Article image
مصدر الصورة: NVIDIA



تعمل شركة إنفيديا على استخدام التعلم الآلي لتحسين قدرة الروبوتات الصناعية على إتقان المهارات المطلوبة لفهم الأعمال الصعبة في المصانع أو المستشفيات.

بقلم

2020-11-26 03:15:46

24 يناير 2019

على رغم تطورات الذكاء الاصطناعي الكبيرة في الآونة الأخيرة، إلا أن الروبوتات المستخدمة في المصانع ما زالت “خرقاء” إلى حد بعيد، وخطرة. فهي قادرة حقاً على أداء مهام شاقة بكل دقة، مع قدرتها على تكرارها بشكل لا نهائي، لكنها هذه الروبوتات الصناعية غير قادرة على التعامل مع التباين في بيئتها المحيطة أو على فهم وإتقان مهام جديدة أو مختلفة، مما يحدّ كثيراً من فائدتها في أماكن العمل.

إنفيديا تدرب الروبوتات في مطبخ إيكيا

تعمل شركة “إنفيديا” (Nvidia) على استخدام التعلم الآلي في حل هذه المشكلة. حيث تقوم هذه الشركة والتي تعد الأبرز في مجال صناعة الرقائق الحاسوبية المتخصصة في العالم (وهي القطع التي لا غنى عنها لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي) بإنشاء معمل روبوتات جديد في سياتل بالولايات المتحدة، لصناعة روبوتات قادرة على مساعدة البشر والعمل إلى جانبهم، وسوف تسميها “كو-بوتس” أو “روبوتات مُساعدة”، بقدرات أكبر وقدر أعلى من الذكاء. ويستند نموذج هذه الروبوتات إلى مطبخ آيكيا العادي.

وقد طورت بالفعل نظام روبوتي داخل “المطبخ المخبري”، وهي ذراع روبوتية مُركبة على منصة عجلات ثابتة، تبرع في إحضار الزجاجات والأطباق ووضعها في أدراج. يقول ديتر فوكس مبتكر المعمل والأستاذ في جامعة واشنطن، إن هذه المهام تهيئ الروبوتات لإتقان المهارات المطلوبة لفهم الأعمال الصعبة في المصانع، أو لتقديم المساعدة في المستشفيات: “أعتبره مجالاً مثالياً للتصدي إلى العديد من التحديات بمجال الروبوتات”.

ومع الوقت سوف يزيد تعقيد المهام التي ستكلف بها الذراع الروبوتية المطبخية، من العثور على الأغراض ونقلها، إلى العمل على أدوات وأغراض غير مألوفة بالنسبة لها. وفي النهاية، إذا تم كل شيء على ما يرام، سوف يتمكن الروبوت من مساعدة البشر في أمور معقدة مثل تحضير الطعام.

وهناك ميزة أخرى لاستخدام مطبخ آيكيا، وهو قدرة معامل الروبوتات الأخرى على تكرار تجربة فريق “إنفيديا” ومقارنة التقدم المحرز لديها بما أحرزه معمل “إنفيديا”. وسوف يتكون المعمل الجديد من 50 باحثاً بمجال الروبوتات، بما يشمل أعضاء هيئة تدريس ومتدربين يعملون بدوام جزئي.

التعلم الآلي لتحسين قدرات الروبوتات الصناعية

لقد ظهرت على مدار السنوات القليلة الماضية بوادر طيبة على مسار التقدم في قدرة التعلم الآلي على تحسين إمكانات الروبوتات الصناعية إلى حد بعيد. فالتعلم المُعزز على وجه التحديد تبين أنه طريقة واعدة للغاية لحمل الروبوتات على التعامل مع تحديات صعبة. ويشمل التعليم المُعزز السيطرة على الروبوت بشبكة عصبونية عميقة وإعادة ضبط سلوكه بما يُقرّبه أكثر من إنجاز الهدف المخصص له.

على سبيل المثال، هناك روبوت يُدعى “داكتيل” يتبع مؤسسة “الذكاء الاصطناعي المفتوح” (OpenAI) غير الهادفة للربح، في سان فرانسسكو، تعلّم التعامل مع مكعبات الأطفال عن طريق التدرب على ما يكافئ مئة عام من المحاكاة الحاسوبية. لكن الإخفاقات التجارية تُظهر مدى صعوبة جعل الروبوتات الذكية عملية ومفيدة للمستخدم.

تحديات استخدام الروبوتات في العالم الحقيقي

تتمثل مشكلة أغلب المشروعات في أنها تقوم بالتطوير في سياق مواقف محدودة وضيقة نسبياً. ومع تغيير السياق قليلاً يصبح على النظام الروبوتي تعلم كل شيء من جديد. وقالت إيمو تودوروف باحثة الروبوتات في جامعة واشنطن والتي تقوم بتطوير بيئة محاكاة للروبوتات تُدعى MuJoCo: “أغلب التجارب في هذا المجال ليست عامة بالقدر الكافي كما تبدو من النظرة الأولى”.

ويقول فوكس إن تعلم الروبوت الأعرض نطاقاً قد يشتمل على تجهيز الروبوتات بمبادئ العالم الفيزيائي الأساسية، وتشمل عناصر مثل الجاذبية. هذه الفكرة – التي يجري تجريبها الآن – قد تكون مشابهة أكثر للفهم الفطري للفيزياء الذي يتعلمه الأطفال الصغار بالممارسة.

هناك قلة من الشركات التي ركبت موجة ثورة الذكاء الاصطناعي كما فعلت “إنفيديا”. لذا يجدر بالملاحظة أنه مع قيام الشركة بالرهان على الروبوتات، فهي تستفيد من ثورة الذكاء الاصطناعي في عالم الروبوتات الصناعية، ويرجع هذا جزئياً لأن العتاد الخاص بهذه الروبوتات لا غنى عنه في تشغيل برمجيات التعلم الآلي الحديث. كما أن هذه التكنولوجيا مفيدة لعمل تجارب محاكاة افتراضية، وهي العملية التي أصبحت ضرورية للغاية في تدريب الروبوتات.

لدى فوكس وزملاؤه في معمل سياتل أمل كبير في قدرة بيئات المحاكاة الافتراضية على تجاوز التحديات، فهي واقعية من الناحية الفيزيائية، ولا يمكن تمييزها عن المحاكاة في العالم الحقيقي. ويختم فوكس بالقول: “المحاكاة ستكون مهمة جداً لمستقبل تطوير الروبوتات”.


شارك