فتحت Physical Intelligence أحدث نماذجها الأساسية للروبوتات للتدريب والاستدلال من خلال النسخة التجريبية من Pi API. لا يزال نشر الروبوتات أمرًا صعبًا، إذ يجب على المطورين تحديد حالة الاستخدام المناسبة، وبناء الأجهزة الملائمة، وتوفير نماذج ذكية بما يكفي لأداء المهمة. وتوفر النماذج ذات الأغراض العامة، مثل π0 وπ0.5، أساسًا قويًا من المعرفة الفيزيائية، مما يقلل بشكل كبير من البيانات والجهد اللازمين للتكيف مع مهام جديدة أو بيئات جديدة أو روبوتات جديدة. ومع ذلك، لا يزال تكييفها يتطلب بنية تحتية لتعلم الآلة وقدرة حاسوبية وخطوط بيانات معقدة.
تزيل Pi API جزءًا كبيرًا من هذا العبء. يرفع المستخدمون بياناتهم، ويبدأون الضبط الدقيق على بنية تحتية تديرها Physical Intelligence، ثم يصلون إلى النماذج المضبوطة عبر بوابة مستضافة للاستدلال. يوفر أحدث نموذج متاح عبر الواجهة ضبطًا دقيقًا أكثر كفاءة في استخدام البيانات وقدرة محسّنة للشركاء، ولأن Pi تستطيع تحديث النماذج الأساسية بسرعة، تخطط الشركة لمواصلة توفير الوصول إلى أحدث إصداراتها وأكثرها قدرة.
اختبرت التعاونات الأولى النماذج عبر قطاعات متعددة. تنشر Actor آلات ثقيلة ذاتية التشغيل، إذ تقوم جرافتها ذات العجلات الذاتية بتحميل المواد في شاحنة قلاب خلال نشر تجاري حقيقي دون وجود مشغل داخل الآلة. وعبر هذه الشراكات، كانت عملية تحسين الأداء متسقة: جمع العروض التوضيحية، وتدريب نموذج، واختباره على الروبوت، واستخدام حالات الفشل لتوجيه الجولة التالية من جمع البيانات. واستخدمت Almond، التي تصنع الروبوت ثنائي الذراع Axol، الواجهة لإنتاج نموذج خلال أربعة أيام لإزالة الحواف الخشنة عن الفواصل المستخدمة في تجميع Axol نفسه.
عملت معظم عمليات النشر المبكرة، من اليابان إلى سويسرا وعبر الولايات المتحدة، باستخدام الاستدلال المستضاف على السحابة. وظهرت تحديات في الاتصال بالشبكة لدى بعض المستخدمين، مما أبرز مجالات التحسين. وتقول Physical Intelligence إن الملاحظات من الاستخدام في العالم الحقيقي ستوجه تطوير النماذج مستقبلًا.
المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing