شركة الذكاء الاصطناعي اليابانية تتعاون مع تويوتا لإنشاء روبوتات منزلية لتولي مسؤولية التنظيف المنزلي
بقلم سوبر نيرو
وصف السيناريو:نجحت شركة يابانية متخصصة في الذكاء الاصطناعي في تحقيق فكرة الأعمال المنزلية الذكية من خلال استخدام نظام ذكاء اصطناعي مبني من خلال التعلم العميق ودمجه مع استخدام الروبوتات، باستخدام التكنولوجيا لتحسين الحياة.
الكلمات المفتاحية:روبوت التنظيف، ذراع آلية للرؤية الآلية
لماذا غرفتي فوضوية هكذا؟
لقد قمت بتنظيفه للتو، لماذا أصبح فوضويًا مرة أخرى؟
من يستطيع مساعدتي في التنظيف؟
ربما واجه الجميع هذه المشاكل. لقد حاول البشر العديد من الطرق لمكافحة الفوضى في الغرف، ولكن لسوء الحظ، يبدو أن هذا هو القانون الطبيعي: في غياب القيود، سوف يتطور النظام نحو الفوضى.
هل صحيح أن الطريقة الوحيدة لحل مثل هذه المشاكل هي بذل الطاقة في كل مرة وممارسة الصبر مرارا وتكرارا؟ بالطبع لا! تمكنت شركة الذكاء الاصطناعي اليابانية من حل هذه المشكلة بنجاح.
تقوم هذه الشركة، المسماة Preferred Networks (PFN)، بدمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع الروبوتات لتحقيق مفهوم التنظيف الذكي للغرف.
تسريع عملية فرز الروبوت
دع الروبوتات تنظف الغرفة.
ربما بالنسبة لنا، تنظيف الغرفة لا يتطلب مهارات خاصة، فقط القوة البدنية والصبر. لكن الأمر يشكل تحديًا كبيرًا بالنسبة للروبوتات، التي تحتاج إلى تحديد الأشياء وإجراء العمليات الميكانيكية وإعادتها إلى مكانها. ولحسن الحظ، ومع تطور التعلم الآلي والتعلم العميق، أصبحنا على وشك إنجاز هذه المهمة.
في الواقع، إذا قمنا بتفكيك هذه المشكلة، فسوف تتوافق مع العديد من المجالات الناضجة نسبيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. ميزة أخرى لـ PFN هي أنهااستخدمت شركة تويوتا روبوت الدعم البشري (HSR) الذي طورته بالفعل، وبنت نظامًا ذكيًا له باستخدام تقنية التعلم العميق.
مظهر HSR
إذن كيف يقوم الروبوت بتنظيف الغرفة؟
الخطوة الأولى في تنظيم غرفتك: التعرف على الأشياء
لترتيب الغرفة، عليك أن تتعامل مع مشكلة وضع العديد من الأشياء بطريقة غير منظمة. في المهام العامة، غالبًا ما تحتاج الروبوتات إلى عملية تعرف أو حركة واحدة فقط. لذلك، إذا كنت تريد إنشاء روبوت "الخادم"، يجب عليك استخدام طريقة أكثر مرونة لتمكينه من التعرف على المزيد من الكائنات في زوايا مختلفة.
ولحل هذه المشكلة، قامت شركة PFN بتطوير محرك التعرف على الصور باستخدام التعلم العميق. يستخدم هذا المحرك شبكة CNN (الشبكة العصبية التلافيفية) الخاصة بإطارات التعلم العميق Chainer وChainerMN وChainerCV.
من أجل التدريب، استخدمت شبكتهم العصبية CNN النموذج الفائز من مسابقة اكتشاف الكائنات، ثم تعلمته باستخدام مجموعة كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) تضم أكثر من 100 وحدة معالجة رسومية على MN-1b (بيئة تشغيل الحاسوب العملاق PFN).
ومن خلال هذه الأساليب، تم في النهاية إنشاء محرك التعرف القوي.حتى لو كانت مئات العناصر متناثرة في جميع أنحاء الغرفة، يمكن للروبوت تحديد موقعها ونوعها بدقة.ثم خطط لكيفية الحصول على الأشياء وكيفية تنظيمها وما إلى ذلك.
يتمتع الروبوت بقدرات قوية في التعرف على الأشياء
الخطوة الثانية في ترتيب غرفتك: الالتقاط والوضع الدقيق
في الواقع، هناك بعض الأشياء التي يصعب على الروبوتات التعامل معها، مثل المناديل ذات الأشكال غير المنتظمة، والزجاجات الصغيرة الملساء، والمشابك، والأشياء الصغيرة مثل الورق.
ومع ذلك، يستخدم PFN أساليب التعلم العميق لتمكين الروبوت من استيعاب معظم الأشياء بنجاح من خلال تكرار الأحكام التي اتخذها البشر دون وعي بشكل متكرر.يمكنه الإمساك بشكل ثابت بالأشياء ذات الأشكال والمواد المختلفة ووضعها بشكل صحيح في المكان المحدد.
عند فرز الأحذية، سيقوم الروبوت بتعديل اتجاه الأحذية
الخطوة 3 في ترتيب غرفتك: إضافة التحكم البشري
لزيادة توفرها ومساعدة المزيد من الأشخاص،لقد قاموا بدمج التحكم بالصوت والإيماءات في النظام، مما يسمح للمستخدمين بتنشيط الروبوت والتحكم فيه.
التحكم في الروبوتات باستخدام إيماءات اليد
إذا كنت بحاجة إلى العثور على عنصر ما، فقط أعط الأمر. لأن الروبوت قادر على التمييز وتذكر معلومات الكائن، ثم إخراج الكائن وفقًا لتعليمات المستخدم.
بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تقنية الواقع المعزز (AR)، ويمكن للمستخدمين مراقبة حالة الروبوت بشكل حدسي من خلال عرض شاشة الواقع المعزز هذه.
من خلال شاشة العرض، يمكن للمستخدمين أن يفهموا بصريًا كيف يتعرف الروبوت على الأشياء الموجودة في الغرفة وما هي الإجراءات التي يخطط لاتخاذها بعد ذلك، مما يساعد على التشغيل والتحكم بشكل أفضل.
خلف الروبوتات فريق شاب وطموح خلف الروبوتات الشركة الأكثر طموحًا
من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الصور والتحكم الصوتي والإمساك الذاتي، تمكن PFN الروبوتات من تنظيم الأشياء بسرعة وبدقة عالية، مما يحل مشكلة تنظيم الغرفة بشكل مثالي.
تم عرض هذا العمل لأول مرة في معرض CEATEC JAPAN 2018، حيث فاز مشروعهم بالمركز الثاني في فئة الصناعة / التسويق للجودة والابتكار في التكنولوجيا والمنتجات والخدمات.
لكي نتمكن من القيام بمثل هذا العمل المثير للاهتمام، لا بد من وجود فريق عظيم وراءه.
Preferred Networks هي شركة ذكاء اصطناعي مخصصة للبحث والتطوير في مجال الروبوتات الشخصية.إنهم ملتزمون بجعل الروبوتات تتغلغل في كل جانب من جوانب الحياة اليومية للناس.
تشتهر شركة الذكاء الاصطناعي هذه بأنها الشركة الأكثر ابتكارًا في اليابان، وتتمتع بمواهب ومنتجات ممتازة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
موظفو والروبوتات في Preferred Networks
كما عملوا أيضًا مع شركة تويوتا على السيارات ذاتية القيادة.
قال مؤسس الشركة في مقابلة: "لن تقتصر شركة PFN على توفير تقنية الذكاء الاصطناعي فحسب، بل ستوفر أيضًا حلولًا تجمع بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات. وفي حال توفر التمويل الكافي، فمن المتوقع أن تُسلّم منتجات الروبوتات إلى المستهلكين في غضون خمس سنوات".
والآن، أصبحوا أقرب بخطوة واحدة إلى هذه الرؤية من خلال إنشاء نظام روبوتي قادر على القيام بكل الأعمال المنزلية.