أخبار ar.wedoany.com، في 9 يوليو، دخل التعاون المفتوح المصدر بين "إنفيديا" و"Hugging Face" في مجال الروبوتات مرحلة جديدة. سيعمل الطرفان على تقديم نماذج أساسية مفتوحة المصدر، وأطر جمع البيانات، وسير عمل التدريب والنشر لتطوير الروبوتات، من خلال دمج نظام "إنفيديا" البيئي لوحدات معالجة الرسوميات (GPU)، وحزمة برمجيات CUDA، ومنصة Isaac للروبوتات مع مكتبة نماذج "Hugging Face" ومجتمع المطورين، بهدف خفض حواجز تدريب وضبط ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي للروبوتات.
المدخل الأساسي لهذا التعاون هو مكتبة الروبوتات مفتوحة المصدر LeRobot من "Hugging Face". تُستخدم LeRobot لتدريب وتشغيل ومشاركة مجموعات بيانات ونماذج واستراتيجيات وسير عمل الروبوتات. ستقوم "إنفيديا" بدمج إمكانيات مثل Isaac GR00T 1.7 وIsaac Teleop فيها، مما يتيح للمطورين إكمال جمع البيانات، وتوحيد معاييرها، والتدريب اللاحق للنماذج، وتقييم الأداء، والنشر ضمن عملية موحدة. بالنسبة لتطوير الروبوتات، لا تكمن الصعوبة في النموذج نفسه فحسب، بل أيضًا في مصادر البيانات، وبيئات المحاكاة، والتكيف مع الروبوتات الحقيقية، وتقييم المهام، والنشر على الأجهزة الطرفية. في الماضي، كان المطورون بحاجة غالبًا إلى معالجة التحكم في الأجهزة، وأطر التدريب، وأدوات المحاكاة، وتنسيقات البيانات، ومنصات النشر بشكل منفصل، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف بسبب تجزئة سير العمل. من خلال وضع نماذج الروبوتات وبياناتها وأدوات المحاكاة والنشر في سير عمل مفتوح، تفتح "إنفيديا" و"Hugging Face" سلسلة تطوير نماذج الروبوتات الكبيرة أمام المجتمع مفتوح المصدر.
يُعد Isaac GR00T 1.7 النموذج الرئيسي في هذا التعاون. إنه نموذج مفتوح للرؤية واللغة والحركة (VLA) مصمم للروبوتات الشبيهة بالبشر، ويساعد المطورين على تكييف النموذج مع أشكال الروبوتات الجديدة وسيناريوهات المهام المختلفة.
تختلف النماذج الأساسية للروبوتات عن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعالج النصوص أو الصور فقط. فهي تحتاج إلى فهم العلاقة بين المدخلات البصرية، والتعليمات اللغوية، وحالة الروبوت نفسه، ومخرجات الحركة، وتحويل النتائج إلى استراتيجيات حركة قابلة للتنفيذ. تتطلب إجراءات مثل الإمساك، والتحرك، والانعطاف، وتجنب العوائق، والوضع، وفتح الأبواب، وترتيب الأشياء، تشكيل حلقة مغلقة بين الإدراك والاستدلال والتحكم. توفر "إنفيديا" من خلال وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، وCUDA، وIsaac Sim، وIsaac Lab، ومنصة Jetson قدرات التدريب والمحاكاة والحوسبة المتسارعة والنشر على الأجهزة الطرفية. بينما توفر "Hugging Face" استضافة النماذج، ومشاركة مجموعات البيانات، والتعاون مفتوح المصدر، وقنوات توزيع المطورين. بعد دمج الاثنين، يمكن لشركات الروبوتات والمؤسسات البحثية والمطورين الحصول على النماذج والبيانات وأدوات التدريب بشكل أسرع، بدلاً من البدء من الصفر في بناء الأطر الأساسية بشكل متكرر.
يتولى Isaac Teleop مهمة جمع بيانات الروبوتات. يساعد هذا الإطار المطورين على جمع بيانات توضيحية بشرية عالية الجودة من خلال الأجهزة الخارجية، وإدخالها في LeRobot بتنسيق موحد وقابل للتشغيل المتبادل. يعتمد تدريب الروبوتات بشكل كبير على بيانات الحركة، خاصة مسارات التوضيح البشري، وإجراءات الإمساك، وعمليات التشغيل، وعينات الفشل؛ وكلما كانت هذه البيانات أكثر توحيدًا، زادت كفاءة إعادة استخدام النماذج والتعاون المجتمعي.
تخطط "إنفيديا" أيضًا لإدخال Cosmos 3 إلى LeRobot. يستهدف Cosmos 3 النماذج الأساسية للعالم المادي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، ويمكن استخدامه لتوليد وتوسيع بيانات الروبوتات، ومحاكاة السيناريوهات، ودعم تطوير الاستراتيجيات عندما تكون بيانات العالم الحقيقي غير كافية أو تكون تكلفة جمعها مرتفعة. غالبًا ما يكون تدريب الروبوتات مقيدًا بتكلفة جمع البيانات الحقيقية، خاصة في السيناريوهات الخطرة، وظروف العمل المعقدة، والمهام منخفضة التردد. يمكن للمحاكاة والبيانات الاصطناعية أن تكمل عينات التدريب، مما يساعد النموذج على إجراء المزيد من التحقق قبل الانتقال إلى الروبوت الفعلي.
سيدفع هذا التعاون تدريب النماذج مفتوحة المصدر للروبوتات من "إصدار نموذج منفرد" إلى عملية متكاملة تشمل "النموذج، والبيانات، والمحاكاة، والتدريب اللاحق، والتقييم، والنشر". ستركز المرحلة اللاحقة على تأثير تكييف GR00T 1.7 مع أجسام الروبوتات المختلفة، وجودة جمع البيانات من Isaac Teleop، وقدرة توليد البيانات بعد إدخال Cosmos 3 إلى LeRobot، وأداء نشر نماذج الرؤية واللغة والحركة على منصات الحافة مثل Jetson.
