الروبوتات والذكاء الاصطناعي الفيزيائي

مهندسون يصنعون روبوتات يمكنها تحريك أشياء كبيرة بشكل تعاوني

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

صنع مهندسون في مختبر الروبوتات الذكية والنظم المستقلة في جامعة سينسيناتي نظامًا ذكياً لتدريب الروبوتات على تحريك أشياء كبيرة بشكل تعاوني. وأثبت الفريق قدرة الروبوتات على تحريك قضيب طويل حول عقبات وباب ضيق في محاكاة حاسوبية.

وفقًا لأندرو بارث، طالب دكتوراه في كلية الهندسة والعلوم التطبيقية في جامعة سينسيناتي، فإن مهمة تحريك هذه الأشياء هي مهمة مثالية للروبوتات.

“جعلنا الأمر أكثر صعوبة على أنفسنا. نحن نريد إنجاز المهمة بأقل قدر من التواصل بين الروبوتات،” قال بارث.

بارث هو المؤلف الرئيسي للدراسة المنشورة في مجلة روبوتات الخدمة الذكية. وشملت قائمة المؤلفين أستاذ ما، وطالب الدكتوراه يوفينغ صن، والباحث الرئيسي لين زانغ.

اختبار النظام

في الاختبارات، لم يوجه أي من الروبوتات الآخر، ولم يشاركوا الاستراتيجية قبل تنفيذ المهمة. اعتمدت الروبوتات على المنطق المضبب الجيني، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي وهو تقنية تحكم ذكية تحاكي التفكير البشري. فهي تحل محل التصنيف الثنائي البسيط-dr مع درجات الصواب والخطأ، وتعدل الحلول الفردية “للتعلم” من النتائج السابقة.

“في النهاية، نريد توسيع هذا إلى 10 روبوتات أو أكثر تعمل تعاونيًا في مشروع ما،” قال بارث. “إذا كنت تريد بناء مأوى ضخم في الفضاء، على سبيل المثال، ستحتاج إلى الكثير من الروبوتات التي تعمل معًا. ولكن إذا كنت تعتمد على شبكة اتصالات وتتوقف، فإن مشروعك بأكمله منتهي.”

وفقًا لبارث، فإن الروبوتات المستقلة تعني أن فقدان واحد منها لن يؤدي إلى فشل المهمة لأن الآخرين يمكنهم التعويض.

المهمة التي تم تقديمها إلى الروبوتات تتضمن حمل الأرائك الافتراضية حول عقبتين و通過 باب ضيق، وأكملوها بنجاح 95٪ من الوقت في المحاكاة. كما أظهرت شركاء العمل الروبوتية معدل نجاح 93٪ في سيناريو جديد حيث كان هناك كائنان غير مألوفين وباب مستهدف في موقع مختلف. وأظهرت الروبوتات معدل دقة متساوي تقريبًا ولم تطلب إعادة التدريب. وعندما تم تغيير عوامل مختلفة مثل حجم الكائن، أظهرت نفس النتيجة.

“إذا كنت تستطيع تدريب الروبوتات على العمل بشكل نصف مستقل مع الحد الأدنى من المعلومات، فإنك جعلت نظامك أكثر متانة للفشل وجعلته أسهل للتعاون بين المجموعات الكبيرة،” قال بارث.

“هدفنا على المدى الطويل هو تمكين الروبوتات المتعددة من التعاون لتنفيذ مهام صعبة – مثل تحريك الأثاث،” قال ما.

إنشاء فرص جديدة

وفقًا لما، فإن الروبوتات التعاونية يمكن أن تخلق فرصًا كبيرة جديدة في مختلف المجالات، ويمكن أن تحسن الميزات الأمنية الجديدة من سلامة الروبوتات.

“هناك العديد من التطبيقات. أي مكان توجد فيه وظائف يتم تنفيذها من قبل عدة أشخاص في المستقبل، يمكن أن يتم تنفيذها من قبل عدة روبوتات،” قال ما. “في الوقت الحالي، تعمل معظم الروبوتات بمفردها. ولكن في المستقبل سنحتاج إلى روبوتات متعددة تعمل معًا مثل الناس الآن.”

يتطور الفريق نظامًا للتحكم قابل للتوسيع، مما يُمكِّن عدة روبوتات من إنجاز مهمة.

“ولا تحتاج إلى إعادة تدريبهم إذا كان هناك أربعة أو ستة فجأة،” قال. “إذا فشل واحد أو两个، يمكن للباقي الاستمرار. هذا هو المفتاح.”

Alex McFarland هو صحفي وكاتب في مجال الذكاء الاصطناعي يستكشف أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. وقد تعاون مع العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمنشورات في جميع أنحاء العالم.