تمكن وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي من تعليم الروبوتات مهام معقدة مثل تركيب كروت الشاشة (GPUs) وقطع الأربطة البلاستيكية، وذلك بفضل إطار عمل جديد يتيح للذكاء الاصطناعي التدرب بشكل مستقل على تطوير سلوكيات الروبوتات.
هذه الخطوة نحو الأتمتة الكاملة لتدريب الروبوتات جاءت عبر إطار عمل يسمى ENPIRE، طوره باحثون في مختبر Nvidia GEAR بالتعاون مع جامعات مرموقة مثل كارنيجي ميلون وكاليفورنيا بيركلي. يتيح هذا الإطار للوكلاء البرمجيين استخدام أدوات متنوعة، مع توفير ذاكرة وسياق وحلقات تغذية راجعة لتحسين الأداء.
وصف جيم فان، مدير الذكاء الاصطناعي في Nvidia، التجربة قائلاً: "جزء من مختبر Nvidia GEAR لدينا يتحسن ذاتياً بلا كلل طوال الليل. نقرأ التقارير في الصباح فقط." وأضاف مازحاً أن الهدف هو "أن نأخذ إجازة ولن يلاحظ جينسن (المؤسس والرئيس التنفيذي لـ Nvidia) شيئاً".
وأشار فان إلى أن الفريق يعتزم إتاحة الكود مفتوح المصدر، مما يسمح لأي شخص بإنشاء "مختبر روبوتات يعمل ذاتياً في المنزل". يتكون إطار ENPIRE من أربع وحدات أساسية: إعادة الضبط والتحقق من المهام، تحسين سياسات توجيه سلوك الروبوت، تقييم هذه السياسات على روبوتات متعددة تعمل بالتوازي، ومعالجة الإخفاقات من خلال تحليل السجلات، وقراءة الأبحاث، وتحسين البنية التحتية للتدريب وشفرة الخوارزميات.
تم اختبار الإطار بنجاح مع ثلاثة وكلاء برمجة ذكاء اصطناعي رائدين، بما في ذلك Codex من OpenAI، و Claude Code من Anthropic، و Kimi Code من Moonshot AI. طورت فرق هذه الوكلاء مناهج خوارزمية مختلفة لتدريب الروبوتات، واختبرتها في تجارب واقعية، واحتفظت بالتغييرات التي أدت إلى زيادة معدل النجاح عبر دورات متكررة من الاختبار الموجه ذاتياً.
