الذكاء الاصطناعي يساهم في تصميم روبوتات قادرة على القفز لأعلى بنسبة 41%🎉

استخدام الذكاء الاصطناعي الجيني لمساعدة الروبوتات على القفز لأعلى وهبوط بأمان تطور نماذج الذكاء الاصطناعي الجيني (GenAI)، مثل DALL-E من OpenAI، في مجال تصميم الروبوتات العملية. هذه النماذج يمكنها إنشاء هياكل وأنظمة تحكم من الصفر، وتقييمها في بيئات محاكاة قبل تصنيعها. مؤخرًا، طور فريق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) التابع لمختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) طريقة جديدة تهدف إلى تحسين تصاميم الروبوتات البشرية. كيفية العمل يبدأ المستخدمون بتصميم نموذج ثلاثي الأبعاد للروبوت ويحددون الأجزاء التي يرغبون في تعديلها باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي الجيني. يتم توفير أبعاد هذه الأجزاء مسبقًا، ثم يقترح الذكاء الاصطناعي الشكل الأمثل لهذه الأجزاء ويختبرها في بيئات محاكاة. بمجرد العثور على التصميم المناسب، يمكن حفظه وتصنيع روبوت حقيقي يعمل عبر الطباعة ثلاثية الأبعاد دون الحاجة إلى تعديلات إضافية. تطبيق الدراسة استخدم الباحثون هذا النهج لإنشاء روبوت يمكنه القفز بمتوسط ارتفاع حوالي 60 سم، أي بنسبة 41٪ أعلى من روبوت مشابه صمموه بأنفسهم. يبدو الروبوت في البداية مسطحًا، ولكن عندما يجذب المحرك الحبل المرتبط به، يقفز إلى شكل ماسوري (مثل الماس). الفرق الرئيسي بين الروبوت الذي صممه الذكاء الاصطناعي والروبوت الأساسي يكمن في تكوين الأجزاء المتصلة. كانت الأجزاء المتصلة للروبوت الأساسي مستقيمة ومربعة، بينما كانت الأجزاء التي اقترحها الذكاء الاصطناعي منحنية وتشبه العصي السميكة المستخدمة في الطبول الموسيقية. تحسين التصاميم بدأ الباحثون بعملية تحسين التصميم للروبوت القافز باستخدام نموذج التوزيع (diffusion model) عن طريق عينة أولية من 500 تصميم محتمل. تم اختيار أفضل 12 تصميمًا بناءً على أدائهم في بيئات المحاكاة واستخدامها لتحسين المتجه المضمن (embedding vector). تكررت هذه العملية خمس مرات، مما أدى إلى توجيه النموذج نحو إنشاء تصاميم أفضل. النتيجة النهائية كانت شكلًا يشبه الكتلة، والذي تم تكييفه ليتناسب مع النموذج الثلاثي الأبعاد. بعد التصنيع، تبين أن هذا التصميم قدImproved the robot's jumping capabilities significantly. تحسين الهبوط بعد ذلك، طلب الباحثون من نظامهم تصميم قدم محسنة للروبوت لضمان هبوطه بأمان. تم تكرار عملية التحسين حتى تم اختيار التصميم الأفضل الذي تم تثبيته في أسفل الجهاز. وجد كيم وزملاؤه أن روبوتهم المُصمم بواسطة الذكاء الاصطناعي قلّل من عدد السقوطات بنسبة 84٪ مقارنة بالنموذج الأساسي. التوازن بين القفز والهبوط لإنشاء روبوت يمكنه القفز عاليًا والهبوط بشكل مستقر، أدرك الباحثون ضرورة إيجاد توازن بين هذين الهدفين. تم تمثيل ارتفاع القفز ونسبة نجاح الهبوط كبيانات رقمية، وتم تدريب النظام على العثور على نقطة مثلى بين المتجهات المضمنة التي يمكن أن تساعد في بناء هيكل ثلاثي الأبعاد مثالي. آراء الخبراء يرى بايونغتشول كيم، الباحث الزائر في CSAIL، أن ميزة استخدام نماذج التوزيع تكمن في قدرتها على اقتراح حلول غير تقليدية لتحسين الروبوتات. "كنا نرغب في جعل الروبوت يقفز أعلى، لذا فكرنا في جعل الأجزاء المتصلة رقيقة قدر الإمكان لخفتها، لكن هذه البُنى الرقيقة يمكن أن تنكسر بسهولة عند استخدام المواد المطبوعة ثلاثيًا. نموذجنا للتوزيع اقترح شكلًا فريدًا سمح للروبوت بتخزين المزيد من الطاقة قبل القفز، دون جعل الأجزاء متصلة رقيقة جدًا. هذه الإبداعية ساعدتنا على فهم الفيزياء الكامنة وراء الجهاز." تأثير الدراسة قد تساعد هذه الطريقة الشركات التي تعمل على تصنيع الروبوتات المنزلية أو الصناعية في تحسين نماذجها الأولية، مما يوفر الوقت الذي يُستغرق عادةً في تعديلات التصميم. يمكن تطبيق هذا النهج على تحسين مهارات أخرى للروبوتات، مثل الحركة والتحكم الدقيق. الدعم والتقديم تم دعم عمل الباحثين جزئيًا من خلال برنامج National Science Foundation's Emerging Frontiers in Research and Innovation، وبرنامج Singapore-MIT Alliance for Research and Technology's Mens, Manus and Machina، وتعاون Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)-CSAIL. قدم الفريق بحثه في المؤتمر الدولي للروبوتات والتحكم الآلي عام 2025. معلومات إضافية معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) هو واحد من أبرز المؤسسات التعليمية والبحثية في العالم، معروف بابتكاراته في مجالات العلوم والتكنولوجيا. مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) في MIT يعد مركزًا رائدًا في البحث عن الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. هذه الدراسة تظهر التقدم الكبير الذي حققه الذكاء الاصطناعي في مجال تصميم الروبوتات، مما يفتح آفاقًا جديدة للابتكار في هذا المجال.