ثورة تكنولوجيا الهياكل الخارجية في الصين تحدث تحولاً في تدريب الذكاء الاصطناعي للروبوتات البشرية

التكنولوجيا اليومية

07/10/2025

كشفت الصين عن نظام قابل للارتداء ثوري قادر على تعليم الروبوتات البشرية الحركات المعقدة بدقة عالية. تم تطوير هذا الابتكار من قبل جامعة الدفاع الوطني بالتعاون مع عملاق الأجهزة ميديا جروب، وقد يكون هذا الابتكار معياراً عالمياً جديداً لتدريب الروبوتات من خلال التقاط حركة البشر الحقيقية في الوقت الفعلي.

النقاط الرئيسية

يستخدم نظام HumanoidExo بدلة خارجية قابلة للارتداء لجمع بيانات الحركة البشرية التفصيلية من أجل تدريب الروبوتات
التقنية تحسن بشكل كبير من قدرة الروبوتات على أداء المهام البدنية المعقدة
أظهرت الاختبارات المبكرة أن الروبوتات أدت مهام مثل التعامل مع الأشياء والمشي بمستوى قريب من البشر

HumanoidExo: النهج الجديد لتدريب الروبوتات

تعتمد الطرق التقليدية لتعليم الروبوتات بشكل كبير على الفيديو أو المحاكاة أو العروض التوضيحية الثابتة، مما ينتج عنه غالباً روبوتات تتسم بالارتباك وعرضة لفقدان التوازن. يغير النظام الجديد، المسمى HumanoidExo، قواعد اللعبة من خلال استخدام بدلة قابلة للارتداء مزودة بمستشعرات حركة وتقنية مسح LiDAR لتسجيل كل حركة يقوم بها المستخدم.

تقوم البدلة بمراقبة سبعة مفاصل في الذراع وتدمج مستشعرات تتبع حركة الجسم وتغيرات الارتفاع. يتم استخدام قاعدة البيانات الغنية والفعلية هذه بعد ذلك لتدريب الروبوتات، مما يسمح لها بالتعلم بشكل أكثر طبيعية وكفاءة مما كان ممكناً في السابق.

الذكاء الاصطناعي المتقدم والتعلم ثنائي المكونات

يتم معالجة بيانات تدريب نظام HumanoidExo عبر نموذج ذكاء اصطناعي ثنائي الأجزاء:

نموذج الرؤية-اللغة-الحركة: يحلل ويفهم المهام التي يعرضها المشغل البشري.
متحكم التعلم المعزز: يضمن أن المتدرب الروبوتي يحافظ على التوازن والاستقرار أثناء الحركة، وهو أمر أساسي لتنفيذ المشي والتعامل بطريقة شبيهة بالبشر.

قفزة دراماتيكية في أداء الروبوتات

شمل أحد التجارب البارزة تدريب روبوت Humanoid من نوع Unitree G1 بواسطة التحكم عن بعد ونظام البدلة الخارجية. في خمس جلسات تشغيل عن بعد و195 جلسة تم تسجيلها بالبدلة الخارجية فقط، ارتفعت نسبة نجاح الروبوت في مهام التقاط ووضع الأشياء من 5% إلى ما يقارب 80%. وهذا يضاهي ما تحققه معظم الروبوتات بعد مئات من العروض البشرية المنفصلة.

علاوة على ذلك، مكّن النظام الروبوت من المشي وإتمام المهام حتى دون تعليمات سير مباشرة خلال التدريب، مما أظهر قدرة مذهلة على التعميم. وخلال اختبارات الجهد البدني—مثل دفع الروبوت عن المسار—كان قادراً على استعادة توازنه، وإيجاد موقع عمله، وإنهاء المهمة.

التأثير الأوسع: سباق الروبوتات العالمي

يأتي هذا الإعلان في وقت تشتد فيه المنافسة في مجال الروبوتات البشرية عالمياً. كبار شركات التقنية مثل NVIDIA وGoogle DeepMind وTesla يتسابقون لتطوير روبوتات أكثر ذكاءً ومرونة ومهارة للأدوار التجارية والصناعية.

وتتجه شركات أوروبية مثل Wandercraft، المعروفة بابتكار هياكل خارجية للرعاية الصحية، أيضاً نحو مجال الروبوتات البشرية. وقد يصبح نظام HumanoidExo الصيني تكنولوجيا محورية، مما يتيح تدريباً أسرع وأكثر وثوقية للجيل القادم من الروبوتات الشبيهة بالبشر.

ما التالي؟

مع وضع نظام HumanoidExo لمعيار جديد، قد يؤدي ذلك إلى تقليص كبير في الكُلف والوقت المطلوبين لتدريب الروبوتات على المهام الواقعية. وقد يشجع الدقة العالية وقابلية التكيف لهذه التكنولوجيا الصناعات حول العالم على تبني الروبوتات البشرية للمهام التي تتطلب مهارات بدنية دقيقة، بدءاً من خطوط التجميع إلى دعم الرعاية الصحية.

26-08-2025

FSR 4 من AMD يعزز المرئيات على RX 9070 XT، ولكن توقع انخفاضًا في معدل الإطارات

تقدم تقنية FSR 4 من AMD تحسينات بصرية على RX 9070 XT ولكنها قد تقلل من معدلات الإطارات بسبب طبيعتها التي تعتمد بشكل مكثف على الذكاء الاصطناعي. استكشف المفاضلات.