كيف تحول نماذج "إنفيديا" الجديدة السيارات إلى عقول ذكية؟

الثلاثاء، 06 يناير 2026 02:47 م

شركة إنفيديا

كشفت شركة إنفيديا خلال مشاركتها في معرض الإلكترونيات الاستهلاكية CES 2026 عن خطوة جديدة في مسار الذكاء الاصطناعي المتجسد، عبر إطلاق عائلة نماذج مفتوحة المصدر تحمل اسم Alpamayo، إلى جانب أدوات محاكاة ومجموعات بيانات مخصصة لتدريب الروبوتات والمركبات المادية.

وتهدف هذه الحزمة المتكاملة إلى تمكين المركبات ذاتية القيادة من التعامل مع المواقف المعقدة وغير المتوقعة على الطرق، من خلال قدرات استدلال أقرب إلى طريقة تفكير البشر.

وصف جينسن هوانج، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، هذه الخطوة بأنها نقطة تحول فارقة في عالم الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أن القطاع يشهد الآن ما يشبه “لحظة شات جي بي تي” بالنسبة للأنظمة القادرة على التفاعل مع العالم الحقيقي، وأكد أن الآلات لم تعد تكتفي بتنفيذ الأوامر، بل أصبحت قادرة على الفهم والتحليل واتخاذ القرار داخل بيئات واقعية متغيرة.

تحليل السيناريوهات النادرة والمعقدة

وتستند عائلة النماذج الجديدة إلى Alpamayo 1، وهو نموذج لغوي بصري قائم على الاستدلال وسلسلة الأفكار، يضم نحو 10 مليارات مُعامل، ويمنح هذا النموذج المركبات ذاتية القيادة قدرة على تحليل السيناريوهات النادرة والمعقدة، مثل التعامل مع تعطل إشارات المرور في تقاطعات مزدحمة، دون الحاجة إلى خبرات مسبقة أو سيناريوهات مدرّبة سلفًا.

وأوضح علي كاني، نائب رئيس قطاع السيارات في إنفيديا، أن النظام يعتمد على تفكيك المشكلات إلى مراحل متتابعة، ودراسة مختلف الاحتمالات قبل اختيار المسار الأكثر أمانًا، وأضاف أن هذا النهج يرفع مستوى موثوقية القيادة الذاتية، خصوصًا في البيئات الحضرية المعقدة التي تتطلب قرارات سريعة ومدروسة.

وأشار هوانج إلى أن دور Alpamayo لا يقتصر على استقبال بيانات المستشعرات والتحكم في عجلة القيادة أو المكابح، بل يمتد إلى التفكير في القرار نفسه وشرح أسبابه، والنظام قادر على توضيح الإجراء الذي سيتخذه، ولماذا اختاره، ثم تحديد المسار النهائي، وهو ما يفتح الباب أمام مستوى جديد من الشفافية في أنظمة القيادة الذاتية.

أنظمة التصنيف التلقائي لمقاطع الفيديو

وأتاحت إنفيديا الكود البرمجي الأساسي لنموذج Alpamayo 1 عبر منصة “Hugging Face”، بما يسمح للمطورين بتخصيصه وتحسينه لإنتاج نسخ أصغر وأسرع، أو استخدامه في تدريب أنظمة قيادة أبسط، أو حتى بناء أدوات مساندة مثل أنظمة التصنيف التلقائي لمقاطع الفيديو، وأدوات تقييم تتحقق من صحة قرارات المركبات.

ويمكن للمطورين الاستفادة من منصة Cosmos، وهي مجموعة نماذج العوالم التوليدية التابعة لإنفيديا، لتوليد بيانات اصطناعية تمثل بيئات مادية واقعية، وتُستخدم هذه البيانات، إلى جانب البيانات الحقيقية، في تدريب واختبار تطبيقات القيادة الذاتية المعتمدة على Alpamayo، بما يعزز دقة التنبؤ وسلامة القرارات في العالم الحقيقي.