Chef Robotics ने NVIDIA Isaac Stack पर खाद्य‑हेरफेर रोबोट बनाए

Chef Robotics ने 7 अक्टूबर, 2026 को घोषित किया कि वह अपने खाद्य‑हेरफेर रोबोटिक सिस्टम को NVIDIA के रोबोटिक्स विकास स्टैक पर बना रहा है, जिसमें NVIDIA Isaac Sim को अपनाया गया है, जो NVIDIA Omniverse लाइब्रेरीज़ पर निर्मित है, सिमुलेशन और डिजिटल‑ट्विन कार्य के लिए, और NVIDIA cuMotion को GPU‑त्वरित मोशन प्लानिंग के लिए उपयोग किया गया है।

कंपनी, जो खुद को स्केलेबल फिजिकल AI खाद्य रोबोटिक्स समाधान को व्यावसायिक बनाने वाली पहली कंपनी बताती है, ने कहा कि यह स्टैक उनके रोबोटों के विकास और तैनाती को तेज करने के लिए है, जबकि उत्पादन में विश्वसनीयता बनाए रखता है। Chef Robotics ने यह भी रिपोर्ट किया कि उनके सिस्टम की ग्राहक तैनाती ने श्रम उत्पादकता में 60 % तक की वृद्धि हासिल की है।

घोषणा के अनुसार, खाद्य पदार्थ भौतिक दुनिया में सबसे चुनौतीपूर्ण हेरफेर वातावरणों में से एक है: सामग्री लचीली, गीली और अत्यधिक विविध होती हैं, उत्पादन लाइनों को ठंडे, कठोर परिस्थितियों में उच्च थ्रूपुट के साथ चलना पड़ता है, और खाद्य निर्माण को निरंतर श्रम की कमी का सामना करना पड़ता है। ऐसी परिस्थितियों में विश्वसनीय रूप से कार्य करने वाले रोबोटिक सिस्टम का इंजीनियरिंग करना, और नई तैनाती को शीघ्रता से चलाना, औद्योगिक‑स्तर के सिमुलेशन और उच्च‑प्रदर्शन मोशन प्लानिंग की आवश्यकता रखता है, कंपनी ने कहा।

Isaac Sim के साथ सिमुलेशन और डिजिटल ट्विन्स

Chef Robotics ओपन Isaac Sim फ्रेमवर्क का उपयोग करके अपने रोबोटिक कार्य सेल्स और ग्राहक उत्पादन लाइनों के भौतिक रूप से सटीक डिजिटल ट्विन बनाता है। नई कॉन्फ़िगरेशन को तैनाती से पहले एक वर्चुअल वातावरण में डिज़ाइन, सिमुलेट और वैध किया जाता है, जिससे कंपनी को अपने ग्राहकों की सुविधाओं में पाए जाने वाले विभिन्न सामग्री, कंटेनर, बर्तनों और लाइन लेआउट्स के विरुद्ध सेल्स का स्ट्रेस‑टेस्ट करने की सुविधा मिलती है। कंपनी ने कहा कि यह दृष्टिकोण डिजाइन से प्लांट फ़्लोर पर कार्यशील तैनाती तक का रास्ता छोटा कर देता है।

NVIDIA Isaac Sim को एक ओपन‑सोर्स रेफ़रेंस फ्रेमवर्क के रूप में वर्णित करता है, जो Omniverse लाइब्रेरीज़ पर निर्मित है और रोबोटिक्स सिमुलेशन, परीक्षण और भौतिक‑आधारित वर्चुअल वातावरण में सिंथेटिक डेटा जनरेशन के लिए उपयोग होता है। NVIDIA के डेवलपर दस्तावेज़ के अनुसार, यह फ्रेमवर्क कंप्यूटर‑एडेड डिज़ाइन फ़ाइलें, Unified Robot Description Format मॉडल या वास्तविक दुनिया की कैप्चर को ingest करके उन्हें USD में परिवर्तित करता है, जिसके बाद डेवलपर सामग्री असाइन करके, फिज़िक्स सक्षम करके, और रोबोट तथा सेंसर मॉडल कॉन्फ़िगर करके सीन बनाते हैं। यह फ्रेमवर्क नियंत्रित सिंथेटिक डेटा जनरेशन का समर्थन करता है, जिसे NVIDIA के Cosmos विश्व फ़ाउंडेशन मॉडल से बढ़ाया जा सकता है, और यह परसेप्शन और मोबिलिटी स्टैक्स को सिमुलेशन में प्रशिक्षित करने तथा सॉफ्टवेयर‑इन‑द‑लूप या हार्डवेयर‑इन‑द‑लूप परीक्षण के माध्यम से मूल्यांकन करने की सुविधा देता है। NVIDIA बताता है कि यह फ्रेमवर्क पूरी तरह से विस्तारित योग्य है, इसलिए डेवलपर कस्टम OpenUSD‑आधारित सिम्युलेटर बना सकते हैं या इसकी क्षमताओं को मौजूदा परीक्षण और वैलिडेशन पाइपलाइन में एकीकृत कर सकते हैं। NVIDIA के अनुसार, Isaac Sim उपयोग के लिए निःशुल्क है, Apache 2.0 के तहत ओपन सोर्स लाइसेंस प्राप्त है और GitHub पर उपलब्ध है।

cuMotion के साथ मोशन प्लानिंग

मोशन प्लानिंग के लिए, Chef Robotics cuMotion का उपयोग करके भीड़भाड़ वाले, उच्च‑मिक्स खाद्य उत्पादन वातावरण में काम करने वाले रोबोटों के लिए तेज़, टकराव‑रहित ट्रैजेक्टरी उत्पन्न करता है। कंपनी ने कहा कि इससे उनके सिस्टम को उत्पादन में रोबोटों द्वारा संभाले जाने वाले विभिन्न कार्यों, जैसे पिसे‑पिकिंग, मल्टी‑डिपॉज़िट असेंबली से लेकर समन्वित मल्टी‑रोबोट लाइनों तक, में मोशन को कुशलता से योजना बनाने और अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।

NVIDIA cuMotion को रोबोटिक्स के लिए एक हाई‑परफ़ॉर्मेंस मोशन जेनरेशन लाइब्रेरी के रूप में वर्णित करता है, जो मुख्यतः हेरफेर पर केंद्रित है, और पूरे प्रक्रिया में GPU एक्सेलेरेशन लागू करता है। इसकी दस्तावेज़ित क्षमताओं में काइनेमेटिक्स और इनवर्स काइनेमेटिक्स, टकराव‑सजग इनवर्स काइनेमेटिक्स, टकराव‑सजग ग्राफ‑आधारित पाथ प्लानिंग, टकराव‑सजग ट्रैजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन और एंड‑टू‑एंड मोशन जेनरेशन, RMPflow गणितीय फ्रेमवर्क के माध्यम से प्रतिक्रियात्मक नियंत्रण, कॉन्फ़िगरेशन या टास्क स्पेस में पाथ के लिए समय‑ऑप्टिमल ट्रैजेक्टरी जेनरेशन, टकराव स्फीयर जेनरेशन जो बंद मेष को स्फीयरों के सेट से अनुमानित करता है, और रोबोट सेगमेंटेशन जो डिप्थ इमेज स्ट्रीम से रोबोट आर्म का योगदान हटाता है, शामिल हैं। किसी भी संख्या में डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम वाले रोबोट समर्थित हैं, और लाइब्रेरी C++ में लागू की गई है जिसमें पूर्ण Python बाइंडिंग्स का सेट उपलब्ध है।

परियोजना के रिपॉजिटरी के अनुसार, cuMotion दो पहले के NVIDIA लाइब्रेरीज़ से उत्पन्न हुआ है: Lula, जो कई वर्षों तक Isaac Sim का हिस्सा के रूप में जारी की गई थी और अब पूरी तरह से समाहित हो गई है, तथा cuRobo, एक लाइब्रेरी जो NVIDIA Research द्वारा विकसित की गई थी और जिसके टकराव‑सजग इनवर्स काइनेमेटिक्स और ट्रैजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम cuMotion में अनुकूलित और सुदृढ़ कार्यान्वयन के रूप में मौजूद हैं। रिपॉजिटरी यह भी बताता है कि cuMotion जल्द ही Isaac ROS cuMotion के लिए मोशन जेनरेशन बैकएंड और Isaac ROS में हेरफेर रेफ़रेंस वर्कफ़्लो के लिए सेवा देगा। वर्तमान रिलीज़ Linux और Windows पर x86‑आधारित कंप्यूटरों के लिए उपलब्ध है, जो Turing पीढ़ी या बाद के NVIDIA GPU चलाते हैं, तथा Jetson Orin, Jetson Thor और DGX Spark के लिए भी उपलब्ध है।

“भोजन भौतिक दुनिया में सबसे कठिन हेरफेर समस्याओं में से एक है, और इसे हल करने के लिए विश्व‑स्तरीय AI और विश्व‑स्तरीय इंजीनियरिंग टूल्स दोनों की आवश्यकता होती है,” Chef Robotics के संस्थापक और CEO राजत भागेरिया ने कहा। “NVIDIA के रोबोटिक्स स्टैक पर निर्माण करने से हमारी टीम तेज़ी से आगे बढ़ सकती है — वर्चुअल वातावरण में सिस्टम को डिज़ाइन, सिमुलेट और वैध करके, फिर उन्हें वास्तविक उत्पादन सुविधाओं में आत्मविश्वास के साथ तैनात कर सकती है।” भागेरिया ने इस स्टैक को बताया कि यह कंपनी के लिए खाद्य उद्योग में फिजिकल AI को स्केल करने का एक प्रमुख हिस्सा है।