روبوتات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتشعر بالألم وتصلح نفسها

الروبوتات على وشك أن تصبح أكثر تشابهًا مع الكائنات الحية بفضل التطور الجديد في هذا المجال. وقد قام علماء من جامعة نانيانغ التكنولوجية، سنغافورة (NTU Singapore) بإنشاء نظام ذكاء اصطناعي يسمح للروبوتات بالتعرف على الألم وتصليح نفسها.

يعتمد النظام المطور حديثًا على عقدة حساسة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تقوم بمعالجة “الألم” ثم الاستجابة له. يتم تحديد هذا الألم عند تطبيق ضغط ناتج عن قوة فيزيائية خارجية. الجزء الآخر الرئيسي من النظام هو تصليح الذات. يمكن للروبوت تصليح الضرر عندما يكون الحال إصابة طفيفة، دون الحاجة إلى الاعتماد على التدخل البشري.

نشر البحث في أغسطس في مجلة Nature Communications.

تستقبل معظم روبوتات العالم الحالي معلومات عن محيطها الفوري من خلال شبكة من الحساسات. ومع ذلك، لا تقوم هذه الحساسات بمعالجة المعلومات، بل ترسل المعلومات إلى وحدة معالجة مركزية. यह وحدة المعالجة المركزية هي حيث يحدث التعلم، ويعني ذلك أن روبوتات الحالي يجب أن يكون لديها العديد من الأسلاك. هذا النظام يؤدي إلى زيادة وقت الاستجابة.

إلى جانب زيادة وقت الاستجابة، غالبًا ما تتضرر هذه الروبوتات بسهولة وتتطلب الكثير من الصيانة والإصلاح.

النظام الجديد

في النظام الجديد الذي طوّره العلماء، يتم دمج الذكاء الاصطناعي في شبكة عقد الحساسات. هناك وحدات معالجة أصغر وأقل قوة، والتي يتم ربط عقد الحساسات بها. يسمح هذا الترتيب بحدوث التعلم محليًا، مما يقلل من عدد الأسلاك اللازمة ووقت الاستجابة. على وجه التحديد، يتم تقليله خمس إلى عشرة مرات مقارنة بالروبوتات التقليدية.

ينشأ نظام الإصلاح الذاتي من إدخال مادة هلام الأيونات الذاتية الشفاء إلى النظام. هذا يسمح للروبوتات بالاستعادة الوظيفية الميكانيكية عند التضرر، دون مساعدة من البشر.

أستاذ مساعد أريندام باسو هو المؤلف المشارك الرئيسي للدراسة. وهو من كلية الهندسة الكهربائية والإلكترونية.

“من أجل عمل الروبوتات مع البشر في يوم ما، هناك قلق حول كيفية ضمان تفاعلهم الآمن معنا. لهذا السبب، يبحث العلماء حول العالم عن طرق لجلب شعور بالوعي إلى الروبوتات، مثل القدرة على “شعور” بالألم، والاستجابة له، والتحمل الظروف التشغيلية القاسية. ومع ذلك، تعقيد تجميع الحساسات المطلوبة وتفاصيل النظام الناتجة هو عائق كبير للتطبيق الواسع النطاق”.

وفقًا لباسو، الذي هو أيضًا خبير في الحوسبة الشبيهة بالدماغ، “أثبتت أعمالنا جدوى نظام روبوتي قادر على معالجة المعلومات بكفاءة مع الحد الأدنى من الأسلاك والدوائر. من خلال تقليل عدد المكونات الإلكترونية المطلوبة، يجب أن يصبح نظامنا معقولًا وقابل للتوسع. هذا سيساعد على تسريع تبني جيل جديد من الروبوتات في السوق”.

تعليم الروبوت على الشعور بالألم

为了 تعليم الروبوت كيفية الشعور بالألم، اعتمد الفريق على ترانزستورات الذاكرة، والتي تعمل كأجهزة إلكترونية شبيهة بالدماغ. هذه الأجهزة قادرة على الحفظ والمعالجة المعلوماتية، وتعمل كمتلقي الألم الاصطناعي والخلايا العصبية.

أثبتت الدراسة كيف يمكن للروبوت الاستمرار في الاستجابة للضغط حتى بعد أن تضرر. بعد “إصابة”، مثل قطع، يفقد الروبوت الوظيفة الميكانيكية. عندئذٍ تدخل مادة هلام الأيونات الذاتية الشفاء وتسبب في شفاء الروبوت “الجروح”، بشكل أساسي خياطتها معًا.

روهيت أبراهام جون هو المؤلف الأول للدراسة والباحث في كلية علوم المواد والهندسة في NTU.

“تساعد خصائص الشفاء الذاتي لهذه الأجهزة الجديدة نظام الروبوت على خياطة نفسه معًا عند “الإصابة” بقطع أو خدش، حتى عند درجة حرارة الغرفة”، يقول جون. “هذا يقلد كيف يعمل نظامنا البيولوجي، مثل طريقة شفاء الجلد البشري بعد قطع”.

“في اختباراتنا، يمكن للروبوت “البقاء على قيد الحياة” والاستجابة للتضرر الميكانيكي غير المقصود الناجم عن إصابات طفيفة مثل الخدوش والصدمات، مع الاستمرار في العمل بشكل فعال. إذا تم استخدام نظام مماثل مع روبوتات في بيئات العالم الحقيقي، يمكن أن يساهم في توفير الصيانة”.

وفقًا لأستاذ مساعد نريبان ماثيوز، الذي هو المؤلف المشارك الرئيسي من كلية علوم المواد والهندسة في NTU، “تؤدي الروبوتات التقليدية المهام بطريقة منسقة وبرمجية، ولكن روبوتاتنا يمكنها الاستجابة للبيئة، والتعلم والتكيف بشكل مناسب. يركز معظم الباحثين على جعل الحساسات أكثر حساسية، ولكن لا يركزون على تحديات كيفية اتخاذ القرارات بشكل فعال.这种 الأبحاث ضرورية للجيل التالي من الروبوتات للتفاعل بشكل فعال مع البشر”.

“في هذا العمل، اتبع فريقنا نهجًا غير تقليدي، من خلال تطبيق مواد واجهزة وأساليب تصنيع جديدة للروبوتات لمحاكاة الوظائف العصبية البيولوجية. في حين لا يزال في مرحلة النموذج الأولي، وضعت اكتشافاتنا إطارات هامة للميدان، مشيرًا إلى الطريق الأمام للباحثين لمواجهة هذه التحديات”.

سيتم الآن تحويل فريق البحث إلى الشركاء في الصناعة ومختبرات البحث الحكومية من أجل تقدم النظام بشكل أكبر.