تكنولوجيا البلازما

أعلنت شركة Google يوم الجمعة عن إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي جديد يسمى Robotics Transformer 2 (RT-2). RT-2 هو نموذج عمل بلغة الرؤية تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لـ RT-2 استخدام هذه البيانات لفهم العالم من حوله والقيام بمهام مختلفة، مثل التعرف على الأشياء وتمييزها والتخطيط للحركات.

أحد المجالات الرئيسية التي يمكن أن يساعد فيها RT-2 هو تدريب الروبوتات على مهام محددة. على سبيل المثال، يمكن استخدام RT-2 لتدريب روبوت على جمع القمامة ووضعها في سلة المهملات. يمكن أيضًا استخدام RT-2 لتدريب روبوت على تقديم الطعام أو المساعدة في الرعاية الصحية.

RT-2 لا يزال قيد التطوير، ولكن له القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع الروبوتات. من خلال جعل الروبوتات أكثر ذكاءً وقدرة على التعلم، يمكن لـ RT-2 جعل الروبوتات أكثر فائدة وكفاءة في حياتنا اليومية.

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام RT-2:

• يمكن استخدام RT-2 لتدريب روبوتات الخدمة على تقديم الطعام أو المساعدة في الرعاية الصحية.
• يمكن استخدام RT-2 لتدريب روبوتات التصنيع على أداء مهام مثل التجميع واللحام.
• يمكن استخدام RT-2 لتدريب روبوتات الشحن على جمع وتسليم الطرود.
• يمكن استخدام RT-2 لتدريب روبوتات التنظيف على تنظيف الأرضيات والجدران والأسقف.

يمكن أن يكون لـ RT-2 تأثير كبير على العديد من الصناعات المختلفة. من خلال جعل الروبوتات أكثر ذكاءً وقدرة على التعلم، يمكن لـ RT-2 تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وتحسين السلامة.

الخلاصة:

RT-2 هو نموذج ذكاء اصطناعي جديد من Google له القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع الروبوتات. من خلال جعل الروبوتات أكثر ذكاءً وقدرة على التعلم، يمكن لـ RT-2 جعل الروبوتات أكثر فائدة وكفاءة في حياتنا اليومية.

فيما يلي بعض الأسئلة التي قد تخطر ببالك حول RT-2:

• ما هي تطبيقات RT-2؟
• ما هي مزايا استخدام RT-2؟
• ما هي التحديات التي تواجه RT-2؟

فيما يلي إجابات على هذه الأسئلة:

• تطبيقات RT-2: يمكن استخدام RT-2 لتدريب الروبوتات على مهام مختلفة، مثل جمع القمامة ووضعها في سلة المهملات، وتقديم الطعام، والمساعدة في الرعاية الصحية، وتجميع وحام قطع التصنيع، وجمع وتسليم الطرود، وتنظيف الأرضيات والجدران والأسقف.
• مزايا استخدام RT-2: يمكن لـ RT-2 تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وتحسين السلامة.
• تحديات RT-2: RT-2 لا يزال قيد التطوير، ومن التحديات التي تواجهه:
  • صعوبة تدريب الروبوتات على مهام محددة.
  • احتمالية أن يخطئ الروبوت في أداء المهام.
  • احتمالية أن يتعرض الروبوت للضرر.

من المتوقع أن تستمر Google في تطوير RT-2 وتحسينه، ومن المحتمل أن يكون له تأثير كبير على العديد من الصناعات المختلفة في المستقبل.

المصادر:

1- https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/googles-new-ai-model-can-teach-robots-to-throw-away-trash/articleshow/102236436.cms

2- https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-rt2-robotics-vla-model/

3- https://www.cnbc.com/2023/07/28/googles-builds-ai-into-robots-to-teach-them-to-throw-out-the-trash.html

4- 

تعديل المقال