إنفيديا تتعاون مع Hugging Face لإطلاق نموذج مفتوح المصدر للروبوتات: النظام البيئي لوحدة معالجة الرسوميات (GPU) يتصل مباشرة بـ LeRobot

أعلنت NVIDIA في 9 يوليو عن تعاونها مع Hugging Face لدمج نموذج الروبوت الأساسي Isaac GR00T 1.7 في إطار عمل LeRobot مفتوح المصدر، مما يكمل سلسلة التدريب من GPU إلى النشر ويخفض حاجز تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات.

(سياق سابق: Hugging Face تطلق متجر تطبيقات Reachy Mini App Store مع أكثر من 200 تطبيق مجاني من مجتمع المطورين)

(خلفية إضافية: Huang Renxun يذكر 43 شركة تايوانية ويؤدي إلى ارتفاع جميعها! ملخص "6 نقاط رئيسية" من محاضرته في جامعة تايوان: رقاقات AI الجديدة، المصانع الذكية، الروبوتات...)

جدول المحتويات

• جوهر التعاون: إطار عمل LeRobot + نموذج GR00T 1.7
• خفض الحواجز: فتح قناة من البحث إلى الإنتاج
• أهميته لصناعة الروبوتات في تايوان

أعلنت NVIDIA في 9 يوليو عن تعاونها مع Hugging Face، مكتبة نماذج AI، لتطوير نموذج أساسي مفتوح المصدر للروبوتات. سيربط هذا التعاون النظام البيئي لـ GPU من NVIDIA ومجموعة CUDA مباشرة بمكتبة النماذج الضخمة من Hugging Face ومجتمع المطورين، بهدف خفض حاجز تدريب ونشر AI للروبوتات بشكل كبير. وقد شرح المدونة الرسمية لـ NVIDIA تفاصيل التعاون.

جوهر التعاون: إطار عمل LeRobot + نموذج GR00T 1.7

وفقًا للإعلان الرسمي لـ NVIDIA، يتركز هذا التعاون على إطار عمل الروبوتات مفتوح المصدر LeRobot. يُدار LeRobot بواسطة Hugging Face، وهو أحد أكثر منصات التدريب مفتوحة المصدر استخدامًا بين مطوري الروبوتات. قامت NVIDIA بدمج نموذجها الأساسي Isaac GR00T 1.7 في LeRobot، مما يسمح للمطورين باستخدام البنية التحتية الجاهزة لـ GPU لتدريب ونشر نماذج الروبوتات مباشرة.

كما قدم هذا التعاون بنية نموذج World-Action الجديدة—وهي نماذج لا تقتصر على "رؤية البيئة ثم تحديد الحركة"، بل تستطيع التنبؤ بـ "حالة البيئة" و"الحركة المقابلة" في وقت واحد، مما يحقق أداءً أفضل بشكل ملحوظ في السيناريوهات الفيزيائية المعقدة مقارنة بالطرق التقليدية.

خفض الحواجز: فتح قناة من البحث إلى الإنتاج

حاليًا، هناك ثلاث عقبات رئيسية في تدريب AI للروبوتات:

• حاجز الأجهزة — تدريب نماذج روبوت عالية الجودة يتطلب مجموعات GPU متعددة، وغالبًا ما تكون ذاكرة الفيديو لجهاز واحد غير كافية لدعم التدريب الكامل.
• ندرة البيانات — البيانات الموسومة في مجال الروبوتات أقل بكثير من NLP أو CV، وتفتقر إلى تنسيق بيانات موحد وآلية مشاركة.
• تشتت الأطر — تستخدم فرق بحثية مختلفة أطر تدريب مختلفة، مما يصعب تبادل النماذج أو نقلها بينها.

يعالج مزيج NVIDIA وHugging Face هذه العقبات مباشرة: توفر NVIDIA التسريع بالأجهزة والنظام البيئي CUDA، بينما توفر Hugging Face تنسيق نموذج موحد، ومجموعات بيانات، ومجتمع مطورين. معًا، يشكلان قناة كاملة من "النموذج الأولي للبحث → النموذج مفتوح المصدر → النشر الإنتاجي".

أهميته لصناعة الروبوتات في تايوان

تايوان هي مركز لتصنيع أشباه الموصلات، وتشكل صادرات الروبوتات وأجهزة الأتمتة جزءًا كبيرًا من التصنيع. تأثير هذا التعاون الذي يربط النموذج مفتوح المصدر بنظام GPU البيئي على تايوان يتمثل في:

• انخفاض تكلفة تطوير روبوتات AI — لم تعد الشركات الناشئة التايوانية بحاجة لبناء إطار تدريب كامل بنفسها، بل تستطيع استدعاء LeRobot مباشرة للنمذجة السريعة.
• تأثير تآزري مع TSMC وMediaTek — أشار Huang Renxun في خطابه في CompuTEX العام الماضي إلى أن NVIDIA تعتبر الروبوتات "ساحة معركة AI التالية"، وهذا التعاون يؤكد المسار التقني.
• ميزة النموذج مفتوح المصدر المبكر — إذا اعتمدت شركات الروبوتات التايوانية مبكرًا نموذج LeRobot وGR00T، يمكنها الحصول على ميزة تنافسية في مرحلة الإنتاج.

يأتي هذا التعاون أيضًا في سياق استراتيجية NVIDIA المتوسعة باستمرار لـ "النماذج الأساسية للروبوتات". لقد اعتبرت NVIDIA الروبوتات مجالًا مهمًا في AI يعادل معالجة اللغة الطبيعية، ومن المتوقع أن تصبح نماذج الروبوتات مفتوحة المصدر معيارًا صناعيًا في السنوات 2-3 القادمة.

(خلفية إضافية: عندما تتعلم الروبوتات التفكير والتعاون—تحليل 15 نظامًا روبوتيًا وسيناريوهات تطبيق)

المقال مقتبس من مدونة NVIDIA الرسمية ومدونة Hugging Face، ترجمة وتحرير بواسطة محرر الموقع Flip