علماء الروبوتات الأوروبيين اليوم أصدرت نموذجًا قويًا للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يعمل بمثابة عقل للروبوتات الصناعية، مما يساعدها على فهم الأشياء ومعالجتها ببراعة جديدة.
تم تطوير النموذج الجديد، SPEAR-1، من قبل باحثين في معهد علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا (INSAIT) في بلغاريا. وقد يساعد الباحثين الآخرين والشركات الناشئة على بناء وتجربة أجهزة أكثر ذكاءً للمصانع والمستودعات.
مثلما أتاحت نماذج اللغات مفتوحة المصدر للباحثين والشركات تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يقول مارتن فيتشيف، عالم الكمبيوتر في INSIAT وETH Zurich، إن SPEAR-1 يجب أن يساعد علماء الروبوتات على التجربة والتكرار بسرعة. قال فيتشيف لـ WIRED قبل الإصدار: “إن النماذج ذات الوزن المفتوح ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي المتجسد”.
يختلف SPEAR-1 عن النماذج الأساسية للروبوتات الحالية من حيث أنه يدمج البيانات ثلاثية الأبعاد في مزيج التدريب الخاص به. وهذا يمنح النموذج فهمًا معززًا للعالم المادي، مما يسهل فهم كيفية تحرك الأشياء عبر الفضاء المادي.
تُبنى النماذج الأساسية للروبوت بشكل عام على نماذج لغة الرؤية (VLMs) التي تتمتع بفهم واسع ولكن محدود للعالم المادي لأن التدريب يميل إلى أن يأتي من صور ثنائية الأبعاد. يقول فيتشيف: “يعالج نهجنا عدم التطابق بين الفضاء ثلاثي الأبعاد الذي يعمل فيه الروبوت ومعرفة VLM التي تشكل جوهر نموذج الأساس الآلي”.
يتمتع SPEAR-1 تقريبًا بنفس قدرة النماذج الأساسية التجارية المصممة لتشغيل الروبوتات، عند قياسها على RoboArena، وهو معيار يختبر قدرة النموذج على جعل الروبوت يفعل أشياء مثل الضغط على زجاجة كاتشب، وإغلاق الدرج، وتدبيس قطع الورق معًا.
إن السباق لجعل الروبوتات أكثر ذكاءً يراهن بالفعل على مليارات الدولارات. لقد أدت الإمكانات التجارية للروبوتات ذات القدرة العامة إلى ظهور شركات ناشئة جيدة التمويل بما في ذلك Skild وGenerist إلى جانب Physical Intelligence. إن SPEAR-1 يكاد يكون بنفس جودة Pi-0.5 من شركة Physical Intelligence، وهي شركة ناشئة تبلغ قيمتها مليار دولار أسسها فريق من النجوم من الباحثين في مجال الروبوتات.
ويشير SPEAR-1 إلى أن السعي لبناء روبوتات أكثر ذكاءً قد يشمل كلا من النماذج المغلقة مثل تلك الموجودة في OpenAI، وGoogle، وAnthropic، بالإضافة إلى متغيرات مفتوحة المصدر مثل Llama، وDeepSeek، وQwen.
ومع ذلك، فإن ذكاء الروبوتات لا يزال في بداياته. من الممكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على تشغيل ذراع الروبوت حتى يتمكن من اختيار أشياء معينة من الطاولة بشكل موثوق. ومع ذلك، من الناحية العملية، سيحتاج النموذج إلى إعادة تدريب من الصفر إذا تم استخدام نوع مختلف من ذراع الروبوت أو إذا تم تغيير الكائن أو البيئة.