Categories: اخبار

إنفيديا تمهد لعصر جديد من الروبوتات الذكية

في عالم يتسارع فيه تطور الذكاء الاصطناعي ، لم يعد مفهوم الروبوتات يقتصر على الأسلحة الميكانيكية ، بل إنشارًا لتضمين كل نظام ذكي يتفاعل مع البيئة المحيطة بها ، يبدأ بالسيارات والطائرات الطائرات بدون طيار ، إلى الروبوتات الصناعية والأدوات الذكية.

في GTC 2025 السنوية ، كشفت Invidia عن رؤيتها الطموحة لهذا التحول حيث أطلقت مفهوم “الذكاء الاصطناعي المادي” ، وهو نهج جديد يهدف إلى دمج الذكاء الاصطناعي مع العالم المادي ، وجعل الروبوتات أكثر وعياً وتفاعلًا والقدرة على اتخاذ القرارات الذكية في البيئة الواقعية.

من أجل تحقيق هذه القفزة النوعية ، أعلنت Inviteia عن مجموعة من الأدوات والنماذج المتقدمة ، المصممة لمساعدة المطورين على بناء الروبوتات الذين يفهمون بيئتهم ، والتعلم من تجاربها والتواصل بمرونة مع التغييرات حولها ، والتي تشكل تحولًا نوعيًا في عالم الذكاء الاصطناعي والتشغيل الآلي.

تسمي Nvidia هذا المفهوم الجديد بمصطلح “الذكاء الاصطناعي المادي” ، وهو تطور يعكس رؤية الشركة للمستقبل الذي تتفاعل فيه الروبوتات مع الناس والمنطقة المحيطة بها.

لتحقيق هذا التحول ، قدمت NVIDIA مجموعة من الأدوات والمنصات المصممة لمساعدة المطورين على بناء المزيد من التصور والتحليل والتفاعل مع بيئات مختلفة.

نماذج الكون

بعض من أهم هذه الأدوات هي سلسلة “Cosmos” ، والتي تتضمن تقنيات ثورية تعمل على تحسين فهم الروبوتات للعالم ، وتحسين أدائها في التعامل مع المواقف المختلفة.

تقول في طليعة نماذج “Cosmos WFM” ، وهو نموذج الأساس الذي يسمح للروبوتات بالتحقيق معهم والتواصل مع أكثر واقعية ودقة.

قدمت NVIDIA أيضًا نظام “Cosmos Transfer” ، وهو نظام يستفيد من البيانات التي تم التقاطها بواسطة Robotsensors لإنشاء محتوى فيديو اصطناعي ، والذي يستخدم لاحقًا لتدريب النماذج الذكية ، والمساهمة في الحد من التكاليف وتطوير التطوير المتزايد.

لم تكن Nvidia راضية عن هذا ، ولكنها عرضت أيضًا نموذج “Cosmos Preport” ، الذي لديه القدرة على إعادة بناء البيئات الرقمية المتكاملة من خلال تحليل الصور أو مقاطع الفيديو ، والتي لديها القدرة على التدريب في عوالم افتراضية تحاكي الواقع في التفاصيل الأكثر دقة.

النموذج الأكثر تقدماً في هذه السلسلة هو “سبب Cosmos” ، والذي يعمل وفقًا لسلسلة “آلية” على الرغم من أن “آلية تعمل ، والتي تساعد الروبوتات على اتخاذ قرارات ذكية في المواقف المفاجئة والتواصل مع العقبات بطريقة أكثر سلاسة وفعالة.

على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد هذا النموذج سيارة في إدارة الذات في تجنب المشاة إذا ظهرت فجأة قبل ذلك ، أو يمكن للروبوت الصناعي التعامل بسرعة مع إحدى الأدوات ، إما عن طريق التقاطها أو عن طريق تغيير مسارها لمنع الأضرار.

قاعدة بيانات كبيرة

بالإضافة إلى هذه النماذج الذكية ، تكشف Nvidia عن قاعدة بيانات كبيرة تسمى “Nvidia Physical AI Dataset” ، والتي تهدف إلى أن تكون المصدر الأكثر شمولاً لتدريب الروبوتات لتحقيق وفهم العالم الحقيقي.

تحتوي هذه القاعدة على بيانات حقيقية تم جمعها من الروبوتات والسيارات الذكية وأجهزة الاستشعار المختلفة ، إلى جانب البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها مع تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

مع هذه البيانات ، يمكن للروبوتات تحسين قدرتها على التحرك بشكل أكثر دقة والتواصل مع بيئاتها ، مما يساهم في تسارع تطوير هذا المجال.
أعلنت NVIDIA أن هذه القاعدة ستكون متاحة مجانًا للباحثين والشركات ، وهي خطوة كبيرة في تمكين مجتمع المطور من الوصول إلى بيانات عالية الجودة دون قيود.

روبوت

في سياق تحسين قدرات الروبوتات ، قدمت NVIDIA أيضًا ISAAC GR00T N1 ، والتي تم وصفها بأنها “الفكر الأول” المصمم خصيصًا للروبوتات.

يعمل هذا النموذج بطريقة تحاكي عمل الدماغ البشري ، لأنه يعتمد على نظامين متصلتين بشكل متبادل: يُعرف الأول باسم “النظام 1” ، وهو مسؤول عن تنفيذ أوامر فورية مثل الحركة والاستجابة السريعة ، في حين أن “النظام الثاني” الثاني “يعمل على التحليل والتخطيط والقرارات المعقدة قبل توجيه الطلبات إلى النظام الأول.

وبهذه الطريقة ، يمكن للروبوت أن يتفاعل مع مواقف مختلفة بطريقة أكثر ذكاءً ، ويمكنه أيضًا التخطيط قبل اتخاذ أي خطوة ، مما يمنحه قدرة غير مسبوقة على التكيف والتعلم من تجاربه السابقة.

لم تنجح التطورات التي قدمتها NVIDIA دون انتباه شركات الروبوتات الكبيرة ، حيث أعلنت العديد من الشركات البارزة مثل “Boston Dynamics” و “1 X” و “Shield AI” و “Atgily Robotics” ، و “Neuorobotics” أنها أعلنت هذه التقنيات المتقدمة ، يمكن أن يتغير العام.

من خلال إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي الجديد ، والنماذج المتقدمة وقاعدة بيانات تدريب كبيرة مفتوحة المصدر ، تكمن Nvidia في حجر الأساس لعصر جديد من الروبوتات القادرة على فهم القرارات الذكية والتعلم والاتخاذ قرارات ذكية.

لا تكون NVIDIA راضية بمجرد تقديم التقنيات الجديدة ، بل ترسم ميزات مستقبل الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي ، مما يجعلنا أقرب إلى عالم تتنقل فيه الآلات مع الذكاء إلى أبعد من التوقعات.