آخر الأخبار
Make2D والمقاطع الديناميكية في Rhino 8: دليل للرسم المعماريتكامل Autodesk Forma وRevit: دليل النقل والتحديثإطلاق LFM2.5-24B-A2B: نموذج وكلاء محلي ببارامترين نشطينإنتاج فيديو معماري باستخدام Gemini: دليل Omni Flash وVeo 3.1الإعلان عن Gemini 4 Argon: مسارات محاكاة ثلاثية الأبعاد للروبوتاتكيفية إعداد سماء إجرائية وإضاءة بيئية في Cycles داخل Blenderإطلاق Gemini 4 Argon: Google تعرض إنشاء مشاهد 3D باستخدام Blenderإنشاء أنماط للأسطح باستخدام Noise Texture وVoronoi Texture في Blenderمشتريات NVIDIA من GPU: شركات صينية تتجاوز مليون وحدة خلال عامإطلاق أداة Fibric لـHoudini: إنشاء الأقمشة والتحكم بها باستخدام المنحنيات
نماذج الذكاء الاصطناعيGemini 4 ArgonBlenderGoogle

الإعلان عن Gemini 4 Argon: مسارات محاكاة ثلاثية الأبعاد للروبوتات

أعلنت Google DeepMind عن Gemini 4 Argon في 13 أكتوبر 2026 للروبوتات والاستدلال الفيزيائي. ويتضمن المنشور أمثلة على إنشاء مشاهد محاكاة في MuJoCo انطلاقًا من صور حقيقية.

ذراع روبوتية تلتقط جسمًا في استوديو معماري، مع انعكاس لمحاكاة رقمية
© Google DeepMind

باختصار

  1. أعلنت Google DeepMind عن Gemini 4 Argon في 13 أكتوبر 2026.
  2. تقول الشركة إن النموذج سجّل 87 بالمئة في اختبار Embodied Reasoning (ERQA).
  3. تشمل الأمثلة إنشاء توأم رقمي في MuJoCo انطلاقًا من صور كاميرا روبوت، ومواءمة المحاكاة مع بيانات حقيقية.
  4. يعرض المنشور أيضًا أمثلة على تصور المشاهد باستخدام Blender وCycles.

أعلنت Google DeepMind عن Gemini 4 Argon في 13 أكتوبر 2026 لمهام الروبوتات والاستدلال الفيزيائي. ويقدّم منشور الشركة على مدونتها النموذج في مجالات مثل التحكم بالروبوتات، وإنشاء محاكاة انطلاقًا من صور حقيقية، وتفسير التفاعلات الفيزيائية. وتعتمد الأمثلة المعروضة أساسًا على محاكاة MuJoCo، فيما تستخدم بعض مسارات التصور Blender وCycles.

ادعاء بشأن الاستدلال الفيزيائي

تقول Google DeepMind إن Gemini 4 Argon سجّل 87 بالمئة في معيار Embodied Reasoning (ERQA)، الذي يقيس المسائل الفيزيائية والمكانية، وإنه تفوّق بهذه النتيجة على نماذج رائدة أخرى. وهذا ادعاء أداء ورد في إعلان الشركة؛ إذ لا يتضمن المنشور جدولًا تفصيليًا لنتائج الاختبار أو تحققًا مستقلًا منها.

لا تقدّم الشركة النموذج على أنه نظام يتلقى التعليمات النصية فحسب، بل بوصفه مكوّنًا للروبوتات يستطيع تقييم المدخلات المرئية وتحديث خطط الأفعال تدريجيًا. في أحد الأمثلة، يجعل Argon روبوت Spot من Boston Dynamics يحاكي الحركة في MuJoCo قبل أن يحاول استخدام سلة مهملات ذات دواسة قدم. وفي عرض توضيحي آخر، يصحح ذراع روبوتية وضع كوب مقلوب وتضع فيه منديلًا.

من الصور الحقيقية إلى مشهد المحاكاة

تهدف أمثلة Real2Sim إلى استخدام النموذج لإنشاء توأم محاكاة انطلاقًا من صور كاميرا روبوت أو فيديو مصوّر من مستوى نظر الإنسان. وفي المسار الذي يعتمد على تسجيل روبوت، تُضبط عناصر المشهد والأجسام لتقترب من التسجيل الحقيقي من حيث التطابق البصري وسلوك التلامس. وتشارك Google DeepMind مثالًا يمكن فيه تعديل إعدادات مثل هندسة الأجسام، وأشكال التصادم، والكتلة، والاحتكاك، والمواضع الابتدائية قبل بدء المحاكاة.

أما العرض التوضيحي لإنشاء محاكاة من فيديو بشري، فيشرح تحديد الأجسام المرتبطة بالمهمة، وتمثيل الأوعية المقعّرة بهندسيات مركّبة، ونقل حركات اليد إلى روبوت شبيه بالبشر. ويتضمن المثال مشهد MuJoCo يعمل بتردد 500 Hz ولقطة مصيّرة باستخدام Blender. وفي عرض آخر، يُنشأ المشهد انطلاقًا من رسم تخطيطي يدوي، وتُقدّم النتيجة على هيئة محاكاة MuJoCo ولقطة مصيّرة باستخدام Blender Cycles. وهذه أمثلة توضيحية وردت في الإعلان، ولا تتضمن ضمانًا بتحقيق النتيجة نفسها في جميع أنواع المشاريع.

التأثير في مسارات عمل العمارة والتصور

قد تكمن أهمية Argon لمكاتب العمارة وفرق التصور في إنشاء المشاهد الفيزيائية واختبار التفاعلات الحركية، أكثر من نمذجة المباني مباشرة. ويمكن للفرق العاملة في الروبوتات أو إعداد النماذج الأولية أو تصميم البيئات التفاعلية متابعة نهج مقارنة مشاهد المحاكاة بالصور الحقيقية. وتسلّط فكرة مواءمة الكاميرا والتحقق من التلامس الواردة في الإعلان الضوء على أهمية تقييم التشابه البصري واتساق السلوك الفيزيائي كلٌّ على حدة.

مع ذلك، لا يوضح المصدر شروط إتاحة Gemini 4 Argon أو سعره أو الأجهزة المطلوبة أو مدى توافقه مع برامج العمارة. لذلك لا ينبغي للمكاتب التعامل مع هذه الأمثلة على أنها أداة يمكن إضافتها فورًا إلى خط الإنتاج الحالي. وظهور MuJoCo وBlender وCycles في العروض يبيّن استخدامها مع Argon في أمثلة محددة، لكنه لا يعني وجود معلومات عن توافق عام للمنتج أو إتاحته تجاريًا.

المصادر

1 مصادر
GD
Google DeepMinddeepmind.google/blog/gemini-4-argon-for-robotics
ملخص

لا نعيد نشر نصوص المصادر؛ الاقتباسات القصيرة مشار إليها، وما تبقى ملخص وتعليق من إعدادنا.

رأي 3dsınıfı
3dتقييم المحرر

أكثر ما يهم فرق العمارة والتصور في إعلان Gemini 4 Argon هو الأمثلة التي تنتقل من الصور الحقيقية إلى المحاكاة الفيزيائية. وينبغي خصوصًا للفرق التي تعمل على التركيبات التفاعلية أو النماذج الأولية الروبوتية أو المشاريع التي تتضمن أجسامًا متحركة متابعة هذا النهج الذي يختبر التشابه البصري والاتساق الفيزيائي معًا.

لكن اتخاذ قرار استثماري الآن سابق لأوانه، إذ لم تُكشف تفاصيل الإتاحة أو الترخيص أو السعر أو متطلبات الأجهزة. وينبغي للمكاتب في تركيا أن تتعامل مع العروض بوصفها أمثلة بحثية تستحق المتابعة، لا وعودًا بمنتج جاهز للتطبيق؛ وألا تغيّر مسارات عملها الحالية قبل اتضاح التوافق والتكلفة الإجمالية.

الأسئلة الشائعة

لماذا أُعلن عن Gemini 4 Argon؟

قدّمت Google DeepMind النموذج من خلال أمثلة على التحكم بالروبوتات والاستدلال الفيزيائي وإنشاء محاكاة انطلاقًا من صور حقيقية.

هل يعمل Gemini 4 Argon مع MuJoCo؟

يعرض إعلان Google DeepMind إنشاء Argon لمشاهد MuJoCo واستخدامه في أمثلة المحاكاة. ولا يوضح المنشور شروط الإتاحة العامة أو الدعم.

هل أُعلن عن سعر Gemini 4 Argon وموعد طرحه؟

لم يذكر الإعلان السعر أو شروط الإتاحة. وقد كُشف عن النموذج في 13 أكتوبر 2026.

التعليقات والمنتدى باللغة التركية.شارك في النقاش
+

أخبار ذات صلة