رؤى متبادلة من قادة الفكر في NVIDIA و Teradyne
في Automate 2025، شارك ديبو تالا، نائب رئيس NVIDIA للروبوتات والذكاء الاصطناعي على الحافة، وأوجوال كومار، رئيس مجموعة روبوتات Teradyne، في مقابلة فريدة من نوعها. سمح لهم هذا بمشاركة وجهات نظر في الوقت الحقيقي حول كيفية دفع شركاتهم للابتكار في الروبوتات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والأتمتة. أضاءت محادثتهم على التآزر القوي بين منصات الحوسبة الذكية لـ NVIDIA وخبرة Teradyne في الروبوتات.
ثورة في الروبوتات مع UR15 ومسرع الذكاء الاصطناعي
قدم أوجوال كومار الروبوت التعاوني الجديد UR15 من Teradyne، مؤكدًا على تحكمه الحركي الثوري وسرعته الرائدة في الصناعة. يدمج هذا الروبوت التعاوني قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة من خلال مسرع الذكاء الاصطناعي المطور بشكل مشترك مع NVIDIA. تستهدف الحلول قطاعات مثل السيارات، وتشغيل المعادن، واللوجستيات، مقدمة للعملاء منصة أجهزة وبرمجيات محملة مسبقًا ومختبرة في المصنع. هذا يقلل من أوقات النشر ويخفض التعقيد، وهو أمر حاسم للمستخدمين الصناعيين الذين يطالبون بنتائج أسرع.
الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: الجسر نحو أتمتة قابلة للتوسع وقابلة للتكيف
أكد كلا القائدين أن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي — استخدام الذكاء الاصطناعي للإدراك والتفاعل مع البيئة الفيزيائية — هو الآن فرصة رئيسية للأتمتة القابلة للتوسع . أشار كومار إلى أن المصنعين يريدون حلولًا مرنة وسريعة النشر وقابلة للتشغيل من قبل موظفي الأرض دون الحاجة إلى برمجة مكثفة. مع نقص العمالة وإعادة التصنيع التي تدفع إلى الاستعجال، توفر الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي إجابات عملية لتحديات التصنيع الحالية.
نضج المحاكاة: تسريع الابتكار بثقة
أبرز ديبو تالا أن تكنولوجيا المحاكاة، التي رعتها NVIDIA منذ فترة طويلة، قد نضجت مؤخرًا بما يكفي لتمكين اختبار افتراضي دقيق للروبوتات. شارك كومار أن تطوير حل لاكتشاف البالتات في المحاكاة استغرق ثمانية أشهر فقط — مقارنة بثلاث سنوات بالطرق التقليدية. يقلل هذا النهج الذي يعتمد على المحاكاة أولاً من المخاطر، ويسرع النشر، ويحسن تدريب القوى العاملة، مما يجعل الأتمتة الصناعية أكثر مرونة وفعالية من حيث التكلفة.
تقارب الذكاء الاصطناعي والمحاكاة يفتح إمكانيات جديدة
عندما سُئل عن الجذب المستقبلي، أشار تالا إلى تقنيتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). شرح كيف تمكن هذه الأدوات الروبوتات من تعميم مهام معقدة مثل التلاعب والانتقاء — وهي مشكلات لم تُحل لسنوات. يسمح هذا الاندماج للشركات ببناء واختبار ونشر حلول روبوتية متقدمة بسرعة بدقة وتكيف أعلى.
وجهة نظري: جسر الابتكار في الذكاء الاصطناعي مع الاحتياجات الصناعية العملية
من تجربتي كمهندس أتمتة صناعية، تجسد هذه الشراكة كيف يجب أن يتماشى الذكاء الاصطناعي المتقدم مع متطلبات التصنيع الواقعية. تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع مقترنة بمحاكاة قوية تقصر دورات التطوير دون التضحية بالموثوقية. والأهم من ذلك، تمكين المشغلين في أرض المصنع من التفاعل بشكل بديهي مع الروبوتات يدمقرط الأتمتة. يعزز هذا النهج الإنتاجية والمرونة — وهما عاملان رئيسيان للنجاح في مشهد الصناعة 4.0 المتطور.
أفكار ختامية: نحو مشهد أتمتة ديناميكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي
توضح الرؤى التي شاركها التنفيذيون في NVIDIA و Teradyne أن الذكاء الاصطناعي والمحاكاة لم يعودا طموحات مستقبلية — بل هما ممكنات عملية تحول التصنيع اليوم. مع استمرار تقدم هذه التقنيات، ستتطور الأتمتة الصناعية من أنظمة ثابتة وصلبة إلى حلول ذكية وديناميكية تستجيب بسرعة للاحتياجات المتغيرة. يعد هذا التحول بعصر جديد من التميز التشغيلي والابتكار.
