روبوت أطلس يحقق مهام معقدة بفضل الذكاء الاصطناعي الرائد، وبأقل قدر من البرمجة

التكنولوجيا اليومية

21/08/2025

قفزة إلى الأمام في الروبوتات: روبوت أطلس يتقن المهام المعقدة بحد أدنى من البرمجة

كشفت شركتا بوسطن ديناميكس ومعهد تويوتا للأبحاث عن تقدم كبير في مجال الروبوتات الشبيهة بالبشر من خلال روبوتها أطلس المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يتيح هذا الإنجاز لأطلس أداء مهام معقدة ومتعددة الخطوات، مثل تحميل وتفريغ العناصر في سلة، بكفاءة وتكيف غير مسبوقين، ويتطلب ذلك الحد الأدنى من التعليمات البرمجية الجديدة لكل عملية. يمثل هذا التطور خطوة حاسمة نحو إنشاء روبوتات شبيهة بالبشر متعددة الأغراض قادرة على إحداث تحول في مختلف الصناعات والحياة اليومية.

النقاط الرئيسية

يمكن لأطلس الآن تنفيذ تسلسلات مهام طويلة ومعقدة تتضمن كلاً من التلاعب والحركة.
يستخدم الروبوت نموذج سلوك كبير واحد (LBM) للتحكم المباشر في جسمه بالكامل، بما في ذلك اليدين والقدمين.
يمكن إضافة قدرات جديدة بسرعة دون الحاجة إلى برمجة يدوية مكثفة، مما يقلل بشكل كبير من وقت التطوير.
يُظهر أطلس القدرة على التكيف الذاتي مع التحديات المادية غير المتوقعة في منتصف المهمة.

إحداث ثورة في برمجة الروبوتات

تقليديًا، كانت برمجة الروبوتات الشبيهة بالبشر للمهام المعقدة عملية تتطلب جهدًا كبيرًا، وغالبًا ما تتطلب أنظمة تحكم منفصلة للمشي والتوازن والتلاعب بالذراع. ومع ذلك، أدى البحث المشترك بين بوسطن ديناميكس ومعهد تويوتا للأبحاث إلى تطوير نماذج السلوك الكبيرة (LBMs). تسمح هذه النماذج لشبكة عصبية واحدة بإدارة جسم الروبوت بالكامل، مع التعامل مع جميع الأطراف بأهمية متساوية. يعني هذا النهج المتكامل أنه يمكن دمج المهارات الجديدة بسرعة من خلال العروض البشرية، مع أن تصبح نماذج السلوك الكبيرة أكثر قوة وتتطلب عددًا أقل من العروض التوضيحية مع تحسنها.

براعة محسنة وقابلية للتكيف

يعرض أحدث عرض توضيحي أطلس وهو يؤدي سلسلة من مهام التعبئة والفرز والتنظيم. ما يميز هذا الإنجاز هو قدرة أطلس على دمج حركات الجسم بالكامل بسلاسة مثل المشي والانحناء والرفع. والأهم من ذلك، أن الباحثين أدخلوا اضطرابات في منتصف المهمة، مثل إغلاق غطاء الصندوق وتحريكه، مما أجبر أطلس على تعديل تصرفاته ديناميكيًا. يمثل هذا المستوى من التصحيح الذاتي والقدرة على التكيف خروجًا كبيرًا عن أنظمة الروبوتات السابقة التي غالبًا ما كانت تعاني من مثل هذه التغيرات البيئية الديناميكية.

مستقبل الروبوتات متعددة الأغراض

أعرب سكوت كويندرزما، نائب رئيس أبحاث الروبوتات في بوسطن ديناميكس، عن تفاؤله بشأن تداعيات هذا العمل، قائلاً: "يقدم هذا العمل لمحة عن كيفية تفكيرنا في بناء روبوتات متعددة الأغراض ستغير طريقة عيشنا وعملنا." وأبرز أن تدريب شبكة عصبية واحدة لمهام التلاعب العديدة يؤدي إلى تعميم أفضل وأن الروبوتات عالية القدرة مثل أطلس توفر حواجز أقل لجمع البيانات للمهام التي تتطلب الدقة والبراعة والقوة. وأضاف روس تيدريك، نائب الرئيس الأول لنماذج السلوك الكبيرة في معهد تويوتا للأبحاث، أن نماذج السلوك الكبيرة تعالج تحدي قابلية التوسع في برمجة الروبوتات الشبيهة بالبشر لمهام متنوعة في البيئات الحالية، مما يتيح إضافة المهارات بسرعة وكفاءة.

وضع التحدي في سياقه

يأتي هذا التقدم في وقت لا تزال فيه الروبوتات الشبيهة بالبشر تواجه عقبات تنموية كبيرة، كما يتضح من أحداث مثل ألعاب الروبوتات الشبيهة بالبشر العالمية. غالبًا ما تسلط هذه المسابقات الضوء على الصعوبات في الحفاظ على التوازن والاستقرار العام أثناء الحركة، حيث تتعرض الروبوتات أحيانًا لفشل حرج مثل فقدان الرأس في منتصف السباق. يمثل التقدم الذي أحرزته بوسطن ديناميكس ومعهد تويوتا للأبحاث مع أطلس خطوة كبيرة نحو التغلب على هذه التحديات المستمرة وتحقيق الإمكانات الكاملة للروبوتات الشبيهة بالبشر.

13-08-2025

الكشف عن Matter 1.4.2: إعداد الواي فاي فقط قد يخفض تكاليف أجهزة المنزل الذكي

اكتشف كيف يمكن لإعداد Matter 1.4.2 الذي يعتمد على Wi-Fi فقط أن يخفض أسعار أجهزة المنزل الذكي ويعزز تجربة المستخدم بتحكم وأداء محسنين.