- أطلقت شركة مسترال آي (Mistral AI) نموذج روبوسترال نايفييت (Robostral Navigate)، وهو نموذج يتكون من 8 مليارات معلمة، يمكّن الروبوتات من التنقل في مساحات معقدة باستخدام كاميرا RGB واحدة وتعليمات بلغة طبيعية، دون الحاجة إلى أجهزة ليدار أو مستشعرات عمق.
- حقّق النموذج نسبة 76.6% في اختبار R2R-CE غير المرئي سابقاً، متفوقاً على منافسيه الذين يعتمدون على كاميرا واحدة أو مستشعرات متعددة، رغم أن النتائج مستمدة من المحاكاة وليس من روبوتات مُنفّذة فعلياً.
- تُعد هذه التطوير الجديد مهماً لمشغلي المستودعات والمصانع وسلاسل التوريد، لأن النظام المعتمد على الكاميرا فقط قد يخفض تكلفة عتاد الروبوتات بشكل حاد.
كشفت شركة الذكاء الاصطناعي Mistral AI عن نموذج بـ 8 مليارات معلمة، يُسمى Robostral Navigate، الذي يوجه الروبوتات بكاميرا واحدة يوم الأربعاء، مما يمثل الخطوة الأولى للشركة الفرنسية في مجال الذكاء الاصطناعي المادي.
يهدف الإطلاق إلى تحدي أنظمة الملاحة الثقيلة بالمستشعرات المستخدمة في المستودعات والمصانع.
Mistral AI تبني نظام ملاحة مبتكراً بالذكاء الاصطناعي
الشركة الناشئة مقرها باريس، والمقيمة بـ 11.7 مليار يورو (حوالي 13.4 مليار دولار) في جولة Series C في سبتمبر، قضت معظم وجودها في المنافسة مع OpenAI في النصوص والبرمجيات. ومع ذلك، يضع نموذجها الجديد، Robostral Navigate، الشركة في فئة تقنية مختلفة تماماً.
ووفقاً لإعلان صحفي من Mistral، يتعامل النموذج مع "الملاحة الجسدية"، والتي تتيح للروبوت التحرك عبر المكاتب والمنازل والمباني التجارية والمساحات الخارجية دون مدخلات خارجية.
ومع ذلك، على عكس نماذج الملاحة المستقلة العادية التي تعتمد على الليدار ومستشعرات العمق أو عدة كاميرات تعمل معاً، يعمل Robostral Navigate على كاميرا RGB واحدة. كل ما يحتاجه النموذج هو تعليمات بلغة طبيعية مثل موجه نص للذكاء الاصطناعي، وبعد ذلك ينتج أوامر الحركة لتنفيذها.
أرقام تجربة Mistral AI
تقول Mistral AI إن نموذج الذكاء الاصطناعي الروبوتي حصل على 76.6٪ في اختبار R2R-CE للبيانات غير المرئية، وهو معيار يقيس مدى قدرة الروبوت على اتباع التعليمات في بيئات لم يتم تدريبه عليها. تجاوز هذا الرقم أفضل النتائج السابقة للكاميرا الواحدة بـ 9.7 نقطة، وفقاً لـ The News International.
أفادت AI Weekly أن النموذج تفوق أيضاً على أنظمة متعددة المستشعرات المبنية على الليدار والعمق بمقدار 4.5 نقاط، مع تحقيق نتيجة 79.4% في التحقق من البيانات المرئية.
إذا استمرت هذه الفجوات في المواقف الواقعية، فسيكون ذلك بالغ الأهمية لأولئك المهتمين بالروبوتات الصناعية. بشكل طبيعي، كان الافتراض العام في الروبوتات المتنقلة هو أن الكاميرات وحدها هشة جداً، لذا فإن مجموعة مستشعرات كاملة إلزامية. بناء يحتوي فقط على كاميرا واحدة يطابق أو يتفوق على أنظمة المجموعة الكاملة سيقلل من فاتورة قطع الغيار لآلات المستودعات والمرافق.
الشكوك حول الاستخدام في الحياة الواقعية
جدير بالذكر أن هذه النتائج تأتي من مواقف محاكاة وليست من الحياة الواقعية. تدعي Mistral أنها دربت النموذج على حوالي 400,000 مسار عبر 6,000 مشهد، باستخدام طريقة تدعي الشركة أنها خفضت رموز التدريب بعامل 22، بينما قصرت الفترات التي كانت تستغرق شهوراً سابقاً إلى أيام فقط.
ولكن كما أشارت AI Weekly، لم تنشر الشركة أي نتائج فعلية لاستخدام الروبوتات أو أرقامًا تتعلق بتأخير الجهاز. كما تساءل المهندسون عما إذا كانت نسبة نجاح تبلغ 76.6% كافية للنشر في الحياة الواقعية.
كما أُبلغ أن Mistral في محادثات لجمع حوالي 3 مليارات يورو (ما يقارب 3.42 مليار دولار) بتقييم قريب من 20 مليار يورو (حوالي 23 مليار دولار).
أذكى العقول في عالم العملات الرقمية يقرأون بالفعل نشرتنا الإخبارية. هل تريد الانضمام؟ انضم إليهم.
أوبييمي أولانريواجو
يتخصص أوبييمي في إنشاء وتطوير محتوى عالي الجودة يركز على العملات الرقمية والأسواق المالية العالمية والاقتصاد. تخرج من جامعة إيبادان بدرجة بكالوريوس الطب والجراحة (MBBS). عمل محررًا رئيسيًا للنشر التحريري لكلية، وسابقًا في CFA. منذ أكثر من ست سنوات، ساعد في الحفاظ على التميز كصحفي أخبار في موقع كريبتوبوليتان.
