Physical AI
ما هو الذكاء الاصطناعي المادي؟
يشير الذكاء الاصطناعي المادي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على إدراك البيئات الواقعية والاستدلال بشأنها واتخاذ إجراءات مادية. وعلى خلاف الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بشكل أساسي في البيئات الرقمية، يجمع الذكاء الاصطناعي المادي بين نماذج الذكاء الاصطناعي والكاميرات وأجهزة الاستشعار وأنظمة التحكم والمشغلات للتفاعل مباشرةً مع العالم المادي.
يمكن لهذه الأنظمة تفسير بيانات أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي وتعديل سلوكها مع تغيّر الظروف. وتشمل الأمثلة الشائعة الروبوتات الصناعية والأذرع الروبوتية والمركبات ذاتية القيادة والروبوتات المتنقلة ذاتية القيادة (AMR) والطائرات المسيّرة ومعدات المصانع الذكية.
لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي المادي مهمًا؟
تتبع الأتمتة التقليدية قواعد محددة مسبقًا، وتحقق أفضل أداء لها في البيئات الخاضعة للتحكم. وعند تغير الظروف، قد تحتاج الأنظمة إلى إعادة البرمجة أو إلى تدخل بشري. يتيح الذكاء الاصطناعي المادي للآلات استخدام بيانات المستشعرات ونماذج الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات والعمل بدرجة أكبر من الاستقلالية.
تسهم التطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والنماذج متعددة الوسائط، والرؤية الحاسوبية، والمحاكاة، والذكاء الاصطناعي الطرفي في تسريع اعتماده. وبالنسبة إلى التطبيقات التي تتطلب استجابة فورية، تنتقل قدرات حوسبية متزايدة أيضًا إلى مواقع أقرب إلى الجهاز. وتقدّر IDCأن يتجاوز حجم سوق الذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات عالميًا 40 مليار دولار بحلول عام 2029.
ما تطبيقات الذكاء الاصطناعي المادي؟
・التصنيع الذكي والروبوتات الصناعية
يمكن للأذرع الروبوتية والروبوتات الصناعية تحديد المكوّنات وتحديد مواقع العناصر وتعديل إجراءات الإمساك أو التجميع أو الفحص مع تغيّر الظروف.
・التخزين والخدمات اللوجستية
الروبوتات المتنقلة ذاتية القيادة (AMR)يمكنها اكتشاف الأشخاص والعوائق، وتخطيط المسارات، والتنسيق مع الأذرع الروبوتية أو المعدات الأخرى لمناولة المواد وانتقائها.
・المركبات والأنظمة ذاتية القيادة
تجمع المركبات ذاتية القيادة والطائرات المسيّرة بين الكاميرات والرادار والليدار والذكاء الاصطناعي لفهم محيطها وتنفيذ الملاحة والتحكم في الوقت الفعلي.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المادي؟
يمكن فهم الذكاء الاصطناعي المادي من خلال ثلاث مراحل: الإدراك والاستدلال والتنفيذ.
・الإدراك
・الإدراك
تلتقط الكاميرات والرادار والليدار والميكروفونات والمستشعرات اللمسية المعلومات من العالم المادي، بينما تحدد تقنيات الرؤية الحاسوبية ونماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط الأجسام والظروف المحيطة.
・الاستدلال
يجمع الذكاء الاصطناعي بين بيانات المستشعرات ومعرفة النموذج وأهداف المهمة لتحديد الإجراء التالي، مثل اختيار نقطة الإمساك أو إعادة حساب المسار.
・التنفيذ
تنفذ المحركات والأذرع الروبوتية وأنظمة التحكم في المركبات أو المشغلات الأخرى القرار. ثم تُغذّي بيانات المستشعرات الجديدة النظام مجددًا، لتشكّل حلقة مستمرة من الإدراك والاستدلال والتنفيذ.
نظرًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي المادي مباشرةً في العالم الحقيقي قد يكون مكلفًا ومقيدًا، تُستخدم التوائم الرقمية والمحاكاة القائمة على الفيزياء والبيانات الاصطناعية على نطاق واسع. ويمكن تدريب النماذج والتحقق من صحتها افتراضيًا قبل نشرها، باستخدام سير عمل الانتقال من المحاكاة إلى الواقع لتسريع التطوير وتقليل الحاجة إلى التحقق في العالم الحقيقي.
كيف تدعم GIGABYTE الذكاء الاصطناعي المادي؟
يشمل الذكاء الاصطناعي المادي مراحل التطوير والتدريب والمحاكاة والاستدلال في الوقت الفعلي. وتدعم محطات العمل النمذجة ثلاثية الأبعاد وتطوير الذكاء الاصطناعي، بينما تتولى أنظمة مراكز البيانات تدريب النماذج وإنشاء البيانات الاصطناعية والتوائم الرقمية، كما يوفر الذكاء الاصطناعي الطرفي استدلالًا وتحكمًا بزمن استجابة منخفض.
توفر GIGABYTE محطات عمل احترافية مزودة بوحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX PRO، وخوادم حاصلة على اعتماد NVIDIA OVX لصالح NVIDIA Omniverse، بما يدعم التصور ثلاثي الأبعاد والتوائم الرقمية ومحاكاة الذكاء الاصطناعي المادي على نطاق واسع. ويمكن توسيع نطاق هذه البيئات باستخدام GIGAPOD، وشبكات التخزين والاتصال عالية السرعة، وGIGABYTE POD Manager (GPM).
ولأغراض النشر، توفر GIGABYTE وGIGAIPC منصات للذكاء الاصطناعي الطرفي قائمة على NVIDIA Jetson، ومصممة للأذرع الروبوتية والروبوتات الصناعية والأنظمة المتنقلة الذاتية والتصنيع الذكي.
بدءًا من التطوير والمحاكاة الافتراضيين ووصولًا إلى النشر في العالم الحقيقي، توفر GIGABYTE الأساس الحاسوبي للذكاء الاصطناعي المادي.
