Microsoft تطلق أداة لنقل معالجة الذكاء الاصطناعي في الروبوتات إلى السحابة

أصدر باحثون في Microsoft ميزة جديدة ضمن مجموعة أدوات Physical AI Toolchain تتيح للروبوتات نقل مهام الذكاء الاصطناعي من حواسبها الداخلية إلى البنية التحتية الطرفية أو السحابة. من خلال تحويل المعالجة المكثفة بعيداً عن الأجهزة المحلية، يمكن للروبوتات تجنب قيود استهلاك الطاقة المرتبطة بمعالجات الرسوميات المدمجة. يسمح هذا التغيير باستخدام نماذج أكبر وأكثر تعقيداً قد لا تدعمها المكونات المحلية بكفاءة.

قامت الدراسة بتقييم مهام المناولة المتنقلة مثل جمع النفايات، وأشارت إلى أن الاعتماد حصرياً على الرقائق المدمجة أدى إلى انخفاض ملحوظ في الأداء وقصر فترات التشغيل. مكن النقل الخارجي الأنظمة من التنقل والتفاعل مع البيئات بشكل أكثر فعالية. قارن الباحثون هذا الإعداد بتشغيل الأجهزة على لوحة Raspberry Pi-5 لتوفير الطاقة مع الاستفادة من موارد معالجة الرسوميات البعيدة للمهام الحسابية الثقيلة.

يمكن للمطورين الآن استخدام أدوات تعتمد على Kubernetes لإنشاء وتوزيع أعباء عمل الروبوتات في حاويات برمجية بشكل تلقائي. تتكامل هذه المنصة مع أطر عمل مثل ROS2 و LeRobot لإدارة تدفق البيانات بين الآلة والخوادم الخارجية.

تعتمد هذه التقنية على توفر اتصال مستقر بالشبكة لتعمل بفعالية. أشار الباحثون إلى أن زمن الوصول وعرض النطاق الترددي المتاح لا يزالان من المقايضات الحاسمة عند نقل مهام الاستدلال بعيداً عن الروبوت. يجب أن تأخذ عمليات النشر المستقبلية هذه الاعتمادات على الشبكة في الحسبان عند العمل في بيئات غير متوقعة.