Rhoda AI تجمع 450 مليون دولار لتدريب الروبوتات باستخدام الفيديو

Rhoda AI تخرج من حالة التخفي مع 450 مليون دولار لتدريب الروبوتات من الفيديو

تقدم Rhoda AI نموذجًا مباشرًا للعمل من الفيديو يعيد صياغة سياسات الروبوتات كعملية توليد فيديو. | المصدر: Rhoda AI

خرجت Rhoda AI من حالة التخفي مع تمويل بقيمة 450 مليون دولار في جولة التمويل من الفئة A. كما كشفت الشركة عن FutureVision، وهو نهج للذكاء الروبوتي يعتمد على التحكم التنبؤي بالفيديو.

قال جاجديب سينغ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Rhoda: “نعتقد أن العصر التالي من الروبوتات يتطلب نماذج تفهم كيفية حركة العالم – ليس فقط ما يبدو عليه أو كيف يتم وصفه باللغة”. “من خلال التعلم من الفيديو على نطاق الإنترنت والعمل في حلقة مغلقة، تم تصميم أنظمتنا للتكيف مع التغيرات الواقعية بطرق تكافح الأساليب التقليدية لتحقيقها. الهدف بسيط: روبوتات تعمل في العالم الحقيقي، وليس فقط في إعدادات مختبرية تحت السيطرة.”

تؤدي الروبوتات الصناعية التقليدية بشكل جيد في البيئات المنظمة لكنها تظل محدودة إلى حد كبير بالمسارات المبرمجة مسبقًا. تسمح الأساليب الحديثة للذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج الرؤية-اللغة-العمل (VLA)، للروبوتات بالتعلم من البيانات. وقد أظهرت هذه النماذج نتائج مثيرة للإعجاب في إعدادات المختبر.

ومع ذلك، قالت Rhoda إن العديد منها لا تزال تكافح للتعامل مع تقلبات العالم الحقيقي، بما في ذلك تخطيطات متغيرة، وأشياء لم يسبق رؤيتها، وتدفقات عمل غير متوقعة. تهدف Rhoda إلى معالجة هذه الفجوة.

من خلال الجمع بين التدريب المسبق على الفيديو على نطاق الإنترنت والتحكم التنبؤي بالفيديو في حلقة مغلقة، تدعي Rhoda أنها تستطيع تمكين الروبوتات التي يمكن أن تتكيف وتعمل بشكل مستقل عبر البيئات الواقعية. قالت الشركة إنها تعمل مع شركاء صناعيين رائدين عبر مجالات التصنيع واللوجستيات.

التدريب المسبق الشامل والمراقبة المستمرة يمكّنان التعلم السريع

بدلاً من الاعتماد بشكل أساسي على مسارات الروبوتات التي يتم التحكم بها عن بُعد، قالت Rhoda إنها تقوم بتدريب نماذجها مسبقًا على مئات الملايين من مقاطع الفيديو لبناء أساس قوي عن الحركة والفيزياء والتفاعل الفيزيائي. ثم تقوم الشركة بتدريب النماذج لاحقًا على كميات أصغر من بيانات الروبوت لتعلم سلوكيات محددة للجسد ورسم الخرائط من التنبؤات بالفيديو إلى أفعال الروبوت.

النظام الناتج يراقب بيئته باستمرار، ويتنبأ بالحالات المستقبلية كفيديو، ويحول تلك التنبؤات إلى أفعال، وينفذها، ويعيد مراقبة العالم. ثم يكرر هذه العملية كل بضع مئات من المللي ثانية في حلقة مغلقة.

تسمي Rhoda هذه البنية الخاصة بها نموذج العمل المباشر من الفيديو (DVA)، المصمم لربط الإدراك والتحكم. على عكس الأساليب المفتوحة التي تولد خططًا دون تغذية راجعة مستمرة، قالت Rhoda إن نظام DVA الخاص بها يقوم بتحديث سلوكه ديناميكيًا مع تغير الظروف، مما يمكّن التحكم الواعي بالفيزياء في الوقت الحقيقي.

يسمح الأساس القوي للحركة الذي تم تعلمه خلال التدريب المسبق المبني على الفيديو أن يتعلم النموذج مهام جديدة بكفاءة، وغالبًا ما يتطلب الأمر ما لا يزيد عن عشر ساعات من بيانات التحكم عن بُعد، حسبما ادعت Rhoda.

مبنيًا على هذه البنية، تعمل FutureVision كطبقة الذكاء الخاصة بـ Rhoda، وهي نموذج أساسي يدعم أنظمة Rhoda اليوم ومن المتوقع أن يتم ترخيصها بمرور الوقت لشركاء عبر منصات الروبوتات المختلفة.

Rhoda تكتسب خبرة في العالم الحقيقي

أظهرت تقنية Rhoda عمليات مستقلة في بيئات الإنتاج، حيث يجب على الروبوتات التعامل مع مواد وتخطيطات وتدفقات عمل متغيرة باستمرار. في تقييم حديث للتصنيع عالي الحجم، قالت Rhoda إنها أكملت عملية معالجة مكون في أقل من دقيقتين لكل دورة دون تدخل بشري، متجاوزة مؤشرات الأداء الرئيسية للعملاء.

ستدعم جولة التمويل البالغة 450 مليون دولار استمرار البحث والاستثمار الهندسي، وتوسيع النشر الصناعي وتجارب العملاء، ونمو فريق Rhoda المتعدد التخصصات الذي يشمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات.

تدعم الشركة مستثمرون بارزون في مجال التكنولوجيا، بما في ذلك مجموعة كابريكورن للاستثمار، ومشاريع خوسلا، وLaitmotif، وشركاء مغامرات Matter، ومايفيلد، واستثمار برمجيات بريمي، ومشاريع بريلود، وتمasek، وXora، بالإضافة إلى قادة وادي السيليكون مثل جون دوير.