مع التقدم التكنولوجي المتسارع، تلعب الروبوتات دورًا أساسيًا في مختلف المجالات، مثل تحسين الإنتاجية في المصانع، تعزيز الكفاءة في اللوجستيات الطبية، والمساعدة في الرعاية الصحية، وأيضًا مواجهة التحديات البيئية. ومع ذلك، يواجه العلماء تحديات كبيرة في تدريب الروبوتات بسبب نقص البيانات المتاحة والتكاليف المرتفعة لتدريب الآلات الفيزيائية في البيئات الحقيقية.
على عكس الباحثين الذين يعملون على نماذج الذكاء الاصطناعي مثل "ChatGPT"، يواجه الروبوتيون صعوبة في الحصول على بيانات كافية لتدريب الروبوتات للعمل في البيئات الديناميكية، مثل منازل الناس. رغم استخدام بعض الباحثين للمحاكاة كوسيلة للتدريب، إلا أن هذا النهج يتطلب جهدًا وتكلفة مرتفعة.
في هذا السياق، كشفت جامعة واشنطن عن دراستين رائدتين تقدمان أنظمة ذكاء اصطناعي مبتكرة تعتمد على الفيديو والصور لإنشاء محاكاة افتراضية تساعد الروبوتات في التدريب على أداء المهام في البيئات الحقيقية. أحد هذه الأنظمة هو "RialTo"، الذي يسمح للمستخدم بتسجيل فيديو لهندسة بيئته، مثل المطبخ، ثم يقوم النظام بإنشاء نسخة محاكاة من تلك البيئة. يتدرب الروبوت على هذه المحاكاة باستخدام التعلم المعزز، مما يساعده على التكيف مع التغيرات في البيئة الحقيقية.
كما تم تطوير نظام آخر يحمل اسم "URD Former"، يتيح إنشاء مئات المحاكاة العامة للمطابخ بسرعة وبتكلفة منخفضة. يعتمد النظام على مسح الصور من الإنترنت وربطها بنماذج حركية، مما يسهل تدريب الروبوتات في مجموعة متنوعة من البيئات.
هذه التطورات تعد خطوة كبيرة نحو تدريب الروبوتات بشكل أكثر فعالية في البيئات الحقيقية، مما يقلل من التكاليف ويعزز كفاءة الأنظمة الروبوتية.
إرسال تعليق