شركة ناشئة أسسها مهندسون سابقون في Nvidia طورت روبوتًا بشري الشكل ليعمل كمتدرب مكتبي

شركة ناشئة من مهندسي إنفيديا السابقين تطور روبوتاً إنسانياً متدرباً للمكاتب

أطلقت شركة Flexion Robotics، التي أسسها مهندسون سابقون من شركة إنفيديا، روبوتاً إنسانياً قادراً على استبدال متدرب مكتب. وصف موقع Wired، الذي اختبر النظام، الروبوت بأنه "محرج في كفاءته" — وهي صيغة نادراً ما تُستخدم بسهولة في الصناعة: فمعظم الروبوتات الإنسانية الحديثة تكافح حتى للقيام بالمهام الأساسية في بيئات المكاتب غير المنظمة.

وريثو إنفيديا

جاء فريق Flexion من إنفيديا — الشركة التي أصبحت معالجات الرسومات الخاصة بها الأساس لطفرة الذكاء الاصطناعي الحديثة. قرر مهندسون قضوا سنوات في العمل على معماريات الشبكات العصبية وأنظمة الحوسبة المتوازية تطبيق خبرتهم المتراكمة بطريقة مختلفة: ليس بناء أجهزة لتدريب النماذج، بل إنشاء وكيل فيزيائي يتعلم التصرف في العالم الحقيقي. هذا الاختيار ليس عشوائياً. بيئة المكتب هي من أصعب البيئات للروبوتات: تنوع لا نهائي من الأشياء، تفاعلات لا يمكن التنبؤ بها مع الناس، مهام تتغير باستمرار من حيث الشكل والسياق. هذا هو السبب في أن المعالجات الصناعية، التي تعمل بكمال على خطوط التجميع، عملياً عاجزة في الفراغات المفتوحة للمكاتب.

طريقة التدريب غير التقليدية

الميزة التنافسية الرئيسية لـ Flexion هي نهجها في تدريب الروبوتات. معظم الأنظمة إما تتطلب برمجة صارمة لإجراء محدد أو تعاني من "مشكلة النقل": المهارات المكتسبة في المختبر لا تنطبق جيداً على ظروف العالم الحقيقي. وجدت Flexion، وفقاً لـ Wired، "طريقة ذكية" للالتفاف حول هذا القيد. تحتفظ الشركة بتفاصيل الطريقة سرية، لكن النتائج تتحدث عن نفسها: يتعامل الروبوت الإنساني مع نطاق واسع من المهام المميزة لمتدرب مكتب:

• العثور على الأشياء ونقلها في أنحاء المكتب بدون تخطيط مسبق
• العمل مع أجهزة الحاسوب — لوحة المفاتيح والفأرة والملاحة في الواجهات
• تنفيذ التعليمات الشفهية للمهام غير المألوفة
• التكيف مع الأشياء غير المعيارية والظروف المتغيرة
• التفاعل مع الموظفين في الأماكن المشتركة بدون حواجز وقائية

"متدرب محرج في كفاءته" — هكذا اختار

Wired عنوان المقال، نادراً ما يلجأ إلى مثل هذه التفضيلات في التقارير عن الروبوتات الإنسانية.

المكتب كحدود جديدة

يشهد سوق الروبوتات الإنسانية طفرة استثمارية — تم استثمار مليارات الدولارات فيه خلال السنتين الماضيتين. تسرع Figure AI و Physical Intelligence و Agility Robotics خطاها، لكن معظم اللاعبين يركزون على المستودعات والتصنيع، حيث تكون البيئة أكثر قابلية للتنبؤ والسيطرة. تراهن Flexion على المكتب — قطاع طال اعتباره فوضوياً للغاية للأتمتة. العمل المتدرب يبدو غير ماهر، لكنه يستهلك في الواقع وقتاً كبيراً في أي منظمة: توزيع المستندات وطباعة المواد للاجتماعات وإدخال البيانات من نماذج ورقية في الأنظمة. إذا كانت طريقة تدريب Flexion قابلة للتوسع حقاً بدون إعادة برمجة لكل مهمة جديدة، فإن اقتصاديات التنفيذ تتغير بشكل جذري: يمكن إعادة تدريب روبوت واحد بسرعة بدلاً من طلب نظام متخصص.

ما يعنيه هذا

قد تنتقل روبوتات المكاتب من فئة "يوماً ما" إلى "في هذا العقد". بالنسبة للعمل، هذا ليس تهديداً من مستقبل بعيد — بل هو مسألة تنافسية للسنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة. Flexion هي واحدة من تلك الشركات الناشئة التي تستحق المراقبة الدقيقة.