طور باحثون من جامعة كاليفورنيا في بيركلي تقنية جديدة تتيح للروبوتات تعلم مهارات معقدة مثل لعب الجينجا، تجميع الأثاث، واستبدال قطع السيارات بدقة وسرعة غير مسبوقة. تعتمد هذه التقنية على الدمج بين الذكاء الاصطناعي، التعلم التعزيزي، والتوجيه البشري، ما يسمح للروبوتات بالانتقال من مستوى المبتدئين إلى المحترفين خلال ساعات قليلة فقط.
يعتمد النظام على تمكين الروبوت من التعلم من التجربة، حيث يتلقى ردود فعل من أجهزة الاستشعار والكاميرات لاكتشاف مواطن القوة والضعف في أدائه. كما يتيح للمدربين البشريين التدخل في المراحل الأولى لتصحيح الحركات باستخدام فأرة خاصة، مما يساعد على تحسين قدرة الروبوت في تنفيذ المهام بدقة أكبر.
لاختبار فاعلية التقنية، طُبقت على عدة مهام مختلفة، بدءًا من ضرب قطع الجينجا، إلى قلب البيض في المقلاة، مرورًا بتجميع اللوحة الأم، وتجميع لوحة قيادة السيارة، وانتهاءً باستبدال حزام التوقيت في المحركات. ورغم تفاوت مستويات الصعوبة، أثبتت التقنية فعاليتها، حيث تمكن الروبوت من إتقان كل مهمة مع تحقيق نسبة نجاح بلغت 100%، متفوقًا على أساليب التعلم التقليدية.
واجه الباحثون تحديات إضافية أثناء التجارب، حيث تم إدخال متغيرات غير متوقعة مثل تغيير مواقع القطع أثناء التجميع، ما أجبر الروبوت على التكيف مع بيئة ديناميكية غير ثابتة. وعلى الرغم من ذلك، أظهرت التقنية الجديدة قدرة فائقة على التعامل مع هذه التحديات بكفاءة عالية.
يطمح الفريق إلى تطوير النظام ليشمل تدريبًا مسبقًا للروبوتات على المعرفة الأساسية بالمهام، مما يقلص زمن التعلم ويتيح لها التركيز على عمليات أكثر تعقيدًا. كما يخطط الباحثون لجعل نتائج أبحاثهم مفتوحة المصدر، مما يسمح للمطورين والعلماء الآخرين بالبناء على هذا الإنجاز وتعزيز قدرات الروبوتات في مختلف المجالات.
اترك تعليقاً