شركة Dyna Robotics تدرب الروبوتات على مليون ساعة من مقاطع الفيديو البشرية، وتفيد بنسبة نجاح في المهام تبلغ 90%
- أطلقت شركة Dyna Robotics الأمريكية روبوتها DYNA-2، الذي تصل نسبة نجاح مهامه إلى 90%.
- تم تدريب DYNA-2 على أكثر من مليون ساعة من مقاطع الفيديو البشرية.
- تخطط الشركة لتوسيع نطاق هذا النهج نفسه ليشمل 10 ملايين ساعة.
أعلنت شركة Dyna Robotics يوم الاثنين عن نموذج أساسي جديد للروبوت DYNA-2، والذي تقول إنه تم تدريبه على أكثر من مليون ساعة من الفيديو البشري وبدون بيانات الروبوت.
وتعتقد الشركة التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها أن هذا النهج يمكن أن يساعد في حل مشكلات التكلفة التي حدت من استخدام الروبوتات ذات الأغراض العامة.
لماذا يستمر مصممو الروبوتات في نفاد بيانات التدريب؟
يهدف مشروع DYNA-2 إلى حل مشكلة شائعة في بناء الروبوتات متعددة الأغراض، وهي الحصول على بيانات كافية. تتعلم معظم الروبوتات من خلال التحكم عن بعد، حيث يقوم شخص ما بتوجيه الآلة خلال المهام لساعات.
تكمن المشكلة هنا في أن هذه الطريقة بطيئة ومكلفة ويصعب توسيع نطاقها، مما يحد من مدى تطور هذه الأنظمة.
نقدم لكم اليوم Dyna-2، وهو نموذج تفاعلي مُدرَّب مسبقًا على مليون ساعة من مقاطع الفيديو البشرية. على هذا النطاق الواسع، اكتشفنا لأول مرة العديد من قوانين القياس الجديدة:
— داينا روبوتيكس (@DynaRobotics) 10 أغسطس 2026
• تُظهر نماذج التفاعل العالمي قانون قياس على البيانات البشرية عبر أربعة مراتب من حيث الحجم، بدءًا من 1000… pic.twitter.com/wZamR0axzS
يتمثل حل شركة داينا في استبعاد الروبوت أثناء التدريب. أما DYNA-2، فقد تم تدريبه فقط على مقاطع فيديو بشرية من منظور الشخص الأول، وهي لقطات من وجهة نظر الشخص أثناء تفاعله مع الأشياء.
وتقول الشركة إن هذا يُعادل حوالي 170 عامًا من الخبرة المتواصلة. وأوضح المؤسس المشارك جيسون ما قائلاً: "بيانات الحركة نادرة، لكن الفيديو متوفر في كل مكان"، مُشيرًا إلى أن الحدس الجسدي "يمكن تعلمه مباشرة من مقاطع الفيديو البشرية" بدلاً من قضاء ملايين الساعات على ذراع روبوتية.
في مهام التصنيع عالية الدقة، ارتفعت معدلات النجاح من 20% إلى ما بين 80% و90%. ويعزو داينا هذا التحسن إلى حجم التدريب المسبق.
في 15 مهمة معيارية، تفوقت النماذج المدربة على مقاطع فيديو تحتوي على عدد أكبر من البشر باستمرار على تلك المدربة على مقاطع فيديو تحتوي على عدد أقل من البشر.
ما يميز نموذج العمل العالمي لداينا
يتميز برنامج Dyna ببنيته الفريدة. فبدلاً من استخدام نموذج لغة الرؤية، يعتمد DYNA-2 على نموذج العالم والحركة القائم على توليد الفيديو.
أثناء التدريب المسبق، يتنبأ النظام بكل من إطار الفيديو التالي والحركة التالية في نفس الوقت.
تقول شركة داينا إن هذا الهدف المزدوج يمنح النموذج إحساسًا داخليًا بفيزياء التلامس والتفكير المكاني. وتأمل الشركة أن تنتقل المعرفة المستقاة من مقاطع الفيديو البشرية إلى روبوتات مختلفة، مثل الأذرع الثابتة، والنماذج الأولية الشبيهة بالبشر، والأيدي الماهرة، على الرغم من أن هذه الأجهزة لم تُستخدم في التدريب المسبق.
وبالتالي، لا يتطلب التكيف مع منصة جديدة سوى ساعات من الضبط الدقيق بدلاً من أسابيع من جمع البيانات الجديدة. على سبيل المثال، أفادت شركة داينا أن 13 دقيقة فقط من البيانات مكّنت الأيدي الروبوتية من فتح غطاء الزجاجة.
تعتزم شركة داينا توسيع نطاق عملها ليصل إلى 10 ملايين ساعة
تمتلك شركة Dyna بالفعل روبوتات في بيئات واقعية، مما يميزها عن شركات الروبوتات الأخرى.
وتشير التقارير إلى أن روبوتات DYNA-1 تُستخدم في الفنادق والمطاعم ومغاسل الملابس، بما في ذلك الصالات الرياضية.
تم تأسيس الشركة بواسطة ليندون جاو، ويورك يانغ، وجيسون ما، الذين عملوا سابقًا في شركة ديب مايند.
تتمثل خطة شركة Dyna المعلنة في تطبيق نفس النهج على 10 ملايين ساعة من الفيديو، وهو ما تعتبره مشكلة تجميع بدلاً من مشكلة بناء أسطول.
إذا كنت تقرأ هذا، فأنت متقدم بالفعل. ابقَ متقدماً من خلال نشرتنا الإخبارية.
الأسئلة الشائعة
ما هو برنامج DYNA-2 وكيف تم تدريبه؟
DYNA-2 هو نموذج الحركة العالمي لشركة Dyna Robotics، تم تدريبه على أكثر من مليون ساعة من الفيديو البشري المتمركز حول الذات بدون بيانات حركة الروبوت، باستخدام هدف مزدوج يتنبأ بكل من إطار الفيديو التالي والحركة التالية.
ما مدى تحسن معدلات نجاح المهام بفضل برنامج DYNA-2؟
أفادت شركة Dyna أن نجاح المهام في مهام التصنيع عالية الدقة ارتفع من 20% إلى ما بين 80% و90% من خلال مقياس التدريب المسبق وحده، وأن DYNA-2 حقق معدل نجاح جودة بنسبة 87% في عملية نشر العميل بدون أي تدريب مقابل 46% لنموذج DYNA-1 السابق.
أين تنتشر آلات شركة Dyna Robotics حاليًا؟
وبحسب المصادر، فإن روبوتات Dyna التي تعمل بطراز DYNA-1 السابق مستخدمة بالفعل في الفنادق والمطاعم ومغاسل الملابس والصالات الرياضية.
إبيام واياس
يُغطي إبيام واياس أخبار العملات الرقمية منذ عام ٢٠١٩. درس علوم الحاسوب في الجامعة الوطنية المفتوحة في نيجيريا. نُشرت أعماله على العديد من منصات أخبار العملات الرقمية، بما في ذلك كوينفومانيا، وكريبتو نيوز أستراليا، وألتكوين باز. وانطلاقًا من خلفيته في علوم الحاسوب، يُركز حاليًا على أخبار العملات الرقمية، والروبوتات، وإطالة العمر.
