أعلنت شركة NVIDIA اليوم عن مجموعة كبيرة من مهارات وأدوات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي مفتوحة المصدر التي تساعد المطورين على تحويل عمليات الروبوتات المعقدة والمركبات ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي للرؤية والتوائم الرقمية الصناعية إلى مهام قابلة للتنفيذ بواسطة الوكلاء - مما يقلل من التكاليف والوقت والتعقيد اللازم لبناء عمليات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي على نطاق واسع.

مع انتقال وكلاء الذكاء الاصطناعي من كتابة التعليمات البرمجية إلى إدارة مهام التطوير بأكملها، يُمثل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الأفق التالي. تُمكّن مهارات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من NVIDIA، المتوفرة كجزء من NVIDIA Agent Toolkit ، الوكلاء من استخدام مكتبات ونماذج وأطر عمل NVIDIA لتسريع عمليات توليد البيانات والمحاكاة والتدريب والتقييم والنشر التي تدعم الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والمصانع والمختبرات.

قال جنسن هوانغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA: "تُحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي ثورة في تطوير البرمجيات، ويتجه هذا التحول الآن نحو الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، ليمتد إلى الأنظمة التي ستُغير وجه النقل والتصنيع والرعاية الصحية والروبوتات. عندما تتمكن هذه الأنظمة من استخدام مكتبات ونماذج وأطر عمل NVIDIA مباشرةً، سيتسارع تطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، مما يُمكّن المطورين من بناء الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والأنظمة الصناعية المستقبلية بوتيرة مذهلة."

أدوات ومهارات جاهزة للوكلاء لتطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

تعمل NVIDIA على تحسين بنية الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بالكامل للوكلاء من خلال تحويل المكتبات والنماذج والأطر إلى أدوات قابلة للاستدعاء من قِبل الوكلاء. ويشمل ذلك نماذج NVIDIA Cosmos ™ الأساسية للعالم من أجل الاستدلال على العالم الفيزيائي وتوليده، ومكتبات NVIDIA Omniverse ™ للمحاكاة والتوائم الرقمية، وNVIDIA Isaac ™ لمحاكاة الروبوتات وتعلمها، و NVIDIA Metropolis للذكاء الاصطناعي البصري، و NVIDIA Alpamayo للقيادة الذاتية ، ومنصة NVIDIA Jetson ™ لتطوير الذكاء الاصطناعي على الحافة.

لمساعدة المطورين على تطبيق هذه الأدوات، تُطلق NVIDIA مهارات جديدة ضمن مجموعة أدوات NVIDIA Agent Toolkit لتحويل عمليات تطوير الذكاء الاصطناعي المادية إلى تعليمات قابلة للتكرار يمكن لوكلاء البرمجة اتباعها. ويشمل ذلك تحديد الأدوات التي يجب استخدامها، والمخرجات التي يجب إنتاجها، وكيفية التحقق من صحة النتائج.

يمكن للمطورين أيضًا بناء ونشر وكلاء مستقلين بأمان باستخدام هذه المهارات مع مخطط NVIDIA NemoClaw ™ ووقت تشغيل NVIDIA OpenShell ™، والذي يوفر أمانًا قائمًا على السياسات وحوكمة للخصوصية على الأجهزة المحلية أو السحابية.

تعمل مهارات وأدوات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من NVIDIA على تسريع تطوير الأنظمة الآلية في المجالات التالية:

• الروبوتات والذكاء الاصطناعي الطرفي: يمكن لمطوري الروبوتات استخدام المهارات لتسريع خط أنابيب تطوير الروبوتات بالكامل، بدءًا من توليد بيانات التدريب على الإدراك والحركة وحتى المحاكاة، وأتمتة تدريب الملاحة، والنهوض بتعلم الروبوت وضبط الأنظمة الطرفية القائمة على Jetson للنشر.
• المركبات ذاتية القيادة: بالنسبة لمطوري المركبات ذاتية القيادة، يمكن للمهارات توجيه الوكلاء لإعادة بناء البيانات التي تم التقاطها بواسطة الأساطيل في بيئات المحاكاة، وإنشاء سيناريوهات قيادة واقعية على نطاق واسع، وتشغيل التعلم المعزز ذي الحلقة المغلقة لتوسيع نطاق التدريب والتقييم.
• وكلاء الذكاء الاصطناعي للرؤية في الوقت الحقيقي: من أجل الفحص الآلي وتحليل الفيديو، تساعد مهارات الوكلاء الفرق على توليد بيانات تدريب اصطناعية، وضبط النماذج بدقة، وأتمتة عملية وضع العلامات، وبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي للفيديو الذين يبحثون ويلخصون ويحللون الفيديو المباشر أو المسجل.
• الذكاء الاصطناعي الصناعي: يمكن لمطوري البرامج الصناعية استخدام هذه المهارات لتحويل البيانات الهندسية إلى أصول التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) لمحاكاة التوأم الرقمي، وتحسين مشاهد OpenUSD الكبيرة مع تقليل الإعداد اليدوي.
• الرعاية الصحية: قبل نشر الأتمتة في البيئات السريرية، يمكن لفرق الرعاية الصحية توجيه الوكلاء خلال إنشاء التوأم الرقمي لبيئة المستشفى، وتوليد البيانات من المحاكاة إلى الواقع، واختبار سياسة البرمجيات في الحلقة.
  
  

يمكن دمج هذه المهارات ودمجها في أنظمة وكلاء أكبر، مما يتيح للمطورين تنظيم وأتمتة سير العمل المعقد مثل توليد البيانات والمحاكاة والتحسين وضبط الاستدلال والتقييم المستمر وغير ذلك.