أطلقت NVIDIA منصة حسابية موجهة للروبوتات من الفئة المبتدئة الجديدة Jetson Orin Nano 2، مُستهدفة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحافة مثل الروبوتات والطائرات المُسيّرة.

كاتب المقال، المصدر: سيناه تكنولوجي

NVIDIA تُوسّع قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) من مراكز البيانات إلى أجهزة العالم الحقيقي مثل الروبوتات.

في الثلاثاء 25 بالتوقيت الشرقي للولايات المتحدة، أعلنت نيفيديا عن إطلاق منصة Jetson Orin Nano 2 الجديدة للحوسبة الروبوتية المدخلة، والتي تستهدف تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحافة الحساسة للتكلفة والاستهلاك الطاقي وقدرات الحوسبة في الوقت الفعلي، مثل الروبوتات والطائرات المُسيّرة.

تقول نيفيديا إن أداء الاستدلال لـ Jetson Orin Nano 2 يزيد مرتين مقارنة بالجيل السابق Jetson Orin Nano Super، مع الحفاظ على نفس الحجم المضغوط؛ وفي وضع استهلاك طاقة 15 واط، يمكنه تحقيق نفس أداء الجيل السابق بانخفاض قدره 40% في استهلاك الطاقة.

من حيث الأجهزة، يضم Jetson Orin Nano 2 معالجًا بثماني نوى وذاكرة 8 جيجابايت، مع قدرة حوسبة ذكاء اصطناعي تصل إلى 78 تريليون عملية في الثانية. وتقول نيفيديا إن المنصة الجديدة تعزز قدرات الاستنتاج الذكي من خلال ترقية النوى التنسورية وزيادة عرض نطاق الذاكرة، مع الاستمرار في التوافق مع بيئة البرمجيات الخاصة بنيفيديا المصممة للروبوتات والذكاء الاصطناعي الحاشد، ويمكنها تشغيل نماذج لغوية كبيرة ونماذج بصرية-لغوية مُحسّنة بكفاءة الذاكرة، بما في ذلك Cosmos وNemotron وGemma 4 وQwen 3.

لا تقتصر أهمية إطلاق هذا المنتج الجديد على طرح حاسوب ذكي صغير بقدرة أعلى فحسب. فمع استمرار تقلص حجم نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين كفاءة الاستنتاج، تنتقل تدريجيًا مهام الفهم البصري والتفاعل اللغوي واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، التي كانت تعتمد سابقًا على المعالجة السحابية، إلى الأجهزة الطرفية مثل الروبوتات والطائرات المُسيّرة. وتهدف نيفيديا من خلال Jetson Orin Nano 2 إلى خفض عتبة دخول الذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى الأجهزة المبتدئة.

تسريع تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة، وزيادة الطلب على الذكاء الطرفي في الروبوتات

إطلاق Jetson Orin Nano 2 يأتي في مرحلة تمدد صناعة الذكاء الاصطناعي من السحابة إلى الحافة.

على عكس الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات، فإن الروبوتات والطائرات المُسيَّرة تخضع لقيود أكثر صرامة على منصات الحوسبة: حجم الجهاز محدود، ولا يمكن عادةً تزويدها بمعالجات تستهلك طاقة عالية، كما أنها تحتاج إلى إكمال استشعار البصر، وفهم البيئة، واتخاذ القرار باستمرار أثناء الحركة. لذا، فإن كمية قوة الحوسبة الذكية التي يمكن توفيرها لكل وحدة طاقة غالبًا ما تكون أكثر أهمية من السعي وراء قوة الحوسبة القصوى فقط.

أفادت نفيديا أن Jetson Orin Nano 2 يمكنه تحقيق نفس الأداء بانخفاض قدره 40% في استهلاك الطاقة مقارنة بالجيل السابق في وضع 15 واط. بالنسبة للروبوتات والطائرات المُسيَّرة التي تعمل بالبطارية، يعني ذلك أن مصنعي الأجهزة يمكنهم تقليل استهلاك الطاقة مع الحفاظ على نفس متطلبات الأداء، أو توجيه الفرق في استهلاك الطاقة المُوفَّر لتحسين مدة التشغيل، أو قدرات التبريد، أو تكوينات المستشعرات الأخرى.

في الوقت نفسه، تتحسن قدرات النماذج الصغيرة للذكاء الاصطناعي بسرعة، وتغير حدود تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة.

قال تارا، رئيس أعمال الروبوتات والذكاء الاصطناعي الحافة في نفيديا، إن دقة بعض النماذج الرائدة الصغيرة والمتوسطة اليوم قد وصلت الآن إلى مستوى النماذج الرائدة الكبيرة من العام الماضي، مما يخلق الظروف لتمكين الذكاء في الوقت الفعلي على الأجهزة الحافة.

في الماضي، كانت الذكاء الاصطناعي الطرفي تؤدي بشكل أساسي مهام مثل كشف الأهداف وتصنيف الصور؛ ولكن مع تعزيز قدرات النماذج، بدأت الأجهزة الطرفية في امتلاك قدرات أكثر تعقيدًا في فهم اللغة والاستدلال البصري والتفاعل متعدد الوسائط.

هذا يسمح للروبوت بالتطور من "القدرة على إدراك البيئة" إلى "القدرة على فهم البيئة واتخاذ إجراءات".

من التعرف البصري إلى الفهم متعدد الوسائط، يصبح اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي أمرًا حاسمًا

NVIDIA تُموقع منصة Jetson كأساس حسابي مهم لتمكين الروبوتات من اكتساب "الذكاء المادي".

حاليًا، لم تعد المعلومات التي يحتاجها الروبوت معالجتها مقتصرة على الصور الملتقطة بواسطة الكاميرا، بل تشمل أيضًا أوامر اللغة الطبيعية، والصوت، والمعلومات المكانية، وبيانات المستشعرات المختلفة. بالنسبة للروبوت، فإن دمج هذه المعلومات محليًا بسرعة والرد بتأخير منخفض هو شرط أساسي لتحقيق التشغيل الذاتي.

يُستهدف Jetson Orin Nano 2 من خلال عدة سيناريوهات نموذجية، بما في ذلك الروبوتات المنزلية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي البصري، والطائرات المُسيَّرة للتوصيل، والطائرات المُسيَّرة للتفتيش.

على سبيل المثال، استخدمت Wing، شركة توصيل بالطائرات بدون طيار التابعة لجوجل، سابقًا Jetson Orin Nano Super وطابق برمجي من نفيديا في طائراتها بدون طيار، وتخطط لتقييم Jetson Orin Nano 2. وتقول نفيديا إن الأداء والأداء الكفء الأعلى من المرجح أن يساعد Wing على تعزيز قدرات التعرف والاستنتاج بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للطائرات بدون طيار.

تخطط شركة الروبوتات المنزلية Matic لاستخدام Jetson Orin Nano 2 لتعزيز قدرات الروبوت على التفاعل بلغة طبيعية، والتعرف على الإيماءات، ورسم الخرائط المكانية، وفهم الدلالات، مما يمكّن الروبوت من إكمال مهام مثل التنظيف بشكل أكثر استقلالية.

بالإضافة إلى ذلك، عرضت نفيديا حالة استخدام Jetson Orin Nano 2 للتحكم في روبوت Reachy Mini. وأفادت نفيديا أن هذا المنصة يمكنه معالجة نماذج اللغة ونماذج الصوت ومهمات الذكاء الاصطناعي البصرية في الوقت الفعلي في آنٍ واحد، مما يُظهر قدرة منصات الحوسبة الطرفية المبتدئة على استضافة نماذج متعددة للذكاء الاصطناعي.

لصنّاع الروبوتات، تكمن أهمية هذه القدرات في أن الروبوتات لم تعد تؤدي فقط حركات ثابتة وفق برامج محددة مسبقًا، بل تستطيع فهم البيئة من خلال المعلومات البصرية وتعليمات اللغة، ثم تعديل تحركاتها ديناميكيًا.

هذا هو السبب الذي جعل نفيديا تؤكد باستمرار على "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي" في السنوات الأخيرة: حيث ينتقل الذكاء الاصطناعي تدريجيًا من خدمات البرمجيات على الشاشات إلى العالم الحقيقي، وينتهي بأداء وظائف تشغيل الأجهزة المادية مثل الروبوتات والسيارات والطائرات بدون طيار.

توسيع المطورين والشركاء، تواصل نيفيديا تعزيز نظام الروبوتات

بالإضافة إلى أداء الرقاقة، فإن نظام البيئة البرمجية كان دائمًا ميزة تنافسية مهمة لمنصة NVIDIA Jetson.

أفادت نيفيديا أن أكثر من 3 ملايين مطور يبنون حاليًا على بنية تقنية الروبوتات الخاصة بها. مع إصدار Jetson Orin Nano 2، توسّع نيفيديا المزيد من البيئة البرمجية والعتادية والمطورة المبنية حول الذكاء الاصطناعي للروبوتات. Cognex, and Matic

من حيث البرمجيات، يواصل Jetson Orin Nano 2 دعم منصة تطوير الروبوتات من NVIDIA، ويمكنه تشغيل نماذج لغوية كبيرة ونماذج بصرية-لغوية مُحسّنة للكفاءة في ذاكرة الأجهزة الطرفية، بما في ذلك نماذج NVIDIA Cosmos وNemotron، بالإضافة إلى Gemma 4 وQwen 3.

هذا يعني أن المطورين يمكنهم نشر قدرات فهم اللغة وفهم الصور والاستدلال مباشرة على وحدات الروبوتات باستخدام موارد أجهزة محدودة نسبيًا، دون الاعتماد الكامل على خوادم السحابة.

يتم أيضًا توسيع البيئة المادية بالتوازي.

كشفت نفيديا أن شركاء مثل إيربون، ولينغوا تكنولوجي، ويانغوا تكنولوجي، وآيتينا، وانتميكرو، وآبتيف، وكونكت تك، وسييد ستوديو يطورون لوحات تحميل وأنظمة هاردوير وبرمجيات ذكاء اصطناعي وتصاميم مرجعية حول Jetson Orin Nano 2، بهدف مساعدة شركات الروبوتات على تقصير دورة تطوير وطرح المنتجات.

كما ذكرت نيفيديا أن الشركات الأولى التي بدأت في استخدام أو استكشاف Jetson Orin Nano 2 تشمل Cognex وDoosan Bobcat وMatic، كما تخطط Wing لتقييم هذا المنصة.

من منظور أطول مدة، لا تسعى نيفيديا إلى إنشاء عمل واحد متعلق برقائق الروبوتات، بل إلى بناء نظام بيئي كامل يغطي نماذج الذكاء الاصطناعي وأدوات البرمجيات ومنصات الحوسبة ووحدات الروبوتات النهائية.

يتشابه هذا النموذج إلى حد ما مع الميزة التنافسية التي أقامتها نيفيديا في مجال الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات: من خلال تكوين تأثير تآزري بين الأداء الجهازي وبيئة البرمجيات، ثم توسيع جاذبية المنصة من خلال مجموعة كبيرة من المطورين.

من المتوقع إطلاق المنتج الجديد في النصف الأول من العام القادم، ولا يزال الأثر التجاري قيد التحقيق.

ومع ذلك، يجب ملاحظة أن Jetson Orin Nano 2 لا يزال في مرحلة الإطلاق، ويبقى هناك فترة قبل توافره فعليًا في السوق.

أعلنت نيفيديا أن وحدة Jetson Orin Nano 2 ومجموعة التطوير من المتوقع أن تتوفر في النصف الأول من عام 2027. وبالتالي، لا يزال التأثير المباشر للمنتج الجديد على أداء نيفيديا القريب غير واضح.

من حيث تخطيط المنتجات، تعمل نفيديا على إكمال نظام منتجات الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي تدريجيًا: من ناحية، من خلال منصات حوسبة روبوتية ذات أداء أعلى لتلبية متطلبات التطبيقات المعقدة؛ ومن ناحية أخرى، من خلال منصات مبتدئة مثل Jetson Orin Nano 2، لتوسيع استنتاج الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة الطرفية التي تكون أكثر حساسية للتكلفة والاستهلاك الطاقي.

إذا استمرت النماذج اللغوية الصغيرة والنماذج البصرية-اللغوية في تحسين قدراتها بسرعة في المستقبل، وفي الوقت نفسه استمر انخفاض تكلفة الاستدلال، فقد يزداد الطلب على قدرات الحوسبة الذكية الاصطناعية على الحافة للأجهزة مثل الروبوتات والطائرات بدون طيار.

بالنسبة لنيفيديا، فهذا يعني أن السوق الذي تتنافس عليه يتوسع تدريجيًا من حوسبة الذكاء الاصطناعي التقليدية في مراكز البيانات إلى "دماغ" الذكاء الاصطناعي وراء الأجهزة الواقعية مثل الروبوتات والطائرات المُسيَّرة. ويُعد Jetson Orin Nano 2 خطوة مهمة نحو توسيع نطاق الوصول إلى أسواق المستخدمين النهائيين الأوسع.