Memories.ai تطور طبقة ذاكرة بصرية للأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات

أعلنت الشركة الناشئة Memories.ai عن تطوير نموذج ذاكرة بصرية واسع النطاق — وهو نظام سيسمح للذكاء الاصطناعي الفيزيائي بفهرسة واسترجاع ذكريات مسجلة بالفيديو من العالم الحقيقي. في الأساس، الفريق يبني ما كان مفقوداً في الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات: القدرة ليس فقط على الرؤية، بل على التذكر.

الفكرة تبدو بسيطة، لكن التعقيد التقني ضخم. نماذج اللغة العادية تعمل مع النصوص — فهي تعرف كيفية حفظ وإعادة إنتاج المعلومات على شكل كلمات ورموز. الفيديو مختلف بشكل جوهري: كل ثانية تحتوي على آلاف الإطارات، والعلاقات المكانية، وحركة الأجسام، والتسلسل الزمني للأحداث.

لكي يتذكر الروبوت أو النظارات الذكية أين المفاتيح، أو ما حدث في المطبخ قبل ثلاث ساعات، تحتاج إلى بنية معمارية متخصصة محسّنة للبيانات البصرية. تضع Memories.ai تطويرها كطبقة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي — فئة جديدة من الأنظمة التي تعمل في العالم المادي، وليس الرقمي.

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يقف وراء الأجهزة القابلة للارتداء مثل Ray-Ban Meta و Humane AI Pin، وكذلك الروبوتات الشبيهة بالإنسان التي تدخل السوق بنشاط: Boston Dynamics و Figure و Agility Robotics. جميعها تعاني من نفس المشكلة — افتقار الذاكرة السياقية طويلة الأمد حول ما يحدث من حولها. بالنسبة للأجهزة القابلة للارتداء، تعني الذاكرة البصرية القدرة على الإجابة عن السؤال "أين رأيت هذا الشخص؟" أو "متى كنت آخر مرة في هذا المقهى؟" بالنسبة للروبوتات — فهم التغييرات في البيئة، تتبع حركة الأجسام، تجنب الأخطاء التي تم ارتكابها من قبل.

بدون هذه الطبقة، يعمل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي مثل مريض فاقد الذاكرة: كل إطلاق جديد من الصفر، بدون خبرة متراكمة. الفريق لا يكشف عن التفاصيل التقنية للبنية المعمارية أو حجم بيانات التدريب. من غير المعروف في أي مرحلة يوجد التطوير وما إذا كان هناك شركاء بالفعل بين مصنعي الأجهزة.

ومع ذلك، فإن حقيقة ظهور شركات ناشئة متخصصة تركز بشكل خاص على الذاكرة البصرية للأجهزة الفيزيائية تشير إلى أن الصناعة وصلت إلى العائق التالي للتوسع. حتى الآن، ركزت معظم شركات الذكاء الاصطناعي على نماذج اللغة أو النماذج متعددة الأنماط التي تعمل بشكل أساسي مع النصوص والصور الثابتة. ذاكرة الفيديو مهمة تتطلب موارد أكثر كثافة بكثير، وتتطلب أساليب جديدة للضغط والتخزين والاسترجاع.

لاعبون كبار مثل Google DeepMind و OpenAI يعملون على فهم الفيديو، لكن منتجاتهم موجهة نحو معالجة السحابة، وليس الحلول المدمجة. Memories.ai، بالحكم من موضعها، تهدف إلى قطاع مختلف: حلول الحافة التي تعمل مباشرة على الجهاز.

هذا حاسم للروبوتات والأجهزة القابلة للارتداء، التي لا تستطيع تحمل كمون طلب سحابي في كل مرة تحتاج فيها إلى الوصول إلى التجربة السابقة. إذا تمكنت الشركة الناشئة من تحقيق ما تعد به، فيمكن لنموذجها أن يصبح أحد المكونات الرئيسية لمكدس الذكاء الاصطناعي الفيزيائي — مماثل في الأهمية لظهور نماذج اللغة الكبيرة لمساعدات النصوص. السباق نحو الذاكرة البصرية بدأ للتو.