RLWRLD و Nvidia ينشئان معياراً عالمياً لتقييم براعة الروبوتات الإنسانية الشكل

قامت شركة ريل وورلد (RLWRLD) الناشئة بجنوب كوريا بإقامة شراكة مع شركة إنفيديا لتطوير معيار DexBench — أول معيار شامل لتقييم الدقة التي يتحكم بها الروبوت بيديه عند تنفيذ المهام الفيزيائية.

المشكلة التي يحلها DexBench

سوق الروبوتات الإنسانية ينمو بسرعة كبيرة اليوم، لكن بدون معايير موحدة. كل مصنع يختبر المحركات بطرق مختلفة: يقيس البعض سرعة القبض، والبعض الآخر يقيس دقة التموضع، والبعض الثالث يقيس القوة المطبقة أو المقاومة للأعطال. مقارنة النتائج بين شركات مختلفة أمر عملياً مستحيل. هذه مشكلة ليس فقط للباحثين، بل قبل كل شيء للمشترين الصناعيين. لا يستطيع المصنع أو المستودع الذي يختار روبوتاً إنسانياً أن يقيم بموضوعية أي نظام سيؤدي مهمة معينة بشكل أفضل. الحل هو اختبار مرجعي واحد يمر جميع لاعبي السوق عليه وفقاً لنفس القواعد. يتم تطوير DexBench بالضبط كمعيار كهذا. ستتضمن السيناريوهات الاختبارية مهام قبض الأجسام المتغايرة والتجميع الدقيق وتحريك الأشياء الهشة والاستجابة الموقفية للعقبات غير المتوقعة — كل ما يُطلب في التصنيع واللوجستيات.

أدوار RLWRLD و Nvidia

RLWRLD هي شركة ناشئة جنوب كورية أسسها تشونجي ريو. تضع نفسها ليس كمصنع لروبوت آخر، بل كمطور طبقة البنية التحتية لقطاع الصناعة برمته: المعايير والمعايير المرجعية والمنهجية التقييمية التي بدونها لا يمكن للصناعة أن تتطور بشكل طبيعي. دخلت شركة إنفيديا الشراكة كمرساة تكنولوجية ذات تأثير ضخم في مكدس الأجهزة للروبوتات. الشركة بالفعل تبني نظاماً بيئياً من خلال منصة Isaac — مجموعة من الأدوات للمحاكاة والتعلم المعزز ونشر نماذج الروبوتات. DexBench يندرج بشكل عضوي في هذه الاستراتيجية: إنفيديا مهتمة بتشكيل معايير التقييم الصناعية على أساسها. المهام المحددة للشراكة:

• تطوير مقاييس موحدة لتقييم براعة ودقة حركات يد الروبوت
• إنشاء سيناريوهات اختبار موحدة للتطبيقات الصناعية والمستودعات
• فتح الوصول إلى المعيار المرجعي لنطاق واسع من المصنعين
• دمج DexBench في بنية التدريب Isaac من إنفيديا
• تأسيس النتائج كمعيار صناعي للجيل التالي

سباق بلا قواعد

سوق الروبوتات الإنسانية يشهد طفرة: Figure AI و Apptronik و Agility Robotics و Boston Dynamics وعشرات الشركات الناشئة الآسيوية تتسابق لإطلاق نماذج جديدة. استثمر المستثمرون مليارات الدولارات في القطاع، وتبدأ كبرى شركات التصنيع مشاريعها التجريبية الأولى.

"نحن ننوي تطوير معايير الجيل التالي لروبوتات التصنيع الإنساني"، —

تشونجي ريو، مؤسس ورئيس RLWRLD

لكن الآن بالضبط، بينما لم تُرسَّخ المعايير بعد، لدى اللاعبين الرئيسيين فرصة لتحديد قواعد اللعبة للسنوات القادمة. إذا أصبح DexBench المعيار الفعلي بدعم من إنفيديا، سيكون على المصنعين اعتماده، وسيحصل المشترون أخيراً على إطار مرجعي موضوعي للمقارنة. سيتمكن السوق من التوحد حول مقاييس قابلة للقياس، وليس ادعاءات تسويقية. التشبيه مع ImageNet واضح جداً: عندما ظهر هذا المعيار المرجعي لرؤية الحاسوب في عام 2010، سرّع تطور الصناعة لمدة عقد كامل. يعتمد منشئو DexBench على تأثير مماثل للذكاء الاصطناعي الفيزيائي.

ما يعنيه هذا

بالنسبة للصناعة، DexBench هو محاولة لفعل بالروبوتات ما فعله ImageNet برؤية الحاسوب: توفير نقطة مرجعية موحدة وبدء التنافس على النتائج القابلة للقياس. إذا نجحت مبادرة RLWRLD وإنفيديا، يمكن تشكيل معايير روبوتات التصنيع الإنساني بسرعة أكبر بكثير مما هو متوقع — وسيعيد تشكيل التوازن في القوة في السوق.