في العالم ثلاثي الأبعاد، فإن عمل الذراع الروبوتية لا يقهر أيضًا

بقلم سوبر نيرو

يجب أن يكون العديد من الأشخاص قد جربوا لعبة بناء المكعبات Jenga، لأنه إذا لم تكن حذرًا، فسيتم تدمير برج بناء المكعبات الذي عملت بجد لبنائه. ماذا سيحدث لو سمحنا للذكاء الاصطناعي والروبوتات بالقيام بهذا النوع من الأشياء؟

يبدو أن الفرق التي تدرس الذكاء الاصطناعي تحب دائمًا العثور على اختراقات من خلال الألعاب. كما أن الذراع الروبوتية التي طورها فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بدأت أيضًا من الألعاب في العالم الثلاثي الأبعاد.

في ألعاب التكديس، تقوم عادةً بتكديس الكتل ثلاثة في كل مرة لتشكيل برج، ثم تأخذ الكتل من الأسفل وتضعها فوق البرج لإنشاء برج أطول.

تختبر لعبة جينجا العديد من جوانب الصبر والتوازن والقوة وما إلى ذلك. بالنسبة للعديد من الأشخاص (خاصة أولئك الذين يعانون من ارتعاش اليد)، فإن هذه اللعبة صعبة للغاية. ويتغلب الروبوت الذي طورته مؤسسة ماساتشوستس للتكنولوجيا على هذه المهمة بسهولة من خلال الكشف والخوارزميات المدمجة مع عمليات الدفع والسحب والمحاذاة.

من هو بالضبط؟

يقول البشر دائمًا أن أيديهم ترتجف، لذا فإن الأبحاث المتعلقة بالأذرع الروبوتية تهدف إلى إكمال بعض العمليات الدقيقة أو عالية المخاطر. وأشار ألبرتو رودريجيز، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وعضو فريق المشروع، إلى أن مفتاح هذا الروبوت هو أنه يجمع بشكل مثالي بين الرؤية واللمس.

ولكن من المظهر، يبدو هذا الروبوت مشابهًا لبعض آلات التطبيق الشائعة، مثل الذراع الروبوتية العادية، لكنه مزود بمقبض ناعم الأسنان، وسوار معصم يستشعر القوة وكاميرا خارجية، وهو ما يعادل منحه اليدين واللمس والعينين.

عند العمل، يتم استخدام المقبض للتحكم في الكتل وتوفير ردود فعل لمسية أيضًا؛ يتم استخدام سوار الاستشعار للتحكم في قوة التعامل مع الكتل؛ ويتم استخدام الكاميرا لجمع الصور المرئية.

بالإضافة إلى مظهره الذي يسمح للروبوت بتحريك الكتل بمرونة، فإن أهم شيء هو أنه يتمتع بـ"روح" مختلفة عن الروبوتات السابقة - يستخدم الباحثون خوارزميات جديدة لجعله أفضل في هذه المهمة.

وبحسب باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن هذا الروبوت لا يستخدم أساليب التعلم بالذكاء الاصطناعي التقليدية، بل يستخدم ديناميكيات النموذج الهرمي بشكل إبداعي لبناء نموذج التعلم العنقودي. وتكمن ميزة القيام بذلك في أنه لم يعد يعتمد على كميات كبيرة من البيانات، بل يمكنه إجراء تحليل في الوقت الفعلي استنادًا إلى بيانات التعليقات، والتنبؤ بخطة نقل كتلة البناء التالية أثناء إجراء اكتشاف الاتصال.

كيف تلعب لعبة جينجا؟

في الواقع، يمكن للروبوت التعامل مع لعبة Jenga التي تبدو معقدة، والمفتاح هو استخدام التعلم العنقودي.

الطريقة التقليدية لحل هذه اللعبة هي جمع كل العلاقات بين الكتل والروبوتات وأبراج الكتل، ثم حساب أفضل طريقة. ولكن من الواضح أن هذا سيؤدي إلى كمية هائلة من البيانات وسيزيد بشكل كبير من صعوبة الحساب.

في هذه الدراسة، تم اختيار الروبوت لتقليد الطريقة التي يلعب بها البشر الألعاب. الخطوة الأولى هي تصنيف البيانات وتجميعها عن طريق المحاولة. ثم قم بالحكم على مدى جدوى العملية الجديدة من خلال مقارنتها بالبيانات المحددة.

أولاً، دع الروبوت يواجه برجًا من مكعبات البناء، ثم اختر كتلة بناء بشكل عشوائي وادفعها للخارج بقوة صغيرة نسبيًا. بالنسبة لكل عملية دفع أو سحب، سيقوم الكمبيوتر بتسجيل البيانات المرئية وبيانات القوة المقابلة، ووضع علامة عليها مع نتيجة العملية.

استغرقت هذه الدراسة حوالي 300 محاولة لجمع بيانات كافية، ثم تمت معالجة البيانات. يتم استخدام التجميع هنا. ينبغي تجميع العمليات ذات البيانات والنتائج المتشابهة معًا لتمثيل سلوكيات كتلة البناء المحددة.

تمثل المجموعات المختلفة مستويات مختلفة من القدرة على التشغيل، وهو أيضًا المعيار لقياس كل عملية. على سبيل المثال، تمثل مجموعة واحدة من البيانات محاولات الروبوت على كتلة يصعب تحريكها، في حين تمثل مجموعة أخرى من البيانات محاولات الروبوت على كتلة أسهل في التحرك.

بالنسبة لكل مجموعة بيانات مختلفة، يتم تقديم نموذج بسيط وفقًا لذلك. ومن خلال الجمع بين هذه النماذج، يصبح الروبوت قادرًا على التعلم في الوقت الحقيقي.

وأخيرا، يمكن إجراء تدريب فعلي. عندما يقوم الذراع الآلي بدفع كتل البناء، فإنه يستخدم الكاميرا وسوار المعصم لتلقي المعلومات البصرية واللمسية، ثم يقارن الملاحظات المستلمة مع البيانات السابقة. إذا كانت البيانات تتوافق مع نتيجة جيدة، سيتم تنفيذ العملية. في حالة وجود خطر الانهيار، يتم التخلي عن العملية.

الأمر لا يتعلق فقط بلعبة جينجا

وأشار باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى أنه على الرغم من أن الروبوت كان قادرًا على لعب هذه اللعبة في الدراسة، إلا أن بعض التحسينات ربما تكون ضرورية إذا كان من المقرر استخدامه للتنافس مع البشر. لأن الروبوت الذكي في هذه الدراسة ركز على حل مشاكل التفاعل المادي، وحل مشاكل مثل ما إذا كان من الممكن سحب كتلة البناء ووضعها. لكن لعبة جينجا تتطلب أيضًا بعض الاستراتيجية، والتي تتضمن التفكير في الخطوات ذات الصلة وتحليلها.

ولكن من الواضح أن فريق البحث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لم يكن لديه هذه الفكرة. ربما بالنسبة لهم، ليس هناك قيمة كبيرة في إنشاء أستاذ للعبة جينجا. وقال رودريغيز، أحد الباحثين في الفريق، إنهم يفكرون في استخدام هذه التكنولوجيا في بيئات العمل الفعلية، مثل مجالات مثل الروبوتات في خطوط التجميع التصنيعية.

انتظر لحظة، هذه مجرد لعبة ألغاز بسيطة، وقد لا نتمكن من التغلب عليها، لذا لن تلعب معنا نحن البشر. يبدو الأمر وكأنه على وشك القيام بشيء أكثر إثارة للإعجاب، ولكن، إيممم، انسوا الأمر، دعونا نستمتع بالطعام اللذيذ الذي يتم تقديمه في العام الجديد.