يُعدّ تدريب الروبوتات باستخدام التعلم المعزز (Reinforcement Learning) أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجالات الهندسية والروبوتية. في هذا السياق، يُستخدم التعلم المعزز لتمكين الروبوتات من تعلّم سلوك فعّال من خلال التفاعل مع بيئة ثلاثية الأبعاد، حيث تُكافأ على الأفعال الجيدة وتُعاقب على الأفعال الخاطئة. يُركّز هذا العرض على مقارنة ثلاث طرق رئيسية لتدريب الروبوتات: خوارزميات Q-Learning، وأنماط Actor-Critic، والخوارزميات التطورية، باستخدام لغة بايثون وبيئة محاكاة MuJoCo عبر مكتبة Gymnasium. بدأ المشروع بتحميل بيئة مُعيّنة، وهي "Ant-v4"، وهي روبوت رباعي الأرجل ثلاثي الأبعاد يتكون من 8 مفاصل و9 أجزاء صلبة. تم تشغيل نموذج عشوائي للحركة لاختبار البيئة، حيث يُطبّق الروبوت حركات عشوائية عبر 240 خطوة، مع عرض مرئي للحركة في الزمن الحقيقي. ثم تم تخصيص البيئة لتغيير سلوك الروبوت ليصبح أكثر قدرة على القفز، وذلك عبر تعديل ملف XML الخاص بالجسم (تقليل الكثافة، زيادة قوة الأرجل)، وإعادة تعريف دالة المكافأة لتُعطي مكافأة أعلى عندما يرتفع جسم الروبوت عن الأرض. بعد ذلك، تم تطوير بيئة مخصصة باستخدام التوريث من الفئة الأصلية في Gym، مع إعادة تعريف طريقة الحساب الخاصة بالمكافأة والانتهاء من التجربة. تم تسجيل البيئة الجديدة باستخدام مكتبة التسجيل في Gym، مما يسمح باستخدامها مثل أي بيئة أخرى. في الجزء التالي، تم اختبار ثلاث أنواع من نماذج التعلم المعزز: أولًا، تم استخدام خوارزمية DQN (Deep Q-Network) لحل المشكلة، لكنها مُصممة للفضاءات المنفصلة (discrete actions)، لذا تم تغليف البيئة الأصلية (التي تُستخدم أفعالًا مستمرة) بـ DiscreteEnvWrapper لتحويل الحركات إلى 5 أفعال منفصلة (مثل: الوقوف، التقدم، التراجع، تحريك الأرجل الأمامية والخلفية بشكل معاكس). تم تدريب نموذج DQN باستخدام Stable-Baselines3، وتم تقييم الأداء عبر TensorBoard. النتيجة: تعلّم الروبوت القفز، لكن الحركات كانت غير سلسة بسبب التقييد بالفضاء المنفصل. ثانيًا، تم استخدام خوارزمية Actor-Critic، بالتحديد SAC (Soft Actor-Critic)، التي تُعدّ من أكثر النماذج فعالية في البيئات المستمرة. تم تدريب النموذج مباشرة على البيئة المخصصة دون تغليف، حيث يُستخدم نموذج شبكي عصبي لتحديد السياسة (Actor) وتقدير القيمة (Critic). النتيجة: تحسّن كبير في سلاسة الحركة، وتحقيق أداء أفضل بكثير مقارنة بـ DQN، رغم الحاجة إلى وقت تدريب أطول. ثالثًا، تم تجربة نموذج تطوري (Evolutionary Algorithm) باستخدام مكتبة EvoTorch، خاصّة خوارزمية PGPE (Policy Gradients with Parameter Exploration). بدلًا من تدريب شبكة عصبية واحدة، يتم توليد مجموعة من السياسات (أوزان الشبكة) كتوزيع غاوسي، وتُحدّث هذه التوزيعات بناءً على أداء المجموعات في تجارب متعددة. النتيجة: نموذج قوي في بيئات ذات مكافآت نادرة، ويُعدّ مناسبًا لحالات لا يمكن فيها تصميم مكافأة دقيقة. الخلاصة: Q-Learning مناسبة للبيئات ذات الفضاءات المنفصلة، بينما Actor-Critic (خاصة SAC) هي الخيار الأمثل للروبوتات ذات الحركات المستمرة. أما الخوارزميات التطورية، فهي بديل قوي في حالات التعلم المعزز الصعب أو مع مكافآت غير واضحة. كل نموذج له مميزاته، ويجب اختياره حسب طبيعة المهمة والبيئة.