التكنولوجيا اليومية
·14/01/2026
أدت التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) إلى تحول ملحوظ في كيفية تدريب الروبوتات الشبيهة بالبشر على المهام البدنية. قدمت شركة 1X، وهي شركة روبوتات، نموذج 1X العالمي (1XWM)، والذي يختلف بشكل كبير عن طرق التدريب التقليدية المكتوبة يدويًا والمستندة إلى التحكم عن بعد. تقارن هذه المقالة نهج التعلم المبتكر المستخدم في روبوت NEO من 1X بالطرق القياسية السائدة في مجال الروبوتات اليوم، مع تحليل النتائج التقنية الرئيسية والآثار المترتبة على التطبيقات في البيئات الواقعية.
تعتمد الروبوتات الصناعية والمنزلية التقليدية عادةً على نموذجين رئيسيين: القواعد المبرمجة مسبقًا وبيانات العرض التوضيحي. تتطلب هذه الأنظمة غالبًا آلاف الساعات من التدريب المراقب، حيث تراقب الروبوتات أو تقلد المشغلين البشريين وهم يؤدون مهام محددة. هذه العملية كثيفة الاستهلاك للموارد وتحد من قدرة الروبوت على التكيف مع السيناريوهات الجديدة.
في المقابل، يستخدم نموذج 1X العالمي الخاص بـ NEO نهج تعلم الفيديو المستند إلى الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تدريب الروبوت باستخدام محتوى الفيديو على نطاق واسع من الإنترنت. بدلاً من ربط بيانات المستشعرات المباشرة أو المطالبات النصية بالإجراءات، يتخيل نظام NEO تسلسل فيديو يمثل نتيجة المهمة المطلوبة. يقوم نموذج الديناميكيات العكسية بعد ذلك بترجمة إطارات الفيديو المتخيلة إلى أوامر حركية مفصلة، مما يمكّن الروبوت من أداء المهمة جسديًا.
تشمل مقاييس الأداء الرئيسية في مجال الروبوتات تعميم المهام، والقدرة على التكيف مع السيناريوهات غير المعروفة، وسرعة اكتساب المهارات. في العروض التوضيحية العامة، أظهر NEO القدرة على الانتقال من المهام المعروفة إلى المهام الجديدة تمامًا دون إعادة برمجة صريحة. على سبيل المثال، على عكس الروبوتات المدربة تقليديًا التي تواجه صعوبة في البيئات غير المألوفة أو المزدحمة، حقق NEO نجاحًا في مهام مثل التقاط الأشياء من بيئة مختلطة أو تمشيط الشعر - دون خبرة مباشرة سابقة.
غالبًا ما تواجه أنظمة الروبوتات القياسية اختناقات لأن كل مهمة جديدة تتطلب بيانات عرض توضيحي إضافية. عجلة التعلم الخاصة بـ NEO - حيث تعمل نجاحاته وإخفاقاته كمواد تدريب مستقبلية - تسرع بشكل ملحوظ تطوير المهارات، وهو تمييز ملحوظ في القدرة المستقلة.
على الرغم من هذه التحسينات، هناك تحديات معترف بها. يمكن لـ 1XWM إنشاء تنبؤات فيديو تنتهك أحيانًا فيزياء العالم الحقيقي أو عمق الكائن، مما يتسبب في أخطاء تنفيذ طفيفة، مثل فشل الإمساك في العمليات الماهرة مثل الصب أو الرسم. تخفف الشركة من ذلك عن طريق إنشاء نتائج مستقبلية متعددة واختيار الأكثر احتمالاً للتنفيذ. تتجنب الروبوتات التقليدية، على الرغم من أنها أقل مرونة، هذه المشكلات بشكل عام من خلال البقاء ضمن سيناريوهات محددة بدقة ومختبرة مسبقًا.
روبوت 1X NEO متاح حاليًا من خلال الوصول المبكر بسعر 20,000 دولار، أو 499 دولارًا شهريًا من خلال اشتراك، مع تقدير التسليم لعام 2026. أظهرت الروبوتات الشبيهة بالبشر الصناعية المماثلة، مثل HMND 01 Alpha، أيضًا مهام مستقلة ولكنها لا تزال تعتمد بشكل أساسي على الروتينات المحسنة للمصنع.
يمثل اعتماد نموذج 1X العالمي خطوة كبيرة إلى الأمام في تعلم الروبوتات المستقلة، متجاوزًا النماذج الثابتة ويمكّن من التكيف المرن والتحسين الذاتي مع البيئات المتنوعة. في حين أن القيود التقنية لا تزال قائمة، فإن مسار النموذج يشير إلى أنظمة روبوتية أكثر استقلالية وقدرة.









