لا تحتاج صناعة الروبوتات بالضرورة إلى نظام تشغيل آخر بالمعنى التقليدي. بل تحتاج إلى البنية التحتية التي تربط بين الأنظمة العديدة اللازمة لكي تعمل #AI في العالم المادي.

اليوم، يمكن فصل ذكاء الروبوت عن هيئته، وفصل بيئة تدريبه عن بيئة نشره، وفصل بياناته عن الأنظمة التي تستخدمه. تُنشأ الأصول في مكان، وتحدث المحاكاة في مكان آخر، ويتم تدريب النماذج عبر مسار عمل مختلف، ونقل كل ذلك إلى العتاد المادي يطرح مجموعة جديدة تماماً من التحديات.
@StrikeRobot_ai تعمل على بناء طبقة تربط هذه الأجزاء: النماذج، البيئات، الأصول، المحاكاة، الاستدلال، العتاد، النشر.
توفر منصة SR الأساس لإنشاء البيئات الرقمية والأصول المُمَفْصَلة التي تحتاجها الآلات الذكية لتتعلم منها. ويمكن بعد ذلك نقل هذه الأصول إلى بيئات محاكاة مثل MuJoCo وNVIDIA Isaac Sim، حيث يمكن اختبار السلوكيات وتحسينها.
تُضيف SR Agentic طبقة الذكاء: أنظمة يمكنها الإدراك والاستدلال والتخطيط والتصرف، بدل الاكتفاء بتنفيذ أوامر منفصلة. والاتصال النهائي يكون مع الآلات المادية.
الهدف هو جعل الانتقال من الذكاء الرقمي إلى الفعل في العالم الحقيقي أكثر سلاسة، مع السماح للبيانات التي يتم توليدها أثناء النشر بتحسين التدريب والمحاكاة في المستقبل. ولهذا السبب تبرز مقارنة طبقة التشغيل.
StrikeRobot لا تسعى إلى استبدال كل مصنّعي الروبوتات أو بناء آلة واحدة لكل حالة استخدام؛ بل تعمل على بناء البنية التحتية التي يمكن أن تقع بين الذكاء والعتاد، مما يمنح روبوتات مختلفة إمكانية الوصول إلى مسار عمل متصل لإنشاء المعرفة والتعلم والاستدلال والتصرف.
تتمثل الفرصة طويلة الأجل في منظومة روبوتات أكثر قابلية للتشغيل البيني، حيث لا يتعين إعادة بناء الذكاء من الصفر في كل مرة يتغير فيها العتاد.
أجسام وبيئات وتطبيقات مختلفة، مع طبقة بنية تحتية مشتركة تساعد الذكاء على الانتقال بينها؛ وStrikeRobot تعمل على بناء الطبقة التي قد تجعل الذكاء الاصطناعي المادي أكثر نمطية وتوسعاً وقابلية للنشر.