Wujie Dongli تطلق نموذج العالم MWA-Phoenix مفتوح المصدر وتحصد المراكز الأولى في ستة اختبارات مرجعية

نشرت شركة Wujie Dongli الصينية (无界动力) في 22 أكتوبر نموذج MWA-Phoenix بشكل مفتوح. وهو نموذج عالم أساسي يتنبأ بديناميكيات البيئة في الفضاء الكامن لا في البكسلات. ووفق تصريحات المطوّرين، حقق النموذج المراكز الأولى في ستة اختبارات مرجعية: LIBERO-Plus وLIBERO-Pro وRoboCasa GR1 وBench2Dex وRoboTwin 2.0 وقائمة RoboDojo الواقعية. وتغطي هذه المنصات الست المحاكاة والروبوتات الفيزيائية وعدة أنواع من المهام.

ست قوائم تختبر جوانب مختلفة

نادرًا ما يدّعي أحد الريادة في مجموعة كهذه من الاختبارات دفعة واحدة. فالفريق عادةً يحسّن النموذج لاختبار أو اثنين ويترك البقية جانبًا. أما هنا فينبغي قراءة هذا الاختيار بوصفه طرحًا للشمولية، إذ تختبر كل منصة طبقة مختلفة من المشكلة.

• LIBERO-Plus وLIBERO-Pro: المتانة أمام اضطرابات البيئة، والانتقال إلى صياغات وشروط مهام معدَّلة.
• RoboCasa GR1: سيناريوهات منزلية في مشاهد مطبخ على منصة شبيهة بالبشر.
• Bench2Dex: مناولة معقدة للأجسام، حيث تكون براعة الإمساك عاملًا حاسمًا.
• RoboTwin 2.0: مهام بذراعين مع عشوائية النطاق.
• RoboDojo: منصة بروبوتات حقيقية لا تنفع فيها حيل المحاكاة.

وفي وصف الإصدار، تبرز Wujie Dongli أربعة محاور: الموثوقية عند وجود اضطرابات، والتعميم بعد تغيّر المهمة، والتعامل مع الأجسام المعقدة، والانتقال بين أجسام روبوتية مختلفة. وهذه هي المواضع التي تتعطل فيها سياسات المناولة في أغلب الأحيان. فالروبوت المدرَّب على كاميرا واحدة وإضاءة واحدة كثيرًا ما يضطرب عند أي انزياح في الصورة. أما النموذج المدرَّب على ذراع واحدة فلا يستطيع التحكم بذراع أخرى.

لماذا يناسب الفضاء الكامن الروبوتات

تنقسم نماذج العالم في الروبوتيات إلى معسكرين. يولّد الأول إطارات المستقبل، وهذا مكلف ومليء بالضجيج، إذ إن معظم البكسلات غير لازمة لتقرير وجهة تحريك الذراع. ويتنبأ الثاني بتطور تمثيل مضغوط للمشهد ويعمل عليه. وينتمي MWA-Phoenix إلى المعسكر الثاني. فالتمثيل الكامن يُسقط الخلفية والنسيج والانعكاسات، ويُبقي الهندسة ومواضع الأجسام وعلاقاتها. ويقلّ اعتماد مشهد كهذا على تغيّر الإضاءة أو الكاميرا، وتتلقى سياسة الأفعال مدخلًا مضغوطًا. ومن الناحية النظرية، يمنح ذلك سرعة في الاستدلال (inference)، ومسارًا أكثر مباشرة للانتقال بين الروبوتات، لأن المعرفة العامة بالفيزياء منفصلة عن الكينماتيكا الخاصة بكل روبوت.

وهذه هي الحجة التي تضعها الشركة في الواجهة. فإذا كان النموذج الأساسي يفصل فعلًا فهم المشهد عن جسد الروبوت، فإن التكيف مع منصة جديدة يقتصر على ضبط دقيق خفيف، لا على جمع مجموعة بيانات من الصفر.

الشيفرة المفتوحة وسيلة للتحقق من الادعاءات

تميل قوائم المتصدرين إلى تجميل الصورة: تُنتقى الإعدادات، وتختلف بروتوكولات التشغيل، وأحيانًا تبقى المراكز العلنية أسابيع. وتكمن أهمية الإصدار المفتوح في إمكان إعادة التحقق من الادعاء. فبوسع أي مختبر تشغيل النموذج على منصته ومعرفة ما إذا كانت النتيجة تصمد خارج الاختبارات المرجعية الأصلية.

كما تدخل Wujie Dongli سوقًا تتحول فيها النماذج الأساسية للروبوتات إلى بنية تحتية. فقد أصبح الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اتجاهًا قائمًا بذاته، وتراهن الفرق الصينية على الانفتاح لتجمع حول نموذجها مجتمعًا وبيانات بسرعة أكبر.

أما لمن يبنون الروبوتات أو يبحثون في هذا المجال، فثمة قائمة تحقق عملية. أولًا، ينبغي إعادة إنتاج النتائج على LIBERO-Plus وRoboTwin 2.0 في بنيتك التحتية، فهذا اختبار رخيص لصدق الأرقام. ثم يجب تشغيل النموذج على منصتك الخاصة مع الحد الأدنى من الضبط الدقيق، والتحقق من الانتقال المعلن بين الأجسام الروبوتية. وأخيرًا، ينبغي قراءة الترخيص وتركيبة المكونات المفتوحة، فالأوزان وشيفرة التدريب والبيانات لا تصدر دائمًا معًا. وإذا تأكد الانتقال بين الروبوتات، فستحصل الفرق التي لا تملك أسطولًا كبيرًا من الآلات على أساس جاهز بدلًا من أشهر من جمع العروض التوضيحية.