Agile Robots تدمج نماذج الأساس من Google DeepMind في روبوتاتها

انضمت شركة الروبوتات الألمانية Agile Robots إلى قائمة الشركاء المتزايدة لشركة Google DeepMind. وفقاً للاتفاقية، ستدمج Agile Robots نماذج Google DeepMind الأساسية في روبوتاتها، وفي المقابل ستجمع بيانات من العالم الحقيقي عن التفاعلات مع البيئة الفيزيائية لمختبر البحث. تأسست Agile Robots عام 2018 كمشروع انفصالي من المركز الألماني للفضاء والملاحة الجوية (DLR).

تتخصص الشركة في روبوتات المعالجات ذات التحكم الذكي — منتجها الرئيسي Diana قادر على تنفيذ عمليات تجميع دقيقة وتلاعب بالأجسام. يوجد المقر الرئيسي في ميونخ، لكن الشركة تتسع بنشاط في الأسواق الصينية والأوروبية. من جانب Google DeepMind، يستمر هذا الشراكة سلسلة من الاتفاقيات الإستراتيجية مع شركات الروبوتات.

سابقاً، وقعت DeepMind صفقات مماثلة مع Apptronik و Enchanted Tools وعدد من الشركات الناشئة الأخرى. جوهر هذا النظام في جميع الحالات متطابق: توفر DeepMind الوصول إلى نماذج أساسية تسمح للروبوتات بإتقان مهام جديدة بسرعة أكبر وبعدد أقل من الأمثلة، بينما يوفر الشركاء في المقابل تدفقاً من بيانات العالم الحقيقي حول العمل في البيئة الفيزيائية. نماذج الروبوتات الأساسية هي شبكات عصبية كبيرة مدربة مسبقاً تكون قادرة، بالتشابه مع نماذج اللغة، على تعميم المعرفة عبر المهام المختلفة.

بدلاً من التدريب من الصفر لكل عملية، يقوم هذا النموذج بنقل المهارات: المعرفة الأساسية حول فيزياء التقاط الأجسام ستساعد الروبوت على إتقان تجميع جزء جديد بسرعة أكبر. تستثمر Google DeepMind في هذا الاتجاه من خلال مشروع RT-2 وخلفاؤه، الذي يجمع بين رؤية الحاسوب وفهم اللغة والتحكم في المعالجات. المشكلة الرئيسية التي تحلها هذه الشراكات هي نقص البيانات.

تم تدريب نماذج اللغة على تريليونات الرموز من الإنترنت. الروبوتات لا تملك هذا المورد: كل دورة حركة يجب تنفيذها فيزيائياً في العالم الحقيقي. لهذا السبب بالضبط تبدو بنية الصفقة بهذا الشكل: تحتاج DeepMind إلى مسارات حركة حقيقية وقوى التقاط وبيانات عن المحاولات الفاشلة — نوع البيانات التي توليدها روبوتات Agile Robots أثناء التشغيل الطبيعي.

بالنسبة إلى DeepMind، هذه إشارة تدريب قيّمة؛ بالنسبة إلى Agile Robots، هو الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة دون الحاجة إلى بناء بنية تحتية بحثية بشكل مستقل. يندرج الشراكة ضمن مشهد تنافسي أوسع. استثمرت OpenAI في Figure AI و 1X.

تدعم Amazon شركة Agility Robotics. تعمل Microsoft مع Apptronik. تبني Nvidia منصة Isaac وتستثمر في مجموعة واسعة من شركات الروبوتات الناشئة.

المنافسة على أي منصة ذكاء اصطناعي ستصبح معياراً للجيل القادم من الروبوتات الصناعية تتكشف الآن، وكل شراكة جديدة هي لبنة أخرى في النظام البيئي المقابل. بالنسبة إلى DeepMind، البيانات من العالم الحقيقي حاسمة الأهمية أيضاً لأن ما يسمى بـ sim-to-real gap — الفجوة بين قدرات النموذج في المحاكاة وفي بيئة فيزيائية — لا تزال تشكل عائقاً خطيراً. تسمح البيانات من شركاء التصنيع بسد هذه الفجوة بسرعة أكبر بكثير مما هو عليه داخل مختبر مغلق.

تصبح Agile Robots جزءاً من نظام بيئي يتشكل حيث تبني عدة مختبرات ذكاء اصطناعي كبرى معايير متوازية بشكل أساسي للروبوتات الذكية. أي من هذه المعايير سيسود — أم ستبقى عدة — سيحدد إلى حد كبير هندسة أتمتة المصانع للعقد القادم.