فصل جديد في روبوتات الإنسان الآلي! شركة Texas Instruments(TXN.US) تتعاون مع NVIDIA(NVDA.US) لدمج الذكاء الاصطناعي والاستشعار، وإشعال ثورة "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي"

أفادت تطبيقات ذكاء الأعمال في تيسون أن عملاق الشرائح الذي يركز على حلول الشرائح المحاكاة والمعالجة المدمجة — والذي لطالما يُعرف بـ"مؤشر الطلب العالمي على الشرائح" وهو شركة تكساس إنسترومنتس (TXN.US) — يدمج حالياً مجموعة منتجاته للتحكم في الوقت الحقيقي، والاستشعار، والطاقة مع مكونات الروبوتات المتقدمة، ووحدات الحوسبة الروبوتية، والبنية التحتية المستندة إلى Ethernet، وتقنيات المحاكاة الحصرية، لتوفير دعم تقني كبير للمطورين، لمساعدتهم على بناء، ونشر، وإنتاج كميات كبيرة من الروبوتات الشبيهة بالبشر، وغيرها من الأجهزة النهائية التي تُعرف بـ"الذكاء الاصطناعي الفيزيائي" (الذكاء الاصطناعي الفيزيائي).

وفقًا للتقارير الإعلامية الحالية، من المتوقع أن يدفع التعاون بين تكساس إنسترومنتس وNVIDIA، الرائدين في مجال الشرائح، أنظمة الروبوتات الشبيهة بالبشر نحو مراحل أعلى من الذكاء، وليس مجرد تعاون سطحي في صناعة الروبوتات. يبدو أن أحدث شراكتهما يبني على طبقة التكنولوجيا الأساسية لإنشاء بنية تحتية أكثر تكاملًا، وأمانًا، وأسهل في النشر على نطاق واسع، مما يعزز بشكل جوهري تسريع تطبيق الروبوتات الشبيهة بالبشر تجاريًا.

مع تزايد التوقعات في السوق حول عبء العمل الضخم للذكاء الاصطناعي في الاستنتاجات، ودمجها مع التنفيذ المادي، فإن تعاون NVIDIA وتكساس إنسترومنتس لا يقتصر على مستوى الشرائح والاستشعار، بل يمتد إلى التعاون في بناء أنظمة تحكم أساسية، واستنتاجات AI في الوقت الحقيقي، وهو أساس مهم لتحقيق تطبيقات الروبوتات الشبيهة بالبشر في العالم الحقيقي.

قال جيوفاني كامبانيللا، المدير العام لقسم الأتمتة الصناعية والروبوتات في تكساس إنسترومنتس: “تُسهل مجموعة منتجات تكساس إنسترومنتس الشاملة سد الفجوة بين قدرات الحوسبة AI القوية لدى NVIDIA والتطبيقات العملية، مما يمكن المطورين من التحقق المبكر من نظام تشغيل يشبه الإنسان بشكل كامل.” وأضاف في بيانه: “هذه الطريقة المتكاملة ستسرع من تطور النماذج الأولية/النسخ التجريبية إلى الروبوتات الشبيهة بالبشر التجارية، مع ضمان قدرة هذه الروبوتات على العمل بأمان مع البشر.”

في الآونة الأخيرة، ركزت NVIDIA بشكل كبير على نشر أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات أوسع — مثل الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة، والتي تُعرف بـ"الذكاء الاصطناعي الفيزيائي" (الذكاء الاصطناعي الفيزيائي)، بهدف دفع الطلبات التوسعية وتوفير نقاط نمو جديدة خارج أعمال مراكز البيانات. وفقًا لرأي الرئيس التنفيذي لـ NVIDIA، هوان رونغ مين، فإن “الذكاء الاصطناعي الفيزيائي” يركز على تمكين الروبوتات/الأنظمة الذاتية من الإدراك، والاستنتاج، وأداء مجموعة كاملة من المهام في العالم الحقيقي. ويُتوقع أن يأتي عصر يُساعد فيه “الذكاء الاصطناعي الفيزيائي” على تطور الحضارة البشرية، حيث يركز على تمكين الروبوتات/الأنظمة الذاتية من الإدراك، والاستنتاج، والعمل في العالم الحقيقي، وهي القدرات التي تعتبر حاسمة لنقل النماذج من “مجرد حوارات” إلى “القدرة على العمل في العالم المادي”.

تعاون تكساس إنسترومنتس مع NVIDIA في ثلاثة مستويات من التفاعل بين الاستشعار، والتحكم، والاستنتاج في أنظمة الروبوتات الشبيهة بالبشر

كجزء من هذا التعاون، صممت تكساس إنسترومنتس حلاً لدمج الاستشعار، من خلال دمج تقنيتها للرادار المليمترية مع تقنية الروبوتات Jetson Thor من NVIDIA، باستخدام جسر الاستشعار الحصري Holoscan من NVIDIA لتحقيق استشعار ثلاثي الأبعاد منخفض التأخير ووعي أمني، لدعم تطوير تكنولوجيا الروبوتات الشبيهة بالبشر. وسيتم عرض أحدث نتائج هذا التطوير خلال فعاليات NVIDIA GTC التي ستقام في سان خوسيه بكاليفورنيا من 16 إلى 19 مارس.

قال ديبوج تالا، نائب رئيس NVIDIA للأعمال الروبوتية والذكاء الاصطناعي على الحافة: “تشغيل الروبوتات الشبيهة بالبشر بأمان في بيئات غير متوقعة يتطلب قدرات حوسبة ومعالجة قوية جدًا، لمزامنة نماذج AI المعقدة، وبيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي، ونظام التحكم في المحركات.”

من خلال دمج الكاميرات عالية الدقة ورادارات البيانات، حسنت الحلول المشتركة بين تكساس إنسترومنتس وNVIDIA من تقنيات الكشف، والتحديد، والتتبع، مع تقليل الإيجابيات الكاذبة/الإنذارات الخاطئة، وزيادة قدرة الروبوتات الشبيهة بالبشر على اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي.

يعتقد خبراء الروبوتات في الصناعة أن المرحلة الحالية لا تزال تتطلب عدة سنوات قبل أن تصل الروبوتات الشبيهة بالبشر إلى القدرة العامة الحقيقية، لكن التقدم المنهجي في مجالات الإدراك، والاستنتاج، وتنسيق الحركات، هو شرط أساسي للتنفيذ التجاري. ويُعد تعاون تكساس إنسترومنتس وNVIDIA خطوة رئيسية في دفع الصناعة من مرحلة “التحقق من الخوارزميات والمحاكاة” إلى مرحلة “التشغيل الآمن في العالم الحقيقي”، مما سيساعد على تحسين كفاءة التطوير، وزيادة متانة الأنظمة، وتقليل مدة الإنتاج.

في مجال تطوير الروبوتات، ظل فجوة “المحاكاة إلى الواقع” (Sim-to-Real) واحدة من أكبر التحديات — حيث أن أداء خوارزميات AI بشكل جيد في النماذج الافتراضية، إلا أنها قد تفشل في بيئات العالم الحقيقي المعقدة. يُستخدم منصة NVIDIA Jetson Thor، ذات الأداء العالي، من قبل العديد من الشركات في تطبيقات الروبوتات، بينما تضيف وحدات التحكم والاستشعار من تكساس إنسترومنتس القدرة على التفاعل المباشر مع العالم المادي. وسيؤدي الجمع بينهما إلى تمكين المطورين من التحقق بشكل أدق وأسرع من استشعار النظام، وحركاته، وأمانه، مما يقلل بشكل فعال من دورة التحقق من النماذج الأولية ويخفض تكاليف التكرار.

تدمج تكساس إنسترومنتس وحدات التحكم في الوقت الحقيقي، وأجهزة الاستشعار (مثل رادارات المليمترية mmWave)، وتقنيات إدارة الطاقة مع منصة الحوسبة الروبوتية عالية الأداء من NVIDIA (Jetson Thor) وجسر Holoscan Sensor، لتشكيل سلسلة كاملة من الاستشعار، والتحكم، والاستنتاج. مقارنة بالتصميم التقليدي الذي يعتمد فقط على الكاميرات + أنظمة استنتاج GPU، فإن هذا الحل المدمج يتيح استشعار ثلاثي الأبعاد منخفض التأخير ووعي أمني، ويعزز فهم البيئة بشكل فوري، وهو خطوة رئيسية نحو أنظمة قابلة للنشر الفعلي.

عند أداء المهام، تتطلب الروبوتات الشبيهة بالبشر استنتاجات AI معقدة، ومعالجة فورية لدمج البيانات من أجهزة الاستشعار، والتحكم في المفاصل المتعددة، واتخاذ قرارات أمنية، وكل ذلك يجب أن يتم في وقت قصير جدًا. تساعد تقنية رادارات المليمترية وتقنية جسر Ethernet من تكساس إنسترومنتس الروبوتات على اكتشاف وتتبع الأجسام بشكل أكثر موثوقية في بيئات معقدة (مثل الأبواب الزجاجية، والإضاءة القوية/الضعيفة، والدخان، والغبار)، مما يوفر أساسًا قويًا للتشغيل الفعلي.

الموجة الكبرى للروبوتات الشبيهة بالبشر

تعمل العديد من الشركات التقنية الأمريكية على تطوير روبوتات ذاتية التجسيد عالية المستوى. على سبيل المثال، شركة تسلا (TSLA.US)، بقيادة إيلون ماسك، تطور روبوتًا شبيهًا بالبشر يُسمى Optimus، يُخطط لاستخدامه في التطبيقات الصناعية والاستهلاكية.

تعمل شركة Figure AI المدعومة من مايكروسوفت (MSFT.US) وOpenAI على تطوير روبوتات عامة يمكنها أداء مجموعة متنوعة من المهام. وقالت الشركة: “يمكن لهذه الروبوتات القضاء على الأعمال غير الآمنة وغير السارة، وفي النهاية، تمكين المجتمع البشري من عيش حياة أكثر سعادة وذات معنى.” وتطمح شركة Boston Dynamics إلى أن روبوت Atlas يمكن أن “يغير تمامًا بيئة العمل الصناعية.”

على الصعيد العالمي، يعكس تداخل جهود الشركات من تسلا Optimus إلى نظام Helix من Figure AI، وغيرها من المبادرات التكنولوجية، استثمار رأس المال والصناعة في هذا القطاع الفرعي. تُظهر البيانات الحالية أن نماذج الروبوتات الشبيهة بالبشر تتقدم بشكل ملحوظ في الوظائف، والإدراك، والتحكم في الحركات، مع تطور ميزات مثل التوازن الثنائي، والإدراك البيئي، واتخاذ القرارات متعددة الوسائط، مع استمرار تحسين التكاليف، وأداء المكونات الرئيسية، ووجود منافسة بين مسارات تقنية متعددة، مما يدفع من البحث النظري إلى الاختبار في سيناريوهات حقيقية. تشير هذه الديناميات الإيجابية إلى أن الصناعة تتجه من “فترة الضجيج والنقاش” إلى مرحلة تراكم التكنولوجيا الحقيقي والنشر على نطاق واسع، مع توقعات بنمو كبير في السوق خلال العقد القادم، حيث تخطط مشاريع مثل تسلا Optimus لتحقيق معايير عالية من الاعتمادية والأمان، مع خطط لإنتاج كميات كبيرة خلال السنوات القادمة.

الدافع الرئيسي حالياً وراء تطوير الروبوتات الشبيهة بالبشر هو الدمج العميق بين الإدراك، واتخاذ القرارات، والتحكم في الحركة، ويشمل ذلك استخدام نماذج ضخمة لفهم اللغة والصور، وتعلم التعزيز لاتخاذ القرارات ذات الأولوية، ودمج أجهزة الاستشعار (مثل الرؤية، والرادار، واللمس). لا تقتصر هذه الأنظمة على المشي في بيئات خاضعة للرقابة فحسب، بل تؤدي أيضًا مهام أعلى، مثل نقل الأحمال، والفحص والصيانة، والعمل الخدمي بالتعاون مع البشر. يعتقد خبراء مثل Morgan Stanley أن هذا الاختراق التكنولوجي الشامل هو المفتاح لتمكين النشر التجاري. ويتوقع محللو Morgan Stanley أن سوق الروبوتات الشبيهة بالبشر سيتجاوز في النهاية صناعة السيارات التقليدية، مع توقع أن يتجاوز حجم السوق العالمي للروبوتات الشبيهة بالبشر 5 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2050، مع احتمال أن يتجاوز عددها 1 مليار وحدة.

ومع ذلك، قال أستاذ وخبير الروبوتات في جامعة كاليفورنيا في بيركلي، كين جولدبرج، في مقال حديث، إن المهندسين لا يزالون أمام طريق طويل قبل تصنيع روبوتات ذات مهارات حقيقية في العالم الحقيقي.

قال جولدبرج: “نحن جميعًا على دراية بـ ChatGPT، والإنجازات المذهلة التي حققتها في مجالي الرؤية واللغة، لكن معظم الباحثين المهنيين يشعرون بالتوتر إزاء هذه المقارنات: أي أننا الآن قد حللنا كل هذه المشكلات، ونستعد لحل المشكلات الكبرى المتعلقة بالروبوتات الشبيهة بالبشر، وسيحدث ذلك في العام المقبل. لست أقول إنه لن يحدث، لكنني أقول إنه لن يحدث خلال عامين، أو خمسة، أو حتى عشرة. نحن فقط نريد إعادة ضبط التوقعات لتجنب فقاعة، تؤدي في النهاية إلى رد فعل كبير.”