إنفيديا وفوكسكون تستخدمان الروبوتات لتجميع GB300، هدف معدل نجاح 99.5٪

في الرابع من أكتوبر عام 2026، نشرت صحيفة التكنولوجيا الجديدة تقريرًا يوضح أن شركة إنفيديا وشركة فوكسكون (المعروفة باسم هونغهاي) تعملان معًا على اختبار عملية تجميع منصة الاختبار Grace Blackwell GB300 باستخدام الروبوتات. يهدف الطرفان إلى رفع معدل نجاح المهام الحرجة في التجميع إلى ما يزيد عن 99.5٪، وهو هدف طموح يضع معايير عالية للموثوقية في خطوط الإنتاج المستقبلية.

خلفية التطوير والهدف

يقع مختبر الروبوتات التابع لإنفيديا في سياتل، ويعمل بالتعاون مع فريق الهندسة Isaac الخاص بها، وقد بدأ مؤخرًا شراكة مع شركة فوكسكون، وهي الشركة المتعاقدة لتصنيع GB300. تركز هذه الشراكة على تطوير تقنيات تجميع آلية ذات دقة عالية وقدرة على العمل لفترات طويلة دون انقطاع. تم الاتفاق بين الطرفين على وضع عتبة للخط الإنتاجي تتضمن نجاحًا لا يقل عن 99.5٪، وعدم حدوث تصادم بين الصواني، وزمن تجميع الناقل لا يتجاوز 124 ثانية، وزمن إدخال الموصل لا يتجاوز 72 ثانية. هذه المتطلبات تشكل معايير صارمة تهدف إلى ضمان جودة عالية في الإنتاج.

تكمن الفكرة الأساسية لهذه التعاون في دمج منصة التعلم المعزز Isaac Lab من إنفيديا مع موارد التصنيع الواسعة التي تمتلكها فوكسكون. يهدف هذا الدمج إلى إنشاء نظام روبوتي قادر على الحفاظ على استقراره العالي حتى في بيئات متغيرة، مما يسمح للروبوتات بالتكيف مع اختلافات صغيرة في المكونات أو الظروف التشغيلية دون فقدان الدقة أو الكفاءة.

عملية تجميع الروبوتات والحالة الحالية

تنقسم مهمة تجميع صينية الاختبار GB300 إلى نقطتين رئيسيتين. النقطة الأولى تتعلق بوضع ناقل طويل وثقيل الوزن، ثم استخدام ذراع روبوتية لتثبيت 16 مسمارًا على هذا الناقل. النقطة الثانية تتعلق بإدخال مجموعتين من الموصلات ذات التسامحات الدقيقة، حيث يتم إدخال موصلين كبيرين وموصلين صغيرين في مجموعتين، أي ما مجموعه أربعة موصلات ذات متطلبات دقة عالية. تتطلب هاتان المهمتان من الروبوتات مستوى عالٍ من دقة التحديد المكاني، والتحكم في القوة، وتغذية راجعة حسية دقيقة لضمان إتمام العملية بنجاح.

حتى الآن، تمكنت الروبوتات من تحقيق معدل نجاح يتجاوز 95٪ في وضع الناقل وتثبيت المسامير. ومع ذلك، فإن العملية الكاملة التي تشمل كل من وضع الناقل وإدخال الموصلات تستغرق في المتوسط حوالي 160 ثانية، وهو ما يزال أعلى من الحدود المستهدفة التي هي 124 ثانية للناقل و72 ثانية للموصلات. هذا الفارق يشير إلى الحاجة إلى تحسينات إضافية في السرعة والكفاءة للوصول إلى الأهداف المحددة.

فيما يخص إدخال الموصلات، تم دمج خوارزميات التعلم المعزز من Isaac Lab مع بيانات تصنيع حقيقية وتصميمات مخصصة للمشابك. يتعلم الروبوت في بيئات محاكاة متعددة استراتيجيات مختلفة لإدخال الموصلات، ثم يتم اختبار هذه الاستراتيجيات على الأجهزة الفعلية، حيث يتم تعديلها باستمرار لتحسين القدرة على تحمل الأخطاء في الموصلات ذات التسامحات الدقيقة. هذا النهج يهدف إلى تعزيز مرونة الروبوت في التعامل مع الاختلافات الصغيرة التي قد تظهر في المكونات الفعلية.

مسار الإنتاج الضخم المستقبلي والتحديات

أوضح الطرفان أن مرحلة الاختبار الحالية لا تمثل سوى تقدم في التطوير، ولا تعني بعد الآن أن النظام جاهز للإنتاج الضخم مباشرة. التحديات الرئيسية التي ستواجههما في المستقبل تشمل رفع معدل نجاح تجميع الناقل إلى ما يزيد عن 99.5٪، وتقليل زمن العملية الكلية إلى الحدود المستهدفة (124 ثانية للناقل و72 ثانية للموصلات)، وضمان عدم حدوث تصادم بين الصواني حتى عند تشغيل الروبوتات لفترات طويلة. هذه التحديات تتطلب تحسينات مستمرة في كل من البرمجيات والعتاد.

للتغلب على هذه التحديات، تخطط إنفيديا إلى توسيع قاعدة بيانات التدريب في Isaac Lab بشكل مستمر، والعمل مع فوكسكون على تحسين هيكلية الذراع الروبوتية وتوزيع المستشعرات. من جانبها، ستوفر فوكسكون عينات اختبار إضافية من خطوط الإنتاج الفعلية لتقييم مدى اتساق أداء الروبوتات عبر دفعات مختلفة من المنتجات. هذا التعاون الوثيق يهدف إلى تحسين دقة المعايرة وتطوير قدرات تجنب العقبات الديناميكية.

تشير نتائج الاختبار الحالية إلى أن الروبوتات أظهرت استقرارًا ملحوظًا حتى تحت ظروف تحميل عالية وتسامحات دقيقة في الموصلات. ومع ذلك، لا يزال هناك حاجة إلى تحقيق اختراقات في مجال معايرة الدقة وتجنب العقبات المتحركة لضمان تحقيق عتبة النجاح المطلوبة بنسبة 99.5٪. هذه النقاط تعتبر محورية لضمان أن النظام يمكنه العمل بثقة في بيئات الإنتاج الفعلية.

بشكل عام، أحرزت الشراكة بين إنفيديا وفوكسكون تقدمًا ملحوظًا في مجال تجميع صينية الاختبار GB300 باستخدام الروبوتات، خاصةً في مجال أتمتة معالجة الناقل والموصلات. إذا تمكنا من تجاوز العقبات المتبقية المتعلقة بالوقت ومعدل النجاح، فإن هذا سيشكل حلاً أتمتة جديدًا للمنتجات عالية الأداء مثل الخوادم المتقدمة وبطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي.

التطور الحالي يكمن في تسريع مرحلة التحقق والتحسين، حيث يتوقع الطرفان إكمال جميع معايير العتبة خلال الأشهر القليلة المقبلة. عند تحقيق ذلك، سيتم تقييم جدوى الانتقال إلى الإنتاج الكامل وتحديد الجدول الزمني المناسب لتوسيع نطاق الاستخدام في خطوط الإنتاج المستقبلية.