تعمل Waymo على تطوير سيارات ذاتية القيادة تعتمد على نماذج لغوية ضخمة مشابهة لتلك المستخدمة في روبوتات الدردشة. تهدف هذه التقنية إلى تحسين قدرة السيارات على فهم البيئة المحيطة واتخاذ قرارات سريعة وذكية.
Waymo تتحدى تسلا بـ "EMMA": نموذج لغوي ضخم لسيارات ذاتية القيادة أكثر ذكاءً
تسعى شركة وايمو (Waymo)، التي تُعتبر رائدة في مجال تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى إدخال تقنية مبتكرة تعتمد على نماذج لغوية ضخمة مشابهة لتلك المستخدمة في روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يُعتقد أن هذه التقنية الجديدة ستوفر أداءً متفوقًا أو مماثلاً للنموذج العصبي الشامل الذي طورته شركة تسلا بحيث يعزز من قدرة وايمو على المنافسة في السوق.
تُعد وايمو جزءًا من مجموعة ألفابت، وهي واحدة من الشركات التابعة لشركة جوجل وقد استفادت بشكل كبير من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي طورتها شركة ديب مايند. هذا التفوق التكنولوجي منح وايمو ميزة تنافسية ملحوظة دون الحاجة لاستثمار مبالغ ضخمة في البحث والتطوير. مؤخرًا أعلنت ألفابت عن خططها لتطوير نموذج جديد يُعرف باسم "EMMA" لتدريب سيارات الأجرة الذاتية.
وفقًا لدراسة حديثة نشرتها وايمو، فإن الشركة تهدف إلى استخدام نموذج متعدد الوسائط يتضمن جميع جوانب القيادة الذاتية. يعتمد هذا النموذج على بنية تحتية مستمدة من نموذج "Gemini" اللغوي الضخم، مما يمكّن السيارات من معالجة المعلومات المجمعة بواسطة أجهزة الاستشعار الخاصة بها. هذه المعالجة تتيح للسيارات التنبؤ بالطرق الجديدة والتفاعل بشكل أكثر دقة مع البيئة المحيطة وبالتالي يعزز من قدرتها على تجنب العقبات.
تتطرق المقالات إلى كيفية استخدام وسائط مختلفة لأداء مهام متعددة مثل التوجيه والتنبؤ والوعي البيئي. ومع ذلك فإن التنسيق بين هذه الوحدات يواجه تحديات بسبب بطء تكيفها مع البيئات الجديدة. هنا تأتي أهمية نماذج اللغة الضخمة التي يمكن أن تحل هذه المشكلات بفضل قدرتها العالية على معالجة البيانات المعقدة وتقليد الأداء البشري أثناء القيادة.
تسعى وايمو من خلال مشروع "EMMA" إلى تطوير سيارة أجرة ذاتية يمكنها التكيف بسرعة مع الظروف المتغيرة دون مواجهة صعوبات في التوجيه أو التنبؤ بالسيناريوهات المختلفة. أظهرت الأبحاث أن النموذج الجديد قادر على التنقل بكفاءة وتفادي العقبات في مواقف معقدة مثل إغلاق الطرق أو عبور الحيوانات.
ومع ذلك لا تخلو هذه التقنية الجديدة من التحديات. تواجه نماذج اللغة الضخمة صعوبات في معالجة البيانات القادمة من أجهزة استشعار ثلاثية الأبعاد مثل الليدار، حيث تتطلب طاقة معالجة كبيرة قد تكون غير اقتصادية. كذلك فإن قدرتها على معالجة عدد محدود من الإطارات في الثانية تجعل استخدامها التجاري غير ممكن حاليًا.
تستمر وايمو في البحث عن حلول جديدة وتطوير نماذج متقدمة للاستفادة القصوى من قدرات الذكاء الاصطناعي في مجال القيادة الذاتية. إن التقدم الذي تحققه الشركة يجعلها تتصدر المنافسة في سوق سيارات الأجرة الذاتية يفتح آفاقًا جديدة لمستقبل النقل الذاتي.
