Agile Robots تدمج النماذج التأسيسية من Google DeepMind في روبوتاتها

انضمت شركة الروبوتات الألمانية Agile Robots إلى قائمة الشركاء المتنامية لـ Google DeepMind. وبموجب الاتفاقية، ستدمج Agile Robots النماذج التأسيسية من DeepMind في روبوتاتها، وفي المقابل ستجمع بيانات حقيقية عن التفاعل مع العالم المادي لصالح مختبر الأبحاث.

تأسست Agile Robots عام 2018 كشركة منبثقة عن المركز الألماني للفضاء والطيران DLR. وتتخصص الشركة في الأذرع الروبوتية ذات التحكم الذكي، ومنتجها الرئيسي Diana قادر على تنفيذ عمليات تجميع دقيقة ومناولة الأجسام. يقع مقرها الرئيسي في ميونيخ، لكنها تتوسع بنشاط في الأسواق الصينية والأوروبية.

من جانب Google DeepMind، تواصل هذه الشراكة سلسلة من الاتفاقيات الاستراتيجية مع شركات الروبوتات. فقد أبرمت DeepMind في وقت سابق صفقات مماثلة مع Apptronik وEnchanted Tools وعدد من الشركات الناشئة الأخرى. والفكرة واحدة في جميع الحالات: توفر DeepMind إمكانية الوصول إلى نماذج تأسيسية تتيح للروبوتات إتقان مهام جديدة بشكل أسرع وبعدد أقل من الأمثلة، ويقدم الشركاء في المقابل تدفقًا من البيانات الحقيقية عن العمل في العالم المادي.

النماذج التأسيسية للروبوتات هي شبكات عصبية كبيرة مدرَّبة مسبقًا، وقادرة، على غرار النماذج اللغوية، على تعميم المعرفة بين مهام مختلفة. فبدلًا من التدريب من الصفر لكل عملية، تنقل هذه النماذج المهارات من مهمة إلى أخرى: فالمعرفة الأساسية بفيزياء الإمساك بالأجسام ستساعد الروبوت على إتقان تجميع قطعة جديدة بسرعة أكبر. وتستثمر Google DeepMind في هذا الاتجاه عبر مشروع RT-2 وخلفائه، التي تجمع بين الرؤية الحاسوبية وفهم اللغة والتحكم في الأذرع الروبوتية.

المشكلة الأساسية التي تعالجها مثل هذه الشراكات هي شح البيانات. فقد تعلمت النماذج اللغوية من تريليونات الرموز (tokens) المأخوذة من الإنترنت. أما الروبوتات فلا تملك مورداً كهذا: إذ يجب تنفيذ كل دورة حركة فعليًا في العالم الحقيقي. ولهذا تبدو بنية الصفقة على هذا النحو: تحتاج DeepMind إلى مسارات حركة حقيقية، وقوى الإمساك، وبيانات عن المحاولات الفاشلة، وهي ما تولّده روبوتات Agile Robots خلال عملها المعتاد. وهذه إشارة تدريب قيّمة لـ DeepMind، أما بالنسبة لـ Agile Robots فهي وصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة دون الحاجة إلى بناء بنية تحتية بحثية بنفسها.

تندرج الشراكة ضمن مشهد تنافسي أوسع. فقد استثمرت OpenAI في Figure AI و1X. وتدعم Amazon شركة Agility Robots. وتعمل Microsoft مع Apptronik. أما Nvidia فتبني منصة Isaac وتستثمر في طيف واسع من الشركات الناشئة في مجال الروبوتات. والصراع على تحديد منصة الذكاء الاصطناعي التي ستصبح المعيار للجيل القادم من الروبوتات الصناعية يدور الآن، وكل شراكة جديدة تمثل لبنة أخرى في النظام البيئي المعني.

وتكتسب بيانات العالم الحقيقي أهمية حاسمة بالنسبة لـ DeepMind لسبب آخر أيضًا، وهو أن ما يُعرف بفجوة sim-to-real، أي الفارق بين قدرات النموذج في المحاكاة وقدراته في البيئة المادية، ما زالت عقبة جدية. وتتيح البيانات الواردة من الشركاء المصنّعين تقليص هذه الفجوة أسرع بكثير مما يمكن تحقيقه داخل مختبر مغلق.

تصبح Agile Robots جزءًا من نظام بيئي آخذ في التشكل، تبني فيه عدة مختبرات ذكاء اصطناعي كبرى فعليًا معايير متوازية للروبوتات الذكية. وأيُّ هذه المعايير سيفوز، أو ما إذا كان عدة معايير ستبقى، سيحدد إلى حد بعيد بنية الأتمتة الصناعية في العقد المقبل.