دجاجة افتراضية-robot تُظهر الذكاء الاصطناعي في محاكاة الروبوتات الحقيقية

القصة تُظهر كيف تم تعليم نسخة افتراضية من «ميكرو داك»—الروبوت الصغير من Pollen Robotics وHugging Face—to التجوال داخل غرفة، اكتشاف قطة بنغالية، وتقديم مِثلٍ للقطعة، وكل ذلك خلال ساعات باستخدام نموذج GPT‑6 Sol من OpenAI.

اعتمد التدريب على إطار الوكلاء Hermes من Nous Research، ومحطة عمل DGX Spark مزودة بشريحة Nvidia AI، بالإضافة إلى Nvidia Isaac Sim لتوليد تصوير ثلاثي الأبعاد عالي الدقة. كان النموذج يولّد الكود، يصدر أوامر، ويعيد تحسين سياساته عبر مشاهدة مقاطع فيديو للنتائج، مما يقلل زمن التطوير بشكل ملحوظ.

تسريع تطوير الروبوتات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة

في الماضي، استغرق إعداد محاكاة الروبوت أسابيع من البرمجة اليدوية واختبارها؛ اليوم، يستطيع_models الكبيرة للغة فهم المشهد ثلاثي الأبعاد، إنشاء الأنماط التنفيذية، وتقديم توصيات لضبط المعلمات، مما يحول الفكرة إلى وكيل قابل للتشغيل في أيام بدلاً من شهور.

للمزودين ببنية تحتية للذكاء الاصطناعي والـ GPU، يبرز هذا الأسلوب أهمية معالجات الرسوميات القوية في تقديم فيزياء واقعية، وإضاءة، ومواد دقيقة في البيئة المحاكية. إن تحويل الحمل الحسابي المكثف إلى معالجات Nvidia يقلل زمن التدريب، يتيح تشغيل بيئات موازية متعددة، ويعزز نقل السلوكيات إلى الأجهزة الفعلية—عوامل حاسمة لتوسيع حلول الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.