دخلت شركة الذكاء الاصطناعي الفرنسية Mistral AI مجال الروبوتات باستخدام Robostral Navigate، وهو نموذج مكون من 8 مليارات معلمة يمكّن الروبوتات من التنقل بشكل مستقل في البيئات المعقدة باستخدام كاميرا RGB عادية واحدة فقط. يمثل النموذج، الذي تم الإعلان عنه في 8 يوليو 2026، خطوة ميسترال الأولى نحو الذكاء الاصطناعي المتجسد والروبوتات المادية.
يلتقط Robostral Navigate صور RGB وتعليمات باللغة البسيطة ويحرك الروبوت عبر بيئة مثل مكتب أو مبنى سكني أو مساحة خارجية. ما يميزها هو بساطتها في الأجهزة: فبينما تعتمد النماذج المنافسة عادةً على مستشعرات العمق، أو LiDAR، أو كاميرات متعددة تعمل بشكل متناغم، يستخدم Robostral Navigate كاميرا RGB قياسية واحدة فقط ولا توجد مستشعرات عمق على الإطلاق. للحصول على تغطية شاملة لعمليات إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي الناشئة، يمكن للقراء متابعة أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي على صفحتنا الرئيسية.
أداء متطور في R2R-CE
على الرغم من نهج الكاميرا الواحدة، يحقق Robostral Navigate معدل نجاح بنسبة 76.6% في اختبار التحقق غير المرئي R2R-CE (غرفة إلى غرفة في البيئات المستمرة)، وهو الاختبار القياسي لاتباع تعليمات الملاحة في البيئات التي يتم إجراؤها أثناء التدريب. تتفوق هذه النتيجة على أفضل نهج سابق للكاميرا الواحدة بنسبة 9.7 نقطة مئوية وتتفوق على أفضل نظام يستخدم مستشعرات العمق أو كاميرات متعددة بنسبة 4.5 نقطة، على الرغم من عدم استخدام أي منهما.
عند التحقق من صحة النموذج، يصل معدل النجاح إلى 79.4%. وفقًا لميسترال، فإن النموذج يعمم عبر أنواع الروبوتات، التي تعمل على الروبوتات ذات العجلات والأرجل وحتى الطائرة، ويتكيف مع أحجام الروبوتات دون إعادة التدريب.
بنيت بالكامل في المحاكاة
أحد الجوانب الأكثر بروزًا في Robostral Navigate هو أنه تم تصميمه داخليًا بالكامل وتم تدريبه حصريًا على المحاكاة. قامت ميسترال ببناء خط أنابيب فعال لتوليد البيانات أنتج مجموعة بيانات تضم حوالي 400000 مسار تم جمعها عبر 6000 مشهد محاكاة. وقد أتاح نهج المحاكاة الأول هذا التكرار السريع دون التكلفة والتحديات اللوجستية لجمع البيانات في العالم الحقيقي.
تمت تهيئة النموذج من نموذج لغة الرؤية الخاص بشركة ميسترال، والذي كان متخصصًا في مهام التأريض مثل الإشارة والعد وتحديد موضع الأشياء. ويظهر التنقل كامتداد طبيعي لهذه الإمكانات: بمجرد أن يفهم النموذج مكان وجود الأشياء في الصورة، فإنه يتعلم كيفية التحرك نحوها. والجدير بالذكر أن Robostral Navigate لا يعتمد على أي نماذج لغة رؤية مفتوحة المصدر.
الملاحة القائمة على التأشير والتعلم المعزز
يستخدم Robostral Navigate آلية تنقل تعتمد على التأشير. بالنظر إلى المهمة وتاريخ الملاحظات، يتنبأ النموذج بالمكان الذي يجب أن يتحرك فيه الروبوت بعد ذلك عن طريق استنتاج إحداثيات الصورة للموقع المستهدف في عرض الكاميرا الحالي للروبوت، إلى جانب الاتجاه المطلوب عند الوصول. يجعل نهج التأشير هذا السياسة قوية بشكل طبيعي للتغيرات في جوهر الكاميرا والنطاق العالمي، على عكس الأوامر التي تعتمد على الإزاحات المترية.
عندما يقع الموقع المستهدف خارج مجال الرؤية الحالي ولا يتم تطبيق الإشارة، يعود النموذج إلى عمليات الإزاحة في إطار الإحداثيات المحلي للروبوت. بعد التدريب الخاضع للإشراف، طبقت ميسترال التعلم المعزز عبر الإنترنت باستخدام خوارزمية CISPO، والتي مكنت النموذج من التعلم من التجربة والخطأ، والتعافي من حالات الفشل، واكتساب السلوكيات الاستكشافية. أدت مرحلة التعلم المعزز هذه وحدها إلى تحسين معدل النجاح بمقدار 3.2 نقطة مئوية، وتشير تقارير ميسترال إلى أن الأداء لا يزال في ارتفاع دون أي علامات على الثبات.
التدريب الفعال عبر التخزين المؤقت للبادئة
أحد الابتكارات التقنية الرئيسية هو خوارزمية تدريب فعالة تعتمد على التخزين المؤقت للبادئات. باستخدام استراتيجية إخفاء الانتباه المبنية على الشجرة، تقوم طريقة ميسترال بضغط حلقة كاملة في تسلسل واحد، مما يتيح التدريب على جميع الخطوات الزمنية في تمريرة أمامية واحدة مع منع تسرب المعلومات بين الخطوات الزمنية. بالمقارنة مع التدريب بعينة واحدة في كل خطوة زمنية، فإن هذا النهج يقلل من عدد رموز التدريب بعامل 22 مع الحفاظ على جميع إشارات التعلم. ومن الناحية العملية، تقول الشركة إن هذا يحول الدورات التدريبية التي قد تستغرق شهورًا إلى دورات تكتمل في أيام.
التطبيقات وما سيأتي بعد ذلك
تعتبر ميسترال Robostral Navigate بمثابة معالجة لواحدة من أكثر القدرات المطلوبة لعملائها اليوم. تفتح التكنولوجيا التطبيقات عبر التصنيع والتسليم والخدمات اللوجستية والضيافة. قم بإعطاء النموذج تعليمات واحدة وسيكمل المهمة بأكملها بشكل مستقل، ويتحرك عبر مساحات حية مليئة بالأشخاص والعقبات التي لم يتم إظهارها مطلقًا أثناء التدريب.
تصف الشركة هذا الإصدار بأنه مجرد خطوة أولى نحو وكيل متجسد موحد. تعمل ميسترال بنشاط على توسيع فريق الروبوتات الخاص بها وتبحث عن علماء ومهندسين باحثين. يمثل هذا الإطلاق توسعًا استراتيجيًا كبيرًا للشركة الناشئة التي تتخذ من باريس مقراً لها، والتي اشتهرت في المقام الأول بنماذجها اللغوية الكبيرة، وقد أشارت الآن إلى التزام جاد بالذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات.
ويأتي الانتقال إلى الروبوتات في الوقت الذي تستثمر فيه صناعة الذكاء الاصطناعي الأوسع بشكل متزايد في الذكاء الاصطناعي المتجسد، حيث تستكشف الشركات كيف يمكن توسيع قدرات نموذج اللغة لتشمل التفاعل مع العالم المادي. يمكن لنهج ميسترال للمحاكاة أولاً والكاميرا الواحدة أن يخفض الحاجز أمام نشر أنظمة الملاحة المستقلة، لا سيما في التطبيقات التجارية الحساسة من حيث التكلفة حيث تكون إعدادات أجهزة الاستشعار المتعددة غير عملية.
ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي
Robostral Navigate متاح الآن لعملاء Mistral. لمزيد من الأخبار والتحليلات العاجلة حول الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة AI Buzz Wire.
اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →
