أعلنت شركة إنفيديا Nvidia عن إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي جديد مفتوح المصدر يحمل اسم Alpamayo-R1، صُمم لتمكين أنظمة القيادة الذاتية من “التفكير بصوت عالٍ” أثناء تعاملها مع سيناريوهات الطريق المعقدة. ويصفه خبراء الشركة بأنه أول نموذج من فئة نماذج الرؤية واللغة والفعل على مستوى صناعي مخصص لأبحاث القيادة الذاتية.
جرى الكشف عن النموذج خلال مؤتمر NeurIPS في مدينة سان دييغو الأميركية، حيث أوضحت إنفيديا أن Alpamayo-R1 يقوم بتحويل ما ترصده حساسات المركبة من صور وبيانات إلى أوصاف لغوية طبيعية، ثم يستخدم هذه الأوصاف للاستدلال خطوة بخطوة قبل اتخاذ قرار القيادة. فعلى سبيل المثال، يمكن للنموذج رصد وجود مسار للدراجات، وصفه نصياً، ثم شرح كيفية تعديل مسار المركبة لتجنّب هذا المسار بأمان.
في الأنظمة التقليدية للقيادة الذاتية، كان من الصعب على المهندسين معرفة السبب الدقيق وراء اختيار السيارة لمسار معين، ما يحد من القدرة على تحليل الحالات الخطرة وتحسين معايير السلامة. وتوضح إنفيديا أن إتاحة Alpamayo-R1 كمشروع مفتوح المصدر تهدف إلى تمكين الباحثين والمطورين من فهم طريقة تفكير النموذج، والعمل على وضع معايير أكثر وضوحاً لتقييم أداء أنظمة القيادة الذاتية، وذلك بحسب تصريحات لمسؤولي الشركة في حديث مع وكالة رويترز.
يعتمد Alpamayo-R1 على منصة Cosmos Reason من إنفيديا، ويمزج بين أسلوب “سلسلة التفكير” في نماذج اللغة والتخطيط لمسار المركبة في نموذج واحد. وتقول الشركة إن النموذج حقق تحسناً يقارب 45 في المئة في جودة الاستدلال بعد مرحلة تدريب تعزيزي إضافية، وهو ما تعتبره خطوة أساسية على الطريق نحو بلوغ مستوى القيادة الذاتية الرابع الذي يتيح تشغيل المركبة دون تدخل بشري داخل مناطق محددة.
إلى جانب النموذج نفسه، طرحت إنفيديا حزمة أدوات مصاحبة تحت اسم Cosmos Cookbook، تضم إرشادات عملية لتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي الفيزيائية الخاصة بالقيادة الذاتية والروبوتات. وتشمل هذه الحزمة وصفات تفصيلية لجمع البيانات وتنقيحها، وتوليد بيانات اصطناعية، وإجراءات تقييم أداء النماذج، إضافة إلى إطار مفتوح المصدر يسمى AlpaSim صُمم خصيصاً لاختبار نموذج Alpamayo-R1 في بيئات محاكاة.
يتوفر النموذج ومجموعات البيانات المرتبطة به على منصات تطوير مثل GitHub وHugging Face للاستخدام البحثي غير التجاري، في وقت يعرض فيه باحثو إنفيديا أكثر من 70 ورقة علمية خلال فعاليات مؤتمر NeurIPS هذا العام، ما يعكس شدة المنافسة في سباق تطوير أنظمة قيادة ذاتية أكثر شفافية واعتمادية.
