ក្រុមហ៊ុន AI របស់បារាំង Mistral AI បានចូលទៅក្នុងលំហរមនុស្សយន្តជាមួយ Robostral Navigate ដែលជាគំរូប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួន 8 ពាន់លានដែលអាចឱ្យមនុស្សយន្តរុករកបរិស្ថានស្មុគស្មាញដោយស្វ័យភាពដោយមិនប្រើប្រាស់អ្វីក្រៅពីកាមេរ៉ា RGB ធម្មតាតែមួយ។ ម៉ូដែលដែលបានប្រកាសនៅថ្ងៃទី 8 ខែកក្កដា ឆ្នាំ 2026 តំណាងឱ្យការផ្លាស់ប្តូរលើកដំបូងរបស់ Mistral ចូលទៅក្នុង AI និងរូបវិទ្យាមនុស្សយន្ត។

Robostral Navigate ចាប់យករូបភាព RGB និងការណែនាំជាភាសាសាមញ្ញ ហើយផ្លាស់ទីមនុស្សយន្តតាមរយៈបរិយាកាសដូចជាការិយាល័យ អគារលំនៅដ្ឋាន ឬកន្លែងក្រៅ។ អ្វីដែលកំណត់វាដាច់ពីគ្នាគឺភាពតិចតួចនៃផ្នែករឹងរបស់វា៖ ខណៈពេលដែលម៉ូដែលប្រកួតប្រជែងជាធម្មតាពឹងផ្អែកលើឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជម្រៅ LiDAR ឬកាមេរ៉ាជាច្រើនដែលធ្វើការនៅក្នុងការប្រគុំតន្ត្រីនោះ Robostral Navigate ប្រើតែកាមេរ៉ា RGB ស្តង់ដារតែមួយប៉ុណ្ណោះ ហើយមិនមានឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជម្រៅណាមួយឡើយ។ សម្រាប់ការគ្របដណ្តប់យ៉ាងទូលំទូលាយនៃការចាប់ផ្តើមគំរូ AI ដែលកំពុងលេចចេញ អ្នកអានអាចតាមដានការអភិវឌ្ឍន៍ AI ចុងក្រោយបំផុតនៅលើគេហទំព័ររបស់យើង។

ការសម្តែងសិល្បៈទំនើបនៅលើ R2R-CE

ទោះបីជាវិធីសាស្រ្តកាមេរ៉ាតែមួយរបស់វាក៏ដោយ ក៏ Robostral Navigate សម្រេចបាននូវអត្រាជោគជ័យ 76.6% លើការបញ្ជាក់សុពលភាព R2R-CE (Room-to-Room in Continuous Environments) ស្តង់ដារដែលមើលមិនឃើញ ដែលជាការធ្វើតេស្តស្តង់ដារសម្រាប់ធ្វើតាមការណែនាំរុករកក្នុងបរិស្ថានដែលបានធ្វើឡើងអំឡុងពេលហ្វឹកហាត់។ លទ្ធផលនេះបានយកឈ្នះវិធីសាស្រ្តកាមេរ៉ាតែមួយមុនដ៏ល្អបំផុតដោយ 9.7 ភាគរយ និងលើសពីប្រព័ន្ធល្អបំផុតដោយប្រើឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជម្រៅ ឬកាមេរ៉ាច្រើនដោយ 4.5 ពិន្ទុ ទោះបីជាមិនប្រើទាំងពីរក៏ដោយ។

នៅលើការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវ គំរូឈានដល់អត្រាជោគជ័យ 79.4% ។ យោងតាម ​​Mistral ម៉ូដែលនេះមានលក្ខណៈទូទៅលើប្រភេទមនុស្សយន្ត រត់លើកង់ ជើង និងសូម្បីតែមនុស្សយន្តហោះ ហើយសម្របខ្លួនទៅនឹងទំហំមនុស្សយន្តដោយមិនមានការហ្វឹកហាត់ឡើងវិញ។

សាងសង់ទាំងស្រុងនៅក្នុងការក្លែងធ្វើ

ទិដ្ឋភាពដ៏គួរឱ្យកត់សម្គាល់បំផុតមួយរបស់ Robostral Navigate គឺថាវាត្រូវបានសាងសង់ទាំងស្រុងនៅក្នុងផ្ទះ និងត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលទាំងស្រុងក្នុងការក្លែងធ្វើ។ Mistral បានសាងសង់បំពង់បង្កើតទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដែលផលិតសំណុំទិន្នន័យប្រមាណ 400,000 ផ្លូវដែលប្រមូលបាននៅទូទាំង 6,000 ឈុតឆាកក្លែងធ្វើ។ វិធីសាស្រ្តដំបូងនៃការក្លែងធ្វើនេះបានបើកដំណើរការឡើងវិញយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយមិនមានការចំណាយ និងបញ្ហាប្រឈមផ្នែកដឹកជញ្ជូននៃការប្រមូលទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។

គំរូនេះត្រូវបានចាប់ផ្តើមពីគំរូភាសានៃចក្ខុវិស័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ Mistral ដែលត្រូវបានឯកទេសសម្រាប់កិច្ចការមូលដ្ឋានដូចជាការចង្អុល ការរាប់ និងការធ្វើមូលដ្ឋានីយកម្មវត្ថុ។ ការរុករកកើតឡើងជាផ្នែកបន្ថែមធម្មជាតិនៃសមត្ថភាពទាំងនេះ៖ នៅពេលដែលគំរូយល់ពីកន្លែងដែលវត្ថុនៅក្នុងរូបភាព វារៀនពីរបៀបដើម្បីឆ្ពោះទៅរកពួកវា។ គួរកត់សម្គាល់ថា Robostral Navigate មិនពឹងផ្អែកលើគំរូភាសាចក្ខុវិស័យប្រភពបើកចំហណាមួយដែលមានស្រាប់នោះទេ។

ការរុករកផ្អែកលើការចង្អុលបង្ហាញ និងការពង្រឹងការរៀនសូត្រ

Robostral Navigate ប្រើយន្តការរុករកដែលមានមូលដ្ឋានលើចង្អុល។ ដោយទទួលបានភារកិច្ច និងប្រវត្តិនៃការសង្កេត ម៉ូដែលនេះព្យាករណ៍ពីកន្លែងដែលមនុស្សយន្តគួរតែផ្លាស់ទីបន្ទាប់ ដោយសន្និដ្ឋានអំពីកូអរដោនេរូបភាពនៃទីតាំងគោលដៅនៅក្នុងទិដ្ឋភាពកាមេរ៉ាបច្ចុប្បន្នរបស់មនុស្សយន្ត រួមជាមួយនឹងការតំរង់ទិសដែលចង់បាននៅពេលមកដល់។ វិធីសាស្រ្តចង្អុលនេះធ្វើឱ្យគោលការណ៍មានភាពរឹងមាំដោយធម្មជាតិចំពោះការផ្លាស់ប្តូរខាងក្នុងកាមេរ៉ា និងមាត្រដ្ឋានពិភពលោក មិនដូចពាក្យបញ្ជាដែលពឹងផ្អែកលើការផ្លាស់ទីលំនៅរបស់ម៉ែត្រទេ។

នៅពេលដែលទីតាំងគោលដៅស្ថិតនៅខាងក្រៅទិដ្ឋភាពបច្ចុប្បន្ន ហើយការចង្អុលមិនត្រូវបានអនុវត្តទេ គំរូនឹងត្រលប់ទៅការផ្លាស់ទីលំនៅនៅក្នុងស៊ុមកូអរដោនេក្នុងតំបន់របស់រ៉ូបូត។ បន្ទាប់ពីការបណ្តុះបណ្តាលដែលមានការត្រួតពិនិត្យ Mistral បានអនុវត្តការរៀនពង្រឹងតាមអ៊ីនធឺណិតដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយ CISPO របស់ខ្លួន ដែលអាចឱ្យគំរូរៀនពីការសាកល្បង និងកំហុស ងើបឡើងវិញពីការបរាជ័យ និងទទួលបានឥរិយាបថរុករក។ ដំណាក់កាលសិក្សាពង្រឹងនេះតែម្នាក់ឯងបានធ្វើឱ្យអត្រាជោគជ័យប្រសើរឡើង 3.2 ភាគរយ ហើយ Mistral រាយការណ៍ថាការអនុវត្តនៅតែកើនឡើងដោយគ្មានសញ្ញានៃការឡើងភ្នំ។

ការបណ្តុះបណ្តាលប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពតាមរយៈបុព្វបទ-ឃ្លាំងសម្ងាត់

ការច្នៃប្រឌិតបច្ចេកទេសដ៏សំខាន់មួយគឺជាក្បួនដោះស្រាយការបណ្តុះបណ្តាលប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដោយផ្អែកលើបុព្វបទ-ឃ្លាំងសម្ងាត់។ ដោយប្រើយុទ្ធសាស្រ្តបិទបាំងការយកចិត្តទុកដាក់ផ្អែកលើដើមឈើ វិធីសាស្ត្ររបស់ Mistral បង្រួមវគ្គទាំងមូលទៅជាលំដាប់តែមួយ ដោយអនុញ្ញាតឱ្យមានការបណ្តុះបណ្តាលលើជំហានគ្រប់ពេលវេលាក្នុងការបញ្ជូនបន្តតែមួយ ខណៈពេលដែលការពារការលេចធ្លាយព័ត៌មានរវាងជំហានពេលវេលា។ បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងគំរូមួយក្នុងមួយជំហាន វិធីសាស្រ្តនេះកាត់បន្ថយចំនួនសញ្ញាសម្ងាត់នៃការបណ្តុះបណ្តាលដោយកត្តា 22 ខណៈពេលដែលរក្សាសញ្ញានៃការសិក្សាទាំងអស់។ នៅក្នុងការអនុវត្ត ក្រុមហ៊ុននិយាយថា នេះផ្លាស់ប្តូរការរត់ការហ្វឹកហាត់ដែលនឹងចំណាយពេលរាប់ខែទៅជាការរត់ដែលបញ្ចប់ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានថ្ងៃ។

កម្មវិធី និងអ្វីដែលមកបន្ទាប់

Mistral ចាត់តាំង Robostral Navigate ជាការដោះស្រាយនូវសមត្ថភាពដែលត្រូវការបំផុតសម្រាប់អតិថិជនរបស់ខ្លួននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។ បច្ចេកវិទ្យានេះដោះសោកម្មវិធីនានានៅទូទាំងការផលិត ការដឹកជញ្ជូន ការដឹកជញ្ជូន និងបដិសណ្ឋារកិច្ច។ ផ្តល់ការណែនាំដល់គំរូមួយ ហើយវាបញ្ចប់កិច្ចការទាំងមូលដោយស្វ័យភាព ដោយផ្លាស់ទីឆ្លងកាត់កន្លែងផ្ទាល់ដែលពោរពេញទៅដោយមនុស្ស និងឧបសគ្គដែលវាមិនត្រូវបានបង្ហាញអំឡុងពេលហ្វឹកហាត់។

ក្រុមហ៊ុនពណ៌នាការចេញផ្សាយនេះគ្រាន់តែជាជំហានដំបូងឆ្ពោះទៅរកភ្នាក់ងារបង្រួបបង្រួម។ Mistral កំពុងពង្រីកក្រុមមនុស្សយន្តរបស់ខ្លួនយ៉ាងសកម្ម និងស្វែងរកអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងវិស្វករស្រាវជ្រាវ។ ការបើកដំណើរការនេះគឺជាការពង្រីកយុទ្ធសាស្ត្រដ៏សំខាន់សម្រាប់ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងប៉ារីស ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ជាចម្បងសម្រាប់គំរូភាសាដ៏ធំរបស់ខ្លួន ហើយឥឡូវនេះបានបង្ហាញពីការប្តេជ្ញាចិត្តយ៉ាងមុតមាំចំពោះរូបវន្ត AI និងមនុស្សយន្ត។

ការផ្លាស់ប្តូរទៅជាមនុស្សយន្តកើតឡើងនៅពេលដែលឧស្សាហកម្ម AI កាន់តែទូលំទូលាយវិនិយោគកាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុង AI បង្កប់ដោយក្រុមហ៊ុននានាស្វែងរកពីរបៀបដែលសមត្ថភាពគំរូភាសាអាចត្រូវបានពង្រីកដល់អន្តរកម្មពិភពលោករូបវន្ត។ វិធីសាស្រ្តកាមេរ៉ាតែមួយដំបូងរបស់ Mistral អាចបន្ថយឧបសគ្គក្នុងការដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធរុករកស្វយ័ត ជាពិសេសនៅក្នុងកម្មវិធីពាណិជ្ជកម្មដែលមានតម្លៃថ្លៃ ដែលការដំឡើងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាច្រើនគឺមិនអាចអនុវត្តបាន។

[បន្តទៅមុខនៃ AI] (https://aibuzzwire.news)

ឥឡូវនេះ Robostral Navigate មានសម្រាប់អតិថិជនរបស់ Mistral ។ សម្រាប់ព័ត៌មាន និងការវិភាគ AI ថ្មីៗបន្ថែមទៀត សូមចូលទៅកាន់ AI Buzz Wire ។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →