كشفت شركة NVIDIA عن مجموعة تقنيات لتدريب الروبوتات على تنفيذ مهام تحتاج إلى التحكم في حركة الأذرع والأصابع، مثل تركيب الأجزاء وفحص المكونات والتعامل مع الكابلات، عبر الاعتماد على المحاكاة قبل نقل المهارات إلى الأجهزة الفعلية، وأعلنت الشركة تطوير نموذج GR00T 2 ومنصة Isaac Lab 3.0، مع نتائج اختبارات توضح قدرة الروبوتات على تعلم مهارات باستخدام أمثلة محدودة.
ووفقًا للتقرير المنشور على مدونة NVIDIA بمناسبة مؤتمر CoRL لأبحاث تعلم الروبوتات، استطاع نموذج GR00T 2 إنجاز 40 مهمة على الأقل مرة واحدة من أصل 50 مهمة شملها التقييم، وحقق متوسط نجاح بلغ 71% بعد تقديم مثال واحد لكل مهمة، وارتفع المتوسط إلى 95% عند تقديم 5 أمثلة، واستند تدريب النموذج إلى بيانات بشرية وروبوتية شملت 100 ألف ساعة من المشاهد المسجلة من منظور الأشخاص.
كيف تتعلم الروبوتات قبل دخول المصانع؟ تعتمد التقنية على بناء بيئات محاكاة تتدرب فيها الروبوتات على التعامل مع الأجسام وتغيير طريقة الإمساك بها وتحريكها، وتتيح منصة Isaac Lab 3.0 استخدام محركات فيزيائية لمحاكاة تأثير القوى والحركة على مواد مثل القماش والكابلات، بما يساعد على اختبار المهارات قبل تطبيقها على الروبوتات، وأظهرت الشركة أن دمج المنصة مع محرك Newton رفع معدل تنفيذ تدريبات محددة بما يصل إلى 2.5 مرة مقارنة بتكوين سابق.
تجارب صناعية وحدود التطبيق تختبر شركات بينها Foxconn وSiemens استخدام GR00T 2 في مهام صناعية تشمل تصنيع الخوادم والتعامل مع المعدات، بينما يجري تقييم تقنيات أخرى في أعمال الغسيل والمستودعات، لكن نتائج النجاح المعلنة مرتبطة بمهام واختبارات محددة، ولا تعني أن الروبوتات أصبحت قادرة على إنجاز جميع الأعمال الصناعية دون تدخل بشري، وتستهدف التطورات تقليل وقت التدريب وتحسين قدرة الأنظمة على التعامل مع تغير ظروف العمل والأخطاء التي تظهر أثناء التنفيذ.
تاريخ النشر: الأربعاء، 11 نوفمبر 2026 03:00 ص