Hugging Face و Nvidia يفتحان الكود المفتوح لتفكير الروبوتات

عندما بدأ الأكاديميون بإطلاق المعدات المفتوحة للروبوتية، تحررت أجيال كاملة من المهندسين من العمل المرهق على البنية التحتية. الآن يأتي المرحلة التالية: تعليم الروبوتات التفكير بشكل مستقل. وهذه العملية أيضاً تصبح مفتوحة المصدر.

ROS — نظام التشغيل المفتوح للروبوتية

منذ التسعينيات، كان هناك كود مفتوح في الروبوتية، لكن المشاريع كانت متفرقة. تغير كل شيء في عام 2007، عندما ظهر نظام تشغيل الروبوت (ROS) — منصة برمجية وحدت الأدوات وأصبحت معياراً واقعياً. رغم اسمها، ROS ليست نظام تشغيل بل إطار عمل فوق Linux. غيّر ROS طريقة عمل الروبوتيين. في السابق، كانت كل مختبر تكتب بنيتها التحتية الخاصة — نقل البيانات بين المكونات، والتفاعل مع المعدات، وبناء الخرائط، وتخطيط المسار. كان هذا يستغرق سنة أو سنتين.

Brian Gerkey، أحد مؤسسي ROS ومسؤول التكنولوجيا الحالي في Google Robotics، يقول:

«أنا منشئ أدوات، وأحب مشاركة كل شيء بأكبر قدر ممكن من الانفتاح، لأن

ذلك يعطي التأثير الأقصى.»

بالتوازي، ذهبت مجتمع الذكاء الاصطناعي بنفس الطريق — بفتح الأبحاث والنماذج والبيانات. تطور المجال أسرع من جميع التوقعات. الآن تأتي هذه الأساليب أيضاً إلى الروبوتية.

نماذج مفتوحة للروبوتات

رؤية الحاسوب، التي كانت مهمة معقدة في السابق، حققت قفزة في السنوات الأخيرة. يلاحظ Spencer Huang، مدير Nvidia للروبوتية، أن ما كان يتطلب متخصصاً يمكن الآن القيام به في بضعة أسطر من الكود. الأدوات التي كان الوصول إليها محدوداً بمختبرات متخصصة فحسب، أصبحت الآن متاحة للجميع.

أطلقت Nvidia مكدس كامل من الأدوات المفتوحة:

• Cosmos — تولد بيانات اصطناعية وتحاكي البيئة الفيزيائية
• GR00T — تعطي الروبوتات القدرة على التفكير والقيام بمهام معقدة
• Isaac — تنسق التدريب والمحاكاة والنشر

تعيش جميع نماذج Nvidia على Hugging Face — المنصة التي أصبحت معياراً لتبادل النماذج. أطلقت Hugging Face LeRobot في مايو 2024. في غضون عام، نما عدد مجموعات البيانات الروبوتية من 1,145 إلى 58,000 — وهي أكبر فئة على المنصة. اشترت Hugging Face أيضاً شركة Pollen Robotics، معترفة بأن البرمجيات وحدها غير كافية. أطلقت Alibaba في بداية 2025 RynnBrain — نموذج أساس مفتوح للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، والذي يتفوق بموجب ادعاءات الشركة على نظائرها من Google و Nvidia في الاختبارات.

عندما يصبح الباحثون منافسين

هنا تبدأ التعقيدات. تم إنشاء ROS بشكل أساسي من قبل الأكاديميين الذين لم تكن لديهم مصالح تجارية. اليوم، المساهمون الرئيسيون هم الشركات التي تريد الناس أن يبنوا على منصاتها. هذا ليس سيئاً، كما يقول Bill Smart، أستاذ من جامعة Oregon State ورائد الروبوتية المفتوحة المصدر. لكن يجب أن نرى الحوافز.

يشعر Smart بقلق بشأن أمر آخر أيضاً: تراجع حاجز الدخول له جانب سلبي. الباحثون القادمون من الذكاء الاصطناعي بدون خبرة روبوتية يحلون أحياناً مشاكل تم حلها بالفعل من جديد. سيقضي المبتدئ أسبوعاً في تدريب شبكة عصبية على حركة الروبوت، دون أن يعرف أن نفس الشيء يتم بكود كلاسيكي في بضعة أسطر.

لكن Smart ليس بدون أمل. مهما كانت دوافع الكود المفتوح المصدر، التأثير حقيقي: يوجد المزيد من الناس في المجال، والأدوات أبسط، والمجتمع أكبر وأكثر تنوعاً.

ماذا يعني هذا

حواجز الدخول إلى الروبوتية تنخفض بنفس السرعة التي انخفضت بها ذات مرة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هذا يعني المزيد من التجارب، والمزيد من الإبداع، والمزيد من الحلول. لكن يجب أن نتذكر أيضاً قضايا الخصوصية والتحكم — عالم تسيطر فيه عدة شركات من Silicon Valley على الروبوتات المنزلية أقل جاذبية بكثير من عالم البدائل المفتوحة.