كيف ساهم مختبر بحث صغير في تحويل نفيديا إلى شركة بقيمة 4 تريليون دولار

في عام 2009، دخل بيل دالي، الذي كان يُعدّ من أبرز خبراء علوم الحاسوب في جامعة ستانفورد، مختبر أبحاث نيفيديا، الذي كان حينها يضم فقط حوالي عشرة أشخاص ويركز على تقنية "التصوير بالأشعة" (ray tracing) المستخدمة في الرسومات الحاسوبية. لكنه سرعان ما أصبح القائد الذي شكّل مسار الشركة نحو التحوّل من مُصنّع شرائح رسومات إلى قوة عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي. بعد أن بدأ كمستشار في 2003، تلقى دالي دعوة من جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي للشركة، وديفيد كيرك، مدير المختبر، للاستقرار في نيفيديا، ما أدى إلى تشكيل فريق بحثي مُركّز على تطوير تقنيات جديدة. بمجرد توليه القيادة، شرع دالي في توسيع نطاق المختبر ليشمل مجالات مثل تصميم الدوائر الإلكترونية وتقنية التكامل الدقيق (VLSI)، ووضع أسس تطوير وحدات معالجة رسومات مخصصة للذكاء الاصطناعي، وذلك منذ عام 2010، أي قبل أكثر من عقد من اندفاع العالم نحو الذكاء الاصطناعي. كان دالي وهاوانغ يدركان أن هذه التقنية ستُحدث ثورة، فبدآ في تخصيص الشرائح وتطوير بيئة برمجية داعمة، وبناء شراكات مع الباحثين حول العالم. مع تقدّم نيفيديا في سوق وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي، بدأ المختبر في توجيه تركيزه نحو مجال جديد: الذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات. هنا دخلت سانجا فيدلين، التي انضمت إلى المختبر في 2018، وترأست أبحاث الذكاء الاصطناعي في نيفيديا. كانت فيدلين تعمل في مختبرات ميت على نماذج محاكاة للروبوتات، وعندما أخبرت هوانغ بمشاريعها، تلقّت دعوة مباشرة: "تعمل معي، لا معنا، ولا لصالحنا". وانضمت فورًا لتأسيس مختبر "أومنيفرس" في تورونتو، الذي يركّز على بناء بيئات محاكاة ثلاثية الأبعاد للذكاء الاصطناعي المادي. أحد التحديات الكبرى كان نقص البيانات ثلاثية الأبعاد. فاستثمر الفريق في تقنية "التصوير القابل للتمييز" (differentiable rendering)، التي تسمح بتحويل الصور إلى نماذج ثلاثية الأبعاد بدقة عالية، وعكس العملية لاستخلاص المعلومات من الصور. في 2021، أطلقت الشركة نموذج "غانفرس3د" (GANverse3D)، ثم انتقلت إلى معالجة الفيديوهات باستخدام تقنية "الاسترجاع العصبي العصبي" (Neuric Neural Reconstruction Engine)، ما مكّنها من إنشاء نماذج واقعية للبيئات. هذه التقنيات أصبحت أساسًا لسلسلة نماذج "كوزموس" (Cosmos) التي أُعلنت في معرض CES يناير الماضي، وتُستخدم لتدريب الروبوتات على فهم العالم المادي. واليوم، تركز الأبحاث على تسريع هذه النماذج لتمكين الروبوتات من التفاعل في الزمن الفعلي، بل حتى بسرعة تفوق الزمن الحقيقي، ما يُعدّ حاسمًا لتطبيقات الروبوتات الحقيقية. في مؤتمر SIGGRAPH، أعلنت نيفيديا عن سلسلة جديدة من نماذج العالم الاصطناعي المُصممة لإنشاء بيانات اصطناعية لتدريب الروبوتات، إضافة إلى أدوات برمجية وبنية تحتية مخصصة للمطورين. ومع كل هذا التقدم، يظل الفريق واقعيًا: فرغم التفاؤل الكبير، لا يزال من المبكر جدًا توقع وجود روبوت بشري الشكل في المنازل، كما حصل مع السيارات ذاتية القيادة. لكن دالي يرى أن الذكاء الاصطناعي، خصوصًا في مجالات الرؤية والبرمجة التوليدية، هو ما يدفع التقدم، وعندما تُحل كل التحديات الصغيرة وتتوسع كميات البيانات، ستكون الروبوتات قادرة على أداء مهام معقدة بذكاء حقيقي.