على الرغم من السحرة الخوارزمية والمقياس غير المسبوق ، فإن الهندسة وراء الذكاء الاصطناعي (AI) كانت واضحة نسبيًا: المزيد من البيانات ، والمزيد من المعالجة ، والمزيد من الإدخال/الإخراج. لكن هذا يتغير.
إن انفجار الاستثمار والابتكار في الروبوتات والطائرات بدون طيار والسيارات المستقلة يعني أن “الذكاء الاصطناعي المادي” يقفز من الخيال العلمي إلى الواقع اليومي (انظر ملف الحقيقة). الهندسة وراء هذه القفزة ، ومع ذلك ، ليست سوى شيء واضح.
لم يعد محصوراً في الجدران المنظمة التي يتم التحكم فيها عن المناخ من ماركات البيانات ، يجب تصميم AI المادية-من السيليكون إلى البرمجيات-إلى التنقل في متغيرات جديدة لا حصر لها مثل تحولات الطقس المفاجئة ، و cacophony من الإشارات والضوضاء ، وأنماط السلوك البشري باستمرار.
يطالب بإحضار الذكاء الاصطناعي المادي في هذه الإعدادات الديناميكية أكثر من الخوارزميات المتطورة. إنه يتطلب الاندماج المعقد للإلكترونيات المتقدمة وأجهزة الاستشعار ومبادئ الفيزياء المتعددة-وكلها تعمل معًا لمهندسة الآلات الذكية التي يمكن أن تستجيب للتعقيدات في العالم الحقيقي.
الحدود التالية لمنظمة العفو الدولية: الفيزياء
لقد علمنا منظمة العفو الدولية لغاتنا ونقلها بمعرفتنا الجماعية. لقد دربناها على فهم رغباتنا والرد على طلباتنا ، لكن العالم المادي يقدم مجموعة من التحديات الجديدة. إذا سألت الذكاء الاصطناعي عن الحفر ، فسوف يخبرك كيف يتم تشكيلها وكيفية إصلاحها ، ولكن ماذا يحدث عندما تواجه الذكاء الاصطناعي حفرة كبيرة في ظروف الإضاءة الضبابية ، خلال منتصف ساعة الذروة؟ هذا هو المكان الذي تلعب فيه الذكاء الاصطناعي المادي – يركز على تمكين العمل الذكي في العالم المادي.
الشكل 1: ينظر Ansys إلى EM في Nvidia Omniverse Models 5G/6G إشارات هوائي من المركبات المتحركة في دنفر ، كولورادو (المصدر: Synopsys)
بيئتنا ديناميكية للغاية ، ولكن هناك ثابت واحد لا ينتهي. الفيزياء. وهذا هو السبب في أن المحاكاة القائمة على الفيزياء هي تأسيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي المادي.
لتوصيل الذكاء الاصطناعي الذي يعمل في عالمنا ، يحتاج إلى أجهزة استشعار تم ضبطها بدقة ، مثل الكاميرات والرادار والودار ، والتي توفر مجتمعة نافذة في عالمنا وتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي المادي من فهم محيطها.
تتيح المحاكاة المستندة إلى الفيزياء المهندسين بتصميم هذه المستشعرات واختبارها وتحسينها ، والأنظمة التي تدعمها ، رقميًا ، والتي تكون أقل تكلفة بكثير من النماذج المادية. يمكن تحقيق إجابات على أسئلة “What-What-If” الحرجة ، مثل مدى تأثير الظروف الجوية المتنوعة أو الانعكاس المادي على الأداء. من خلال المحاكاة ، يمكن للمهندسين جمع رؤى شاملة وتنبئات حول كيفية استجابة أنظمتهم لسيناريوهات التشغيل التي لا حصر لها.
بنفس القدر من الأهمية لتكون قادرة على “رؤية” عالمنا هو مدى تدريب الذكاء الاصطناعي الجسدي على “التفكير”. في كثير من الحالات ، نفتقر إلى مجموعات البيانات الواسعة والمتنوعة المطلوبة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الناشئة بشكل صحيح على المتغيرات التي ستواجهها. إن الظهور السريع للبيانات الاصطناعية يساعد بشكل متزايد على سد الفجوة ، لكن الدقة كانت مصدر قلق.
تم إحراز تقدم مثير على هذه الجبهة. يمكن استخدام منصات التطوير القوية لإنشاء عوالم افتراضية قوية (الشكل 1). عند دمجها مع أدوات المحاكاة الدقيقة ، تمكن هذه المنصات المطورين من استيراد الفيزياء عالية الدقة في سيناريوهم لإنشاء بيانات اصطناعية موثوقة.
إعادة هندسة الهندسة
عادةً ما يتم تصميم منهجيات التصميم والهندسة الخطية والخطية ، مع مجموعة من مكونات الأجهزة والبرامج التي يتم تطويرها أو شراؤها بشكل منفصل قبل التجميع والاختبار والإنتاج.
الشكل 2: برنامج المحاكاة الكهرومغناطيسية ANSYS ضمن عرض في وسط مدينة سان خوسيه في NVIDIA OMNIVERSE بدقة 50 مم (المصدر: SYNOPSYS)
لم تعد المنهجيات الحالية قابلة للحياة للمنظمة العادية المادية وغيرها من المنتجات الحديثة التي تعمل بالسيليكون والتي تحددها البرامج. النظر في الطائرة بدون طيار. للسفر بشكل مستقل ، وتجنب الأشياء الأخرى والاستجابة لمدخلات المشغل ، يجب أن تعمل أشياء كثيرة في حفل موسيقي ، وتتضمن برامج متقدمة ، وأجزاء ميكانيكية ، وأجهزة استشعار ، وسيليكون مخصص.
لا يمكن تحقيق هذا المستوى من الدقة ، ضمن بيئات غير دقيقة ، مع المنهجيات التقليدية. ولا يمكن تسليمه داخل الجداول الزمنية ، يتطلب السوق الآن.
يجب تصميم وتطوير المنتجات المحسّنة رقميًا على أنها أنظمة متعددة المجالات معقدة للغاية. يجب على المهندسين الكهربائيين والمهندسين الميكانيكيين ومطوري البرمجيات وغيرهم العمل في Lockstep من المفهوم إلى المنتج النهائي ويجب أن يتسارع عملهم لتلبية دورات التنمية المتقلصة.
يتطلب تعقيد النظم الذكية اليوم حلولًا مع تكامل أعمق للإلكترونيات والفيزياء. يتحرك مزودو الحلول الهندسية بسرعة لتلبية هذه الحاجة ، ومزج أتمتة التصميم الإلكترونية والمحاكاة والتحليل لتقديم تصميم شمولي للنظام للعملاء لابتكار المنتجات التي تعمل بالطاقة الذاتي بسرعة.
يجب أن تكون طرقنا للابتكار متعددة الأبعاد وديناميكية مثل العالم الذي نعيش فيه ، ومع هذا ، يجب إعادة هندسة العمليات الهندسية التقليدية. سيكون مفتاحنا لإطلاق العنان لوكالة الذكاء الاصطناعي وتمكين التقنيين من تحقيق اختراقهم التالي.
ملف حقيقة
ما هي الذكاء الاصطناعي البدني؟
تدرب الذكاء الاصطناعي الجسدي الأنظمة المستقلة (على سبيل المثال ، الروبوتات ، والسيارات ذاتية القيادة) للتفاعل بسلاسة مع محيطها في العالم الحقيقي والتكيف معها.
وفقًا لـ NVIDIA ، تتيح الذكاء الاصطناعى المادي للأنظمة المستقلة إدراك وفهم وأداء إجراءات معقدة في العالم المادي. (يشار إليه أيضًا باسم AI المادي التوليدي لأنه يمكن أن يولد رؤى وإجراءات.)
يستخدم AI المادي التوليدي بيانات التدريب ثلاثية الأبعاد ، التي تم إنشاؤها من محاكاة الكمبيوتر ، للتعرف على العلاقات المكانية والقواعد المادية للعالم الحقيقي.
لإنشاء هذه البيانات الجسدية ، تم تجهيز التوأم الرقمي للمساحة الافتراضية بأجهزة استشعار وآلات مستقلة لالتقاط التفاعلات (الحركة والتصادم) والآثار المادية للضوء في البيئة.
عن المؤلف
توماس أندرسن نائب رئيس AI والتعلم الآلي ، Synopsys
