تقنيات الذكاء الاصطناعي الجenerative تساعد في تحسين قفزات الروبوتات وأمان هبوطها بنسبة 41% و84% على التوالي

استخدام الذكاء الاصطناعي الجenerative لمساعد الروبوتات على القفز لأعلى والهبوط بأمان قام باحثان من مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT CSAIL)، بيونغتشول كيم وتون-سوان "جونسون" وانغ، بتطبيق الذكاء الاصطناعي الجينيراتيف (GenAI) لتحسين تصاميم الروبوتات التي صممها البشر. باستخدام هذه التقنية، يمكن للمستخدمين رسم نماذج ثلاثية الأبعاد لروبوتات وتحديد الأجزاء التي يرغبون في تعديلها، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بابتكار الشكل الأمثل لهذه الأجزاء واختباره في محاكاة قبل التصنيع النهائي. القفز بارتفاع أكبر بدأ الباحثون بتطوير روبوت قفز بارتفاع متوسط يبلغ حوالي سنتيمترين، أي بنسبة 41% أعلى من روبوت مشابه قاموا بتصميمه بأنفسهم. الروبوتات متشابهة في الشكل الخارجي؛ فهي مصنوعة من بلاستيك البولي لاكتيك ومُصممة بحيث تكون مستوية في البداية ثم تتطاير إلى شكل ماسورة عند تشغيل المحرك. الاختلاف الرئيسي كان في تصميم الروابط بين أجزاء الروبوت، حيث اقترح الذكاء الاصطناعي تصميمًا منحنيًا يشبه العصي السميكة المستخدمة في الطبول، بينما كانت الروابط في الروبوت القياسي مستقيمة ومربعة. عملية التحسين استخدم الباحثون نموذج توزيعي (Diffusion Model) لتحسين تصميم الروبوت. بدأوا باختبار 500 تصميم محتمل باستخدام متجه التضمين الأولي، وهو تمثيل عددي يلتقط الخصائص الرئيسية لتعزيز التصميمات التي يولدتها النموذج. اختاروا أفضل 12 تصميمًا بناءً على أدائهم في المحاكاة وتحسينوا متجه التضمين. تكررت هذه العملية خمس مرات حتى تم الوصول إلى تصميم مثالي يشبه الكتلة (blob). بعد تشكيل هذا التصميم ليتناسب مع نموذجهم الثلاثي الأبعاد، قاموا بتصنيعه ووجدوا أنه حقاًImproved the robot's jumping performance. الهبوط بأمان في الخطوة التالية، طلب الباحثون من نظام GenAI تطوير تصميم قدم مثلى للروبوت لضمان هبوطه بأمان. كرروا عملية التحسين واختاروا أفضل التصميمات الأداء، ووجدوا أن الروبوت الذي صممه الذكاء الاصطناعي قل معدله في السقوط بنسبة 84% مقارنة بالروبوت القياسي. التوازن بين القفز والهبوط لتحقيق التوازن بين القفز العالي والهبوط الآمن، مثلت الباحثون الارتفاع والنجاح في الهبوط كبيانات رقمية، وأدربوا نظامهم على العثور على نقطة مثلى بين متجهي التضمين يمكنها بناء هيكل ثلاثي الأبعاد مثالي. رغم تفوق الروبوت الذي صممه الذكاء الاصطناعي على نظيره البشري، إلا أن الباحثين يأملون في تحقيق تحسنات أكبر في المستقبل باستخدام مواد أخف وزناً. آفاق المستقبل وفقًا لكيم، يمكن أن يساعد نموذج التوزيع في توليد توصيات حول كيفية توصيل الأجزاء، مما قد يحسن ارتفاع القفز. كما يعمل الفريق على استكشاف إمكانية إضافة محركات أكثر للتحكم في اتجاه القفز وتحسين استقرار الهبوط. يرى وانغ أن المشروع هو نقطة انطلاق لمزيد من التصاميم الروبوتية الجديدة التي يمكن أن يساهم فيها الذكاء الاصطناعي، مثل توجيه النموذج باستخدام اللغة الطبيعية لتصميم روبوت يمكنه حمل كأس أو تشغيل مثقاب كهربائي. تقييم الحدث من قبل المختصين يشير هذا البحث إلى إمكانات كبيرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي الجينيراتيف في تحسين تصاميم الروبوتات. يمكن لشركات التصنيع والروبوتات المنزلية الاستفادة من هذه التقنية لتوفير الوقت والجهد المبذول في تكرار التصاميم، مما يمكنهم من تطوير نماذج أولية أفضل بكفاءة أعلى. نبذة تعريفية عن MIT CSAIL مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT CSAIL) هو أحد أبرز المراكز البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية. يعمل الباحثون فيه على تطوير تقنيات جديدة وتطبيقات مبتكرة تهدف إلى تحسين كفاءة الروبوتات والأجهزة الأخرى. هذا المشروع يمثل خطوة مهمة في هذا الإطار، حيث يظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساهمة في حل المشكلات الهندسية المعقدة بطريقة إبداعية.