جمع نوماديك 8.4 مليون دولار لتنظيم البيانات المتدفقة من المركبات الذاتية القيادة
لبناء الآلات المستقلة في المستقبل، أحيانًا يحتاج نموذجك إلى نموذج آخر.
تجمع الشركات التي تطور السيارات ذاتية القيادة والروبوتات التي تتلاعب بالبيئة الفيزيائية أو معدات البناء المستقلة آلاف الساعات، إن لم يكن ملايين الساعات من بيانات الفيديو للتقييم والتدريب.
أصبح تنظيم وتصنيف هذا الفيديو الآن وظيفة للبشر، الذين يجب عليهم مشاهدته بالكامل. حتى عند استخدام التشغيل السريع، لا يمكن أن يتوسع ذلك. تسعى شركة “نوماديك AI”، التي أسسها الرئيس التنفيذي مصطفي بال ورئيس التكنولوجيا فارون كريشنان، إلى حل مشكلات العملاء الذين تمتلك 95% من بيانات أسطولهم محفوظة في الأرشيفات.
اقرأ أيضاً
تزداد التحديات صعوبة عند البحث عن حالات الحد — حيث تُظهر البيانات الأكثر قيمة أحداثًا نادرة الحدوث ويمكن أن تُربك نماذج الذكاء الاصطناعي الفيزيائي غير المتمرسة.
تعمل “نوماديك” على حل هذه المشكلة من خلال منصة تحول اللقطات إلى مجموعة بيانات منظمة وقابلة للبحث من خلال مجموعة من نماذج لغة الرؤية. وهذا بدوره يسمح بتحسين مراقبة الأسطول وإنشاء مجموعات بيانات فريدة للتعلم المعزز وسرعة التكرار.
أعلنت الشركة عن جولة تمويل أولية بقيمة 8.4 مليون دولار يوم الثلاثاء، بتقييم بعد التمويل يبلغ 50 مليون دولار. كانت الجولة بقيادة “تي كيو فنتشرز”، بمشاركة “بير في سي” وجيف دين، وستسمح للشركة باستقطاب المزيد من العملاء ومواصلة تحسين منصتها. كما فازت “نوماديك” بالجائزة الأولى في مسابقة العروض التقديمية في Nvidia GTC الشهر الماضي.
أوضح المؤسسان، اللذان التقيا كطلاب بكاليوس في علوم الحاسوب في جامعة هارفارد، أن “هكذا واجهنا نفس التحديات التقنية مرارًا وتكرارًا في وظائفنا” في شركات مثل “لايفت” و”سنوفليك”، كما قال بال لـ TechCrunch.
حدث Techcrunch
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر 2026
قال “نحن نقدم للناس رؤى حول لقطاتهم الخاصة، أيًا كان ما يقود سياراتهم ذاتية القيادة [والروبوتات]”. “هذا هو ما يحرك هؤلاء البناة من الأنظمة المستقلة قدمًا، وليس البيانات العشوائية.”
تخيل، على سبيل المثال، محاولة ضبط فهم سيارة ذاتية القيادة أنها يمكن أن تعبر إشارة حمراء إذا كانت شرطة تشير إليها للقيام بذلك، أو عزل كل مرة تمر فيها المركبات تحت نوع محدد من الجسور. تتيح منصة “نوماديك” تحديد هذه الحوادث لأغراض الامتثال، ولتكون مدخلة مباشرة في خطوط تدريب التعليم.
تستخدم عملاء مثل “زوكس” و”ميتسوبيشي إلكتريك” و”نتيكس نتورك” و”زيندار” المنصة بالفعل لتطوير آلات ذكية. قال أنطونيو بوجليلي، نائب الرئيس للهندسة في “زيندار”، إن أداة “نوماديك” سمحت للشركة بتوسيع عملها بشكل أسرع بكثير من خيار الاستعانة بمصادر خارجية، وأن خبراتها بمجالها تميزها عن المتنافسين الآخرين.
تظهر هذه الأنواع من أدوات التوصيف التلقائي المعتمدة على النماذج كعمل رئيسي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي. تقوم شركات التصنيف البياني الراسخة مثل “سكل” و”كوغنيك” و”إنكورد” بتطوير أدوات ذكاء اصطناعي للقيام بهذا العمل، في حين أصدرت “نفيديا” عائلة من النماذج مفتوحة المصدر، “ألزامايو”، التي يمكن تعديلها لمعالجة المشكلة.
يؤكد فارون أن أداة شركته أكثر من مجرد ملصق؛ إنها “نظام تفكير وكيل: تصف ما تحتاجه، ويجعل الحاسوب يكتشف كيف يجده”، مستخدمًا نماذج متعددة لفهم الأحداث الجارية ووضعها في السياق. يتوقع داعمو “نوماديك” أن يحقق تركيز الشركة على هذه البنية التحتية الخاصة النجاح.
“إنها نفس الأسباب التي تجعل Salesforce لا تبني سحابها الخاص وNetflix لا تبني مرافق توزيع المحتوى الخاصة بها”، قال شوستر تانجر، شريك في “تي كيو فنتشرز” الذي قاد الجولة، لـ TechCrunch. “في اللحظة التي تحاول فيها شركة سيارة ذاتية القيادة بناء “نوماديك” داخليًا، فإنها تتشتت عن ما يجعلها تفوز، وهو الروبوت نفسه.”
يمدح تانجر موهبة “نوماديك”، مشيرًا إلى أن كريشنان هو بطل دولي في الشطرنج مصنف كأفضل لاعب في العالم برقم 1,549. من جهته، يفتخر كريشنان بأن جميع مهندسي الشركة البالغ عددهم عشرة أو أكثر قد نشروا أبحاثًا علمية.
الآن، يعملون بجد لتطوير أدوات معينة، مثل واحدة تفهم فيزياء تغييرات الحارة استنادًا إلى لقطات الكاميرا، أو أخرى تستنبط مواقع أكثر دقة لممسكات الروبوت في الفيديو. التحدي التالي، من وجهة نظر “نوماديك” وعملائها، هو تطوير أدوات مشابهة للبيانات غير البصرية مثل قراءة مستشعرات الليدار، أو دمج بيانات المستشعر عبر أوضاع متعددة.
قال بال: “تدوير تيرابايتات من الفيديو، وضغط ذلك ضد مئات من النماذج التي تحتوي على أكثر من 100 مليار معلمة، ثم استخراج رؤاهم الدقيقة، أمر صعب حقًا بشكل جنوني.”