الروبوتات تتفوق على البشر في فتح الأبواب|تفاصيل

في خطوة تعد ثورة حقيقية في عالم الروبوتات والذكاء الاصطناعي، كشف عدد من الباحثين بشركة إنفيديا عن نظام تعلم روبوتي جديد يسمى "DoorMan"، يمكن الروبوتات الشبيهة بالبشر من فتح الأبواب بكفاءة أعلى من المشغلين البشريين.

اختبار النظام على الروبوت 

وقد تم اختبار النظام على روبوت "Unitree G1" البشري الشكل،حيث لاحظ أن يستخدم النظام كاميرات "RGB" المدمجة فقط، ويعتمد بالكامل على التعلم التعزيزي المدرب على المحاكاة، بحسب تقرير لموقع "إنترستنج إنجنيرينج" المتخصص في أخبار التكنولوجيا والعلوم.

وحسب الموقع يتيح هذا النظام للروبوت فتح أنواع متعددة من الأبواب الواقعية بشكل أسرع وأكثر نجاحًا من البشر الذين يتحكمون بالروبوت عن بعد. 

في الاختبارات الواقعية، أكمل الروبوت المهمة أسرع بنسبة تصل إلى 31% من المشغلين البشريين ذوي الخبرة، وحقق معدل نجاح إجمالي أعلى.

ووفقًا للباحثين، يمثل هذا تقدمًا كبيرًا في "التلاعب الحركي"، وهي فئة من المهام التي تتطلب من الروبوت المشي، والإدراك، وتنسيق أطرافه، والتعامل مع الأشياء في وقت واحد.

اقرأ أيضا

لأول مرة.. روبوت يواجه إرهابيين في حملة أمنية مكبرة بالأردن| فيديو

تسوق بسرعة وكفاءة.. أداة جديدة تغير المعالم في روبوت شات جي بي تي

طريقة تدريب جديدة

ويعتمد نظام "DoorMan" على طريقة تدريب جديدة، حيث يستخدم سياسة تعلم تعزيزي تعتمد على الرؤية فقط، تم تدريبها بالكامل في محاكاة "Isaac Lab" التابع لشركة إنفيديا، ثم تم نشرها في العالم الحقيقي دون أي تعديلات إضافية. ولا يعمل الروبوت سوى بالاعتماد على تصوير كاميرات "RGB" الخام فقط أثناء أداء المهام.

وعلى النقيض، تتطلب معظم الروبوتات الشبيهة بالبشر الحالية مدخلات متخصصة، مثل مستشعرات العمق أو علامات تتبع الحركة، ولكن هذه المدخلات قد تكون غير موثوقة أو يصعب استخدامها في بيئات غير متوقعة.

وفي دراسة "DoorMan"، تمت مقارنة أداء الروبوت مباشرةً بأداء المُشغّلين البشريين الذين يتحكمون في وحدة "G1" نفسها عبر أنظمة الواقع الافتراضي.

وأفاد الباحثون أن المشغلين البشر غالبًا ما واجهوا صعوبة في فهم قوة مفصل الباب من خلال واجهة الواقع الافتراضي، وأحيانًا كانوا يسحبون الباب بقوة زائدة أو يفقدون توازنهم.

في المقابل، عرض التدريب المحاكى لنظام المستقل على ملايين الأبواب ذات صلابة مفصل مختلفة وامتصاص صدمات متفاوت وأشكال هندسية مختلفة، مما مكّنه من تطوير أسلوب تفاعل أكثر توازنًا وتكيفًا.

ويعني هذا ببساطة أن نظام "DoorMan" مكن الروبوت من أن يتعلم في المحاكاة كيفية التعامل مع كل أنواع الأبواب بشكل أفضل من البشر الذين يتحكمون فيه عن بعد.