أغاد يطلق رسميًا النسخة الكاملة من ABot-M0: دماغ يتكيف مع روبوتات متجسدة متعددة الأشكال

خبر “كوانج كيه جي” في 1 أبريل: أعلنت Gaode رسميًا عن إتاحة المصدر المفتوح بالكامل لأول مرة لنموذج قاعدة تشغيل جسدي للروبوتات، استنادًا إلى البنية الموحدة، وهو ABot-M0.

يُحقق هذا النموذج “دماغًا عامًا” يتكيّف مع أشكال متعددة من الروبوتات الجسدية، ما يوفّر أساسًا تقنيًا عامًا جديدًا لتطوير مجال الذكاء الجسدي.

مخطط معماري للنموذج ABot-M0

تم التحقق من القوة التقنية لـ ABot-M0 بشكل كامل عبر اختبارات موثوقة؛ فقد حقق أفضل أداء في عدة اختبارات معيارية مثل Libero وLibero-Plus وRoboCasa. كما بلغت نسبة نجاح المهام على معيار Libero-Plus 80.5%، أي بزيادة تقارب 30% مقارنةً بخطة مرجعية رائدة في الصناعة حتى ذلك الحين، مع إبراز واضح في قدرات فهم الفضاء وتنفيذ المهام.

نتائج تقييم ABot-M0 على Libero-Plus

تغطي هذه الإتاحة مفتوحة المصدر ثلاث ركائز رئيسية: البيانات والخوارزميات والنموذج، ما يحقق اختراقات شاملة لصعوبات تطوير الصناعة.

على مستوى البيانات، تُعد مجموعة UniACT للبيانات الخاصة بالروبوتات العامة—والتي تمثل أكبر حجم متاح مفتوح المصدر—حيث تُدمج أكثر من 6 ملايين سجل لمسارات عمليات حقيقية، وتُمكّن من الاستخدام الموحد لبيانات الروبوتات المتنوعة عبر توحيد المعالجة عالميًا؛

على مستوى الخوارزميات، تم تقديم خوارزمية جديدة لتعلم “سريان/تدفق الحركة” وبنية إدراك ثنائية الدفق. فمن جهة، تمكّن الخوارزمية الأولى النموذج من التنبؤ مباشرةً بتسلسلات الأفعال القابلة للتنفيذ، ما يحسّن كفاءة فك الشيفرة. ومن جهة أخرى، تعوّض البنية الثنائية عن أوجه القصور في الاستدلال ثلاثي الأبعاد، وتعزّز قدرات فهم الفضاء؛

على مستوى النموذج، تم إتاحة نموذج تدريب مسبق شامل من النهاية إلى النهاية مع سلسلة أدوات كاملة كمصدر مفتوح، ما يتيح للمطوّرين التكيّف بسرعة مع سيناريوهات متعددة مثل التطبيقات الصناعية والمنازل.

إن البنية الموحدة لـ ABot-M0 نجحت في التحقق من جدوى “قيادة الدماغ” لروبوتات بأشكال متعددة، وتوفّر حلًا جاهزًا للاستخدام الفوري يسهّل تطبيق تقنيات الذكاء الجسدي.

【نهاية المقال】 يرجى، عند الرغبة في إعادة النشر، التنبيه إلى مصدر: كوانج كيه جي

المحرر: سوى شين