الروبوتات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتشعر بالألم والتصليح الذاتي

الروبوتات على وشك أن تصبح أكثر تشابهًا مع الكائنات الحية بفضل التطور الجديد في هذا المجال. فقد طور علماء من جامعة نانيانغ التكنولوجية في سنغافورة نظامًا ذكاءً اصطناعيًا يسمح للروبوتات بالتعرف على الألم والتصليح الذاتي.

يعتمد النظام الجديد على عقدة حساسة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تقوم بمعالجة “الألم” والاستجابة له. يتم تحديد هذا الألم عند تطبيق قوة فيزيائية خارجية. الجزء الآخر الرئيسي في النظام هو التصليح الذاتي. يمكن للروبوت إصلاح الضرر عندما يكون الحال حالة “إصابة” طفيفة، دون الحاجة إلى تدخل بشري.

نشر البحث في أغسطس في مجلة نيتشر كوميونيكيشنز.

تستقبل معظم الروبوتات في العالم الحالي المعلومات حول 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، مما يعني أن الروبوتات الحالية تتطلب العديد من الأسلاك. هذا النظام يؤدي إلى زمن استجابة أطول.

إضافة إلى زمن الاستجابة الأطول، غالبًا ما تتضرر هذه الروبوتات بسهولة وتتطلب الكثير من الصيانة والإصلاح.

النظام الجديد

في النظام الجديد الذي طوره العلماء، يتم دمج الذكاء الاصطناعي في شبكة العقد الحساسة. هناك وحدات معالجة أصغر وأقل قوة، والتي ترتبط بها عقد الحساسات. هذا الترتيب يسمح بالتعلم المحلي، مما يقلل من عدد الأسلاك اللازمة وزمن الاستجابة. على وجه التحديد، يتم تقليله خمس إلى عشرة مرات مقارنة بالروبوتات التقليدية.

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

الأستاذ المساعد أريندام باسو هو المؤلف المشارك الرئيسي للدراسة. وهو من مدرسة الهندسة الكهربائية والإلكترونية.

“من أجل أن تعمل الروبوتات مع البشر في يوم ما، هناك قلق حول كيفية ضمان تفاعلهم الآمن معنا. لهذا السبب، يعمل العلماء في جميع أنحاء العالم على إيجاد طرق لجلب شعور بالوعي إلى الروبوتات، مثل القدرة على “الشعور” بالألم، والاستجابة له، والتحمل في ظل ظروف تشغيل قاسية. ومع ذلك، تعقيد تجميع الحساسات المطلوبة و هشاشة النظام الناتجة هو عائق كبير للتطبيق الواسع النطاق.”

وفقًا لباسو، الذي هو أيضًا خبير في الحوسبة الشبيهة بالدماغ، “لقد أظهر عملنا 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 متاحًا 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، وتعمل كمتلقي للألم الاصطناعي والخلايا العصبية.

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

روحيت أبراهام جون هو المؤلف الأول للدراسة والباحث في مدرسة علوم المواد والهندسة في NTU.

“الخصائص الشفائية لهذه الأجهزة الجديدة تساعد نظام الروبوت على خياطة نفسه معًا بشكل متكرر عند “الإصابة” بقطع أو خدش، حتى في درجة حرارة الغرفة،” يقول جون. “هذا يقلد كيفية عمل نظامنا البيولوجي، مثل طريقة شفاء الجلد البشري بعد قطعته.”

“في اختباراتنا، يمكن لروبوتنا “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 كهذا مع روبوتات في بيئات العالم الحقيقي، يمكن أن يساهم في توفير الصيانة.”

وفقًا للprof نريبان ماثيوز، الذي هو المؤلف المشارك الرئيسي قادم من مدرسة علوم المواد والهندسة في NTU، “الروبوتات التقليدية تقوم بالمهام بطريقة برمجية منظمة، ولكن روبوتاتنا يمكنها تصور بيئتها، والتعلم والتكيف مع السلوك وفقًا لذلك. معظم الباحثين يركزون على جعل الحساسات أكثر حساسية، ولكنهم لا يركزون على تحديات كيفية اتخاذ القرارات بشكل فعال. هذا البحث ضروري للجيل القادم من الروبوتات للتفاعل بشكل فعال مع البشر.”

“في هذا العمل، اتبع فريقنا نهجًا غير تقليدي، من خلال تطبيق مواد واجهات وأجهزة وطرق تصنيع جديدة للروبوتات لمحاكاة الوظائف العصبية البيولوجية للإنسان.尽管 لا يزال في مرحلة النموذج الأولي، فإن نتائجنا وضعت إطارات مهمة للمجال، مشيرةً الطريق للأبحاث التي يجب على الباحثين مواجهة هذه التحديات.”

سيتوجه فريق البحث الآن إلى الشركاء في الصناعة ومعامل الأبحاث الحكومية من أجل تطوير النظام بشكل أكبر.