×

اضغط هنا إن لم يقم المتصفح بتحويلك آليًا.

"روبوتات" تتحكم بالمواد المرنة للمساعدة بأعمال المنزل

"روبوتات" تتحكم بالمواد المرنة للمساعدة بأعمال المنزل
 نشهد مع مرور الوقت ازياد تحكم ”الروبوتات“ بالأشياء الصلبة، ولكن الأشياء المرنة ذات الشكل المتغير تمثل تحديات تقنية عديدة، لأن تحريك جزء منها قد يؤثر على كامل الجسم.

في هذا الإطار، طور باحثون من معهد ”ماساتشوستس“ للتقنية وجامعة ”ستانفورد“ في الولايات المتحدة، ”روبوتا“ قادًرا على التحكم والتلاعب بشكل معجون الأطفال وإعادة تشكيله، إذ يتعلم النظام الجديد من المدخلات البصرية، ويسمح ليد ”روبوتية“ ذات إصبعين برؤية ومحاكاة وتشكيل أشكال معجونية.

واستطاع ”روبوت روبوكرافت“ أن يتحكم بالمعجون ليشكل حروفًا أبجدية عدة، بعضها كان خارج مجال رؤيته، وخلال مدة 10 دقائق فقط جمع البيانات اللازمة لمنافسة البشر في أداء مهام الاختبار، وحقق نتيجة أفضل منهم.

وقال طالب الدكتوراة ومؤلف البحث، يونزو لي: ”تمهد قدرة الروبوت، على التلاعب بالأجسام المرنة، للوصول إلى قدرات أساسية لازمة لتعلم المهمات المنزلية والصناعية المعقدة، مثل صناعة الفخار، وفي حين تقدمت الروبوتات القادرة على التحكم بالملابس والحبال سابقا، فإننا وجدنا ضعفًا في دراسة قدرة الروبوتات على التحكم بالمواد عالية المرونة“؛ وفقًا لموقع ”تك إكسبلور“.

وتحتاج البنية المرنة غير المحددة للمادة لإجراء مسح كامل قبل تنفيذ أي نمذجة أو تخطيط فعال، من خلال تحويل الصور الملتقطة للبنية إلى رسومات بيانية مجزأة، وبمساعدة الخوارزميات والشبكة العصبية الاصطناعية، يستطيع ”روبوكرافت“ التنبؤ بدقة بتغيرات شكل المادة المرنة.

ويعتمد الباحثون في العادة على محاكاة فيزيائية معقدة لنمذجة القوى المحركة المطبقة على الأشياء وفهمها، ولكن ”روبوكرافت“ يعتمد على البيانات البصرية في 3 مراحل، أولها استخدام أجهزة التصوير لتلقي البيانات البصرية، وتحويلها إلى أشكال سحابية من جزيئات تشكل الجسم.

وتستخدم شبكة عصبية اصطناعية، البيانات البصرية لمحاكاة خصائص الجسم الحركية وطريقة حركته، وأخيرًا تخطط الخوارزميات لسلوك الروبوت في تشكيل قطعة المعجون على شكل أحرف أبجدية.

ويحاول العلماء حاليًا صنع أشكال معقدة أكثر من الأحرف، ولكن امتلاك الروبوت لإصبعين فقط يمثل تحديًا صعبًا.

ويأمل الباحثون في المستقبل توظيف ”الروبوت“ في المهام المنزلية، ومساعدة كبار السن وأصحاب الحركة المحدودة، ولتحقيق ذلك يجب العمل على تطوير قدرة الروبوت على صنع أشكال أكثر تعقيدًا من المواد.
التعليقات 0
التعليقات 0
المزيد