إنفيديا تمهد لعصر جديد من الروبوتات الذكية

في عالم يتسارع فيه تطور الذكاء الاصطناعي، لم يعد مفهوم الروبوتات يقتصر على الآلات المعدنية ذات الأذرع الميكانيكية، بل توسع ليشمل كل نظام ذكي يتفاعل مع البيئة من حوله، بدءًا من السيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار، وصولًا إلى الروبوتات الصناعية والمساعدين الذكيين.
اضافة اعلان
في مؤتمرها السنوي GTC 2025 ، كشفت إنفيديا (NVIDIA) عن رؤيتها الطموحة لهذا التحول، حيث أطلقت مفهوم "الذكاء الاصطناعي المادي" (Physical AI)، وهو نهج جديد يهدف إلى دمج الذكاء الاصطناعي مع العالم المادي، ما يجعل الروبوتات أكثر إدراكًا، تفاعلاً، وقدرة على اتخاذ قرارات ذكية في البيئات الواقعية.
ومن أجل تحقيق هذه القفزة النوعية، أعلنت إنفيديا عن مجموعة من الأدوات والنماذج المتطورة، المصممة لمساعدة المطورين على بناء روبوتات تفهم بيئتها، تتعلم من تجاربها، وتتفاعل بمرونة مع التغيرات من حولها، مما يشكل نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي والتشغيل الآلي.
وأطلقت Nvidia على هذا المفهوم الجديد مصطلح "الذكاء الاصطناعي المادي"
(Physical AI)، وهو تطور يعكس رؤية الشركة لمستقبل تتفاعل فيه الروبوتات
بسلاسة وأمان مع البشر والبيئة المحيطة.
من أجل تحقيق هذا التحول، قدمت Nvidia مجموعة من الأدوات والمنصات
المصممة لمساعدة المطورين على بناء روبوتات أكثر قدرة على الإدراك،
والتحليل، والتفاعل الذكي مع البيئات المختلفة.
نماذج كوزموس (Cosmos)
ومن أبرز هذه الأدوات سلسلة نماذج "كوزموس" (Cosmos)، التي تضم تقنيات
ثورية تعزز من فهم الروبوتات للعالم، وتحسن من أدائها في التعامل مع
المواقف المختلفة.
جاء في مقدمة هذه النماذج "Cosmos WFM"، وهو نموذج تأسيسي يمكن
الروبوتات من إدراك البيئات المختلفة والتفاعل معها بواقعية ودقة أكبر.
كما قدمت Nvidia نظام "Cosmos Transfer"، وهو نظام يستفيد من البيانات
التي تلتقطها مستشعرات الروبوتات ليقوم بإنشاء محتوى فيديو اصطناعي،
يُستخدم لاحقاً في تدريب النماذج الذكية، مما يسهم في تقليل التكاليف
وزيادة دقة التطوير.
لم تكتفِ Nvidia بذلك، بل قدمت أيضاً نموذج "Cosmos Predict"، الذي
يمتلك القدرة على إعادة بناء بيئات رقمية متكاملة من خلال تحليل صور أو
فيديوهات، ما يتيح للروبوتات إمكانية التدريب في عوالم افتراضية تحاكي
الواقع بأدق تفاصيله.
أما النموذج الأكثر تطوراً في هذه السلسلة فهو "Cosmos Reason"، الذي
يعمل وفق آلية "التفكير المتسلسل" (Chain of Thought)، مما يساعد الروبوتات
على اتخاذ قرارات ذكية في المواقف المفاجئة والتفاعل مع العقبات بطريقة
أكثر سلاسة وكفاءة.
هذا النموذج، على سبيل المثال، يمكن أن يساعد سيارة ذاتية القيادة على
تجنب أحد المشاة عند ظهوره فجأة أمامها، أو يمكن لروبوت صناعي أن يتفاعل
بسرعة مع سقوط أحد الأدوات، إما بالإمساك بها أو بتغيير مسارها لتجنب حدوث
ضرر.
قاعدة بيانات ضخمة
إضافةً إلى هذه النماذج الذكية، كشفت Nvidia عن قاعدة بيانات ضخمة تحمل
اسم "NVIDIA Physical AI Dataset"، والتي تهدف إلى أن تكون المصدر الأكثر
شمولاً لتدريب الروبوتات على إدراك وفهم العالم الحقيقي.
تحتوي هذه القاعدة على بيانات حقيقية تم جمعها من كاميرات الروبوتات،
والسيارات الذكية، وأجهزة الاستشعار المختلفة، إلى جانب بيانات اصطناعية تم
إنشاؤها بتقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
هذه البيانات ستتيح للروبوتات تحسين قدرتها على الحركة والتفاعل مع بيئاتها بشكل أكثر دقة، مما يسهم في تسريع تطور هذا المجال.
وأعلنت Nvidia أن هذه القاعدة ستكون متاحة مجاناً للباحثين والشركات، ما
يمثل خطوة كبيرة نحو تمكين مجتمع المطورين من الوصول إلى بيانات عالية
الجودة دون قيود.
عقل الروبوت
في إطار تعزيز قدرات الروبوتات، قدمت Nvidia أيضاً نموذج الذكاء
الاصطناعي "Isaac Gr00t N1"، والذي يوصف بأنه "العقل الأول" المصمم خصيصاً
للروبوتات.
يعمل هذا النموذج بطريقة تحاكي عمل دماغ الإنسان، إذ يعتمد على نظامين
مترابطين: الأول يُعرف باسم "System 1"، وهو مسؤول عن تنفيذ الأوامر
الفورية مثل الحركة والاستجابة السريعة، بينما يعمل الثاني، "System 2"،
على التحليل والتخطيط واتخاذ القرارات المعقدة قبل توجيه الأوامر إلى
النظام الأول لتنفيذها.
بهذه الطريقة، يصبح الروبوت قادراً على التفاعل مع المواقف المختلفة
بطريقة أكثر ذكاءً، كما يمكنه التخطيط قبل اتخاذ أي خطوة، وهو ما يمنحه
قدرة غير مسبوقة على التكيف والتعلم من تجاربه السابقة.
التطورات التي قدمتها Nvidia لم تمر دون اهتمام كبرى شركات الروبوتات،
إذ أعلنت عدة شركات رائدة مثل "Boston Dynamics"، و"1X"، و"Skild AI"،
و"Agility Robotics"، و"Neurorobotics" عن تبنيها لهذه التقنيات المتقدمة،
ما يفتح الباب أمام مزيد من الابتكارات التي قد تغير شكل هذا المجال في
السنوات المقبلة.
مع إطلاق أدوات ذكاء اصطناعي جديدة، ونماذج متقدمة، وقاعدة بيانات تدريب
ضخمة مفتوحة المصدر، تضع Nvidia حجر الأساس لعصر جديد من الروبوتات
القادرة على الفهم، والتعلم، واتخاذ قرارات ذكية.
لا تكتفي Nvidia بمجرد تقديم تقنيات جديدة، بل تعمل على إعادة رسم ملامح
مستقبل الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي، مما يجعلنا أقرب من أي وقت
مضى لعالم تتحرك فيه الآلات بذكاء يفوق التوقعات.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

البوابة

منذ 10 ساعات

• البوابة

القيود الأميركية على صادرات الرقائق "باءت بالفشل"

صرّح جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة "إنفيديا"، بأن القيود التي فرضتها الولايات المتحدة على تصدير الرقائق الإلكترونية إلى الصين "فشلت"، مشيراً إلى أن الشركات الصينية استطاعت تطوير تقنيات محلية بديلة بدعم حكومي وبدافع الابتكار. حيث قال هوانغ خلال مؤتمر "كومبيوتكس" في تايبيه، إن تلك القيود منحت الشركات الصينية "الطاقة والدافع" لتسريع تطورها، مضيفاً أن "الرقابة على التصدير كانت فاشلة بشكل عام". اذ كانت واشنطن قد فرضت، خلال إدارة بايدن، حظراً جزئياً أو كلياً على تصدير الرقائق المتطورة إلى الصين، في إطار سعيها للحد من تفوق بكين في مجال الذكاء الاصطناعي. وفي تطور جديد، تراجعت إدارة ترامب الأسبوع الماضي عن بعض هذه القيود، مكتفية بإصدار تحذيرات من مخاطر استخدام الرقائق الأميركية في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي صينية. في المقابل، توعدت بكين بالرد على ما وصفته بـ"الترهيب الأميركي"، مؤكدة أنها ستواجه القيود الجديدة بحزم.

البوابة

منذ يوم واحد

• البوابة

دِل تكنولوجيز تكشف عن الجيل القادم من حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بالتعاون مع إنفيديا

أعلنت شركة دِل تكنولوجيز، المدرجة في بورصة نيويورك تحت الرمز (DELL)، المزود الرائد عالمياً للبنية التحتية المركزية للذكاء الاصطناعي، عن ابتكارات في حل مصنع الذكاء الاصطناعي Dell AI Factory مع إنفيديا، تم تصميمها جميعاً لمساعدة الشركات على تسريع تبني الذكاء الاصطناعي وتحقيق القيمة خلال فترة زمنية أقصر. أهمية الذكاء الاصطناعي ومع مضي الشركات قدماً في جعل الذكاء الاصطناعي محوراً لاستراتيجيتها، وانتقالها من مرحلة التجريب إلى مرحلة التنفيذ، بات طلبها على مهارات وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتاحة يتزايد بشكل كبير. وتواصل دِل وإنفيديا وتيرة الابتكار المتسارعة من خلال إجراء تحديثات على حل مصنع الذكاء الاصطناعي Dell AI Factory مع إنفيديا، بما في ذلك إضافة بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي، وحلول وخدمات تُسهّل عملية التنفيذ الكامل. وتُعزز بنية دِل التحتية ابتكار الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال تحسين الطاقة والكفاءة وقابلية التوسع. كما تُقدم شركة دِل تكنولوجيز الجيل التالي من حلول الحوسبة المتقدمة، وتخزين البيانات، وإدارة البيانات، والشبكات. تُبسّط خوادم Dell PowerEdge XE9780 وXE9785 المبردة بالهواء عملية التكامل مع مراكز بيانات المؤسسات الحالية، بينما تُسرّع خوادم Dell PowerEdge XE9780L وXE9785L المبردة بالسائل عملية النشر على نطاق واسع. وتدعم خوادم PowerEdge الجديدة ما يصل إلى 192 وحدة معالجة رسومية من طراز NVIDIA Blackwell Ultra مع تبريد سائل مباشر للشريحة، ويمكن تخصيصها بما يصل إلى 256 وحدة معالجة رسومية NVIDIA Blackwell Ultra لكل رف من رفوف Dell IR7000. وبصفتها خليفةً لأسرع حل ترقية من دِل على الإطلاق ، يمكن لخادم Dell PowerEdge XE9680، أن يقدم تدريباً أسرع بأربع مرات على نماذج اللغة الكبيرة، عند اقترنه مع معالج NVIDIA HGX™ B300 ذات الثماني قنوات. يوفر Dell PowerEdge XE9712 المزود ببطاقة رسومات NVIDIA GB300 NVL72 كفاءة عالية في التدريب على نطاق واسع، مع زيادة بنسبة 50 مرة في استنتاجات الذكاء الاصطناعي و5 مرات أفضل في الإنتاجية. وبفضل تقنية Dell PowerCool الجديدة، تساعد هذه المنصة الشركات على تحقيق كفاءة أعلى في استهلاك الطاقة. سيتوفر خادم Dell PowerEdge XE7745 مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX Pro™ 6000 Blackwell Server Edition في يوليو 2025. ويوفر هذا الخادم المدعوم بتصميم معتمد من مصنع الذكاء الاصطناعي المؤسسي من إنفيديا (NVIDIA Enterprise AI Factory) منصة عالمية تساعد في تلبية احتياجات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المادية والوكيلة مثل الروبوتات والتوائم الرقمية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مع دعم ما يصل إلى 8 وحدات معالجة رسومات في هيكل 4U. تخطط دِل لدعم معالج NVIDIA Vera، مما يوفر سرعة وكفاءة وأداء أعلى. تعتزم دِل دعم منصة NVIDIA Vera Rubin بخادم Dell PowerEdge XE الجديد المصمم لأنظمة رفوف دِل المتكاملة القابلة للتطوير (Dell Integrated Rack Scalable Systems). ولربط كل شيء، قامت دِل بتوسيع محفظة حلولها لشبكات لتشمل محولات PowerSwitch SN5600 وSN2201 Ethernet التابعة لمنصة الشبكات NVIDIA Spectrum-X Ethernet، وNVIDIA Quantum-X800 InfiniBand. وتوفر هذه المحولات عالية الكثافة وسريعة الاستجابة سرعة نقل بيانات تصل إلى 800 جيجابت في الثانية، وهي الآن مدعومة بخدمات Dell ProSupport وخدمات النشر لتوفير إرشادات متخصصة في كل مرحلة من مراحل نشر الذكاء الاصطناعي. ويدعم مصنع دِل للذكاء الاصطناعي المعزز بحلول إنفيديا التصميم المعتمد لمصنع إنفيديا للذكاء الاصطناعي المؤسسي، والذي يتميز بقدرات دِل وإنفيديا في مجال الحوسبة والشبكات والتخزين وبرمجيات إنفيديا للذكاء الاصطناعي المؤسسي مما يوفر حل ذكاء اصطناعي متكامل تماماً من البداية إلى النهاية للمؤسسات. التطورات على منصة دِل لبيانات الذكاء الاصطناعي تعمل على إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي ولأن قوة الذكاء الاصطناعي تكمن في البيانات التي تُغذيه، فإن المؤسسات تحتاج إلى منصة مُصممة للأداء وقابلية التوسع. وتُتيح التطورات على منصة دِل لبيانات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول الدائم إلى بيانات عالية الجودة. تدعم خوادم Dell ObjectScale عمليات نشر ذكاء اصطناعي واسعة النطاق كما تساعد في تقليل التكلفة ومساحة مركز البيانات من خلال طرح نظام مُعرّف برمجياً أكثر كثافة. وتُعزز تكاملات شبكات NVIDIA BlueField-3 وSpectrum-4 الأداء وقابلية التوسع. أعلنت شركة دِل عن إطلاق حل متكامل يتضمن منصة إنفيديا لبيانات الذكاء الاصطناعي، لتسريع الرؤى المنسقة من البيانات وتسريع تطبيقات وأدوات الذكاء الاصطناعي الوكيل. سيدعم حل Dell ObjectScale بروتوكول S3/RDMA، ليحقق إنتاجية أعلى بنسبة تصل إلى 230%، وزمن استجابة أسرع بنسبة تصل إلى 80%، وحملاً أقل على وحدة المعالجة المركزية بنسبة 98% مقارنةً ببروتوكول S3 التقليدي، ما يُحسّن استخدام وحدة معالجة الرسومات. توفر منصة دِل لبيانات الذكاء الاصطناعي مع إنفيديا البنية التحتية والنماذج وسلاسل الأدوات المُدمجة في حل مُجزأ وقابل للتطوير بشكل مستقل، مُصمم لتقليل الوقت اللازم للوصول إلى أول رمز لأنظمة الذكاء الاصطناعي في المؤسسة. تحديثات البرمجيات تساعد المؤسسات على نشر الذكاء الاصطناعي الوكيل بسلاسة توفر منصة برامج إنفيديا للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، والتي تتوفر مباشرة من دِل، للشركات إمكانية الابتكار في مصنع دل للذكاء الاصطناعي مع إنفيديا وذلك من خلال حل NVIDIA NIM، وخدمات NVIDIA NeMo المصغرة، وNVIDIA Blueprints، وNVIDIA NeMo Retriever لـ RAG ونماذج التفكير NVIDIA Llama Nemotron، وتطوير سير العمل الوكيل بسلاسة، وتسريع الوقت اللازم لتحقيق القيمة لنتائج الذكاء الاصطناعي. يمكن تبسيط عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحرجة للأعمال وتوفير المرونة والأمان باستخدام حل Red Hat OpenShift الذي يتوفر من خلال مصنع دل للذكاء الاصطناعي مع إنفيديا. خدمات دِل المُدارة الجديدة تُبسّط العمليات وتُحقق نتائج أسرع تقوم خدمات دِل المُدارة الجديدة لمصنع الذكاء الاصطناعي مع NVIDIA بتبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال إدارة حزمة حلول NVIDIA AI الكاملة، بما في ذلك منصات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية وبرامج NVIDIA AI Enterprise. ويُدير خبراء خدمات دِل المُدارة عمليات المراقبة وإعداد التقارير وتحديث الإصدارات وترقيتها على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ما يُساعد فرق العمل المعنية على تجاوز محدودية الموارد والخبرات من خلال توفير دعم تقني فعال من حيث التكلفة وقابل للتطوير واستباقي. وجهات نظر: قال مايكل دِل، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة دِل تكنولوجيز: "نسعى جاهدين لتوفير الذكاء الاصطناعي لملايين العملاء حول العالم، كما نهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي متاحاً بشكل أكبر. ويمكن الآن للمؤسسات بفضل منصة مصنع دِل للذكاء الاصطناعي مع إنفيديا، إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل عبر مختلف حالات الاستخدام، بدءاً من التدريب إلى النشر، وعلى أي نطاق." وقال جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا: ""تُعد مصانع الذكاء الاصطناعي بمثابة البنية التحتية للصناعة الحديثة، حيث أنها تعمل على توليد الذكاء اللازم لتشغيل العمل في مجالات الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع. ونحن الآن، بالتعاون مع دِل تكنولوجيز، نقدم أوسع مجموعة من أنظمة Blackwell للذكاء الاصطناعي لخدمة مصانع الذكاء الاصطناعي في السحابات والمؤسسات وعلى الحافة أيضاً."

رؤيا نيوز

منذ 2 أيام

• رؤيا نيوز

ورقة بحثية تكشف سراً جديداً لتفوق 'ديب سيك' على نماذج 'OpenAI'

في تطور لافت قد يعيد تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي، كشفت 'ديب سيك' عن تفاصيل جديدة حول نموذجها DeepSeek-V3، الذي نجح في تحقيق أداء يفوق بعض نماذج 'OpenAI'، مثل GPT-4.5. التفوق الصيني جاء باستخدام 2048 وحدة معالجة رسومية فقط – أي ما يعادل جزءاً يسيراً من الموارد التي تعتمدها كبرى الشركات. الورقة البحثية الأخيرة التي نشرتها الشركة تحت عنوان 'رؤى حول DeepSeek-V3″، توضح كيف يمكن للتصميم الذكي المشترك بين العتاد والبرمجيات أن يتجاوز حدود ما كان يُعتقد ممكناً في عالم الذكاء الاصطناعي. تصميم جديد وكفاءة غير مسبوقة يعتمد نموذج V3 على تقنية 'مزيج الخبراء' (MoE)، حيث يتم تفعيل 37 مليار معلمة فقط من أصل 671 مليار في كل عملية تنبؤ، مما يُخفض بشكل كبير من استهلاك الطاقة والحوسبة، ويجعل النموذج أكثر كفاءة من نماذج ضخمة مثل GPT-3.5 أو GPT-4. ولعل أبرز ما في التصميم هو تقنيات مثل الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA)، والتدريب فائق الكفاءة بدقة FP8، والتنبؤ التخميني المتعدد، وكلها تساهم في تقليل استخدام الذاكرة والتكلفة إلى مستويات غير مسبوقة. 6 ملايين دولار فقط لتكلفة التشغيل بحسب الورقة، تم تدريب النموذج باستخدام 2048 وحدة معالجة من نوع NVIDIA H800، بتكلفة لم تتجاوز 5.576 مليون دولار. وللمقارنة، تشير تقديرات إلى أن تدريب نماذج مشابهة لدى شركات منافسة يكلف مئات الملايين. وتبلغ تكلفة الاستدلال باستخدام النموذج 2.19 دولار لكل مليون رمز، مقارنة بـ 60 دولارًا في بعض الخدمات الأخرى، مما يخلق فارقاً ضخماً في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. تداعيات استراتيجية تسببت الكفاءة العالية لـ V3 من 'ديب سيك' في إحداث صدمة بأسواق التكنولوجيا، وأسهمت في هبوط سهم 'إنفيديا' بنسبة 18% في وقت سابق من هذا العام، مع تزايد الاهتمام بنماذج أكثر ذكاءً وأقل استهلاكاً للطاقة. كما جذب النموذج انتباه الشركات والمؤسسات الكبرى التي تسعى لتقنيات يمكن تشغيلها محلياً أو عبر أجهزة متوسطة، وهو ما يتيحه تصميم DeepSeek-V3. بخلاف النماذج التجارية المغلقة، أتاحت 'ديب سيك' نموذجها عبر منصات مفتوحة مثل 'Hugging Face' و'OpenRouter'، وحصد المشروع أكثر من 15 ألف تقييم على 'GitHub'، مع آلاف الإصدارات المعدّلة، في مشهد يعكس انتشاراً واسعاً عبر آسيا وأوروبا وأميركا الشمالية. قفزة في الأداء لم يتوقف الابتكار هنا، بل أطلقت الشركة في مارس الماضي تحديث DeepSeek-V3-0324، ليصل عدد معالم النموذج إلى 685 مليار، مع تحسينات واضحة في اختبارات مثل MMLU-Pro وAIME، إلى جانب أداء أقوى في اللغة الصينية وتوليد الواجهات الأمامية. الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة في ضوء هذه التطورات، يبدو أن السباق لم يعد لمن يملك أكبر عدد من المعلمات أو وحدات المعالجة، بل لمن يستطيع تسخير الموارد بكفاءة غير مسبوقة. DeepSeek-V3 يقدم نموذجاً عملياً لمستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث يتميز بكونه ذكي، قابل للتوسيع، ومنخفض التكلفة.