OpenAI ने उपकरणों से वाहनों तक भौतिक उत्पादों की इंजीनियरिंग में Astra का परीक्षण किया

OpenAI ने घोषणा की कि 3 नवंबर 2026 को भौतिक उत्पादों की इंजीनियरिंग से जुड़ी कई परियोजनाएँ शुरू की गई हैं। इनमें Astra द्वारा डिज़ाइन किया गया एक परीक्षण उपकरण, Chip Ganassi Racing के साथ विस्तारित इंजीनियरिंग कार्य और Mazda के साथ वाहन डिज़ाइन पर नया शोध सहयोग शामिल हैं।

इन क्षमताओं में यांत्रिक और विद्युत इंजीनियरिंग के साथ-साथ शुरू से अंत तक की प्रणाली का डिज़ाइन शामिल है—आरेख तैयार करने और सिमुलेशन स्थापित करने से लेकर विभिन्न विशेषज्ञ क्षेत्रों में बदलावों के समन्वय तक। इसका उद्देश्य इंजीनियरों को विचारों पर काम करने और डिज़ाइन बेहतर बनाने के लिए अधिक समय देना है, साथ ही विशेषीकृत टूल के बीच काम को जोड़ना भी है।

शुरू से अंत तक उपकरण बनाने का प्रयोग

इस उपकरण प्रयोग में GPT-6 Astra की बहु-माध्यमीय और कंप्यूटर का उपयोग करने की क्षमताओं को परखा गया। इसके लिए मॉडल से Codex के साथ संवाद करने वाला एक उपकरण बनाने को कहा गया और टीम के सदस्यों ने डिज़ाइन के परिणामों में सीधे बदलाव नहीं किए। Astra ने कार्यात्मक आवश्यकताएँ तय कीं, बाहरी आवरण और अंदरूनी पुर्ज़ों के सहारे विकसित किए, विद्युत पुर्ज़े चुने और मुद्रित सर्किट बोर्ड डिज़ाइन किया, जिसमें पुर्ज़ों की जगह और उनके जोड़ शामिल थे। उसने उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस भी डिज़ाइन किया और उपकरण को Codex से जोड़ने के लिए ज़रूरी फ़र्मवेयर तथा सॉफ़्टवेयर एकीकरण तैयार किए।

Astra के एक पहले के प्रदर्शन में, मॉडल ने KiCad में पुर्ज़ों को जगह दी और ताँबे के कनेक्शन के मार्ग बनाए। इस तरह उसने इलेक्ट्रॉनिक योजनाचित्र को मुद्रित सर्किट बोर्ड के लेआउट में बदला।

टीम के दो सदस्यों ने Astra के साथ एक सप्ताह से भी कम समय में परीक्षण उपकरण डिज़ाइन किया और इसे एक अतिरिक्त परियोजना के तौर पर किया। इसके बाद एक अनुबंधित निर्माता ने एक महीने से भी कम समय में कुछ प्रोटोटाइप बनाए।

निर्माण के लिए तैयार करने में अब भी समीक्षा और सुधार के कई दौर लगे। Astra निर्माता की उत्पादन संबंधी सीमाओं, सहनशीलता की सीमाओं या जोड़ने की आवश्यकताओं का लगातार ध्यान नहीं रख पाया। इन कमियों से यह पहचानने में मदद मिल रही है कि भविष्य के मॉडलों को किन क्षेत्रों में सुधारना होगा। इससे पूरा डिज़ाइन तैयार करने और उसे उत्पादन के लिए तैयार करने के बीच का अंतर स्पष्ट होता है।

आंतरिक इस्तेमाल और BenchCAD 2.0

रोबोटिक्स और कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे से जुड़े कामों में OpenAI की हार्डवेयर और बुनियादी ढाँचा टीमें कंप्यूटर-सहायता प्राप्त डिज़ाइन के मॉडल बनाने और उनमें संशोधन करने, निर्माण आरेख तैयार करने, सिमुलेशन स्थापित करने और डिज़ाइन की समीक्षा करने के लिए Codex और ChatGPT का इस्तेमाल करती हैं। OpenAI के अनुसार, उसकी हार्डवेयर टीमों में मॉडल का इस्तेमाल—टोकन की संख्या के आधार पर मापा गया—फरवरी से 23 गुना बढ़ा है। यह आँकड़ा मॉडल के उपयोग को मापता है, इंजीनियरिंग के काम की मात्रा या बचाए गए समय को सीधे नहीं।

BenchCAD 2.0 डिज़ाइन क्षमता का अलग आकलन करता है। इसमें मॉडलों से 3D पुर्ज़ों और असेंबली को फिर से बनाने तथा सर्किट बोर्ड के कनेक्शन तय करने को कहा जाता है। OpenAI के अनुसार, एक नए आंतरिक मॉडल का औसत स्कोर 0.875 रहा, जबकि GPT-6 Astra ने अपनी सबसे ऊँची तर्क-क्षमता सेटिंग पर 0.594 अंक हासिल किए। OpenAI इस बढ़त को शुरुआती प्रमाण के तौर पर पेश करता है कि AI मॉडल पेशेवर डिज़ाइन में तेज़ी से बार-बार सुधार करने में मदद कर सकते हैं; साथ ही, वह यह भी बताता है कि डिज़ाइन इंजीनियरिंग के पूरे जीवनचक्र का केवल एक हिस्सा है।

इससे बेंचमार्क के प्रदर्शन और उत्पादन के लिए तैयार होने के बीच स्पष्ट अंतर दिखता है: मूल्यांकन में डिज़ाइन से जुड़े काम शामिल हैं, जबकि उपकरण प्रयोग दिखाता है कि निर्माण संबंधी आवश्यकताओं के कारण अब भी अतिरिक्त समीक्षा की ज़रूरत पड़ सकती है।

Chip Ganassi Racing और Mazda में इंजीनियरिंग समीक्षा

OpenAI उद्योग के कुछ सहयोगियों के साथ इन क्षमताओं का परीक्षण कर रहा है। इन सहयोगियों के इंजीनियर मॉडल के परिणामों की सटीकता और व्यावहारिक उपयोगिता की समीक्षा करते हैं। उनके आकलन का उद्देश्य यह पहचानना है कि मॉडल किन कामों में मदद कर सकते हैं और सुरक्षित तथा भरोसेमंद इस्तेमाल के लिए किन चीज़ों में सुधार ज़रूरी है।

Chip Ganassi Racing के साथ विस्तारित सहयोग में ऐसे कार्यप्रवाहों का परीक्षण किया जा रहा है जो मौजूदा पुर्ज़ों के 3D स्कैन को संपादन योग्य CAD मॉडल और 2D निर्माण आरेखों में बदलते हैं—खासकर तब, जब मूल डिज़ाइन फ़ाइलें उपलब्ध न हों। CGR के इंजीनियर तैयार मॉडलों और आरेखों की सटीकता तथा निर्माण-योग्यता जाँचते हैं। वे इस बारे में प्रतिक्रिया देते हैं कि कहाँ हाथ से किए जाने वाले काम को घटाया जा सकता है और कहाँ मॉडलों में सुधार की ज़रूरत है।

अपने पहले वर्ष में, Chip Ganassi Racing के साथ साझेदारी का ध्यान कार के सेंसरों, रेस और पिट-क्रू के प्रदर्शन से मिले आँकड़ों की व्याख्या पर था। नए कार्यप्रवाह उस पहले के डेटा-केंद्रित काम में भौतिक पुर्ज़ों की इंजीनियरिंग और प्रोटोटाइप बनाने का काम जोड़ते हैं।

Mazda के साथ सहयोग में OpenAI की शोध और Forward Deployed Engineering टीमें, Mazda के वायुगतिकी और टक्कर-सुरक्षा इंजीनियरों के साथ काम कर रही हैं। टीमें वाहन डिज़ाइन विकसित करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए वायु-प्रवाह तथा संरचनात्मक व्यवहार के सिमुलेशन इस्तेमाल कर रही हैं और साथ ही वाहन की बनावट तथा लागत का भी ध्यान रख रही हैं। वायुगतिकी से जुड़े काम में GPT-6 Astra नाक के हिस्से के वैकल्पिक आकार तैयार करता है, वायु-प्रवाह के सिमुलेशन चलाता है और हवा के प्रतिरोध को घटाने के लिए संभावनाशील डिज़ाइनों में सुधार करता है।

Mazda के प्रमुख इंजीनियर Akihiro Nakata ने कहा कि दर्जनों विकल्पों का सिमुलेशन करने से इंजीनियर यह समझ पाते हैं कि वायुगतिकी के लिए कौन-सी विशेषताएँ अहम हैं और डिज़ाइनरों के पास नए विचार आज़माने की कितनी गुंजाइश है। OpenAI ने कहा कि वह इस शोध की आगे की प्रगति और नतीजे साझा करने की योजना बना रहा है।

OpenAI उन इंजीनियरिंग कंपनियों और सॉफ्टवेयर विक्रेताओं को भी आमंत्रित कर रहा है जो डिज़ाइन, सिमुलेशन, विनिर्माण और उत्पादन से जुड़े हैं, ताकि वे भविष्य के सहयोगों के लिए उच्च-मूल्य वाले उपयोगों और उपकरणों का प्रस्ताव दें। इन परियोजनाओं में मुख्य सवाल यह है कि क्या बेहतर डिज़ाइन आउटपुट उत्पादन संबंधी बाधाओं और इंजीनियरिंग समीक्षा की कसौटी पर खरे उतर सकते हैं—ये वे चरण हैं जो अब भी तय करते हैं कि तैयार किया गया डिज़ाइन विनिर्माण योग्य उत्पाद बन पाएगा या नहीं।