دماغ للروبوتات: شركة Noematrix الناشئة تجمع مئات الملايين من اليوان لتطوير الذكاء الاصطناعي المجسَّد

# دماغ للروبوتات: كيف تغيّر شركة Noematrix الصينية الناشئة مستقبل الأتمتة

حين تلتقط آلة علبة دواء وتضعها في كيس، يبدو الأمر بسيطاً. لكنه في الواقع حلٌّ لإحدى أصعب المسائل في علم الروبوتات. فقد جمعت شركة Noematrix الصينية الناشئة، التي أسسها علماء من جامعة شنغهاي جياو تونغ وجامعة ستانفورد، مئات الملايين من اليوان في جولة التمويل من الفئة A. ويراهن المستثمرون، وهم صندوق رأس المال المغامر C Capital وأسماء كبيرة مثل Sea Limited وAlibaba، على أن هذه الشركة الفتية قادرة على بناء دماغ شامل للروبوتات سيغيّر الأتمتة تغييراً جذرياً.

بدأت قصة Noematrix في نوفمبر 2023، حين تأسست الشركة بوصفها واحدة من أولى الشركات في الصين التي ركّزت على الذكاء الاصطناعي المجسَّد، أي الذكاء الاصطناعي الذي لا يعمل داخل الحاسوب فحسب، بل داخل جسم مادي لآلة تتفاعل مع العالم الحقيقي. وقد جمع الفريق رصيداً علمياً قوياً: فالمؤسس المشارك لو تشه (Lu Ce) يدير مختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة شنغهاي جياو تونغ، وهو مؤلف أكثر من مئتي ورقة علمية وحائز جوائز في مؤتمرات مرموقة لعلم الروبوتات. أما شريكه وانغ شيتشوان (Wang Shiquan)، فهو طالب دكتوراه في ستانفورد يملك خبرة في تأسيس شركة روبوتات متكاملة. وقد ضمّا معاً فريقاً من الخبراء في الحلول المنظومية والنماذج اللغوية الكبيرة.

المنتج الرئيسي للشركة، Noematrix Brain، نظام يمنح الروبوتات قدرة افتقرت إليها سنوات طويلة: فهم الأوامر الطبيعية غير الدقيقة والتصرف في ظروف يغلب عليها عدم اليقين. تخيّلوا صيدلية. يتلقى الروبوت طلباً وعليه إنجاز مهمة تبدو بسيطة: العثور على الدواء المطلوب، والتقاطه، وتغليفه. لكنها في الواقع مهمة متعددة الخطوات، تتطلب كل خطوة منها قراراً. فعلى الروبوت أن يخطط أفضل مسار إلى الرفوف إن تعددت. وعليه أن يحدد بدقة موضع الدواء المطلوب بين مئات العلب. ويجب أن تكون قبضته حساسة بما يكفي كي لا تسحق الأقراص، وقوية بما يكفي كي تمسك بها. وكل ذلك ينبغي أن يعمل يومياً، مع أنواع مختلفة من العبوات وفي أماكن مختلفة.

وقد طبّقت Noematrix نظامها بالفعل في صيدليات ومغاسل ملابس حقيقية، وهي ليست مجرد نماذج مخبرية أولية. ويتكيف النظام مع منصات روبوتية مختلفة، من المناولات المتنقلة ذات الذراعين إلى الآلات الشبيهة بالبشر. أما الفارق الأساسي في نهج الشركة فيكمن في طريقة جمع البيانات اللازمة لتدريب النماذج. فبدلاً من جمع المعلومات المكلف على الروبوتات الجاهزة وحدها، تعتمد Noematrix أسلوب «جمع البيانات المصاحب» عبر هياكل خارجية (exoskeletons) وأجهزة محمولة من تصميمها. فالشخص الذي يرتدي الهيكل الخارجي ينفّذ المهمة، بينما يسجل النظام جميع حركاته وتفاعلاته مع الأشياء وإشاراته البصرية. ويتيح ذلك جمع كميات هائلة من البيانات من المنازل والمكاتب والمنشآت الصناعية. وتملك Noematrix حالياً عشرات الآلاف من الساعات من البيانات عالية الجودة المستمدة من الخبرة الواقعية.

وهذا الفارق حاسم للصناعة بأكملها. فتدريب نماذج التعلم العميق يتطلب عدداً هائلاً من الأمثلة، وكانت البيانات الجيدة في الروبوتات مكلفة ونادرة تاريخياً. وقد أنشأت الشركة ما يشبه «قاعدة جينية» للذكاء الاصطناعي المجسَّد، إذ بنت مستودعاً للتفاعلات الفيزيائية الواقعية. وتتيح لها هذه الاستراتيجية التحرك أسرع من منافسيها وتدريب النماذج على سيناريوهات متنوعة.

وسيكسب المنافسة طويلة الأمد في هذا المجال من يستطيع بناء حلقة مغلقة: بيانات من سيناريوهات واقعية تحسّن النماذج، والنماذج المحسّنة تتيح للروبوتات العمل في بيئات جديدة، والبيئات الجديدة تولّد بيانات جديدة. ويبدو أن Noematrix تراهن على ذلك تحديداً. فالشركة تبحث بالفعل إدخال نظامها في خدمات الضيافة الفندقية والخدمات اللوجستية وقطاعات أخرى. وفي الوقت نفسه تتوسع في الأسواق الدولية عبر شراكات مع كبرى الشركات المصنّعة للروبوتات الشبيهة بالبشر ومع مراكز جمع البيانات.

وستُوجَّه استثمارات هذه الجولة إلى تطوير نماذج أساسية ذات قدرة محسّنة على التعميم، وإلى دمج التقنيات السحابية لتحسين الروبوتات باستمرار في ظروف التشغيل الميدانية. وتخطط الشركة لعرض حل متكامل للصيدليات الذكية بحلول نهاية العام. وقد يكون ذلك بداية عهد تكفّ فيه الروبوتات أخيراً عن كونها مجرد أدوات ببرمجة صارمة، وتصبح وكلاء أذكياء قادرين على التكيّف مع العالم الحقيقي.