تكشف NEURA Robotics عن النموذج الأساسي Neuron AI للذكاء الاصطناعي الفيزيائي

قدّمت NEURA Robotics نموذج Neuron AI، وهو نموذجها الأساسي متعدد الوسائط للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، في 14 أكتوبر 2026، ضمن إعلان صدر من متسينغن في ألمانيا. ووفقًا للشركة، تربط بنية النموذج للإدراك واللغة والفعل (PLA) بين ما تراه الروبوتات وتسمعه وتلمسه، وما سبق أن فعلته، فتحوّل المعلومات متعددة الحواس إلى أفعال مادية.

قال المؤسس والرئيس التنفيذي ديفيد ريغر إن الروبوتات الذكية تحتاج إلى عقل يوحّد حواسها ويتذكر الأحداث السابقة. وأضاف: «مع Neuron AI، نبني عقل العالم المادي»، واصفًا النموذج بأنه ذكاء اصطناعي فيزيائي طُوّر في ألمانيا وصُمّم للعالم.

تشرح صفحة المنتج النموذج عبر ثلاثة أجزاء: طبقة إدراك ترى الروبوت من خلالها وتلمس وتسمع، وتتعرف إلى جسمها، وتتلقى أوامر المستخدم؛ ونموذج لغوي يضع كل مُدخل في فضاء لغوي مشترك ويستدل بشأن الطلب؛ ونموذج فعل يحوّل القرارات إلى حركة روبوتية دقيقة وآمنة. وفي هذا المسار، تُشفّر كل طريقة إدخال في تمثيل مشترك ومتزامن زمنيًا، قبل تهيئتها لتكوين تدفق واحد من الأفعال.

الإدراك متعدد الحواس والذاكرة

تبدأ حجة NEURA بشأن النموذج من محدودية الكاميرات: فهي تلتقط الهندسة والألوان والمواضع، لكنها لا توفر معلومات عن التلامس أو القوة أو الصوت. ويشير الإعلان إلى أن البشر لا يعتمدون على البصر وحده؛ فهم يشعرون بتعثر البرغي ويسمعون صوت استقرار الموصل في مكانه، ويطبّق Neuron AI المبدأ نفسه على الروبوتات.

قالت الشركة إن الحواس الإضافية تكتسب أهميتها الأكبر في المهام التي لا تستطيع الكاميرات إنجازها وحدها. فعندما يفتح الروبوت قفلًا، لا يؤكد انفتاحه فعلًا سوى الصوت واللمس، كما يتيح اللمس للروبوت التقاط أشياء لا يراها. وتُحسّن هذه الحواس أيضًا أداء مهام يتولاها البصر بالفعل؛ ففي اللحام، قد يدل صوت العملية على جودة خط اللحام.

يتضمن النموذج أيضًا وظيفة للذاكرة. وترى NEURA أن الفعل في العالم المادي يتطلب فهمًا للعلاقة بين السبب والنتيجة، وإدراكًا لاستمرار وجود الأشياء؛ أي القدرة على تذكّر الأشياء بعد خروجها من مجال الرؤية، وهي قدرة يكتسبها البشر خلال أول عامين من حياتهم. وقالت الشركة إنه، بخلاف الذكاء الاصطناعي الرقمي البحت، يعمل الروبوت في عالم مادي متواصل، وعليه تتبّع الأشياء وعواقب أفعاله بمرور الوقت، حتى عندما لا يراها. وأضافت NEURA أنها أعادت تشكيل بنية النموذج خصيصًا لإدخال الذاكرة، وتدرّبه على مجموعات بيانات مخصصة صُممت للاستفادة منها.

تقارن الشركة في صفحة المنتج بين نماذج الرؤية واللغة والفعل (VLA) التي تقودها الرؤية، وتقول إنها محسّنة للحركة وتستدل في الغالب انطلاقًا من الإطار الحالي الذي تلتقطه الكاميرا، وبين Neuron AI، الذي يغطي، بحسب قولها، نطاق المهام نفسه الذي تغطيه نماذج VLA، ويضيف اللمس والصوت والذاكرة للتعامل مع ما يفوت الكاميرات.

ثلاث ركائز للبيانات وخمسة تجسيدات روبوتية

يُدرَّب Neuron AI على ثلاثة مصادر متكاملة للخبرة المادية. وتؤدي روبوتات بتجسيدات مختلفة مهام في NEURA Gyms، وهي البنية التحتية التدريبية للشركة للروبوتات الإدراكية والذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وكذلك في بيئات العالم الحقيقي، منتجةً تدفقات متزامنة من بيانات الرؤية واللمس والقوة والصوت والحركة. وتوسّع NEURA نطاق هذه البيانات من خلال Data Amplifier ومجموعة أدوات المحاكاة، بإضافة تنويعات محاكاة للمهام والبيئات. أما بيانات العروض التوضيحية البشرية، فتأتي من أشخاص يرتدون بدلات بيانات مزودة بمستشعرات؛ إذ تنقل الحركات المسجلة وعروض المهام خبرة عملية إلى عملية التدريب.

وقالت الشركة إن الركائز الثلاث توفر التفاعل المادي الحقيقي، والتنوع المحاكى، والخبرة البشرية، لتدريب نموذج أساسي مشترك واحد على خمسة تجسيدات روبوتية من NEURA، تختلف في مقابضها وأيديها. وتحدد صفحة المنتج هذه التجسيدات الخمسة بأنها 4NE-1 Gen 3 و4NE-1 Gen 4 ونسخة 4NE-1 ذات العجلات ومنصتان إضافيتان ثنائيتا اليدين، كما تذكر MAiRA وMiPA وMAV+ و4NE1 عائلةً من الروبوتات يُدرَّب نموذج واحد عليها ويُنشر عبرها.

النشر على الروبوت ومنصة Neuraverse

تذكر صفحة المنتج أن Neuron AI يعمل محليًا على الروبوت نفسه: إذ تُتخذ القرارات على الروبوت في الوقت الفعلي، من دون الحاجة إلى جولة اتصال بالخادم، ويواصل الروبوت العمل حتى عند انقطاع الاتصال بالسحابة، وتظل بيانات الإنتاج تحت سيطرة العميل؛ وهي نقطة تصفها الصفحة بأنها أساسية للمصنّعين في أوروبا.

في NEURA Gyms، تُنسّق عمليات جمع البيانات وتدريب المهارات وقياس الأداء قبل النشر، وتُستخدم البيانات والمهارات الناتجة هناك في إصدارات لاحقة من النموذج. ثم تنشر منصة Neuraverse هذه القدرات وتحدّثها عبر أساطيل الروبوتات، وتتيح للعملاء أدوات لضبط النموذج بدقة بما يلائم مهامهم، بحيث تتحول خبرة العميل في عملياته إلى مهارات للروبوتات. ويمكن أن تبقى المهارات خاصة بالعميل؛ وقالت NEURA إن مشاركة العميل للمهارات أو بيانات النشر قد تسهم في دعم المنظومة الأوسع وتطوير النماذج مستقبلًا.

تعدّ الشركة مقياس «الوقت اللازم لاكتساب المهارة» محورًا أساسيًا لقياس التقدم، ويشير إلى السرعة التي يتعلم بها الروبوت مهمة جديدة وينفذها بموثوقية. وقالت NEURA إن تقليص هذه المدة ضروري للعملاء الصناعيين من أجل توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ليشمل مزيدًا من العمليات وتكييفه مع تغيّر المتطلبات.

التطوير في ألمانيا والعرض التوضيحي في GTC Berlin

أُجريت أعمال التطوير والتدريب داخليًا في موقع NEURA بمدينة ميتسينغن، حيث تجمع الشركة الروبوتات والأيدي وتقنيات الاستشعار والبنية التحتية للبيانات وتطوير الذكاء الاصطناعي، بما يتيح ربط تدريب النماذج بالأداء الفعلي. وقالت NEURA إن القاعدة الصناعية الألمانية، بما تضمّه من عمليات تصنيع معقدة وخبرات متخصصة وبيئات تشغيل تتطلب قدرات عالية، توفر إطارًا مهمًا لهذا العمل، وإن شراكات البيانات مع شركات صناعية، منها Schaeffler وBosch، تعزز التدريب الذي يُجرى في NEURA Gyms.

في NVIDIA GTC Berlin 2026، ستعرض NEURA روبوتها الشبيه بالبشر 4NE1 («لأي شخص») وهو يشغّل الإصدار الحالي من Neuron AI خلال تسلسل مدته 11 دقيقة للتعامل مع الغسيل. وخلال هذا التسلسل، يفرز 4NE1 الغسيل، ويضعه في الغسالة، ثم يغلقها ويفتحها مجددًا، ويُخرج الغسيل منها وينقله إلى مجفف، وكل ذلك من دون تدخل بشري. وقالت الشركة إن التحدي لا يقتصر على تنفيذ حركة بعينها؛ إذ يتعين على الروبوت الاحتفاظ بالسياق ذي الصلة طوال التسلسل، وإتمام كل خطوة ثم الانتقال إلى الخطوة التالية. ومن المقرر إجراء العرض في Station-Berlin، القاعة 3، الجناح #3031، من 20 إلى 22 أكتوبر 2026.