NEURA Robotics تطلق نموذج Neuron AI الأساسي لتعزيز قدرة الروبوتات على التفاعل متعدد الحواس

أطلقت NEURA Robotics نموذج Neuron AI، وهو نموذج أساسي مصمم لمساعدة الروبوتات على فهم والتفاعل مع البيئة المحيطة بها، من خلال استخدام مدخلات متعددة الحواس. يجمع النظام بين الإدراك البصري، اللمس، الصوت، اللغة، معلومات حالة الروبوت والذاكرة، لدعم تنفيذ مهام متنوعة. تخطط هذه الشركة الألمانية لنشر النموذج على منصات روبوتية مختلفة، مما يتيح للعملاء ضبط وظائفه وفقًا لمتطلبات التطبيقات المحددة. كما تخطط NEURA لعرض هذه التقنية من خلال روبوتاتها البشرية، لتسليط الضوء على مفهوم تطوير أنظمة روبوتية قابلة للتكيف لمواجهة البيئات الواقعية.

وظائف وتصميم Neuron AI

Neuron AI هو نموذج أساسي مصمم لدمج الإدراك البصري، اللمس، الصوت، اللغة والذاكرة، بهدف مساعدة الروبوتات على تنفيذ مهام معقدة. تصف هذه الشركة الألمانية النظام بأنه نموذج إدراك-لغة-عمل (PLA)، قادر على معالجة المعلومات الحسية وتحويلها إلى أفعال فعلية. يهدف الهيكل إلى دعم منصات روبوتية متعددة، مما يسمح للمهارات بالتكيف مع التطبيقات المختلفة دون الحاجة لتطويرها بشكل منفصل لكل روبوت. يدمج Neuron AI مصادر معلومات متعددة، بما في ذلك الرؤية ثلاثية الأبعاد، قياسات اللمس والقوة، الصوت، بيانات حالة الروبوت واللغة.

وفقًا لـ NEURA، يقوم النموذج بمحاذاة هذه المدخلات مع مرور الوقت، مما يساعد الروبوتات على تفسير بيئتها المحيطة والحفاظ على السياق أثناء تنفيذ المهام.

يمكن أن تساعد إضافة بيانات اللمس والقوة الروبوتات في تحديد ما إذا كانت التفاعلات الفيزيائية تحقق النتائج المرجوة. على سبيل المثال، يمكن أن تشير تغييرات قوة الاتصال إلى ما إذا كانت البراغي مثبتة بشكل صحيح، بينما يمكن أن تساعد الإشارات الصوتية في تحديد ما إذا كانت الأقفال الميكانيكية قد تم تثبيتها في مكانها. تعرض هذه الأمثلة القدرات المتوقعة، وليس نتائج الأداء التي تم التحقق منها بشكل مستقل. تعتبر الذاكرة عنصرًا آخر في هذا الهيكل. تشير NEURA إلى أن النظام يمكنه الاحتفاظ بمعلومات حول الأحداث السابقة والأشياء التي تم إخراجها من مجال الرؤية، مما قد يساعد الروبوتات في تنسيق الأفعال عبر مراحل متعددة من المهمة. تجمع هذه الطريقة بين الإدراك، معلومات السياق والأفعال في نموذج مشترك.

ومع ذلك، لم تصدر الشركة بعد معايير مقارنة لإثبات مدى تحسين الذاكرة أو المدخلات الحسية الإضافية للأداء مقارنة بالنظام البصري.

البنية التحتية للتدريب والشركاء

تقول NEURA إن Neuron AI يدعم خمسة أنواع من تنفيذ الروبوتات، بما في ذلك الروبوتات البشرية 4NE1 Gen 3 وGen 4، منصة 4NE1 ذات العجلات، بالإضافة إلى منصتين إضافيتين للروبوتات ذات الذراعين. تهدف هذه الطريقة إلى نقل القدرات المكتسبة إلى تكوينات الأجهزة المختلفة، مع السماح للعملاء بتعديل المهارات وفقًا لاحتياجاتهم المحددة. تشير معلومات منتجات الشركة إلى أن الاستدلال يعمل محليًا على الروبوتات، دون الحاجة إلى اتصال سحابي. يمكن أن يمكّن المعالجة على الجهاز الروبوتات من تنفيذ المهارات المكتسبة دون الحاجة إلى الوصول المستمر إلى البنية التحتية الحاسوبية عن بُعد.

تجمع عملية تدريب Neuron AI بين تجارب الروبوتات في العالم الحقيقي، التغييرات المحاكاة، واستخدام العروض البشرية المسجلة المجهزة بأجهزة استشعار.

تسمى البنية التحتية التدريبية لـ NEURA بـ NEURA Gyms، وتدعم جمع البيانات، تدريب المهارات واختبارات المعايير. كما أقامت الشركة شراكات بيانات صناعية مع Schaeffler وBosch. تخطط NEURA لاستخدام منصة Neuraverse لمساعدة العملاء في ضبط قدرات الروبوتات لعمليات العمل المحددة، وتوزيع هذه القدرات عبر روبوتات متعددة. يمكن للعملاء الحفاظ على خصوصية مهاراتهم التدريبية، أو اختيار مشاركة القدرات وبيانات النشر مع النظام البيئي الأوسع.

تعتبر الشركة "وقت المهارة" مؤشر تقدم رئيسي، وهو الوقت المطلوب لتعليم الروبوتات تنفيذ المهام وتحقيق أداء موثوق. ومع ذلك، لم تتضمن هذه الإعلان نتائج قياس لهذا المؤشر.

تخطط NEURA لعرض Neuron AI في الفترة من 20 إلى 22 أكتوبر في NVIDIA GTC برلين، ومن المتوقع أن تتضمن عملية التشغيل الآلي التي ستستمر لمدة 11 دقيقة تنظيم الملابس، تحميل الغسالة، إيقاف وإعادة تشغيل الغسالة، تفريغ الملابس، ونقل الملابس إلى المجفف دون تدخل بشري. يهدف هذا العرض إلى إظهار كيفية تنسيق النظام لعدة أفعال، والحفاظ على السياق أثناء تنفيذ المهام. تتعلق العملية المعلنة بمعالجة الملابس، وليس دورة الغسيل والتجفيف الكاملة.