الروبوتات والذكاء الاصطناعي الفيزيائي

باحثون يهدفون إلى منح روبوتات المستودعات إدراكًا خارقًا

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

فريق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا “يحاولون منح الروبوتات إدراكًا خارقًا”، وفقًا لأستاذ مساعد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فاضل عديب. مع تقدم الروبوتات في مجالات مثل الرؤية الاصطناعية واللمس والشم، فإنها تقترب من الحصول على إدراك شبيه بالإنسان.

روبوت جديد تم تطويره من قبل الباحثين، يسمى RF-Grasp، يعتمد على الموجات الراديوية التي يمكن أن تعبر الجدران وتكتشف الأجسام الخفية. يقوم بذلك من خلال الجمع بين الاستشعار القوي والرؤية الاصطناعية التقليدية، مما يتيح تحديد موقع الأشياء وامتصاصها التي من شأنها أن تكون عادة خارج نطاق الرؤية للروبوت.

البحث مقرر تقديمه في مؤتمر IEEE الدولي للروبوتات والآليات في مايو. المؤلف الرئيسي للورقة هو تارا بوروشاكي، مساعدة بحث في مجموعة Signal Kinetics في مختبر ماساتشوستس الإعلامي. ومن بين مؤلفي الورقة عديب، مدير مجموعة Signal Kinetics؛ ألبرتو رودريغيز، أستاذ مساعد في قسم الهندسة الميكانيكية؛ جنشان لينج، مهندس بحث في جامعة هارفارد؛ وايان كليستر، طالب دكتوراه في جامعة جورجيا التقنية.

المستودعات والتجارة الإلكترونية

إحدى الحالات المحتملة لاستخدام هذه التكنولوجيا الجديدة هي في التجارة الإلكترونية، حيث يمكن أن تساعد في جعل استكمال المستودعات أكثر كفاءة، أو يمكن أن تكتشف الأدوات في صندوق الأدوات. مع الارتفاع الدراماتيكي في التجارة الإلكترونية، يصبح العمل أكثر شدة بالنسبة للعاملين البشر، الذين لا يزالون يكملون معظمها. ومع ذلك، قد يكون هذا في بعض الأحيان مشكلة نظرًا للظروف العمل الشديدة.

“الإدراك والاختيار هما عائقان في الصناعة اليوم”، يقول رودريغيز.

تعتمد الروبوتات على الرؤية البصرية، التي لا يمكنها اكتشاف الأشياء المخفية لأن موجات الضوء المرئية لا تعبر الجدران. ومع ذلك، فإن هذا ليس هو الحال بالنسبة للموجات الراديوية.

تم استخدام تحديد الهوية بالتردد الراديوي (RF) لتتبع الأشياء، ونظم تحديد الهوية بالتردد الراديوي تتكون من قارئ ووسم. الوسم هو شريحة صغيرة من الكمبيوتر تُرفق لأغراض التتبع، بينما يرسل القارئ إشارة تردد راديوي يتم تعديلها بواسطة الوسم واعكسها إلى القارئ.

تعد الإشارة المعكوسة مسؤولة عن تقديم معلومات حيوية حول العنصر الموصوم، مثل الموقع والهوية. يتم استخدام هذا في سلاسل التوريد بالتجزئة، حيث تخطط دول مثل اليابان لاستخدام تتبع التردد الراديوي لجميع المشتريات بالتجزئة في النهاية.

“التردد الراديوي هو نمط استشعار مختلف جدًا عن الرؤية”، يقول رودريغيز. “سيكون من الخطأ عدم استكشاف ما يمكن أن يفعله التردد الراديوي”.

https://www.youtube.com/watch?v=ZAzeYPcTM78

RF Grasp

يستخدم روبوت RF Grasp الجديد كاميرا وقارئ تردد راديوي لتحديد موقع الأجسام الموصومة وامتصاصها، حتى لو كانت محجوبة تمامًا عن الكاميرا. هناك ذراع روبوتية متصلة بيد أمتصاص، ويتحمل المعصم الكاميرا. قارئ التردد الراديوي مستقل عن الروبوت، ويتصل ببيانات التتبع إلى خوارزمية التحكم.

من خلال دمج بيانات التتبع بالتردد الراديوي وبيانات الصورة المرئية لمحيط الروبوت، يصبح عملية اتخاذ القرار الخاصة بالروبوت معقدة للغاية.

“يجب على الروبوت أن يقرر، في كل لحظة، أي من هذه التدفقات أكثر أهمية للتفكير فيها”، يقول بوروشاكي. “ليس فقط تنسيق العين واليد، بل تنسيق التردد الراديوي-العين-اليد. لذلك، يصبح المشكل معقدًا للغاية.

“يبدأ باستخدام التردد الراديوي لتركيز انتباه الرؤية”، يقول عديب. “ثم تستخدم الرؤية للمناورات الدقيقة.

من خلال هذه العملية، يمكن لروبوت RF Grasp استهداف كائن وتمثيله، مما يؤدي إلى تفاصيل أكثر دقة من التردد الراديوي.

في سلسلة من الاختبارات، نجح روبوت RF Grasp في تحديد موقع الكائن المستهدف وامتصاصه بنحو نصف الحركة الإجمالية. كما تمكن من “إزالة الفوضى” من البيئة، وهو ما يعتبر فريدًا، عن طريق إزالة مواد التغليف والعوائق للوصول إلى الكائن المستهدف.

“لديه توجيه لا تملكه الأنظمة الأخرى ببساطة”، يقول رودريغيز.

يمكن لروبوت RF Grasp أن يلعب دورًا كبيرًا في المستودعات الإلكترونية، حيث يمكنه القيام بأشياء مثل التحقق الفوري من هوية العنصر.

“التردد الراديوي لديه القدرة على تحسين بعض تلك القيود في الصناعة، خاصة في الإدراك والتوطين”، يواصل رودريغيز.

فيما يتعلق بالتطبيقات المنزلية، يقول عديب “يمكنك تخيل الروبوت الذي يجد الأشياء المفقودة. إنه مثل روبوت روومبا الخارق الذي يذهب ويعيد مفتاحي، أينما وضعتُه”.

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.