في في مؤتمر GTC 2025 السنوي ، كشفت Invidia عن سلسلة من الابتكارات التي تعيد صياغة مفهوم الروبوتات كما نعلم اليوم ، لم يعد المصطلح يقتصر على الأجسام المعدنية بالأيدي والساقين ، بل يشمل سيارات ذاتية ، وطائرات بدون طيار ، وجميع الأنظمة الصناعية التي تتفاعل مع عالم المواد.
وصفت Nvidia هذا المفهوم الجديد بمصطلح “الذكاء الاصطناعي المادي” ، وهو تطور يعكس رؤية الشركة في مستقبل لها تفاعل مرن وآمن مع الناس والبيئة المحيطة.
لتحقيق هذا التحول ، قدمت NVIDIA عددًا من الأدوات والمنصات التي تم تصميمها لمساعدة المطورين على بناء المزيد من البيئات المرصودة والتفاعل مع مختلف البيئات.
نماذج الكون
واحدة من أبرز هذه الأدوات هي سلسلة “Cosmos” ، والتي تشمل التقنيات الثورية التي تزيد من فهم الروبوتات للعالم وتحسين أدائها في التعامل مع المواقف المختلفة.
في طليعة نماذج “Cosmos WFM” ، تقول نموذج الأساس الذي يمكّن الروبوتات من إدراكها والتواصل معها بأكثر واقعية ودقة.
قدمت NVIDIA أيضًا نظام “Cosmos Transfer” ، وهو نظام يستفيد من البيانات المسجلة بواسطة مستشعرات الروبوتات لإنشاء محتوى فيديو اصطناعي ، والذي يستخدم لاحقًا لتدريب النماذج الذكية ، مما يساهم في تقليل التكاليف وزيادة دقة التطوير.
لم تكن Nvidia راضية عن هذا ، ولكنها قدمت أيضًا نموذج “Cosmos Preport” ، الذي لديه الفرصة لإعادة بناء البيئات الرقمية المتكاملة من خلال تحليل الصور أو مقاطع الفيديو ، مما يسمح للروبوتات بتدريب إمكانية وجود عوالم افتراضية تقليد الواقع في تفاصيلها الأكثر دقة.
النموذج الأكثر تقدماً في هذه السلسلة هو “Cosmos rede” ، الذي يعمل وفقًا لآلية “سلسلة من” رغم “، والتي تساعد الروبوتات على اتخاذ قرارات ذكية في المواقف المفاجئة وفي طريقة أكثر سلاسة وفعالة للتواصل مع العقبات.
يمكن لهذا النموذج ، على سبيل المثال ، أن يساعد سيارة تجفيف الذات لتجنب المشاة عندما يظهر فجأة ، أو يمكن للروبوت الصناعي التفاعل بسرعة مع إحدى الأدوات ، إما عن طريق اصطيادها أو تغيير حلقتها لمنع الضرر.
قاعدة بيانات ضخمة
بالإضافة إلى هذه النماذج الذكية ، كشفت NVIDIA عن قاعدة بيانات ضخمة تسمى “مجموعة بيانات NVIDIA المادية AI” ، 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 المصنوعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
مع هذه البيانات ، يمكن للروبوتات تحسين قدرتها على التحرك والتواصل بشكل أكثر دقة مع بيئاتها ، مما يساهم في تسريع تطوير هذا المجال.
أعلنت NVIDIA أن هذه القاعدة ستكون متاحة مجانًا للباحثين والشركات ، وهي خطوة رئيسية لتمكين مجتمع المطورين من الوصول إلى بيانات عالية الجودة دون قيود.
روبوت
في سياق تحسين خيارات الروبوت ، عرضت NVIDIA أيضًا ISAAC GR00T N1 ، والتي توصف بأنها “الروح الأولى” المصممة خصيصًا للروبوتات.
يعمل هذا النموذج بطريقة تحاكي عمل الدماغ البشري ، لأنه يعتمد على نظامين مترابطين: يُعرف الأول باسم “النظام 1” ، وهو مسؤول عن تنفيذ أوامر فورية مثل الحركة والاستجابة السريعة ، في حين أن النظام الثاني ، “النظام 2” ، يعمل على التحليل والتخطيط والقرارات المعقدة للدخول والتعقيد.
وبهذه الطريقة ، يكون الروبوت قادرًا على التواصل مع مواقف مختلفة بطريقة أكثر ذكاءً ، ويمكنه أيضًا التخطيط قبل اتخاذ خطوة ، مما يمنحه قدرة غير مسبوقة على التكيف والتعلم من تجاربه السابقة.
de door nvidia gepresenteerde ontwikkelingen zijn niet geslaagd zonder de aandacht van grote robotica -bedrijven ، als verschillend toonavende bedrijven zoals “boston dynamics” ، “1 x” Vanceerde Technologieën Aan ، Die de Deur في De Jaren في De Jaren في De Jaren Veranderen Die in De Loop Van de Jaren Veranderen على مر السنين في السنوات في السنوات على مر السنين على مر السنين على مر السنين على مر السنين. التالي.
من خلال إطلاق أدوات الذكاء الاصطناعي الجديد ، والنماذج المتقدمة وقاعدة بيانات تدريب ضخمة مفتوحة المصدر ، وضعت NVIDIA أول حجر لعصر جديد من الروبوتات القادرة على فهم القرارات الذكية والتعلم والاتخاذ.
Nvidia غير راضٍ بمجرد تقديم التقنيات الجديدة ، بل لإعادة توجيه خصائص مستقبل الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي ، بحيث نقترب من عالم تستمر فيه الآلات مع الذكاء.
