القاهرة-الشرق
في مؤتمرها السنوي GTC 2025، كشفت شركة إنفيديا (Nvidia) عن مجموعة من الابتكارات التي تعيد صياغة مفهوم الروبوتات كما نعرفها اليوم، فلم يعد المصطلح يقتصر على الأجسام المعدنية المزودة بأيدٍ وأرجل، بل توسع ليشمل السيارات ذاتية القيادة، والطائرات بدون طيار، والروبوتات الصناعية، وجميع الأنظمة الذكية التي تتفاعل مع العالم المادي.
وأطلقت Nvidia على هذا المفهوم الجديد مصطلح "الذكاء الاصطناعي المادي" (Physical AI)، وهو تطور يعكس رؤية الشركة لمستقبل تتفاعل فيه الروبوتات بسلاسة وأمان مع البشر والبيئة المحيطة.
من أجل تحقيق هذا التحول، قدمت Nvidia مجموعة من الأدوات والمنصات المصممة لمساعدة المطورين على بناء روبوتات أكثر قدرة على الإدراك، والتحليل، والتفاعل الذكي مع البيئات المختلفة.
نماذج كوزموس (Cosmos)
ومن أبرز هذه الأدوات سلسلة نماذج "كوزموس" (Cosmos)، التي تضم تقنيات ثورية تعزز من فهم الروبوتات للعالم، وتحسن من أدائها في التعامل مع المواقف المختلفة.
جاء في مقدمة هذه النماذج "Cosmos WFM"، وهو نموذج تأسيسي يمكن الروبوتات من إدراك البيئات المختلفة والتفاعل معها بواقعية ودقة أكبر.
كما قدمت Nvidia نظام "Cosmos Transfer"، وهو نظام يستفيد من البيانات التي تلتقطها مستشعرات الروبوتات ليقوم بإنشاء محتوى فيديو اصطناعي، يُستخدم لاحقاً في تدريب النماذج الذكية، مما يسهم في تقليل التكاليف وزيادة دقة التطوير.
لم تكتفِ Nvidia بذلك، بل قدمت أيضاً نموذج "Cosmos Predict"، الذي يمتلك القدرة على إعادة بناء بيئات رقمية متكاملة من خلال تحليل صور أو فيديوهات، ما يتيح للروبوتات إمكانية التدريب في عوالم افتراضية تحاكي الواقع بأدق تفاصيله.
أما النموذج الأكثر تطوراً في هذه السلسلة فهو "Cosmos Reason"، الذي يعمل وفق آلية "التفكير المتسلسل" (Chain of Thought)، مما يساعد الروبوتات على اتخاذ قرارات ذكية في المواقف المفاجئة والتفاعل مع العقبات بطريقة أكثر سلاسة وكفاءة.
هذا النموذج، على سبيل المثال، يمكن أن يساعد سيارة ذاتية القيادة على تجنب أحد المشاة عند ظهوره فجأة أمامها، أو يمكن لروبوت صناعي أن يتفاعل بسرعة مع سقوط أحد الأدوات، إما بالإمساك بها أو بتغيير مسارها لتجنب حدوث ضرر.
قاعدة بيانات ضخمة
إضافةً إلى هذه النماذج الذكية، كشفت Nvidia عن قاعدة بيانات ضخمة تحمل اسم "NVIDIA Physical AI Dataset"، والتي تهدف إلى أن تكون المصدر الأكثر شمولاً لتدريب الروبوتات على إدراك وفهم العالم الحقيقي.
تحتوي هذه القاعدة على بيانات حقيقية تم جمعها من كاميرات الروبوتات، والسيارات الذكية، وأجهزة الاستشعار المختلفة، إلى جانب بيانات اصطناعية تم إنشاؤها بتقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
هذه البيانات ستتيح للروبوتات تحسين قدرتها على الحركة والتفاعل مع بيئاتها بشكل أكثر دقة، مما يسهم في تسريع تطور هذا المجال.
وأعلنت Nvidia أن هذه القاعدة ستكون متاحة مجاناً للباحثين والشركات، ما يمثل خطوة كبيرة نحو تمكين مجتمع المطورين من الوصول إلى بيانات عالية الجودة دون قيود.
عقل الروبوت
في إطار تعزيز قدرات الروبوتات، قدمت Nvidia أيضاً نموذج الذكاء الاصطناعي "Isaac Gr00t N1"، والذي يوصف بأنه "العقل الأول" المصمم خصيصاً للروبوتات.
يعمل هذا النموذج بطريقة تحاكي عمل دماغ الإنسان، إذ يعتمد على نظامين مترابطين: الأول يُعرف باسم "System 1"، وهو مسؤول عن تنفيذ الأوامر الفورية مثل الحركة والاستجابة السريعة، بينما يعمل الثاني، "System 2"، على التحليل والتخطيط واتخاذ القرارات المعقدة قبل توجيه الأوامر إلى النظام الأول لتنفيذها.
بهذه الطريقة، يصبح الروبوت قادراً على التفاعل مع المواقف المختلفة بطريقة أكثر ذكاءً، كما يمكنه التخطيط قبل اتخاذ أي خطوة، وهو ما يمنحه قدرة غير مسبوقة على التكيف والتعلم من تجاربه السابقة.
التطورات التي قدمتها Nvidia لم تمر دون اهتمام كبرى شركات الروبوتات، إذ أعلنت عدة شركات رائدة مثل "Boston Dynamics"، و"1X"، و"Skild AI"، و"Agility Robotics"، و"Neurorobotics" عن تبنيها لهذه التقنيات المتقدمة، ما يفتح الباب أمام مزيد من الابتكارات التي قد تغير شكل هذا المجال في السنوات المقبلة.
مع إطلاق أدوات ذكاء اصطناعي جديدة، ونماذج متقدمة، وقاعدة بيانات تدريب ضخمة مفتوحة المصدر، تضع Nvidia حجر الأساس لعصر جديد من الروبوتات القادرة على الفهم، والتعلم، واتخاذ قرارات ذكية.
لا تكتفي Nvidia بمجرد تقديم تقنيات جديدة، بل تعمل على إعادة رسم ملامح مستقبل الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي، مما يجعلنا أقرب من أي وقت مضى لعالم تتحرك فيه الآلات بذكاء يفوق التوقعات.
تصنيفات
