تاريخ النشر: ١٨ مارس ٢٠٢٥ / تاريخ التحديث: ١٨ مارس ٢٠٢٥ - المؤلف: Konrad Wolfenstein
التحكم في وقوف الروبوتات الشبيهة بالبشر: مع تقنية HoST، تتعلم الروبوتات الشبيهة بالبشر الوقوف – إنجازٌ هامٌ للروبوتات في الحياة اليومية – الصورة: humanoid-standingup.github.io
أكثر من مجرد النهوض: يمهد مشروع HoST الطريق أمام الروبوتات البشرية ذاتية التشغيل ومتعددة الاستخدامات
من المحاكاة إلى الواقع: كيف تُعلّم HoST الروبوتات الشبيهة بالبشر الوقوف بشكل مستقل
في عالم الروبوتات الشبيهة بالبشر الرائع، حيث تُحاكي الآلات بشكل متزايد القدرات البشرية، تلعب مهارة تبدو بسيطة لكنها في غاية الأهمية دورًا محوريًا: الوقوف. بالنسبة لنا نحن البشر، يُعدّ الوقوف أمرًا طبيعيًا، حركة لا إرادية نقوم بها مرات لا تُحصى يوميًا. أما بالنسبة للروبوت الشبيه بالبشر، فيُمثّل الوقوف تحديًا معقدًا يتطلب أنظمة تحكم متطورة، ومستشعرات دقيقة، وخوارزميات ذكية. لا تُعدّ هذه القدرة مجرد دليل مُبهر على براعة الهندسة فحسب، بل هي أيضًا شرط أساسي لكي تجد الروبوتات الشبيهة بالبشر مكانها في حياتنا اليومية وتُساعدنا في مجموعة واسعة من المهام.
إن القدرة على النهوض من أوضاع مختلفة ليست مجرد ميزة إضافية، بل هي أساس استقلالية الروبوتات الشبيهة بالبشر وتعدد استخداماتها. تخيل روبوتًا يساعدك في أعمال المنزل، أو يقدم لك الرعاية، أو يعمل في بيئات خطرة. في جميع هذه الحالات، تُعدّ القدرة على النهوض بشكل مستقل من أوضاع مختلفة أمرًا بالغ الأهمية. فالروبوت الذي يعمل فقط في أوضاع مثالية ويعجز عن الحركة بعد السقوط، هو ببساطة عديم الفائدة في العالم الحقيقي. لذا، يُعدّ تطوير استراتيجيات وقوف قوية ومتعددة الاستخدامات خطوة أساسية لنقل الروبوتات الشبيهة بالبشر من المختبرات البحثية إلى أرض الواقع.
غالباً ما وصلت المناهج السابقة لحل هذه المشكلة إلى حدودها القصوى. فقد اعتمد الكثير منها على تسلسلات حركة مُبرمجة مسبقاً بدقة متناهية، والتي كانت تعمل في بيئات مُتحكم بها، لكنها سرعان ما وصلت إلى حدودها في الواقع غير المتوقع. كانت هذه الأنظمة الجامدة غير مرنة، وغير قادرة على التكيف مع الظروف المتغيرة، وفشلت فشلاً ذريعاً عندما هبط الروبوت في وضع غير متوقع أو على أرض غير مستوية. استخدمت مناهج أخرى بيئات محاكاة معقدة، لكن نتائجها كانت غالباً صعبة التطبيق على الروبوتات الحقيقية. وقد أثبتت القفزة من المحاكاة إلى الواقع، أو ما يُسمى "نقل المحاكاة إلى الواقع"، أنها عقبة أمام العديد من مناهج البحث الواعدة.
في هذا السياق، يبرز إطار عمل مبتكر قد يُغير جذرياً طريقة تفكيرنا في الروبوتات الشبيهة بالبشر القادرة على الوقوف: HoST، اختصاراً لـ Humanoid Standing-up Control (التحكم في وقوف الروبوتات الشبيهة بالبشر). لا يُعد HoST مجرد أسلوب آخر، بل هو نقلة نوعية في هذا المجال. طُوّر HoST من قِبل اتحاد جامعات مرموقة في آسيا ، من بينها جامعة شنغهاي جياو تونغ، وجامعة هونغ كونغ، وجامعة تشجيانغ، والجامعة الصينية في هونغ كونغ، وهو يكسر المناهج التقليدية ويشق طريقاً جديداً كلياً لتعليم الروبوتات الشبيهة بالبشر الوقوف، بطريقة تتسم بتعدد استخداماتها وقوتها وواقعيتها المذهلة.
مناسب ل:
HoST: إطار عمل يتعلم من الأخطاء
يكمن جوهر ابتكار HoST في تطبيق التعلم المعزز، وهو أسلوب تعلم آلي مستوحى من كيفية تعلم البشر والحيوانات. تخيل أنك تُعلّم طفلاً ركوب الدراجة. أنت لا تُعطيه تعليمات مُفصّلة لكل حركة عضلية، بل تدعه يُجرّب بنفسه. إذا سقط الطفل، يُصحّح حركاته في المحاولة التالية. من خلال التجربة والخطأ، ومن خلال التغذية الراجعة الإيجابية والسلبية، يتعلم الطفل تدريجياً إتقان ركوب الدراجة. يعمل التعلم المعزز وفق مبدأ مماثل.
في مشروع HoST، يُوضع روبوت بشري في بيئة محاكاة ويُكلّف بالنهوض من أوضاع مختلفة. يعمل الروبوت كـ"فاعل" داخل هذه البيئة، حيث يقوم بأفعال، وهي في هذه الحالة حركات مفاصله وجسمه. مقابل كل فعل، يتلقى "مكافأة" أو "عقابًا"، حسب نجاحه. يُؤدي النهوض إلى مكافأة، بينما يُؤدي السقوط أو القيام بحركات غير مرغوب فيها إلى مكافأة سلبية. من خلال تجارب لا حصر لها، واكتساب الخبرة، وتحسين الاستراتيجية، يتعلم الروبوت تدريجيًا تطوير أفضل استراتيجية ممكنة للنهوض.
يكمن الاختلاف الجوهري عن المناهج السابقة القائمة على التعلم المعزز في أن نظام HoST يتعلم من الصفر. فهو لا يستخدم مسارات حركة مُبرمجة مسبقًا، ولا عروضًا توضيحية بشرية، ولا أي معرفة مسبقة أخرى. يبدأ الروبوت من الصفر ويطور استراتيجياته للنهوض بشكل مستقل تمامًا. يُعد هذا تقدمًا جوهريًا لأنه يسمح للنظام بإيجاد حلول قد تتجاوز بكثير ما كان بإمكان المهندسين البشريين تصوره. علاوة على ذلك، يجعل هذا النظام شديد التكيف، لأنه لا يعتمد على افتراضات جامدة أو تحيزات بشرية.
سحر العمارة متعددة المعايير
يُعدّ تصميم متعدد النقاد عنصرًا أساسيًا آخر في ابتكار HoST. لفهم ذلك، نحتاج إلى إلقاء نظرة سريعة على كيفية عمل التعلّم المعزز. في أنظمة التعلّم المعزز التقليدية، يوجد عنصران رئيسيان: المُنفِّذ والناقد. يُمثّل المُنفِّذ، إن صحّ التعبير، عقل الروبوت، حيث يختار الأفعال ويُحدّد الحركات التي يجب تنفيذها. يُقيّم الناقد أفعال المُنفِّذ ويُقدّم له التغذية الراجعة، مُبيّنًا له ما إذا كانت أفعاله جيدة أم سيئة، وكيف يُمكن تحسينها. في مناهج التعلّم المعزز التقليدية، يوجد عادةً ناقد واحد فقط.
يُخالف نظام HoST هذا النهج التقليدي، ويعتمد بدلاً من ذلك على عدة مُقيّمين متخصصين. تخيّل أن النهوض يتضمن عدة جوانب مهمة: الحفاظ على التوازن، واتخاذ الوضعية الصحيحة، وتنسيق حركة المفاصل، والتحكم في الزخم الدوراني. يمكن تقييم كل جانب من هذه الجوانب بواسطة "خبير" خاص به. وهذا تحديدًا ما يفعله نظام التقييم المتعدد. يستخدم HoST شبكات تقييم متعددة، تتخصص كل منها في جانب محدد من عملية الوقوف. على سبيل المثال، يمكن لأحد المُقيّمين تقييم التوازن، وآخر تنسيق حركة المفاصل، وثالث الزخم الدوراني.
أثبت هذا التقسيم إلى نقاد متخصصين فعاليته الكبيرة. فهو يحل مشكلة شائعة في أنظمة إدارة التعلم التقليدية، ألا وهي التداخل السلبي. فعندما يحاول ناقد واحد تقييم جميع جوانب مهمة معقدة في آن واحد، قد تنشأ تعارضات وارتباك. وقد تعيق أهداف التعلم المختلفة بعضها بعضًا، مما يبطئ عملية التعلم أو حتى يؤدي إلى فشلها. يتجاوز نظام النقاد المتعددين هذه المشكلة بتقسيم مهمة التعلم إلى مهام فرعية أصغر وأكثر قابلية للإدارة، وتعيين ناقد متخصص لكل مهمة فرعية. وبذلك، يتلقى المتعلم ملاحظات من جميع النقاد، ويتعلم كيفية الجمع الأمثل بين مختلف جوانب عملية التعلم.
يُعدّ هذا التصميم متعدد المعايير ذا أهمية خاصة لمهمة الوقوف المعقدة. فالوقوف يتطلب مجموعة متنوعة من المهارات الحركية الدقيقة والتحكم الدقيق في الزخم الدوراني للحفاظ على التوازن وتجنب السقوط. ومن خلال معاييره المتخصصة، يستطيع نظام HoST تدريب هذه الجوانب المختلفة للوقوف وتحسينها بشكل دقيق، مما يؤدي إلى نتائج أفضل بكثير من الطرق التقليدية التي تستخدم معيارًا واحدًا. وقد أثبت الباحثون في دراساتهم أن التصميم متعدد المعايير يُتيح تحسينًا ملحوظًا في الأداء، ويسمح لنظام HoST بتطوير استراتيجيات وقوف يصعب تحقيقها بالطرق التقليدية.
التعلم المنهجي: من البسيط إلى المعقد
من أهم عوامل نجاح برنامج HoST التدريب القائم على المناهج الدراسية. تعتمد هذه الطريقة على عملية التعلم البشري، حيث نكتسب المهارات المعقدة تدريجيًا، بدءًا من الأساسيات البسيطة ثم ننتقل تدريجيًا إلى المهام الأكثر صعوبة. لنعد إلى مثال ركوب الدراجة. قبل أن يتعلم الطفل ركوب الدراجة ذات العجلتين، قد يتعلم أولًا التوازن على دراجة التوازن أو باستخدام عجلات التدريب. تُسهّل هذه التمارين التحضيرية عملية التعلم اللاحقة وتضمن تقدمًا أسرع وأكثر نجاحًا.
يطبق نظام HoST مبدأً مشابهًا. لا يُواجه الروبوت بالمهمة الأصعب منذ البداية، ألا وهي النهوض من أي وضعية على أي سطح. بدلاً من ذلك، يخضع لتدريب متدرج تزداد فيه المهام تعقيدًا تدريجيًا. يبدأ التدريب بسيناريوهات بسيطة، مثل النهوض من وضعية الاستلقاء على أرضية مستوية. بمجرد أن يتقن الروبوت هذه المهمة، تصبح الظروف أكثر صعوبة تدريجيًا. تُضاف وضعيات بداية جديدة، مثل النهوض من وضعية الجلوس أو من الاستلقاء مع الاستناد إلى جدار. كما يتم تنويع الأسطح، من أرضيات مستوية إلى أسطح غير مستوية قليلاً، وصولاً إلى تضاريس أكثر وعورة.
يُقدّم هذا التدريب القائم على المنهج الدراسي مزايا عديدة. أولًا، يُتيح استكشافًا أكثر فعالية لمساحة الحلول. يركز الروبوت في البداية على الجوانب الأساسية للوقوف، ويتعلم إتقانها في سيناريوهات بسيطة. يُسرّع هذا من عملية التعلم، مما يسمح للروبوت بالوصول إلى مستوى أداء جيد بسرعة أكبر. ثانيًا، يُحسّن المنهج الدراسي من قابلية تعميم النموذج. من خلال تعريض الروبوت تدريجيًا لمهام أكثر تنوعًا وتعقيدًا، يتعلم التكيف مع المواقف المختلفة وتطوير استراتيجيات وقوف قوية لا تعمل فقط في البيئات المثالية، بل في بيئات العالم الحقيقي أيضًا. يُعدّ تنوّع ظروف التدريب أمرًا بالغ الأهمية لمتانة النظام في العالم الحقيقي، حيث تُشكّل الأسطح غير المتوقعة ومواقع البداية غير المتوقعة القاعدة، لا الاستثناء.
مناسب ل:
الواقعية من خلال قيود الحركة
من الجوانب المهمة الأخرى لـ HoST مراعاتها للتطبيق العملي في العالم الحقيقي. فبينما تُعدّ المحاكاة أداةً فعّالة لتدريب الروبوتات، إلا أن العالم الحقيقي أكثر تعقيدًا ولا يمكن التنبؤ به. ولتجاوز هذه الفجوة بنجاح، تُطبّق HoST قيدين أساسيين على الحركة يضمنان إمكانية تطبيق الاستراتيجيات المُتعلّمة على الأجهزة الحقيقية دون إلحاق الضرر بالروبوت.
يتمثل القيد الأول في تنظيم سلاسة الحركة، والذي يهدف إلى تقليل الحركات التذبذبية. ففي عمليات المحاكاة، قد تؤدي الروبوتات حركاتٍ تُشكّل مشكلةً في الواقع. على سبيل المثال، قد تقوم بحركاتٍ متقطعةٍ وغير منتظمةٍ تُلحق الضرر بالمكونات المادية أو تؤدي إلى سلوكٍ غير مستقر. يضمن تنظيم سلاسة الحركة أن تكون الحركات المُتعلّمة أكثر سلاسةً وانسيابيةً، مما لا يُخفف الضغط على المكونات المادية فحسب، بل يُؤدي أيضًا إلى سلوك وقوفٍ أكثر طبيعيةً واستقرارًا.
أما القيد الثاني فهو حد السرعة الضمني، الذي يمنع الحركات السريعة أو المفاجئة بشكل مفرط. وكما ذكرنا سابقًا، غالبًا ما تمثل المحاكاة ظروفًا مثالية تسمح للروبوتات بأداء حركات بسرعات عالية غير واقعية. ولكن في الواقع، قد تُلحق هذه الحركات المفاجئة الضرر بالروبوت، على سبيل المثال، من خلال زيادة الحمل على المحركات أو إتلاف المفاصل. ويضمن حد السرعة بقاء الحركات المُتعلمة ضمن الحدود الفيزيائية للأجهزة الحقيقية وعدم تعريض الروبوت للخطر.
تُعدّ قيود الحركة هذه أساسيةً لنقل المعرفة من المحاكاة إلى الواقع. فهي تضمن أن الاستراتيجيات المُكتسبة في المحاكاة لا تقتصر على النجاح النظري فحسب، بل يمكن تطبيقها عمليًا على الروبوتات الحقيقية دون إرهاقها أو إتلاف مكوناتها. إنها خطوةٌ هامةٌ في سدّ الفجوة بين المحاكاة والواقع، وإعداد الروبوتات الشبيهة بالبشر للاستخدام في العالم الحقيقي.
الاختبار العملي: اختبار HoST على جهاز Unitree G1
يُعدّ التطبيق العملي على أجهزة حقيقية الاختبار الحقيقي لأي طريقة للتحكم في الروبوتات. ولإثبات قدرات نظام HoST، نقل الباحثون استراتيجيات التحكم التي تعلموها في المحاكاة إلى الروبوت البشري Unitree G1. يتميز Unitree G1 بأنه منصة بشرية متطورة، تتسم بالرشاقة والمتانة والتصميم الواقعي، مما يجعله بيئة اختبار مثالية لتقييم قدرات HoST في العالم الحقيقي.
كانت نتائج الاختبارات العملية مبهرة، وأكدت فعالية منهجية HoST. أظهر الروبوت Unitree G1، الذي يتحكم به نظام HoST، قدرات وقوف مذهلة من أوضاع متنوعة. فقد نهض بنجاح من وضعية الاستلقاء، والجلوس، والركوع، وحتى من وضعيات الاستناد إلى أجسام أو على أرض غير مستوية. وكان نقل القدرات المحاكاة إلى العالم الحقيقي سلسًا للغاية، مما يُبرز جودة نقل البيانات من المحاكاة إلى الواقع في نظام HoST.
ومن الجدير بالذكر بشكل خاص متانة الروبوت Unitree G1 المُتحكم به بواسطة نظام HoST في مواجهة الاضطرابات. ففي الاختبارات التجريبية، تعرض الروبوت لقوى خارجية، مثل الصدمات والارتطامات، وواجه عوائق أعاقت قدرته على الوقوف، بل وتم تحميله بأحمال ثقيلة (تصل إلى 12 كجم) لاختبار ثباته وقدرته على تحمل الأوزان. وفي جميع هذه الحالات، أظهر الروبوت مرونة ملحوظة، ونجح في استعادة توازنه دون أن يفقد توازنه أو يسقط.
أظهر فيديو توضيحي رائع متانة نظام HoST بوضوح. فقد عرض شخصًا يدفع ويركل روبوت Unitree G1 أثناء نهوضه. ورغم هذه الاضطرابات الكبيرة، ظل الروبوت ثابتًا. فقد صحّح حركاته في الوقت الفعلي، وتكيّف مع الصدمات غير المتوقعة، ونهض في النهاية بأمان وثبات. يُبرز هذا العرض التوضيحي بشكلٍ لافتٍ التطبيق العملي والموثوقية العالية لنظام HoST في بيئات العالم الحقيقي غير المتوقعة.
مناسب ل:
دراسات الاستئصال: التفاعل بين المكونات
لفحص أهمية مكونات نظام HoST بشكل أدق، أجرى الباحثون دراسات تحليلية معمقة. في هذه الدراسات، تم حذف أو تعديل عناصر محددة من إطار عمل HoST لتحليل تأثيرها على الأداء العام. وقد قدمت نتائج هذه الدراسات رؤى قيّمة حول وظائف نظام HoST وأكدت أهمية ابتكاراته الأساسية.
كان من أهم نتائج دراسات الاستئصال تأكيد الدور المحوري لبنية التقييم المتعدد. فعندما عدّل الباحثون النظام ليستخدم تقييمًا واحدًا فقط، فشل النظام فشلًا ذريعًا. لم يعد قادرًا على تعلم أنماط الوقوف الناجحة، وظل الروبوت مستلقيًا عاجزًا في معظم الحالات. تؤكد هذه النتيجة الأهمية المركزية لبنية التقييم المتعدد لأداء نظام HoST، وتؤكد أن التقييمات المتخصصة تُسهم بالفعل إسهامًا كبيرًا في نجاح عملية التعلم.
أثبت التدريب القائم على المناهج الدراسية أنه عامل نجاح رئيسي في دراسات الاستئصال. فعندما استبدل الباحثون المنهج بتدريب عشوائي دون زيادة تدريجية في الصعوبة، تدهور أداء النظام بشكل ملحوظ. فقد تعلم الروبوت ببطء أكبر، وحقق مستوى أداء أقل، وأصبح أقل قدرة على التكيف مع أوضاع البداية والأسطح المختلفة. وهذا يؤكد فرضية أن التدريب القائم على المناهج الدراسية يُحسّن كفاءة عملية التعلم ويزيد من قابلية تعميم النموذج.
ساهمت قيود الحركة المُطبقة بشكل كبير في الأداء العام، لا سيما فيما يتعلق بالتطبيق العملي. فعندما أزال الباحثون خاصية تنظيم سلاسة الحركة وحدود سرعتها، استمر الروبوت في تعلم استراتيجيات التعافي في المحاكاة، إلا أنها كانت أقل استقرارًا في الواقع، وتسببت في كثير من الأحيان في السقوط أو الحركات المفاجئة غير المرغوب فيها. وهذا يُظهر أنه على الرغم من أن قيود الحركة تحدّ قليلاً من مرونة النظام في المحاكاة، إلا أنها ضرورية في العالم الحقيقي لضمان سلوك قوي وآمن ومتوافق مع الأجهزة.
هوست: نقطة انطلاق للروبوتات البشرية متعددة الاستخدامات
قد تبدو القدرة على النهوض من أوضاع مختلفة أمرًا بسيطًا للوهلة الأولى، لكنها في الواقع عنصر أساسي في تطوير روبوتات بشرية متعددة الاستخدامات وذاتية التشغيل. فهي تُشكل الأساس لدمجها في أنظمة حركة ومناورة أكثر تعقيدًا، وتفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات جديدة. تخيّل روبوتًا لا يقتصر دوره على النهوض فحسب، بل ينتقل بسلاسة بين مهام مختلفة - النهوض من الأريكة، والمشي إلى الطاولة، والإمساك بالأشياء، وتجنب العوائق، والنهوض مجددًا إذا تعثّر. هذا النوع من التفاعل السلس مع البيئة، وهو أمر طبيعي بالنسبة لنا نحن البشر، هو هدف الروبوتات البشرية، ويُقرّبنا مشروع HoST خطوة حاسمة نحو تحقيقه.
بفضل تقنية HoST، يُمكن استخدام الروبوتات الشبيهة بالبشر في مجالات متنوعة مستقبلاً، حيث يُعدّ شكلها البشري وقدرتها على التفاعل مع البيئة المحيطة ميزةً قيّمة. ففي مجال الرعاية الصحية، يُمكنها دعم كبار السن أو المرضى، ومساعدتهم على النهوض والجلوس، وتناول الأشياء، أو المساعدة في الأعمال المنزلية. وفي قطاع الخدمات، يُمكن استخدامها في الفنادق والمطاعم والمتاجر لخدمة الزبائن، ونقل البضائع، وتوفير المعلومات. أما في البيئات الخطرة، كعمليات الإغاثة في حالات الكوارث أو المصانع، فيُمكنها تولي المهام التي تُشكّل خطراً أو إرهاقاً كبيراً على البشر.
علاوة على ذلك، تُعدّ القدرة على النهوض ضروريةً لاستعادة التوازن بعد السقوط. فالسقوط مشكلة شائعة تواجه الروبوتات الشبيهة بالبشر، لا سيما في البيئات غير المستوية أو الديناميكية. والروبوت الذي لا يستطيع النهوض بمفرده بعد السقوط يصبح عاجزًا تمامًا في مثل هذه البيئات. يوفر نظام HoST حلاً لهذه المشكلة، إذ يمكّن الروبوت من تعديل وضعه حتى من أوضاع غير متوقعة ومواصلة مهمته. وهذا بدوره يزيد من موثوقية الروبوتات الشبيهة بالبشر وسلامتها، مما يجعلها أدوات أكثر متانة وعملية.
يمهد مشروع HoST الطريق لجيل جديد من الروبوتات الشبيهة بالبشر
لا يقتصر نظام HoST على كونه تطورًا للأساليب الحالية فحسب، بل يُمثل طفرةً نوعيةً في مجال التحكم بالروبوتات الشبيهة بالبشر. فمن خلال الاستخدام المبتكر للتعلم المعزز مع بنية متعددة المعايير والتدريب القائم على المناهج، يتغلب هذا النظام على قيود الأساليب السابقة، مما يُمكّن الروبوتات من الوقوف من أوضاع متنوعة وعلى أسطح مختلفة. ويُؤكد نجاح نقل النظام من المحاكاة إلى الروبوتات الحقيقية، كما تم إثباته على روبوت Unitree G1، ومتانته المذهلة في مواجهة الاضطرابات، على الإمكانات الهائلة لهذا النظام في التطبيقات العملية.
يُمثل مشروع HoST خطوةً هامة نحو تطوير روبوتات شبيهة بالبشر، لا تقتصر روعتها على المختبرات فحسب، بل تُقدم قيمةً مضافةً حقيقيةً في العالم الواقعي. فهو يُقربنا من رؤية مستقبلٍ تندمج فيه هذه الروبوتات بسلاسةٍ في حياتنا اليومية، مُساندةً إيانا في مهامٍ مُتنوعة، ومُساهمةً في جعل حياتنا أكثر أمانًا وراحةً وكفاءة. وبفضل تقنياتٍ مثل HoST، باتت فكرة مُرافقة الروبوتات الشبيهة بالبشر لنا في حياتنا اليومية، والتي كانت تُعتبر في السابق فكرةً مُستقبلية، أقرب إلى الواقع.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
Konrad Wolfenstein
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
