होम रोबोटिक्स में गोपनीयता संबंधी जोखिमों से निपटने के लिए ओपनमाइंड ने नियर एआई क्लाउड को एकीकृत किया।

ओपनमाइंड एजीआई एकीकृत किया गया है नियर एआई क्लाउड घरेलू रोबोटिक्स को अपनाने में आने वाली सबसे बड़ी बाधाओं में से एक, यानी उपयोगकर्ता की गोपनीयता को दूर करने के लिए कंपनी ने अपने रोबोटिक्स सॉफ्टवेयर स्टैक में इस एकीकरण को शामिल किया है। 17 दिसंबर, 2025 को घोषित इस एकीकरण से दोनों कंपनियों द्वारा वर्णित "सत्यापन योग्य निजी बुद्धिमत्ता" संभव हो पाती है, जिससे घरेलू रोबोट संवेदनशील घरेलू डेटा को उजागर किए बिना क्लाउड-आधारित एआई मॉडल का उपयोग करके निष्कर्ष निकाल सकते हैं। यह दृष्टिकोण गोपनीयता को केवल एक नीतिगत प्रतिबद्धता के रूप में नहीं, बल्कि निजी घरों में संचालित रोबोटिक प्रणालियों की एक तकनीकी रूप से लागू करने योग्य और लेखापरीक्षा योग्य विशेषता के रूप में मानता है।

ओपनमाइंड ने इस घोषणा को साझा किया। सार्वजनिक रूप से X परजहां इसे तेजी से लोकप्रियता मिली। यह प्रतिक्रिया गोपनीयता संबंधी चिंताओं पर बढ़ते ध्यान को दर्शाती है क्योंकि रोबोट नियंत्रित प्रयोगशाला वातावरण से निकलकर रोजमर्रा के घरेलू परिवेश में प्रवेश करने लगे हैं।

घरेलू रोबोटिक्स में गोपनीयता एक प्रमुख मुद्दा क्यों बन गई है?

घरेलू रोबोट मोबाइल सेंसर नेटवर्क के रूप में कार्य करते हैं। वे परिवेश में नेविगेट करने, वस्तुओं को पहचानने और लोगों के साथ बातचीत करने के लिए कैमरे, माइक्रोफोन और स्थानिक मानचित्रण प्रणालियों पर निर्भर करते हैं। व्यवहार में, इसका अर्थ है घर के लेआउट, दैनिक दिनचर्या और व्यक्तिगत बातचीत के बारे में डेटा एकत्र करना, जिसमें बच्चों और अन्य संवेदनशील निवासियों से संबंधित बातचीत भी शामिल है।

रोबोटिक्स डेवलपर्स को ऐतिहासिक रूप से तकनीकी दुविधा का सामना करना पड़ा है। हार्डवेयर, बिजली और तापमान संबंधी बाधाओं के कारण ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग एआई मॉडल के आकार और जटिलता को सीमित कर देती है। क्लाउड-आधारित अनुमान अधिक उन्नत धारणा और तर्क क्षमता प्रदान करता है, लेकिन क्लाउड ऑपरेटरों द्वारा डेटा के लीक होने, दुरुपयोग या अनधिकृत पहुंच का जोखिम पैदा करता है। अधिकांश उपभोक्ता अनुप्रयोगों में, इन जोखिमों को लागू करने योग्य तकनीकी नियंत्रणों के बजाय संविदात्मक आश्वासनों के माध्यम से प्रबंधित किया गया है।

ओपनमाइंड ने कहा है कि यह समझौता निजी आवासीय क्षेत्रों में स्वायत्त रोबोट तैनात करने के उसके लक्ष्य के साथ असंगत था। NEAR AI क्लाउड के साथ एकीकरण का उद्देश्य क्लाउड-आधारित अनुमान के दौरान उपयोगकर्ताओं को कार्यात्मक क्षमता और डेटा गोपनीयता के बीच चयन करने की आवश्यकता को समाप्त करना है।

पृष्ठभूमि: ओपनमाइंड एजीआई और इसका रोबोटिक्स स्टैक

ओपनमाइंड एजीआई एक रोबोटिक्स सॉफ्टवेयर कंपनी है जो बुद्धिमान, सहयोगी मशीनों के लिए ओपन-सोर्स इंफ्रास्ट्रक्चर विकसित करने पर केंद्रित है। कंपनी का घोषित लक्ष्य रोबोटों को अलग-थलग उपकरणों के रूप में काम करने के बजाय एक-दूसरे को समझने, अनुकूलन करने और समन्वय करने में सक्षम बनाना है।

OM1: ओपन-सोर्स रोबोटिक्स ऑपरेटिंग सिस्टम

ओपनमाइंड के प्लेटफॉर्म का मूल आधार OM1 है, जो रोबोटों के लिए एक मॉड्यूलर AI रनटाइम और ऑपरेटिंग सिस्टम है। OM1 हार्डवेयर-स्वतंत्र है और इसे मानवाकार रोबोट, चौपाये और विशुद्ध रूप से डिजिटल एजेंट सहित विभिन्न प्रकार के स्वरूपों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बहुआयामी AI एजेंटों का समर्थन करता है जो धारणा, तर्क और वास्तविक समय की क्रिया को संयोजित करते हैं।

OM1 ने सितंबर 2025 में बीटा संस्करण में प्रवेश किया और जल्द ही GitHub पर सबसे अधिक चर्चित रोबोटिक्स रिपॉजिटरी में से एक बन गया। यह सिस्टम अपेक्षाकृत किफायती हार्डवेयर, जैसे कि NVIDIA Jetson डिवाइस, पर चलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही यह बाहरी AI मॉडल और डेटा टूल के साथ भी संगत है।

फैब्रिक: रोबोटों के लिए पहचान और समन्वय

ओपनमाइंड का FABRIC प्रोटोकॉल रोबोटों को सत्यापन योग्य पहचान, स्थान और समन्वय क्षमताएं प्रदान करता है। कंपनी इसे GPS, VPN और मशीन हैंडशेक प्रोटोकॉल का संयोजन बताती है। FABRIC सुरक्षित पीयर-टू-पीयर संचार, स्रोत के साथ डेटा साझाकरण और बहु-एजेंट समन्वय को सक्षम बनाता है।

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यह बुनियादी ढांचा ऐसे परिदृश्यों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां रोबोट एक केंद्रीय प्राधिकरण पर निर्भर किए बिना सहयोग करते हैं, कार्यों को साझा करते हैं और एक दूसरे के कार्यों को सत्यापित करते हैं।

ओपनमाइंड ऐप

iOS और Android पर बीटा संस्करण में उपलब्ध OpenMind ऐप, रोबोट सेवाओं के लिए एक बाज़ार और समन्वय परत के रूप में कार्य करता है। उपयोगकर्ता रोबोट कार्यों का अनुरोध कर सकते हैं, प्रतिक्रिया दे सकते हैं और इनडोर और आउटडोर सिग्नल मैपिंग जैसे डेटा का योगदान कर सकते हैं। यह ऐप मानव-सहभागिता मूल्यांकन का भी समर्थन करता है और भविष्य के संस्करणों में, सुरक्षा-महत्वपूर्ण स्थितियों के लिए टेलीऑपरेशन की सुविधा भी प्रदान करेगा।

NEAR AI क्लाउड इंटीग्रेशन कैसे काम करता है

ओपनमाइंड और नियर एआई क्लाउड के बीच एकीकरण हार्डवेयर-समर्थित सुरक्षा का उपयोग करके निजी अनुमान पर केंद्रित है। संवेदनशील डेटा को मानक क्लाउड वातावरण में संसाधित करने के बजाय, एआई वर्कलोड को विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (टीईई) के अंदर निष्पादित किया जाता है।

सुरक्षित डेटा प्रवाह

रोबोट द्वारा कैप्चर किया गया डेटा डिवाइस से बाहर निकलने से पहले स्थानीय रूप से एन्क्रिप्ट किया जाता है। क्लाउड पर भेजे जाने के बाद, एन्क्रिप्टेड डेटा को इंटेल टीडीएक्स और एनवीडिया कॉन्फिडेंशियल कंप्यूट जैसी हार्डवेयर तकनीकों पर निर्मित एक सुरक्षित एनक्लेव के भीतर संसाधित किया जाता है।

इस वातावरण में, डेटा को निष्कर्ष निकालने के लिए अस्थायी रूप से डिक्रिप्ट किया जाता है, और फिर रोबोट को वापस भेजने से पहले तुरंत पुनः एन्क्रिप्ट कर दिया जाता है। NEAR AI क्लाउड प्रशासकों सहित क्लाउड ऑपरेटर किसी भी स्थिति में कच्चे डेटा तक नहीं पहुंच सकते हैं।

क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन

इस प्रणाली की एक प्रमुख विशेषता सत्यापनशीलता है। प्रत्येक निष्कर्ष के साथ एक क्रिप्टोग्राफिक प्रमाण दिया जाता है जो इस बात की पुष्टि करता है कि गणना सत्यापित और सुरक्षित हार्डवेयर पर की गई थी। उपयोगकर्ता और डेवलपर इन प्रमाणों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित कर सकते हैं, जिससे भरोसे पर आधारित आश्वासनों की जगह तकनीकी प्रमाणों का उपयोग किया जा सकता है।

यह दृष्टिकोण ओपनमाइंड रोबोटों को महंगे जीपीयू या उच्च-शक्ति वाले हार्डवेयर को सीधे उपभोक्ता उपकरणों में एम्बेड किए बिना बड़े, जटिल एआई मॉडल का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक लाभ

उपयोगकर्ताओं के लिए, प्राथमिक लाभ ऑडिट करने योग्य गोपनीयता है। रोबोट अपारदर्शी डेटा प्रवाह उत्पन्न किए बिना, धारणा-आधारित नेविगेशन या संदर्भ-समझ जैसे उन्नत कार्य कर सकते हैं। यह उन परिवारों के लिए एक प्रमुख चिंता का समाधान करता है जो निजी स्थानों में स्वायत्त प्रणालियों पर विचार कर रहे हैं।

डेवलपर्स और निर्माताओं के लिए, सुरक्षित क्लाउड इन्फरेंस हार्डवेयर की आवश्यकताओं को कम करता है। गहन गणना को कम करके, रोबोट कम बिजली खपत और कम लागत में बनाए जा सकते हैं, जो उपभोक्ता रोबोटिक्स को विशिष्ट बाजारों से आगे बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है।

NEAR AI क्लाउड ने बताया है कि उसका बुनियादी ढांचा पहले से ही 100 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं वाले प्लेटफार्मों को सपोर्ट करता है, जिसमें ब्रेव और फाला नेटवर्क जैसी परियोजनाओं के साथ एकीकरण शामिल हैं। ओपनमाइंड का एकीकरण इस गोपनीय कंप्यूटिंग मॉडल को रोबोटिक्स तक विस्तारित करता है।

स्वचालित भुगतान: ओपनमाइंड का सर्कल के साथ एकीकरण

निजता एकमात्र बुनियादी ढांचागत चुनौती नहीं है जिसका समाधान ओपनमाइंड कर रहा है। 2 दिसंबर, 2025 को, कंपनी ने स्वायत्त रोबोटों के लिए USDC-आधारित भुगतान को सक्षम करने के लिए सर्कल के साथ साझेदारी की घोषणा की।

सर्कल के USDC स्टेबलकॉइन और कॉइनबेस द्वारा विकसित x402 प्रोटोकॉल का उपयोग करके, ओपनमाइंड रोबोट स्थिर मूल्य निपटान के साथ मशीन-से-मशीन और मशीन-से-मानव लेनदेन कर सकते हैं।

स्वचालित भुगतान कैसे काम करते हैं

OM1 और FABRIC पर चलने वाले रोबोट सत्यापित पहचान का उपयोग करके स्वचालित रूप से भुगतान शुरू कर सकते हैं। चार्जिंग या संसाधन उपयोग के लिए छोटे शुल्क जैसे सूक्ष्म भुगतान, ऑन-चेन पर वास्तविक समय में निपटाए जा सकते हैं। प्रदर्शनों से पता चला है कि रोबोट मानवीय हस्तक्षेप के बिना सेवाओं के लिए भुगतान कर सकते हैं या पूर्ण किए गए कार्यों से राजस्व अर्जित कर सकते हैं।

USDC का उपयोग अस्थिरता से बचने के लिए किया जाता है, जिससे लेनदेन पूर्वानुमानित और परिचालन खर्चों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं। x402 प्रोटोकॉल उच्च-थ्रूपुट माइक्रोपेमेंट का समर्थन करता है, जिससे प्रति सेकंड हजारों लेनदेन वाले परिदृश्य संभव हो पाते हैं।

रोबोटिक्स के लिए निहितार्थ

स्वचालित भुगतान प्रणाली पारंपरिक वित्तीय मध्यस्थों और मैन्युअल बिलिंग प्रक्रियाओं पर निर्भरता कम करती है। रोबोटिक बेड़े के लिए, इससे लेनदेन लागत कम हो सकती है और वैश्विक संचालन संभव हो सकता है। क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन धोखाधड़ी को भी कम करता है और मशीन-चालित आर्थिक गतिविधियों में अनुपालन को सरल बनाता है।

रोबोटिक्स और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए ओपनमाइंड के एकीकरण का क्या महत्व है?

कुल मिलाकर, ओपनमाइंड का नियर एआई क्लाउड और सर्कल के साथ एकीकरण एक व्यापक वास्तुशिल्पीय बदलाव का संकेत देता है। रोबोटों को केवल उपकरणों के रूप में नहीं, बल्कि पहचान, गोपनीयता की गारंटी और आर्थिक क्षमताओं वाले नेटवर्क एजेंटों के रूप में डिजाइन किया जा रहा है।

यह दृष्टिकोण घर से परे उभरते उपयोग के मामलों के अनुरूप है, जिसमें स्वास्थ्य सेवा, लॉजिस्टिक्स और अन्य ऐसे क्षेत्र शामिल हैं जहां संवेदनशील डेटा और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमता परस्पर संबंधित हैं। गोपनीय कंप्यूटिंग, क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन और स्थिर डिजिटल भुगतान को मिलाकर, ओपनमाइंड एक ऐसे मॉडल में योगदान दे रहा है जहां विश्वास को अनुमान के बजाय तकनीकी रूप से लागू किया जाता है।

नियामक और सुरक्षा संबंधी चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं, विशेष रूप से स्वायत्त प्रणालियों द्वारा अधिक जिम्मेदारी संभालने के कारण। हालांकि, हार्डवेयर की लागत कम करने, गोपनीयता संबंधी आश्वासनों में सुधार करने और प्रत्यक्ष आर्थिक लेनदेन को सक्षम बनाने से वास्तविक दुनिया में इनके उपयोग में आने वाली बाधाएँ कम हो सकती हैं।

निष्कर्ष

ओपनमाइंड द्वारा NEAR AI क्लाउड का एकीकरण घरेलू रोबोटिक्स में लंबे समय से चली आ रही गोपनीयता संबंधी चिंताओं का एक ठोस तकनीकी समाधान प्रस्तुत करता है। हार्डवेयर-समर्थित गोपनीय कंप्यूटिंग को क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन के साथ मिलाकर, कंपनी रोबोटों को संवेदनशील घरेलू डेटा को उजागर किए बिना उन्नत क्लाउड-आधारित AI का उपयोग करने में सक्षम बनाती है। 

Circle और USDC के माध्यम से स्वायत्त भुगतान पर अपने काम के साथ-साथ, OpenMind एक ऐसा बुनियादी ढांचा तैयार कर रहा है जो रोबोटों को सत्यापन योग्य, गोपनीयता बनाए रखने वाले और आर्थिक रूप से स्वायत्त एजेंटों के रूप में मानता है। ये एकीकरण व्यावहारिक तैनाती संबंधी बाधाओं को दूर करते हैं और उपभोक्ता रोबोटिक्स में लागू करने योग्य विश्वास की ओर बदलाव को मजबूत करते हैं।

सूत्रों का कहना है:

• नियर एआई ब्लॉग - ओपनमाइंड के साथ एकीकरण
• ओपनमाइंड एक्स पोस्ट - एआई घोषणा के निकट