روبوتات الذكاء الاصطناعي المدربة على تكرار الحركات الرياضية المعقدة

كانت جامعة كارنيجي ميلون وشركة NVIDIA رائدتين في طريقة تدريب رائدة تمكن الروبوتات ذات الشكل البشري من أداء مآثر رياضية معقدة برشاقة ملحوظة - منكريستيانو رونالدو دوران في الهواء على أنغام التمريرة الأسطورية لكوبي براينت.

إطارهم،محاذاة المحاكاة والفيزياء الحقيقية (ASAP)، يسد الفجوة بين التدريب الافتراضي والتنفيذ في العالم الحقيقي، مما يتيح للروبوتات إتقان الحركات التي كانت تعتبر معقدة للغاية بالنسبة للآلات.

ال وأشار الباحثون في ورقتهم إلى:

"تتمتع الروبوتات الشبيهة بالإنسان بإمكانات لا مثيل لها في تعدد الاستخدامات لأداء المهارات التي يقوم بها الإنسان في كامل الجسم. ومع ذلك، فإن تحقيق حركات الجسم بالكامل بشكل رشيق ومنسق يظل يشكل تحديًا كبيرًا بسبب عدم التوافق الديناميكي بين المحاكاة والعالم الحقيقي."

خوارزمية معقدة تستخدم في تدريب الروبوتات الذكية

يتناول ASAP التحدي المتمثل في ربط المحاكاة والفيزياء في العالم الحقيقي من خلال عملية مكونة من مرحلتين.

أولاً، يقوم بتدريب سياسات تتبع الحركة مسبقًا باستخدام بيانات الحركة البشرية في المحاكاة.

ومن ثم يتم نشر هذه السياسات في العالم الحقيقي، وجمع البيانات لتحسين دقة الحركة.

النتيجة هي روبوت على شكل إنسان قادر على تكرار الإنجازات الرياضية المميزة - منرونالدو احتفال "سيو" بزاوية 180 درجة في الهواء، و"كاتم الصوت" الدقيق من ليبرون بساق واحدة، وتسديدة كوبي براينت المتلاشية.

وَرَاءَ الرياضة وأظهرت الروبوتات خلال حركاتها رشاقة مثيرة للإعجاب، حيث نفذت قفزات أمامية وجانبية تجاوزت المتر.

ورغم أن حركاتهم قد تبدو خرقاء بسبب القيود المادية، فإنهم يمتلكون مهارة أكبر من البشر السابقين، وذلك بفضل "نموذج عمل دلتا" - وهي آلية تصحيح تعوض عن التناقضات بين الفيزياء المحاكاة والواقعية.

وقد أدى هذا الابتكار إلى تقليل أخطاء التتبع بنسبة تصل إلى 52.7%، مما أدى إلى تعزيز المرونة وتنسيق الجسم بالكامل بشكل كبير.

وأكد الباحثون على إمكاناتها في تمهيد الطريق أمام تطوير روبوتات بشرية أكثر تنوعًا في التطبيقات الواقعية:

"نهجنا يحسن بشكل كبير المرونة وتنسيق الجسم بالكامل عبر الحركات الديناميكية المختلفة."

تعتبر المرونة السائلة مشكلة مستمرة بالنسبة للروبوتات

لقد كان تحقيق البراعة البشرية في الروبوتات تحديًا كبيرًا منذ فترة طويلةالروبوتات.

وكتب الباحثون:

"لقد تصورنا لعقود من الزمان أن الروبوتات الشبيهة بالبشر قد تصل إلى مستوى المرونة أو حتى تتجاوزه. ومع ذلك، فإن معظم الأعمال السابقة ركزت في المقام الأول على الحركة، وتعاملت مع الأرجل كوسيلة للتنقل."

يعالج ASAP هذه المشكلة من خلال تدريب سياسات الحركة مسبقًا في المحاكاة، مما يسمح للروبوتات بالتكيف بسلاسة مع ظروف العالم الحقيقي.

بواسطة تقليد الميكانيكا الحيوية البشرية تعمل أطرافهم بشكل ديناميكي - دعم الحركة والتوازن وموازنة الوزن وحتى التعبير.

يواصل فريق البحث تحسين ASAP، ومعالجة القيود مثل الضغط على الأجهزة نتيجة لتنفيذ مناورات معقدة.

وأشاروا إلى أن بعض النماذج انكسرت أثناء تنفيذ حركات معقدة، وقالوا:

"يمكن أن تركز الاتجاهات المستقبلية على تطوير هياكل سياسية تدرك الأضرار للتخفيف من مخاطر الأجهزة."

وستستكشف الجهود المستقبلية تقدير الوضع بدون علامات ودمج المستشعرات الموجودة على متن الطائرة لتقليل الاعتماد على أنظمة التقاط الحركة، وتعزيز القدرة على التكيف والكفاءة.

مع هذه التطورات، كم من الوقت قبل أن تتمكن الروبوتات من المنافسة والسيطرة في الألعاب الأولمبية؟