أظهرت دراسة أجرها باحثون من كلية هندسة نيويورك (NYU Tandon) تقدماً مهماً في تطوير الروبوتات لتمكينها من التخطيط والحركة بأسلوب يشبه الإنسان، من خلال خوارزمية جديدة تُسمى BrainBody-LLM. تعتمد الخوارزمية على تعاون بين نموذجين من النماذج الكبيرة للغة (LLMs)، يُعرف أحدهما بـ"الدماغ" (Brain-LLM) والآخر بـ"الجسم" (Body-LLM)، لمحاكاة آلية التفكير والتنفيذ التي تحدث في الإنسان. يُ tasked بتحليل المهمة المقدمة من المستخدم، مثل "تناول رقائق البطاطس على الأريكة"، ويقوم Brain-LLM بتقسيمها إلى خطوات متسلسلة باستخدام معرفته بالعالم الحقيقي. ثم يأخذ Body-LLM كل خطوة على حدة ويُحدد الأوامر التنفيذية التي يمكن للروبوت تنفيذها، مثل تحريك الذراع أو فتح اليد. إذا لم تكن هناك إمكانية تنفيذ خطوة معينة في البيئة الحالية، يُخرج النموذج إشارة (token) تشير إلى وجود مشكلة، مما يتيح النظام تعديل الخطة تلقائياً. تم تطوير الخوارزمية بنظام تغذية راجعة مغلقة، يسمح بمراقبة استجابة البيئة وتحليل الأخطاء في الوقت الفعلي، مما يُمكن النظام من التصحيح التلقائي وتحسين الأداء أثناء التنفيذ. وفقاً لفينيت بات، أحد المؤلفين الرئيسيين، فإن الميزة الأساسية لـBrainBody-LLM تكمن في هذه البنية الديناميكية التي تسمح للنماذج بالتفاعل المستمر، مما يعزز قدرة الروبوتات على التعامل مع المهام المعقدة. تم اختبار النموذج في بيئة محاكاة تُسمى VirtualHome، حيث نجح الروبوت الافتراضي في إنجاز مهام منزلية متنوعة، كما جُرب في العالم الحقيقي باستخدام ذراع روبوتية من نوع Franka Research 3. أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً، حيث ارتفع معدل إنجاز المهام بنسبة 17% مقارنةً بنماذج مماثلة حديثة، وبلغ متوسط نجاح الروبوت 84% في إتمام المهام المختبرة. يُعد هذا النموذج جزءاً من اتجاه واسع يُستخدم فيه LLMs لبناء أنظمة روبوتية قادرة على فهم التعليمات البشرية وتحويلها إلى خطط تنفيذية. ويعمل الباحثون حالياً على دمج مدخلات إضافية مثل الرؤية ثلاثية الأبعاد، ومستشعرات العمق، وتحكم دقيق في المفاصل، بهدف تمكين الروبوتات من أداء حركات أكثر طبيعية ودقة. تُعد هذه الدراسة خطوة مهمة نحو تطوير روبوتات أكثر ذكاءً وانسجاماً مع البيئة البشرية، وقد تُحفّز باحثين آخرين على تطوير نماذج مشابهة. وتعتبر الخوارزمية نموذجاً واعداً لتطبيقه على أنواع مختلفة من الروبوتات، وتجريبه في مواقف واقعية أوسع، ما يُفتح الباب أمام تطبيقات عملية في المنازل، والمستشفيات، والصناعات.