أعلنت شركة ميكسترا إل أيه عن إطلاق نموذج Robostral Navigate، وهو نموذج ذكاء اصطناعي بحجم ثمانية مليارات معلمة مصمم خصيصًا للملاحة الذاتية للروبوتات. يعتمد النموذج على معالجة صور كاميرا RGB أحادية الأبعاد مقترنة بأوامر نصية عادية لتوجيه الروبوت عبر بيئات معقدة دون الحاجة إلى مستشعرات عمق أو ليدار أو كاميرات متعددة. حقق النموذج نسبة نجاح بلغت 76.6 في المئة على معيار R2R-CE المعتمد في بيئات غير مرئية أثناء التدريب، متفوقًا بذلك على أفضل الحلول المعتمدة على كاميرا واحدة بنحو 9.7 نقطة، وعلى أفضل الأنظمة متعددة المستشعرات بنحو 4.5 نقطة. تم تطوير النموذج بالكامل داخليًا انطلاقًا من نموذج لغوي بصري متخصص في التموضع المكاني. اعتمدت الشركة على توليد بيانات محاكاة تضمنت حوالي 400 ألف مسار عبر ستة آلاف مشهد، مما مكن الفريق من تطبيق استراتيجية كفاءة عالية تعتمد على التخزين المؤقت للسابقة لتقليل عدد الرموز التدريبية بنسبة 22 ضعفًا مع الحفاظ على إشارات التعلم، مما حول عمليات التدريب التي كانت تستغرق أشهرًا إلى أيام قلائل. يدمج النموذج بين خوارزمية التوجيه بالإشارة، التي تحدد الإحداثيات البصرية والاتجاه المطلوب، وآلية الاحتياط للحركة الميكانيكية عند خروج الهدف عن نطاق الرؤية، لضمان مرونة عالية في التعامل مع تغيرات إعدادات الكاميرا والحجم الفعلي للبيئة. بعد التدريب الإشرافي، طورت ميكسترا إل أيه آلية تعلم معزز عبر الإنترنت تُعرف بـ CISPO، تتيح للنموذج التعلم من التجربة والخطأ والتعافي من الفشل واكتساب سلوكيات استكشافية، مما رفع معدل النجاح بنسبة إضافية تبلغ 3.2 في المئة دون ظهور أي علامة على التوقف عن التحسن. يفتح هذا الإنجاز آفاقًا واسعة لتطبيقات الروبوتات في القطاعات الصناعية، واللوجستية، والتوصيل، والضيافة، حيث يمكن للآلة تنفيذ مهام طويلة الأمد تلقائيًا في بيئات حية مليئة بالعوائق غير المعروفة مسبقًا. تُعد هذه الخطوة تمهيدًا نحو بناء وكيل موحد للذكاء الجسدي، حيث يُنظر إلى الملاحة كمهارة أساسية لتمكين الروبوتات من العمل بشكل مستقل في المكاتب، والمنازل، والمساحات التجارية والداخلية والخارجية. تواصل الشركة توسيع فريقها البحثي والهندسي لمواكبة تطوير الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على التفاعل السلس مع الواقع المادي.