ألبامايو-آر1: نموذج إنفيديا الجديد لأبحاث القيادة الذاتية
أول نموذج استدلالٍ بصريٍ إجرائي لأبحاث القيادة الذاتية
كشفت شركة إنفيديا عن بنيةٍ تحتية جديدة ونماذج ذكاءٍ اصطناعي، في إطار سعيها لتأسيس تقنيات الذكاء الاصطناعي المادي، التي تمثّل العمود الفقري للجيل القادم من الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة القادرة على إدراك العالم الحقيقي والتفاعل معه.
حيث أعلنت الشركة عن نموذج “ألبامايو-آر1 – Alpamayo-R1″، وهو نموذج رؤيةٍ واستدلالٍ مفتوح يعمل بمنطق “التفكير قبل الرد”، ويُستخدم في أبحاث القيادة الذاتية، وذلك خلال مشاركتها في مؤتمر “NeurIPS AI” بمدينة سان دييجو بولاية كاليفورنيا الأميركية.
من جانبها، تصف إنفيديا هذا النموذج بأنه أول نموذج “رؤية – لغة – فعل” (Vision Language Action Model)، مصمم خصيصاً لأبحاث المركبات الذاتية القيادة، ويُعدُّ كذلك أول نموذج لغوي بصري إجرائي يركِّز على القيادة الذاتية؛ إذ يمكنه معالجة النصوص والصور معاً، ما يتيح للمركبات “رؤية” محيطها، واتخاذ قرارات بناءً على ما تدركه وتحلِّله لحظياً.
يرتكز نموذج “ألبامايو-آر1” على عائلة نماذج “Cosmos-Reason” من شركة إنفيديا، والتي تعمل بمنطق الاستدلال العميق قبل توليد المخرجات.
طرحت إنفيديا هذه العائلة لأول مرة في يناير/تشرين الثاني من العام الجاري، ثم توسَّعت بإطلاق نماذج إضافية في أغسطس/آب من الماضي، مع تحديثاتٍ لاحقة في الشهر نفسه أيضاً.
تُبرز الشركة أن هذه النوعية من النماذج المفتوحة تُمثِّل ركيزة حاسمة لبلوغ القيادة الذاتية من المستوى الرابع (Level 4 Autonomous Driving)، التي تُمكِّن المركبات من العمل باستقلالٍ كامل داخل منطقة محدَّدة، وتحت شروط وسيناريوهات تشغيل معينة، وفقاً لما نشرته الشركة على مدونتها الرسمية.
في السياق نفسه، ترى إنفيديا أن النماذج القائمة على الاستدلال ستمنح المركبات الذاتية القيادة قدراً أكبر من “الفطرة السليمة” (Common Sense)، بما يساعدها على محاكاة قرارات القيادة الدقيقة التي يتخذها البشر في المواقف المركَّبة، مثل التصرُّف في التقاطعات، أو فهم السلوكيات غير المتوقعة للسائقين والمشاة.
فيما يتاح النموذج حالياً للباحثين والمطوّرين عبر منصّتي “GitHub” و”Hugging Face”.
باقات تعليمية للمطوّرين
بالتوازي، نشرت إنفيديا دليلاً تعليمياً شاملاً على “GitHub” باسم “Cosmos Cookbook”، ضمن حزمة أدواتٍ وإرشاداتٍ أطلقت عليها الشركة اسم “Cosmos Cookbook Collection”، وتهدف إلى مساعدة المطوّرين في استخدام نماذج كوسموس وتخصيصها لحالاتٍ عمليةٍ محدَّدة.
كما يُقدِّم هذا الدليل موارد استدلالٍ (Inference Resources)، ومسارات ما بعد التدريب (Post-Training Workflows)، وإجراءات تدريبٍ مُركََّزة، وتتضمن كذلك:
- تنظيم وجودة البيانات (Data Curation)
- توليد البيانات التركيبية (Synthetic Data Generation)
- إعداد ومعالجة مجموعات البيانات (Data Curation)
- أساليب تقييم النماذج (Model Evaluation)
الذكاء الاصطناعي المادي: الموجة التالية
تأتي هذه الإعلانات في وقت تدفع فيه إنفيديا بقوة نحو الذكاء الاصطناعي المادي، باعتباره المحرك القادم لنظم الذكاء التي تتجاوز التطبيقات البرمجية التقليدية، نحو أنظمةٍ قادرة على إدراك الحس البصري والحركي والتفاعل البيئي.
من جانبه، صرَّح “جينسن هوانج” المؤسس الشريك والرئيس التنفيذي لإنفيديا في مناسباتٍ عدة قائلاً:
الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي هي الذكاء المادي.
كما أكد “بيل دالي” المؤسس الشريك وعالم الشركة الرئيسي في حديثٍ سابق، أن إنفيديا تطمح إلى تطوير “عقول الروبوتات”، مع التركيز على أبحاث الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي.
بهذا الصدد، قال دالي:
في النهاية، ستكون الروبوتات لاعباً كبيراً في هذا العالم، ونحن نريد أن نكون صانعي عقول تلك الروبوتات.. ولبلوغ ذلك يجب أن نبدأ الآن في تطوير التقنيات الأساسية.
المصادر:
