طفرة في تعليم الروبوتات باستخدام  الذكاء الاصطناعي 

 

 

 وبفضل RHyME، أصبحت الروبوتات قادرة على التكيف مع البيئة المحيطة وأداء المهام الجديدة بالاعتماد على المعرفة المكتسبة من مقاطع الفيديو السابقة.

 

وقد حققت الروبوتات المجهزة بهذا النظام زيادة في نجاح تنفيذ المهام بنسبة تزيد على 50% مقارنة بالأساليب السابقة مما يمثل خطوة كبيرة نحو تطوير مساعدين آليين أذكى وأكثر قدرة على أداء المهام الجديدة.

 

تقليديا، تحتاج الروبوتات الحركية التي تستخدم في المصانع وأماكن العمل الأخرى والروبوتات المنزلية إلى تعليمات دقيقة تتضمن خطوات تفصيلية لإكمال أبسط المهام، وعادة ما تتوقف عن العمل إذا واجهت مواقف غير متوقعة، مثل إسقاط أداة أو فقدان مسمار. ويعود السبب في ذلك إلى افتقار تلك الروبوتات إلى المهارات اللازمة للتعامل مع العالم المادي وتعقيداته اللامتناهية.

 

ومن أجل تسريع تعلم الروبوتات، طور باحثون من جامعة كورنيل (Cornell University) نظام عمل للروبوتات مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعرف باسم RHyME، وهو نظام يتيح للروبوتات تعلم أداء المهام من خلال مشاهدة مقطع فيديو تعليمي واحد فقط.

 

وكلمة RHyME هي اختصار لجملة Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution وتعني بالعربية (الاسترجاع لإجراء محاكاة هجينة وتنفيذ غير متطابق).

 

يمكن أن يساهم نظام RHyME في تسريع تطوير ونشر الأنظمة الروبوتية من خلال تقليل الوقت والجهد والتكاليف اللازمة لتدريبها.. مع خفض كبير في كمية بيانات التدريب المطلوبة. 

 

ويأمل الباحثون من خلال هذا النهج، الذي يعد فرعا من التعلم الآلي ويعرف باسم "التعلم عبر المحاكاة"، أن تتعلم الروبوتات تسلسل أداء المهام بسرعة أكبر من السابق وتتمكن من التكيف مع البيئات الواقعية.

 

وقال Kushal Kedia، طالب دكتوراه في مجال علوم الحاسوب وواحد من مؤلفي الورقة البحثية الخاصة بنظام RHyME: من أكثر الأمور المزعجة في العمل مع الروبوتات هي الحاجة إلى جمع كميات كبيرة من البيانات للروبوت في أثناء أداء المهام المختلفة. هذا ليس ما يفعله البشر، فنحن نراقب الآخرين ونستوحي منهم طرق أداء المهام.

 

وقال Sanjiban Choudhury، المؤلف الرئيسي للورقة البحثية الخاصة بنظام RHyME: "عملنا يشبه الترجمة، فنحن نترجم مهمة معينة من الأداء البشري إلى الأداء الروبوتي".

 

وقبل تطوير نظام RHyME واجه الباحثون بعض التحديات في أثناء تدريب الروبوتات، فحركات البشر تتم بسلاسة يصعب على الروبوتات تتبعها وتقليدها، كما أن تدريب الروبوتات عبر مقاطع الفيديو كان يتطلب سابقًا الكثير من مقاطع الفيديو.

 

على سبيل المثال: إذا شاهد روبوت مزود بنظام RHyME مقطع فيديو يظهر فيه شخص يلتقط كوبا من على مكتب ويضعه في حوض قريب، فسيبحث في ذاكرته المصورة عن مقطع مشابه، ويستلهم من الحركات التي شاهدها ويؤدي حركات مشابهة.