قام مختبر MIT CSAIL بتطوير طريقة مبتكرة لتدريب الروبوتات المنزلية التي تستخدم جهاز iPhone لمسح البيئة المنزلية وتحميل البيانات إلى بيئة محاكاة للتدريب. تعمل هذه الطريقة على حل أوجه القصور في تدريب الروبوتات التقليدية بشكل فعال في التكيف مع البيئات المنزلية المعقدة، وتوفر طريقة جديدة للروبوتات للتكيف مع التخطيطات والأضواء ومواضع الأشياء المختلفة. من خلال المحاكاة الافتراضية، يمكن للروبوتات أداء عدد كبير من التمارين دون التسبب في أضرار فعلية، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة التدريب وسلامته. وتتمثل ميزة هذه الطريقة في أنها تجمع بين التدريب الافتراضي وبيانات البيئة الحقيقية لتحسين قدرة الروبوت على التكيف في البيئات الديناميكية.
ومع تعقيد البيئة المنزلية، فإن أساليب تدريب الروبوتات التقليدية غير قادرة على التكيف مع تخطيطات المنزل المختلفة والإضاءة ووضع الأشياء، لذا فإن هذه الطريقة الجديدة لها أهمية خاصة.
ملحوظة: الصورة مأخوذة من لقطة شاشة على YouTube
أصبح التدريب على المحاكاة وسيلة مهمة لتعلم الروبوت. من خلال البيئة الافتراضية، يمكن للروبوت أن يحاول بشكل متكرر ويفشل في فترة زمنية قصيرة ويقوم بقدر كبير من التدريب. وتتمثل ميزة طريقة التدريب هذه في أنه حتى لو "كسر" الروبوت آلاف الكؤوس الافتراضية في المحاكاة، فلن تكون هناك خسارة فعلية. وفي مقطع فيديو، قال الباحث بولكيت أغراوال: "التدريب في العالم الافتراضي قوي للغاية، ويمكن ممارسة الروبوت ملايين المرات دون أي تأثير في العالم الحقيقي".
ومع ذلك، فإن المحاكاة وحدها لا تكفي للسماح للروبوتات بالتكيف مع البيئات المنزلية المتغيرة ديناميكيًا. يمكن للبيانات البيئية التي يتم الحصول عليها من خلال مسح بسيط لجهاز iPhone أن تعزز بشكل كبير قدرة الروبوت على التكيف. هذه البيانات هي التي تساعد الروبوتات في التطبيقات العملية على الاستجابة بشكل أفضل لحركة الأثاث في المنزل أو المظهر غير المتوقع للأطباق على طاولة المطبخ.
وبشكل عام، فإن إنشاء قاعدة بيانات بيئية قوية لا يمكّن الروبوتات من الأداء بشكل أفضل في البيئات المألوفة فحسب، بل يساعدها أيضًا على التكيف بسرعة في مواجهة التغييرات.
أبرز النقاط:
- أطلق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) طريقة جديدة لمساعدة الروبوتات على التدريب افتراضيًا عن طريق مسح البيئة المنزلية من خلال جهاز iPhone.
- التدريب على المحاكاة يمكّن الروبوتات من التدرب بسرعة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة الفشل في العمليات الفعلية.
- من خلال قاعدة بيانات البيئة، أصبحت الروبوتات أكثر قدرة على التكيف والذكاء عند مواجهة البيئات المنزلية الديناميكية.
لا تعمل هذه التقنية الجديدة لتدريب الروبوت المنزلي القائمة على المسح الضوئي بجهاز iPhone على تحسين قدرة الروبوت على التكيف مع البيئة المنزلية فحسب، بل تقلل أيضًا من تكاليف التدريب والمخاطر، مما يوفر اتجاهًا جديدًا لتطوير الروبوتات المنزلية. وفي المستقبل، من المتوقع أن يتم تحسين هذه التكنولوجيا بشكل أكبر لجعل الروبوتات المنزلية أكثر ذكاءً وعملية، وتخدم حياة الناس بشكل أفضل.