تتعلم الروبوتات كيفية التحرك من خلال مراقبة نفسها

نجح باحثون من جامعة كولومبيا في تطوير ذراع روبوتية مستقلة قادرة على تعلم حركات جديدة والتكيف مع الضرر بمجرد مشاهدة نفسها تتحرك. وقد شاهد الروبوت مقطع فيديو لنفسه ثم استخدم تلك البيانات للتخطيط لأفعاله التالية - وهي ممارسة يطلق عليها الباحثون "الوعي الذاتي الحركي". من خلال مراقبة تحركاتهم الخاصة، يمكن للروبوتات أن تتعلم كيفية التغلب على الضرر الذي يلحق بأجسامها، مما قد يجعلها أكثر قدرة على التكيف مع مجموعة واسعة من التطبيقات .تم تصميم عملية التعلم الفريدة هذه لمحاكاة الطريقة التي يضبط بها البشر حركات معينة من خلال مشاهدة أنفسهم في المرآة. يمكن أن يؤدي تعليم الروبوتات على التعلم بهذه الطريقة إلى تقليل الحاجة إلى تدريب مكثف في محاكاة ثلاثية الأبعاد مخصصة. يمكن أن يجعل أيضًا الروبوتات المستقلة المستقبلية التي تعمل في العالم الحقيقي مجهزة بشكل أفضل للتكيف مع الضرر والتغيرات البيئية دون تدخل بشري مستمر.

الإلهام من الأطفال والراقصين الذين ينظرون إلى المرايا

البشر هم أحد الأنواع القليلة المختارة من الحيوانات التي تطورت للتعرف على انعكاسنا والتعلم منه. يتعرف الأطفال الصغار على أجسادهم الجديدة الغريبة في المرايا أو البرك، ويدونون ملاحظات حول ما يرونه، ويخلقون "نموذجًا ذهنيًا" لأنفسهم في الفضاء ثلاثي الأبعاد. إن هذه الملاحظة يمكن أن تساعد في تطوير الحركة والتنسيق ومهارات اللغة المبكرة. هذه العملية، التي يطلق عليها الباحثون "المحاكاة الذاتية"، لا تنطبق فقط على الأطفال أيضًا. يقوم الراقصون أيضًا بتحليل انعكاساتهم بانتظام لتصحيح وضعهم وتلقي ردود فعل بصرية فورية. لهذه الدراسة، أراد الباحثون معرفة ما إذا كان بإمكانهم إيجاد طريقة لتطبيق عملية محاكاة ذاتية مماثلة على روبوت مستقل. عادة، يقوم علماء الروبوتات بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تشغيل الروبوتات في محاكاة افتراضية مفصلة للغاية ومنسقة. فقط بعد اكتمال جولات وفيرة من التدريب، يتم تطبيق النموذج عادةً على آلة مادية. لكن هذه العملية محدودة بطرق متعددة. بالنسبة للمبتدئين، يمكن أن تستغرق المحاكاة المتقدمة وقتًا طويلاً لإتقانها وغالبًا ما تتطلب خبرة هندسية واسعة النطاق. كما أنها مقيدة إلى حد ما من حيث القدرة على التكيف. إذا حدث شيء غير متوقع للروبوت في عالم مادي خارج المعلمات التي تم تدريبه عليها في المحاكاة، فقد يواجه صعوبة في الاستجابة بشكل صحيح. وقال يوهانج هو، طالب الدكتوراه في جامعة كولومبيا والمؤلف الرئيسي للبحث، في بيان: "هدفنا هو روبوت يفهم جسده، ويتكيف مع الضرر، ويتعلم مهارات جديدة دون برمجة بشرية مستمرة". وللقيام بذلك، طور الباحثون "إطارًا جديدًا للتعلم الذاتي الإشراف" يتكون من ثلاث شبكات عصبية عميقة منفصلة. يقوم مشفر الإحداثيات أولاً بمعالجة مقطع فيديو خام للروبوت تم التقاطه بواسطة كاميرا واحدة، وهي العملية التي يشبهها الباحثون بإنسان ينظر إلى نفسه في المرآة. ثم يحول مشفر الحركة تلك الصورة - والتي تتضمن بيانات تسلط الضوء على مفاصل الروبوت ومناطق الحركة الأخرى - إلى صورة ثنائية. أخيرًا، يكمل النموذج التنبئي العملية من خلال تعليم ذراع الروبوت المادية كيفية التحرك في العالم الحقيقي. والنتيجة هي روبوت يمكنه تعديل حركاته باستمرار بناءً على بيانات الفيديو من الكاميرا بدلاً من الاعتماد على محاكاة تدريب افتراضية.

تمكن ذراع الروبوت من التكيف مع الضرر أثناء الحركة

اختبر الباحثون إطار التعلم الجديد الخاص بهم من خلال وضع ذراع الروبوت الخاصة بهم من خلال بعض المهام الأساسية. أولاً، أظهروا أن الذراع يمكن أن تتجنب عقبة (في هذه الحالة، فاصل يشبه الورق المقوى) ببساطة من خلال مشاهدة إطار فيديو لنفسه وهو يتأرجح بنجاح عبر الحاجز. والأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو أنهم أظهروا أيضًا كيف يمكن لنفس النموذج أن يساعد الروبوت على التكيف مع الضرر. أراد الباحثون معرفة كيف سيستجيب الروبوت في سيناريو افتراضي حيث ينحني أحد أطرافه بسبب حمل ثقيل للغاية. لاختبار ذلك، قاموا بطباعة طرف تالف ثلاثي الأبعاد وربطوه بالروبوت. بعد مشاهدة مقطع فيديو لنفسه مع الذراع الجديدة، تمكن النموذج من تحسين تنبؤاته وضبط حركات الروبوت للتعويض عن الضرر المحاكي. كتب الباحثون في نسخة ما قبل الطباعة من الورقة البحثية: "تثبت نتائجنا أن هذه المحاكاة ذاتية التعلم لا تمكن فقط من التخطيط الدقيق للحركة ولكنها تسمح أيضًا للروبوت باكتشاف التشوهات والتعافي من الضرر".

قد تساعد المحاكاة الذاتية الروبوتات المستقلة في المستقبل على العمل مع تدخل بشري أقل

يمكن أن تساعد طريقة المحاكاة الذاتية التي تم عرضها في الورقة البحثية في تحسين مجموعة واسعة من الروبوتات المستقلة في المستقبل والتي قد يتم نشرها يومًا ما لمهام مختلفة، من أعمال التصنيع إلى المراقبة البيئية والصناعية. إن قدرة هذه الروبوتات على التعلم من بيانات الكاميرا وحتى التكيف مع الضرر يمكن أن تقلل من وقت التوقف عن العمل وتمنع عمال الإصلاح من البشر من التعرض بشكل غير ضروري لظروف خطيرة محتملة. يمكن أن تصبح قدرات الإصلاح الذاتي أكثر أهمية في مجالات مثل رعاية المسنين والأطفال بمساعدة الروبوتات، حيث يمكن أن يكون للتلف الذي يلحق بالآلات تأثير فوري على رفاهية الشخص. هناك أيضًا مزايا أكثر دنيوية لهذا النهج. يلاحظ الباحثون أن روبوت المكنسة الكهربائية الذي يقوم بالإصلاح الذاتي، على سبيل المثال، يمكنه نظريًا استخدام هذه التقنيات لضبط حركته بعد ملاحظة أنه اصطدم بجدار وأخرج أحد أطرافه قليلاً من مكانه. في عوالم أخرى، قد يكون لدى روبوتات رومباس الخرقاء التي تتجول عبر الشقق المزدحمة فرصة أكبر في القتال يومًا ما. قال هود ليبسون، أستاذ جامعة كولومبيا والمؤلف المشارك في الدراسة: "نحن البشر لا نستطيع أن نتحمل العناية المستمرة بهذه الروبوتات وإصلاح الأجزاء المكسورة وتعديل الأداء. تحتاج الروبوتات إلى تعلم كيفية الاعتناء بنفسها".