يمكن للروبوتات الآن أن تتعلم مهام المصنع عالية البراعة من الفيديو بأقل قدر من التدريب
كشفت شركة Mimic Robotics السويسرية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي عن FLUX-mimic، وهو نموذج فيديو من الجيل التالي تم تطويره بالتعاون مع Black Forest Labs والذي يمكّن الروبوتات من تعلم المهام الصناعية المعقدة وعالية البراعة من عروض الفيديو. وقالت الشركة إن النظام لا يتطلب سوى جزء صغير من بيانات العرض التوضيحي التي تستخدمها الأساليب الحالية، مما يجعل تدريب الروبوتات أسرع وأكثر كفاءة لبيئات المصانع، بما في ذلك عمليات النشر في أودي. يجمع FLUX-mimic بين خبرة mimic في تعلم الروبوتات والتلاعب الماهر والأتمتة الصناعية مع نموذج فيديو FLUX 3 من Black Forest Labs. وفقًا للفريق، فهو يعتمد على أبحاث نموذج الفيديو-الحركة السابقة التي أجرتها شركة mimic مع بنية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المادية في العالم الحقيقي. تتطور نماذج الفيديو ويتم تسويق FLUX-mimic باعتباره نموذج عمل فيديو من الجيل التالي تم تطويره بالتعاون مع Black Forest Labs والذي يمكّن الروبوتات الصناعية من تعلم مهام المعالجة المعقدة من عروض الفيديو بينما تتطلب بيانات تدريب أقل بكثير من الأساليب الحالية. على عكس معظم أنظمة تعلم الروبوت التي تعتمد على نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLA)، تم بناء FLUX-mimic على نموذج أساس فيديو توليدي. عادةً ما يتم تدريب أنظمة VLA التقليدية مسبقًا على مجموعات بيانات الصور والنصوص الثابتة ويجب أن تتعلم التفاعلات المادية بشكل كامل تقريبًا من بيانات العرض التوضيحي للروبوت المكلفة. بدلاً من ذلك، يستفيد نظام FLUX-mimic من نموذج فيديو تعلم بالفعل ديناميكيات الأشياء والحركة والتفاعلات الجسدية من خلال التدريب المسبق على الفيديو واسع النطاق قبل تكييفه للتحكم الآلي. يتنبأ النظام بإجراءات الروبوت من خلال إقران نموذج الفيديو بوحدة فك ترميز الحركة التي تحول التنبؤات المرئية إلى حركات روبوت قابلة للتنفيذ. تسمح هذه البنية للروبوتات بتعلم المهارات البدنية بشكل أكثر كفاءة مع تقليل كمية البيانات الخاصة بالمهمة اللازمة للنشر. وفقًا لشركة Mimic Robotics، يمكن ضبط FLUX-mimic لبعض مهام المعالجة باستخدام ما لا يقل عن 30 دقيقة من بيانات العرض التوضيحي للروبوت، مقارنة بـ 30 ساعة أو أكثر غالبًا ما تتطلبها مسارات التعلم التقليدية، اعتمادًا على مدى تعقيد المهمة. ومن المتوقع أن يؤدي الانخفاض في بيانات التدريب إلى تقصير دورات النشر من عدة أشهر إلى بضعة أسابيع. تسريع الذكاء الاصطناعي في المصنع تعتمد هذه التقنية على الأبحاث السابقة لنموذج الفيديو-أكشن التي أجرتها الروبوتات المقلدة، والتي وسعت نماذج توليد الفيديو المدربة مسبقًا مع القدرة على التنبؤ بالإجراءات الروبوتية. تطورات محاكاة FLUX التي تعمل مع بنية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المادية في البيئات الصناعية، مما يمكّن الروبوتات من فهم سلوك الحركة والأشياء بشكل أفضل قبل تنفيذ المهام. وتقوم الشركة بنشر هذه التكنولوجيا مع شركة تصنيع السيارات أودي لتقييم أدائها في إعدادات المصنع الواقعية. يركز التعاون على أتمتة المهام عالية البراعة التي تتضمن مواد مرنة ومعالجة دقيقة، وهي التطبيقات التي ظلت تقليديًا صعبة بالنسبة للروبوتات الصناعية التقليدية لأنها تتطلب برمجة واسعة النطاق وإعادة هندسة متكررة. توفر مرافق الإنتاج التابعة لشركة أودي، والتي تستخدم بالفعل درجة عالية من الأتمتة، بيئة اختبار للأنظمة الروبوتية القائمة على التعلم والقادرة على التكيف مع متطلبات الإنتاج المتغيرة. يستكشف الشركاء كيف يمكن لنماذج الفيديو العملية تقليل الجهد الهندسي، وتسريع نشر الروبوتات، وتوسيع نطاق الأتمتة عبر عمليات التصنيع والخدمات اللوجستية. تدعي الشركة أنه من خلال الجمع بين فهم الفيديو على نطاق واسع والتنبؤ بعمل الروبوت، يمثل FLUX-mimic تحولًا نحو الروبوتات التي تتعلم مهارات صناعية جديدة من كميات صغيرة نسبيًا من بيانات العرض التوضيحي بدلاً من الاعتماد على سير العمل المبرمج يدويًا. ويهدف هذا النهج إلى تحسين المرونة في التصنيع مع جعل الأتمتة الآلية أكثر عملية لبيئات الإنتاج المعقدة والمتغيرة.
تم النشر: 2026-07-24 16:31:00
