أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة NVIDIA عن إطلاق مهارات وأدوات ذكاء اصطناعي فيزيائي، تعمل على تفكيك عمليات التطوير في مجالات مثل الروبوتات، والمركبات ذاتية القيادة، والتوأم الرقمي الصناعي إلى مهام دقيقة يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذها بشكل مستقل. تُطرح هذه المهارات كجزء من حزمة أدوات NVIDIA Agent Toolkit، مما يسمح للوكلاء باستدعاء مكتبات ونماذج وأطر عمل NVIDIA مباشرة لتسريع عمليات توليد البيانات، وتشغيل المحاكاة، وتدريب النماذج، وتقييم النتائج، والنشر النهائي.
صرّح جنسن هوانغ (Jensen Huang)، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، بأن وكلاء الذكاء الاصطناعي يعيدون تشكيل تطوير البرمجيات، وأن هذا التحول يمتد ليشمل مجال الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، ويتعمق في أنظمة النقل والتصنيع والرعاية الصحية وتقنيات الروبوتات. وأضاف أنه عندما يتمكن الوكلاء من استخدام مكتبات ونماذج وأطر عمل NVIDIA بشكل مباشر، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي سيتسارع.
تعمل NVIDIA على إعادة هيكلة حزمة تقنيات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي لديها مع التركيز على الوكلاء، حيث تحوّل المكتبات والنماذج وأطر العمل إلى أدوات يمكن للوكلاء استدعاؤها مباشرة، وتشمل ذلك نموذج العالم الأساسي Cosmos، ومكتبات Omniverse، ومحاكاة الروبوتات Isaac، والرؤية الحاسوبية Metropolis، ومنصة القيادة الذاتية Alpamayo، ومنصة الحوسبة الطرفية للذكاء الاصطناعي Jetson. تعمل المهارات الجديدة المطروحة في Agent Toolkit على تحويل تطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى تعليمات متكررة وخطوة بخطوة يمكن لوكلاء الترميز اتباعها، مع تحديد الأدوات التي سيتم استدعاؤها، والمخرجات التي سيتم توليدها، وطرق التحقق من موثوقية النتائج.
فيما يتعلق بالسلامة، يمكن للمطورين بناء ونشر وكلاء مستقلين باستخدام مخطط NVIDIA NemoClaw وبيئة تشغيل NVIDIA OpenShell، مع إضافة حوكمة للسلامة والخصوصية تستند إلى السياسات.
تعمل هذه المهارات على تسريع تطوير الوكلاء في المجالات التالية: الروبوتات والذكاء الاصطناعي الطرفي، والمركبات ذاتية القيادة، ووكلاء الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي، والذكاء الاصطناعي الصناعي، والرعاية الصحية. يمكن لمطوري الروبوتات تسريع العمليات بدءًا من توليد بيانات الإدراك الحسي وصولاً إلى التدريب بالمحاكاة، وأتمتة التنقل، ونشر الأنظمة الطرفية. ويمكن لمطوري المركبات ذاتية القيادة إعادة بناء بيانات الأساطيل إلى بيئات محاكاة، وتوليد سيناريوهات قيادة واقعية، وتشغيل التعلم المعزز في حلقة مغلقة. ويمكن لفرق الرؤية الحاسوبية توليد بيانات تدريب اصطناعية، وضبط النماذج بدقة، ووضع العلامات تلقائيًا، وبناء وكلاء فيديو ذكاء اصطناعي. ويمكن لمطوري البرمجيات الصناعية تحويل البيانات الهندسية إلى أصول CAD اللازمة لمحاكاة التوأم الرقمي، وتحسين مشاهد OpenUSD الكبيرة. ويمكن لفرق الرعاية الصحية إنشاء توأم رقمي لبيئة المستشفى، وتوليد بيانات من المحاكاة إلى الواقع، واختبار استراتيجيات البرمجيات في الحلقة قبل النشر السريري. يمكن دمج هذه المهارات وتجميعها في أنظمة وكلاء أكبر، مما يدعم المطورين في تنسيق وأتمتة سير العمل المعقد، بما في ذلك توليد البيانات، والمحاكاة، والتحسين، وضبط الاستدلال، والتقييم المستمر.
أدوات ومهارات وكلاء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي من NVIDIA متاحة الآن كمصدر مفتوح عبر GitHub وskills.sh، ويمكن استخدامها من قبل أي وكيل ترميز.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
