय ‘On-Device’ होते हैं। केवल अज्ञात त्रुटियों (Errors) के मामले में ‘Anonymized’ डेटा को क्लाउड पर लर्निंग के लिए भेजा जाता है।

द फिजिकल इंटरनेट

2026 में रोबोट्स का आना वैसा ही है जैसे 1990 के दशक में इंटरनेट का आना। यह केवल एक मशीन नहीं है, यह ‘Physical Internet’ की शुरुआत है जहाँ जानकारी अब केवल स्क्रीन पर नहीं तैरती, बल्कि आपके भौतिक संसार को बदल रही है।