التكنولوجيا اليومية
·14/11/2025
واجهت الروبوتات الشبيهة بالبشر عائقًا دائمًا: حركتها غير طبيعية، تبدو كأنها تتحرك بصعوبة أو تتأخر في الرد. دراسة جديدة تقدم اختراقًا يعد بجعل الحركة أكثر كفاءة وواقعية مما سبق.
يختصر البحث مفهومين: التعلم المعزز العميق (DRL) وآلية انتباه متفرقة. في السابق، تتبع الروبوت مسارات مبرمجة مسبقًا تفشل حين يتغير المحيط. باستخدام DRL، يتعلم الروبوت الحركات المثلى بالمحاولة والخطأ، كما يتعلم الإنسان مهارة جديدة، فيعدل أفعاله حسب المؤثرات الفورية.
الجديد هو إضافة آلية انتباه متفرقة. تعمل كمرشح تدفع الروبوت للالتفات فقط إلى البيانات الحسية الأهم وتتجاهل الضوضاء غير المؤثرة. هذه الكفاءة ضرورية للقرار السريع. مقارنة بالنماذج التي تعالج كل البيانات، يقلل هذا الأسلوب الموجه الحمل الحسابي ووقت الاستجابة.
أظهرت التجارب نتائج لافتة. سجلت الروبوتات التي تستخدم النظام حركات أكثر سلاسة، وزمن استجابة أقل عند الاستجابة للمحفزات، وتخطيط مسار أنفع. تعالج هذه القفزة الارتباك الذي قيد الأجيال السابقة.
يمهد هذا التقدم الطريق لتطبيقات أرقى، من مساعدين رشيقين في المصانع إلى مساعدين مستجيبين في الرعاية الصحية ورعاية المسنين. بالتعلم والرد الفوري، تندمج هذه الروبوتات بأمان وأثرى في البيئات البشرية، خطوة محورية نحو أنظمة ذكية ومستقلة فعلًا.









