ہارڈویئر کی ضروریات
یہ کورس تکنیکی طور پر نہایت demanding ہے اور تین بھاری کمپیوٹیشنل بوجھ کے سنگم پر واقع ہے: فزکس سمیولیشن (Isaac Sim/Gazebo)، ویژول پرسیپشن (SLAM/کمپیوٹر وژن)، اور جنریٹو اے آئی (LLMs/VLA)۔
چونکہ کیپ اسٹون میں "سمیولیٹڈ ہیومنائیڈ" شامل ہے، اس لیے بنیادی سرمایہ کاری ہائی پرفارمنس ورک اسٹیشنز میں ہونی چاہیے۔ تاہم، فزیکل اے آئی کے وعدے کو پورا کرنے کے لیے ایج کمپیوٹنگ کٹس یا مخصوص روبوٹ ہارڈویئر بھی درکار ہیں۔
1. ڈیجیٹل ٹوئن ورک اسٹیشن (فی طالب علم لازمی)
- GPU: NVIDIA RTX 4070 Ti (12GB VRAM) یا اس سے بہتر
- CPU: Intel Core i7 (13th Gen+) یا AMD Ryzen 9
- RAM: 64GB DDR5 (کم از کم 32GB)
- OS: Ubuntu 22.04 LTS
2. فزیکل اے آئی ایج کٹ
- دماغ: NVIDIA Jetson Orin Nano (8GB) یا Orin NX (16GB)
- آنکھیں: Intel RealSense D435i یا D455
- اندرونی کان (بیلنس): USB IMU (BNO055)
- وائس انٹرفیس: USB مائیکروفون/اسپیکر اَرے (مثلاً ReSpeaker)
3. روبوٹ لیب کے اختیارات
- آپشن A (کم بجٹ): Unitree Go2 Edu (کواڈرپیڈ)
- آپشن B (چھوٹا ہیومنائیڈ): Unitree G1، Robotis OP3، یا Hiwonder TonyPi Pro
- آپشن C (پریمیم): Unitree G1 Humanoid
4. آرکیٹیکچر کا خلاصہ
- سم رِگ: RTX 4080+ PC (Ubuntu 22.04)
- ایج برین: Jetson Orin Nano
- سینسرز: RealSense + LiDAR
- ایکچیویٹر: Unitree Go2 یا G1
کلاؤڈ نیٹو آپشن (Ether Lab)
- AWS g5.2xlarge یا g6e.xlarge
- متوقع لاگت: تقریباً $205 فی کوارٹر
- لوکل Jetson کٹ اور ایک فزیکل روبوٹ بدستور درکار
Jetson اکانومی اسٹوڈنٹ کٹ (تقریباً $700)
- Jetson Orin Nano Super Dev Kit
- Intel RealSense D435i
- ReSpeaker USB Mic Array
- دیگر لوازمات
لیٹنسی ٹریپ (پوشیدہ لاگت)
- کلاؤڈ سے براہِ راست روبوٹ کنٹرول خطرناک ہو سکتا ہے
- حل: کلاؤڈ میں ٹریننگ، پھر ماڈلز کو لوکل Jetson پر ڈیپلائے کرنا
اگلا قدم: کورس کا آغاز