استعرضت NVIDIA منصّة Jetson بوصفها بيئة مدمجة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في العالم الحقيقي، مع وحدات وأطقم تطوير يمكن نقلها واستخدامها في الفصول الدراسية والمختبرات ومساحات الابتكار. وجاء العرض في فيديو ظهرت فيه سارة غو، مؤسسة شركة رأس المال الجريء Conviction والشريكة في تقديم بودكاست الذكاء الاصطناعي No Priors، لتوضح كيف تجمع المنصّة بين القدرة الحاسوبية وقابلية النقل.
وتقول NVIDIA إن وحدات Jetson وأطقم التطوير مخصصة لتشغيل الروبوتات والآلات الذاتية ومشروعات الذكاء الاصطناعي الطرفي، مع دعم نماذج مفتوحة متقدمة. كما تتيح أدوات Jetson Device Skills وJetson BSP Skills للطلاب والباحثين والمطورين استخدام وكلاء برمجيين للمساعدة في كتابة الشيفرة وتحسينها ونشر التطبيقات على الحافة.
Jetson Orin Nano Super للمشروعات الأولى
تقدم NVIDIA وحدة Jetson Orin Nano Super كمسار عملي للمطورين الجدد في الروبوتات، إذ تجمع في طقم تطوير صغير إمكانات للذكاء الاصطناعي التوليدي ورؤية الحاسوب وبناء الوكلاء والنمذجة الأولية. وتبلغ قدرتها على أداء عمليات الذكاء الاصطناعي 67 تريليون عملية في الثانية (TOPS).
ويستعرض المنشور عدة أمثلة على استخدامها، من بينها نموذج SidewalkPilot الذي ينفذ مناورات ذاتياً في سيارة كهربائية مخصصة للأطفال، ومساعد Reachy Mini Jetson Assistant الصوتي والبصري الذي يعمل محلياً على روبوت Reachy Mini Lite من دون السحابة أو مفاتيح واجهات برمجة التطبيقات أو اتصال بالإنترنت أثناء التشغيل. كما يوضح مثال آخر بناء روبوت يعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج Mistral مفتوح الأوزان.
Jetson AGX Orin للأعمال الأكثر تعقيداً
تصل قدرة Jetson AGX Orin إلى 275 تريليون عملية ذكاء اصطناعي في الثانية، وتستهدف مشروعات الروبوتات المتقدمة والآلات الذاتية والبحث التطبيقي. ووفق NVIDIA، يمكن استخدامها في رؤية الحاسوب والذكاء الاصطناعي التوليدي والملاحة الذاتية والأتمتة الصناعية.
ومن الأمثلة التي أوردتها الشركة واجهة ويب لبث استدلال نموذج رؤية ولغة لحظياً عبر تغذية الكاميرا، إضافة إلى نظام SMoRes الذي طوره فريق روبوتات في جامعة كارنيغي ميلون لرسم خريطة ثلاثية الأبعاد للبيئة والبحث عن ناجين في سيناريوهات الإنقاذ الحساسة للوقت.
Jetson AGX Thor للأحمال الأكبر
تستهدف Jetson AGX Thor الجيل التالي من الروبوتات الشبيهة بالبشر والأنظمة الذاتية التي تحتاج إلى استدلال لحظي متقدم على الحافة. وتوفر الوحدة ما يصل إلى 2070 تيرافلوب من قدرة الذكاء الاصطناعي وفق معيار FP4، إلى جانب ذاكرة بسعة 128 غيغابايت.
وتعرض NVIDIA تجربة Matcha Bot، التي نفذها فريق SIGRobotics من جامعة إلينوي في أوربانا-شامبين، باستخدام ذراعين روبوتيين يشغلان نموذج NVIDIA Isaac GR00T N1.5 لتحضير الماتشا ذاتياً. كما تقدم تجربة Multimodal AI Studio بيئة تطوير تجمع مدخلات الرؤية والصوت واللغة لإجراء تجارب ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط على الحافة.
وتشير الشركة إلى سلسلة بث مباشر من ثلاث وحدات تعليمية لتشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبناء وكلاء التحكم بالأذرع، واستخدام نماذج الرؤية واللغة ونماذج الرؤية واللغة والفعل في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المادي على Jetson.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.