أعلنت شركة Nvidia توسيع مجموعتها من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة، لتشمل مجالات اللغة وتحليل البيانات والروبوتات والطب والسيارات ذاتية القيادة والحوسبة الكمومية، بهدف مساعدة الشركات والباحثين في أوروبا على تطوير تطبيقات تناسب احتياجاتهم المحلية.
وكشفت الشركة عن النماذج الجديدة خلال مؤتمر "GTC Berlin"، موضحة أنها تتيح للمؤسسات تخصيص تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتها الخاصة، وتشغيلها على أنظمة تتحكم فيها.
وتضم المجموعة نماذج "Nvidia Nemotron 3.5 Super VL" و"Nvidia Nemotron 3.5 Bolt" لمعالجة النصوص والصور وتنفيذ المهام المعقدة، إلى جانب "Nvidia Nemotron Retriever" للبحث داخل المستندات وتحليل المعلومات وترتيب النتائج.
وتساعد نماذج "Nemotron" الشركات على تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين بتكلفة أقل، اعتمادًا على أبحاث تحالف "Nvidia Nemotron Coalition"، الذي يضم شركاء أوروبيين مثل Black Forest Labs وH-Company وMistral.
وتعمل شركات منها Dassault Systèmes وSalesforce وSAP وShopify وWPP، إلى جانب Accenture وEY، على استخدام هذه النماذج لتطوير تطبيقات مخصصة، بدعم من شركاء تقنيين مثل Google Cloud وCoreWeave وNebius وScale AI.
وقدمت Nvidia عائلة "Nvidia Kumo" لتحليل بيانات الشركات المنظمة في الجداول وقواعد البيانات، والتنبؤ بالنتائج وتقييم مخاطر الاحتيال واقتراح الإجراءات المناسبة.
وتشمل المجموعة "Nvidia Kumo Structured" للتنبؤ واكتشاف الحالات غير المعتادة، و"Nvidia Kumo Engine" لتطوير نماذج البيانات وتشغيلها، بما يقلل الوقت والتكلفة اللازمين لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة.
وتعد Cognite وCoinbase وDatabricks وDoorDash وRevolut وTubi من أوائل الشركات التي تعمل بهذه النماذج، بينما يستخدمها عملاء Snowflake في قطاعات الإعلان والطاقة والخدمات المالية والتجزئة.
وفي مجال الروبوتات، أعلنت Nvidia تطوير نماذج "Nvidia Cosmos 3.5"، التي تساعد على تدريب الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة وفهم البيئة المحيطة بها.
وكشفت أيضًا عن "Cosmos Data Factory"، وهي أدوات لإنشاء بيانات التدريب وتصنيفها وتقييمها، بما يشمل مواقف القيادة واكتشاف عيوب المنتجات وتحسين الصور.
وتستخدم شركات Porsche وANYbotics وZalando وCEVA Logistics وSiemens هذه الأدوات، بالتعاون مع شركاء تقنيين، لتحسين جودة بيانات التدريب ودقة النماذج.
أطلقت Nvidia نموذج "Nvidia Alpamayo 2 Edge"، المصمم لمساعدة السيارات ذاتية القيادة على فهم الطرق والمواقف المحيطة واتخاذ قرارات الحركة في الوقت الفعلي.
ويعتمد النموذج على تقنيات "Nvidia Cosmos"، ويعمل مع منصة "Nvidia DRIVE AGX Thor"، مع تقليل قدرات الحوسبة المطلوبة لتشغيله.
وفي المجال الطبي، كشفت الشركة عن نموذج "Nvidia BioNeMo RFD4-Proteina"، الذي طورته بالتعاون مع Baker Lab في جامعة Washington، لمساعدة الباحثين على تصميم بروتينات جديدة وتوقع تركيبها ثلاثي الأبعاد.
وأكدت الشركة أن النموذج حقق أداءً متقدمًا في أكثر من 10 مهام لتصميم البروتينات، وأنتج تصميمات بسرعة تزيد بنحو 13 مرة على نموذج "RFdiffusion3"، وفق اختبار شمل بروتينات مكونة من 200 حمض أميني.
ويساعد النموذج الباحثين على تقييم التصميمات واختيار الأنسب منها لإجراء التجارب المعملية.
وفي مجال الحوسبة الكمومية، قدمت Nvidia عائلة "Nvidia Ising" من النماذج المفتوحة، بهدف تحسين أداء المعالجات الكمومية وتسريع اكتشاف الأخطاء وتصحيحها.
وتستخدم شركة IQM Quantum Computers هذه النماذج لضبط معالجاتها، بينما تعمل SEEQC على دمجها مع منصة "Nvidia NVQLink" وتقنية "Digital Link" لتصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي.
كما أعلنت AWS دمج نماذج "Ising" في خدمة "AWS Parallel Computing Service"، لإتاحة استخدامها للباحثين وتطوير حلول الحوسبة الكمومية قبل تطبيقها على الأجهزة الفعلية.
وتأتي هذه الخطوات ضمن استراتيجية Nvidia لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي المفتوح في القطاعات الصناعية والعلمية، وتعزيز قدرة الشركات الأوروبية على تطوير تقنياتها اعتمادًا على بياناتها وأنظمتها الخاصة.
