مهندسو/MIT يطورون أداة لتحسين أي نظام روبوتي مستقل

فريق من المهندسين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) طور رمزًا لتحسين أي نظام روبوتي مستقل. يمكن للأداة تلقائيًا تحديد كيفية تعديل النظام لتحسين أداء الروبوت.

سيتم تقديم نتائج الفريق في مؤتمر الروبوتات السنوي: العلوم والنظم في مدينة نيويورك. وشمل الفريق تشارلز دوسون، طالب دراسات عليا في MIT، و ChuChu Fan، أستاذ مساعد في قسم علوم الفضاء والطيران في MIT.

تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات في مجموعة واسعة من الصناعات، وكل نظام هو نتيجة عملية تصميم محددة لنظام معين. لتصميم روبوت مستقل، يعتمد المهندسون على محاكاة التجربة والخطأ التي غالبًا ما يتم إعلامها بال直觉. وفي الوقت نفسه، يتم تخصيص المحاكاة للمكونات المحددة للروبوت والمهام المحددة له، مما يعني أنه لا يوجد “وصفة” حقيقية لضمان النجاح.

يغير مهندسو MIT هذا مع أداتهم الجديدة للتصميم العامة للروبوتات. لقد طوروا رمزًا لتحسين يمكن تطبيقه على محاكاة几乎 أي نظام روبوتي مستقل، ويساعد على تحديد تلقائيًا كيف يمكن تحسين أداء الروبوت.

أثبتت الأداة khảية تحسين أداء نظامين روبوتيين مستقلين مختلفين. كان الأول روبوتًا يتنقل عبر مسار بين两个 عقبات، والثاني كان زوجًا من الروبوتات التي تعمل معًا لنقل صندوق ثقيل.

وفقًا للباحثين، يمكن أن يساعد هذا المحسّن العام الغرض في تسريع تطوير مجموعة واسعة من الأنظمة المستقلة، مثل الروبوتات المشي أو المركبات ذاتية القيادة.

قال دوسون وفان إنهم أدركوا الحاجة إلى هذا النوع من الأداة بعد ملاحظة الأدوات التصميمية الآلية المتاحة للعلوم الهندسية الأخرى.

“إذا أراد مهندس ميكانيكي تصميم توربينة هوائية، يمكنه استخدام أداة التصميم ثلاثية الأبعاد لتصميم الهيكل، ثم استخدام أداة تحليل العناصر المنتهية لتحقق من ما إذا كان سيتحمل حمولة معينة،” يقول دوسون. “然而، هناك نقص في أدوات التصميم بمساعدة الكمبيوتر لأنظمة الروبوتات المستقلة.”

Để تحسين نظام روبوتي مستقل، يطور عادةً روبوتيست محاكاة للنظام ونظامها الفرعي قبل أخذ معلمات معينة لكل مكون. ثم يتم تشغيل المحاكاة إلى الأمام لمعرفة كيف سيعمل النظام.

يجب تشغيل العديد من عمليات التجربة والخطأ قبل تحديد الخليط الأمثل للمكونات، وهذه عملية تستغرق وقتًا طويلاً.

“بدلاً من قول ‘معين التصميم، ما الأداء؟’ أردنا عكسه وقول ‘معين الأداء الذي نريده، ما التصميم الذي سيوصلنا إليه؟'” يقول دوسون.

تم تصميم إطار التحسين، أو رمز الحاسوب، تلقائيًا لتحديد التعديلات التي يمكن إجراؤها على نظام موجود. يعتمد الرمز على التمايز التلقائي، وهو أداة برمجة تم استخدامها في البداية لتدريب الشبكات العصبية. ويسمى أيضًا “التحديد التلقائي”، يساعد هذا الأسلوب على تقييم المشتق، أو حساسية التغيير، لأي معامل بسرعة وفعالية.

“طريقةنا تخبرنا تلقائيًا كيفية اتخاذ خطوات صغيرة من التصميم الأولي نحو تصميم يصل إلى أهدافنا،” يقول دوسون. “نستخدم التحديد التلقائي للنفاذ إلى الرمز الذي يحدد المحاكاة، واكتشاف كيفية القيام بهذا العكس تلقائيًا.”

اختبار الأداة

تم اختبار الأداة على نظامين روبوتيين مستقلين منفصلين، وتم تحسين أداء كل نظام في التجارب المختبرية. في حين كان النظام الأول يتكون من روبوت على عجلات مصمم لتحديد مسار بين两个 عقبات، كان النظام الثاني أكثر إثارة للإعجاب.

كان النظام الثاني أكثر تعقيدًا مع روبوتين على عجلات يعملان معًا لنقل صندوق ثقيل إلى موقع مستهدف، مما يعني أن المحاكاة شملت العديد من المعلمات. تمكنت الأداة من تحديد كفاءة الخطوات اللازمة للروبوتات لإنجاز مهمتها، وكانت عملية التحسين أسرع 20 مرة من التقنيات التقليدية.

“إذا كان نظامك يحتوي على معلمات أكثر لتحسينها، يمكن لأداتنا أن تفعل أفضل وأسرع، ويمكن أن توفر وقتًا أطول بشكل كبير،” يقول فان. “إنه اختيار تركيبي أساسي: كلما زاد عدد المعلمات، زادت الخيارات، ويمكن أن تقلل طريقةنا منها في خطوة واحدة.”

تتوفر الأداة العامة لتحسينها للتحميل، وسيعمل الفريق الآن على تحسينها أكثر، مما يجعلها مفيدة لأنظمة أكثر تعقيدًا.

“هدفنا هو تمكين الناس من بناء روبوتات أفضل،” يقول دوسون. “نحن نقدم كتلة بناء جديدة لتحسين نظامهم، لذلك لا يضطرون إلى البدء من الصفر.”