أخبار ar.wedoany.com، في 9 يونيو، أعلنت Google DeepMind عن إطلاق برنامج "Google DeepMind Accelerator: Robotics" الموجه للشركات الناشئة الأوروبية في مجال الروبوتات في مراحلها المبكرة. وقد اجتمعت الشركات المختارة في الدفعة الأولى في لندن لبدء البرنامج. تبلغ مدة البرنامج ثلاثة أشهر، وستحصل الفرق المختارة على إرشاد تقني ودعم للمنتجات وموارد من مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي من Google DeepMind وGoogle، بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى نموذج Gemini Robotics.
يستهدف هذا البرنامج المسرّع فرق ريادة الأعمال في مجالي "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي" والذكاء الاصطناعي المتجسد، وهدفه الأساسي هو مساعدة شركات الروبوتات الأوروبية على تحويل قدرات أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة إلى منتجات روبوتية قابلة للتطبيق. تغطي الشركات المختارة مجالات متنوعة تشمل التصنيع الصناعي، والخدمات اللوجستية، والرعاية الصحية، والبناء والتشييد، والاستكشاف البحري، والاقتصاد الدائري، والملاحة المتقدمة، والتفاعل بين الإنسان والآلة، وجراحة الأعصاب الدماغية. وتشمل هذه الشركات منصات مراقبة الجودة موجهة لـلحام الروبوتات والطباعة المعدنية ثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى أنظمة تنفيذ المهام الصناعية القابلة للتكيف مع أجهزة روبوتية مختلفة، ومصانع صغيرة آلية للبناء، وأسراب روبوتات بحرية ذاتية التحكم، وروبوتات لفرز النفايات، وبرامج للتحكم عن بعد في الروبوتات، وجلود إلكترونية مرنة، وروبوتات دقيقة لأنسجة الدماغ. على عكس المسرعات التي تقدم فقط إرشادًا لريادة الأعمال، تقدم Google DeepMind هذه المرة نموذج Gemini Robotics ومجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي من Google كجزء من الدعم المباشر، مما يعني أن الشركات المختارة يمكنها إجراء التحقق التقني حول الحلقات الرئيسية مثل الإدراك والاستدلال والتخطيط والتشغيل والتكيف مع أشكال الروبوتات المتعددة.
تتضمن القائمة الأولية 15 شركة وهي: 3D-Components، Acumino، Adapta Robotics، AUAR، Bubble Robotics، Danu Robotics، Deltia، Embodied AI، Extend Robotics، Forgis، Generative Bionics، Qualia، ROBEAUTE، Staer، وTouchlab.
تشهد صناعة الروبوتات تحولًا من معدات الأتمتة التقليدية نحو قدرات أقوى على فهم البيئة وتعميم المهام. في الماضي، كانت الروبوتات الصناعية تعتمد بشكل كبير على البرامج الثابتة ومحطات العمل المهيكلة والمشابك المتخصصة، مما يؤدي إلى فترات نشر طويلة وتكاليف عالية لنقل السيناريوهات. إن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتجسد يتيح للروبوتات فرصة بناء فهم أقوى للمهام من خلال الرؤية واللغة والحركة والمعلومات البيئية، مما يمكنها من تحليل الأهداف وتخطيط الحركات في سيناريوهات غير مألوفة، وتعديل مسار التنفيذ بناءً على التغيرات الميدانية. تركز سلسلة نماذج Gemini Robotics التي أطلقتها Google DeepMind سابقًا على تمكين الروبوتات من إدراك الفضاء المادي، وفهم الأوامر اللغوية الطبيعية، واستخدام الأدوات، وتنفيذ المهام المعقدة. إذا تمكنت هذه القدرات من الاندماج مع الأجهزة والبرامج وسيناريوهات الصناعة وبيانات العملاء للشركات الناشئة الأوروبية، فقد يؤدي ذلك إلى تسريع انتقال الروبوتات من العروض التوضيحية في المختبرات إلى المصانع والمستشفيات ومواقع البناء والمرافق البحرية وسيناريوهات الخدمة الحقيقية.
تمتلك صناعة الروبوتات الأوروبية أساسًا قويًا في مجالات التصنيع والمعدات الطبية وهندسة البرمجيات والأجهزة الدقيقة، لكن الشركات الناشئة لا تزال تواجه عقبات فيما يتعلق بموارد القوة الحاسوبية، وقدرات النماذج الأساسية، وقنوات التسويق التجاري، والوصول إلى العملاء عبر الحدود. من خلال إطلاق هذا المسرّع للروبوتات في أوروبا، تسعى Google DeepMind إلى توسيع نظامها البيئي Gemini Robotics من المطورين الخارجيين وشركاء التطبيقات، وفي الوقت نفسه اختبار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي المتجسد على التكيف مع الأشكال الميكانيكية المختلفة ومجموعات أجهزة الاستشعار وسيناريوهات التطبيق من خلال ملاحظات الشركات المبكرة. مع دخول النماذج الأساسية للروبوتات مرحلة التصنيع، ستزداد وثاقة العلاقات التعاونية بين شركات النماذج ومنصات السحابة وشركات الأجهزة وفرق الصناعة الرأسية، وسيتحول التنافس بين شركات الروبوتات الناشئة من هيكل ميكانيكي واحد أو خوارزمية تحكم واحدة إلى قدرات شاملة تشمل "قدرات النموذج، وحلقة البيانات المغلقة، وفهم السيناريو، والتسليم الموثوق".
سينتقل البرنامج بعد ذلك إلى مراحل التدريب عبر الإنترنت والإرشاد التقني والتحقق من المنتج، مع خطط لإتمام عروض تقديمية لاحقة في لندن. يعتمد نجاح الشركات الأولى في تحويل قدرات نماذج مثل Gemini Robotics إلى أنظمة هندسية مستقرة على اختبارات العملاء الميدانية، ومراقبة التكاليف، والامتثال للسلامة، والتحقق من قابلية التوسع في النشر. بالنسبة لصناعة الروبوتات، تكمن أهمية هذه المسرعات في ربط نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة باحتياجات العالم المادي الحقيقي في وقت مبكر، مما يشكل عينات قابلة للملاحظة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتجسد في المرحلة القادمة.
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
