تعتبر Memories.ai واحدة من الشركات الرائدة في تطوير تكنولوجيا الذاكرة البصرية للذكاء الاصطناعي، مما يفتح آفاقًا جديدة في مجالات الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات.
ذكاء الاصطناعي والذاكرة البصرية
يعتقد شون شين أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تذكر ما يراه من أجل النجاح في العالم المادي. تستخدم شركته Memories.ai أدوات Nvidia AI لبناء البنية التحتية للأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات لتتمكن من تذكر واسترجاع الذكريات البصرية.
شراكة مع Nvidia
أعلنت Memories.ai عن تعاونها مع عملاق أشباه الموصلات Nvidia خلال مؤتمر GTC يوم الاثنين. من خلال هذه الشراكة، تستخدم Memories.ai نموذج لغة الرؤية “Cosmos-Reason 2” من Nvidia، وتطبيق “Metropolis” للبحث عن الفيديو وتلخيصه، لمواصلة تطوير تقنيتها في الذاكرة البصرية.
فكرة الشركة
قال شين، الذي يملك صورة له مع المؤسس المشارك والمدير الفني، بن زو، إنه هو وزو حصلوا على فكرة الشركة أثناء بناء النظام الذكي وراء نظارات Ray-Ban الخاصة بـ Meta. وقد جعلتهم هذه التجربة يفكرون في كيفية استخدام الأشخاص لهذه التقنية في الحياة الواقعية إذا لم يتمكن المستخدمون من تذكر البيانات الفيديوية التي كانوا يسجلونها.
تحديات الذاكرة البصرية
بحثوا في السوق ليجدوا أي شخص يبني حلاً للذاكرة البصرية للذكاء الاصطناعي، وعندما لم يجدوا، قرروا الخروج من Meta وبناءه بأنفسهم.
قال شين: “الذكاء الاصطناعي يحقق نجاحًا كبيرًا بالفعل في العالم الرقمي. ماذا عن العالم المادي؟” وأضاف: “تحتاج الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات إلى ذاكرة أيضًا… في النهاية، تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى ذكريات بصرية. نحن نؤمن بتلك المستقبل.”
التطورات الحديثة
قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التذكر بشكل عام هي جديدة نسبيًا. قامت OpenAI بتحديث ChatGPT لبدء تذكر المحادثات السابقة في عام 2024 وقامت بتحسين تلك الميزة في عام 2025. كما أطلقت شركة xAI التابعة لإيلون ماسك وجوجل Gemini أدوات الذاكرة الخاصة بهما في العامين الماضيين.
لكن هذه التطورات كانت تركز بشكل كبير على الذاكرة النصية، وفقًا لشين. الذاكرة النصية أكثر تنظيمًا وأسهل في الفهرسة لكنها ليست مفيدة تمامًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المادية التي تتفاعل بشكل كبير مع العالم من خلال الرؤية والمرئيات.
تمويل الشركة
تأسست Memories.ai في عام 2024 وجمعت 16 مليون دولار حتى الآن، من خلال جولة تمويل أولية بقيمة 8 ملايين دولار في يوليو 2025 وجولة تمديد أخرى بقيمة 8 ملايين دولار. كانت الجولة بقيادة Susa Ventures وشملت Seedcamp وFusion Fund وCrane Venture Partners، من بين آخرين.
البنية التحتية للذاكرة البصرية
قال شين إن بناء هذه الطبقة من الذاكرة البصرية يتطلب شيئين: بناء البنية التحتية اللازمة لدمج وتخزين الفيديوهات في صيغة بيانات يمكن تخزينها واسترجاعها، وجمع البيانات اللازمة لتدريب النموذج للقيام بذلك.
أطلقت الشركة نموذج الذاكرة البصرية الكبير (LVMM) في يوليو 2025. قال شين إنه يمكن مقارنته بإصدار أصغر من نموذج Gemini Embedding 2، الذي تم إصداره في وقت سابق من هذا الشهر.
جمع البيانات
لجمع البيانات، أنشأت الشركة جهاز LUCI، وهو جهاز يرتديه “جامعو البيانات” في الشركة لتسجيل الفيديو المستخدم في تدريب النموذج. قال شين إنهم لا يخططون لأن يصبحوا شركة أجهزة، ولا لبيع هذه الأجهزة، بل بنوا جهازهم الخاص لأنهم لم يكونوا راضين عن مسجلات الفيديو الجاهزة التي تركز على الدقة العالية وصيغ الفيديو التي تستهلك الطاقة بشكل مفرط.
الشراكات المستقبلية
أطلقت الشركة الجيل الثاني من LVMM ووقعت شراكة مع Qualcomm لتشغيله على معالجات Qualcomm بدءًا من وقت لاحق من هذا العام.
تعمل Memories.ai أيضًا مع بعض الشركات الكبرى في مجال الأجهزة القابلة للارتداء، لكن شين رفض الكشف عن أسمائها. على الرغم من وجود بعض الطلب الآن، يرى شين أن هناك فرصًا أكبر في مجال الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات في المستقبل.
قال شين: “فيما يتعلق بالتسويق، نحن نركز أكثر على النموذج والبنية التحتية، لأننا نعتقد في النهاية أن سوق الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات سيأتي، لكنه ربما ليس الآن.”
مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تلعب Memories.ai دورًا محوريًا في تشكيل مستقبل الأجهزة القابلة للارتداء والروبوتات.
