في مؤتمر ECCV 2026 العالمي للذكاء الاصطناعي الذي نظمته NVIDIA، فازت شركة CCLab في مسارض Track4 “تصنيف النصي للأشخاص” على المركز الأول.
حصل هذه النتيجة هو تدريب وتقييم باستخدام الصور الاصطناعية والصور الواقعية، مسجّلة متوسط الدقة (mAP) بنسبة 99.30٪.
وبشكل خاص، أظهر ‘Sim2Real’ أنه يقلل الفجوة في الأداء بين البيانات الاصطناعية والبيئة الواقعية.
الهدف الرئيسي للمؤتمر هو تقييم نموذج مدرب بالبيانات الاصطناعية على معرض صور واقعي.
فريق ‘Xiilab.AIpex’ بنى النموذج على ما يقارب 1,013,605 صورة اصطناعية، ثم قيم أدائه في معرض يتضمن 30,6773 صور واقعية.
هذا التجربة تُظهر مدى قابلية استخدام البيانات الاصطناعية المصنّعة في بيئة الواقعية.
من منظور تقني، يشير ‘Physical AI’ إلى الذكاء الاصطناعي الذي يعرّف بيئة مادية مثل المصنع والمركز المائي والمدينة ويربط تشغيل المعدات.
الأنظمة الآلية والروبوتيكيات الذكاء الاصطناعي تتضمن تطبيقاً رئيسياً في الأتمتة الصناعية، وتساهم في تحسين أدائه عبر رصد وتحليل الأشخاص والحركات في الفيديو.
لكن فوزة المهرج لا تعني مباشرة تطبيقاً عملياً.
تسعى CCLab أن تُقدّم هذا النتيجة كجزء من مشروع الذكاء الاصطناعي والتوأر الرقمي، معاً بإنشاء بيانات وإعداد موديل وتطبيق عملي.
التوأر الرقمي يتيح إنشاء بيانات تحت ظروف مختلفة، مما يسمح بالتعلم في بيئة لا يمكن جمع البيانات فيها.
تتوافق NVIDIA مع الاتجاه الذي يوسع نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي لتشمل السيارات الأتمتة والدرّون.
يمكن اعتبار نتائج CCLab كحالة توضح ارتباط الذكاء الاصطناعي مع تقنيات البيانات الاصطناعية في نظام NVIDIA.