تاريخ النشر: ٢٥ فبراير ٢٠٢٥ / تاريخ التحديث: ٢٥ فبراير ٢٠٢٥ - المؤلف: Konrad Wolfenstein
من التعثرات إلى الشقلبات في عالم الروبوتات: تطوير الذكاء الاصطناعي يُعيد تعريف قدرات الروبوتات الشبيهة بالبشر – الصورة: Xpert.Digital
مستقبل الروبوتات الشبيهة بالبشر: يصبح أطلس أكثر ذكاءً من خلال التعلم المعزز
شراكة استراتيجية: تعمل شركة Boston Dynamics على تحسين برنامج Atlas للتطبيقات العملية
أعلنت شركة بوسطن داينامكس، الرائدة في مجال الروبوتات الديناميكية، ومعهد الروبوتات والذكاء الاصطناعي (معهد RAI)، وهو مؤسسة بحثية بقيادة خبير الروبوتات الشهير والرئيس التنفيذي السابق لشركة بوسطن داينامكس، مارك رايبرت، عن شراكة استراتيجية. يهدف هذا التعاون، الذي انطلق رسميًا في فبراير 2025، إلى تعزيز قدرات الروبوت البشري المتطور "أطلس" بشكل كبير من خلال استخدام التعلم المعزز. ولا يقتصر أثر هذا التعاون على جعل "أطلس" أكثر مرونة وسرعة، بل يمتد ليشمل تأهيله لمجموعة أوسع من التطبيقات العملية، مما يمهد الطريق لعصر جديد في مجال الروبوتات البشرية.
مناسب ل:
الأهداف الرئيسية للتعاون المستقبلي
تركز الشراكة بين شركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI على عدد من الأهداف الطموحة الرامية إلى تطوير القدرات الأساسية لبرنامج أطلس، وتحويله من نموذج بحثي مثير للإعجاب إلى أداة متعددة الاستخدامات وعملية. وتتمحور هذه الجهود حول ثلاثة مجالات رئيسية:
سد الفجوة بين المحاكاة والواقع: الطريق من المحاكاة إلى الواقع
يُعدّ نقل المهارات المكتسبة في المحاكاة إلى العالم الحقيقي أحد أكبر التحديات في مجال الروبوتات، لا سيما في مجال التعلّم المعزز. توفر المحاكاة بيئة مثالية لتدريب الروبوتات، إذ تتيح بيانات غير محدودة، وتحكمًا كاملًا في البيئة، والقدرة على محاكاة سيناريوهات خطيرة أو مكلفة دون أي مخاطرة. يمكن للروبوتات أداء عدد لا يُحصى من الحركات والمهام في عوالم افتراضية دون التعرض لخطر التلف أو الإصابة.
لكن الواقع أكثر تعقيدًا ولا يمكن التنبؤ به. تعمل الروبوتات المادية في عالم مليء بالتشويش الحسي، والاضطرابات غير المتوقعة، وعدم دقة النمذجة، والتحدي المستمر للتغيرات. ما ينجح في محاكاة مضبوطة تمامًا قد يفشل في واقع فوضوي. "الفجوة بين المحاكاة والواقع" تصف هذا التباين بدقة.
تهدف الشراكة بين شركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI إلى سد هذه الفجوة من خلال أساليب وخوارزميات مبتكرة. ويعمل الباحثون على تطوير تسلسلات حركة قوية وقابلة للتعميم، تعمل بكفاءة عالية ليس فقط في بيئات المحاكاة، بل وفي العالم الحقيقي أيضاً. ويشمل ذلك تطوير بيئات محاكاة متقدمة تعكس الواقع المادي بدقة أكبر، بالإضافة إلى توظيف تقنيات مثل عشوائية المجال والمحاكاة التكيفية لجعل النماذج المدربة في بيئات المحاكاة أكثر مرونة في مواجهة تقلبات العالم الحقيقي. ويُعدّ النجاح في هذا المجال أمراً بالغ الأهمية لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتعلم المعزز في مجال الروبوتات، ونشر الروبوتات في بيئات حقيقية غير منظمة.
تحسين التحكم في القاطرات: فن الحركة والتفاعل
تُعدّ القدرة على الحركة والتحكم في الأشياء في آنٍ واحد ميزةً أساسيةً للروبوتات المصممة للعمل في بيئات معقدة وديناميكية. تخيّل روبوتًا بشريًا يتحرك في مستودع لجمع الطرود، أو روبوتًا يُزيل الأنقاض في منطقة منكوبة بينما يبحث في الوقت نفسه عن ناجين. في جميع هذه السيناريوهات، من الضروري أن يتمكن الروبوت ليس فقط من التحرك بكفاءة، بل أيضًا من التفاعل مع محيطه في الوقت نفسه.
مع ذلك، يُعدّ تطوير استراتيجيات متقدمة للتحكم في الحركة تحديًا هائلًا. فهو يتطلب تنسيقًا دقيقًا بين تخطيط الحركة، وتخطيط المسار، وتخطيط الإمساك، والتحكم في القوة. يجب أن يكون الروبوت قادرًا على تكييف حركاته وعملياته في الوقت الفعلي مع الظروف المتغيرة باستمرار لبيئته.
في إطار هذه الشراكة، سيعمل الباحثون على تطوير استراتيجيات جديدة ومبتكرة للارتقاء بقدرات نظام أطلس في الحركة والتلاعب إلى مستوى جديد. ويشمل ذلك استكشاف خوارزميات للتخطيط المتزامن للحركة والإمساك، وتطوير استراتيجيات فعّالة للتحكم في القوة لمعالجة مختلف الأجسام، ودمج معلومات المستشعرات في حلقة التحكم لتمكين حركة وتلاعب سريع الاستجابة وقابل للتكيف. ويُعدّ تحسين الحركة والتلاعب خطوة حاسمة لجعل أطلس أداة متعددة الاستخدامات وفعّالة لمجموعة واسعة من التطبيقات.
استكشاف استراتيجيات الاتصال الجسدي الكامل: تآزر الذراعين والساقين
تتمتع الروبوتات الشبيهة بالبشر، مثل أطلس، بقدرة فريدة على الحركة والتفاعل بطرق تحاكي الحركة البشرية إلى حد كبير. هذه القدرة على دمج الجسم بأكمله، بما في ذلك الذراعين والساقين والجذع، في حركات ومهام معقدة تفتح آفاقًا جديدة تمامًا في مجال الروبوتات. تتجاوز استراتيجيات التلامس مع الجسم بأكمله مجرد تحريك الذراعين، وتستغل التآزر بين الذراعين والساقين لتمكين حركات ومهام عالية الأداء.
تخيل شخصًا يحمل جسمًا ثقيلًا. فهو لا يستخدم ذراعيه فقط، بل ساقيه وجذعه وجسمه بالكامل لتثبيت الوزن والحفاظ على التوازن ونقل الجسم بكفاءة. وبالمثل، ينبغي أن تكون الروبوتات الشبيهة بالبشر قادرة على استخدام جسمها بالكامل لإنجاز مهام معقدة تتطلب تنسيقًا دقيقًا بين الذراعين والساقين.
يركز الباحثون على تطوير خوارزميات تحكم متقدمة واستراتيجيات تخطيط لحركات ومهام عالية الأداء تشمل الجسم بأكمله. ويشمل ذلك مجالات مثل المشي الديناميكي، والقفز، والتسلق، ورفع وحمل الأجسام الثقيلة، والعمل في الأماكن الضيقة، والتفاعل مع البيئات المعقدة. يُعد البحث في استراتيجيات التلامس لكامل الجسم أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق الإمكانات الكاملة للشكل البشري وتطوير روبوتات قادرة على الحركة والتفاعل في العالم بطرق طبيعية وبديهية.
أهمية هذا التعاون الرائد
تُعدّ الشراكة بين شركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI ذات أهمية بالغة لمجتمع أبحاث الروبوتات والذكاء الاصطناعي لعدة أسباب. أولًا، تجمع هذه الشراكة بين مؤسستين رائدتين في مجال الروبوتات، تتمتع كل منهما بنقاط قوة وخبرات فريدة. تشتهر بوسطن داينامكس عالميًا بمنصاتها الروبوتية المذهلة والديناميكية، مثل أطلس، وسبوت، وهاندل، وستريتش. أما معهد RAI، بقيادة مارك رايبرت، فيمتلك عقودًا من الخبرة في تطوير تقنيات متطورة للآلات الذكية، وفي تطبيق التعلم المعزز على مشاكل الروبوتات المعقدة.
يُعدّ مارك رايبرت، مؤسس معهد RAI، رمزًا في عالم الروبوتات. وبصفته الرئيس التنفيذي السابق لشركة Boston Dynamics، فقد ساهم بشكلٍ كبير في تطوير الشركة، وأبدع بعضًا من أكثر الروبوتات إثارةً للإعجاب في العالم. وقد أثّرت رؤيته للروبوتات القادرة على الحركة في العالم الحقيقي بنفس مهارة ومرونة البشر والحيوانات تأثيرًا عميقًا في أبحاث الروبوتات. ومع تأسيس معهد RAI، يواصل رايبرت رسالته في توسيع آفاق الإمكانيات في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي.
يستند هذا التعاون إلى أساس متين من مشاريع مشتركة سابقة، بما في ذلك "مجموعة أدوات باحثي التعلم المعزز" للروبوت الرباعي "سبوت". تُمكّن هذه المجموعة الباحثين حول العالم من تطوير واختبار خوارزميات التعلم المعزز على منصة "سبوت". وقد أثبت نجاح تطوير هذه المجموعة وتطبيقها قدرة كلا المنظمتين على العمل معًا بكفاءة عالية وابتكار حلول إبداعية في مجال التعلم المعزز للروبوتات.
من خلال تطبيق التعلم المعزز على أطلس، أحد أكثر الروبوتات البشرية تطوراً وكفاءة في العالم، يتوقع الشركاء تحقيق تقدم كبير في تطوير قدرات الروبوتات البشرية. يوفر التعلم المعزز إمكانية تدريب الروبوتات على التعامل مع مهام معقدة يصعب إنجازها باستخدام أساليب البرمجة التقليدية. فهو يمكّن الروبوتات من التعلم والتكيف والتحسين المستمر لقدراتها من خلال التفاعل مع بيئتها.
التزمت شركتا بوسطن داينامكس ومعهد RAI بنشر تحديثات وعروض توضيحية دورية لأعمالهما مع روبوت أطلس، بهدف إتاحة أحدث التطورات في مجال الروبوتات الشبيهة بالبشر لجمهور أوسع. وتُعدّ هذه الشفافية بالغة الأهمية لبناء الثقة في أبحاث الروبوتات والذكاء الاصطناعي، وتعزيز قبول الجمهور لهذه التقنيات. ولن تقتصر المنشورات المزمعة على إطلاع المجتمع العلمي فحسب، بل ستُلهم الجمهور أيضاً بالفرص والتحديات المثيرة التي تُتيحها الروبوتات الشبيهة بالبشر.
البحث والتطوير المشترك بالتفصيل
ينقسم التعاون بين شركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI إلى عدة مجالات أساسية للبحث والتطوير، وهي مجالات مترابطة بشكل وثيق وتكمل بعضها بعضاً:
تطوير مسار تدريب مشترك للتعلم المعزز لـ Atlas
يرتكز جوهر هذه الشراكة على تطوير نظام تدريب متطور للتعلم المعزز، مصمم خصيصًا لتلبية احتياجات وإمكانيات شركة أطلس. سيشكل هذا النظام أساسًا لتدريب سلوكيات ديناميكية وقابلة للتعميم في مجال المناولة المتنقلة. ويشمل جميع مراحل عملية التعلم المعزز، بدءًا من تحديد دوال المكافأة واختيار الخوارزميات المناسبة، مرورًا بتطوير بيئات المحاكاة وجمع البيانات، وصولًا إلى التحقق من صحة السلوكيات المُتعلمة ونقلها إلى الروبوت الحقيقي.
ستكون آلية التدريب معيارية لضمان المرونة وقابلية التكيف مع مختلف المهام والبيئات. وستدمج تقنيات متقدمة للتعلم المعزز، مثل التعلم المعزز العميق، والتعلم المعزز القائم على النماذج، والتعلم المعزز متعدد العوامل، لزيادة كفاءة التدريب وقوته إلى أقصى حد. وسينصب التركيز بشكل خاص على تطوير دوال المكافأة التي ستمكن أطلس من تعلم المهام المعقدة دون الحاجة إلى تحديد كل خطوة بشكل صريح. وستوجه دوال المكافأة هذه الروبوت لتطوير حركات وتفاعلات فعالة وطبيعية تحاكي الإنسان.
نقل البيانات من العالم الافتراضي إلى العالم الحقيقي: الجسر الرابط بين العالمين الافتراضي والحقيقي
كما ذكرنا سابقاً، يُعدّ نقل التدريب من المحاكاة إلى العالم الحقيقي أحد أكبر التحديات في مجال التعلم المعزز للروبوتات. ستعمل الفرق بشكل مكثف على سد الفجوة بين المحاكاة والعالم الحقيقي، ولضمان إمكانية نقل السلوكيات المُدرَّبة في المحاكاة بنجاح وموثوقية إلى الأجهزة المادية.
يتطلب هذا نهجًا متعدد المستويات يشمل تحسين بيئات المحاكاة وتطوير أساليب نقل فعّالة. تُحسّن بيئات المحاكاة باستمرار لتعكس الواقع المادي بدقة أكبر، بما في ذلك نمذجة الاحتكاك والتلامس والقصور الذاتي وغيرها من التأثيرات الفيزيائية. في الوقت نفسه، تُستخدم تقنيات مثل عشوائية المجال، وتحديد النظام، والتحكم التكيفي لجعل النماذج المُدرّبة في المحاكاة أكثر مرونة في مواجهة تقلبات العالم الحقيقي. الهدف هو تحقيق انتقال سلس من المحاكاة إلى الواقع، مما يُمكّن أطلس من تطبيق المهارات المكتسبة في العالم الافتراضي على بيئات العالم الحقيقي دون تدهور ملحوظ في الأداء.
التركيز على المهارات الأساسية لمستقبل الروبوتات الشبيهة بالبشر
تركز الشراكة على تطوير وتحسين القدرات الرئيسية الضرورية للاستخدام العملي للروبوتات الشبيهة بالبشر في بيئات العالم الحقيقي:
تحسين التحكم في القاطرة: التعامل مع الأشياء أثناء الحركة
يجب أن يكون نظام أطلس قادراً على التعامل مع الأشياء والأجهزة، مثل الأبواب والمفاتيح والرافعات والأدوات وغيرها، أثناء تحركه. هذه القدرة ضرورية لمجموعة واسعة من التطبيقات، بدءاً من الأتمتة الصناعية والخدمات اللوجستية وصولاً إلى عمليات البحث والإنقاذ. تخيّل نظام أطلس وهو يتنقل في تضاريس وعرة، بينما يقوم في الوقت نفسه بإزالة الأنقاض أو تشغيل الأدوات لإصلاح مبنى متضرر.
يتطلب تحسين التحكم في الحركة تطوير خوارزميات تُنسق تخطيط الحركة، وتخطيط الإمساك، والتحكم في القوة في الوقت الفعلي. يجب أن يكون نظام أطلس قادرًا على تكييف حركاته وعملياته مع شكل وحجم ووزن وملمس الأشياء التي يتعامل معها. علاوة على ذلك، يجب أن يكون قادرًا على التعامل مع حالات عدم اليقين في الإدراك والبيئة، وتعديل خططه وحركاته ديناميكيًا. سيجعل تطوير هذه القدرات من أطلس أداةً أكثر تنوعًا وفائدةً لمجموعة واسعة من التطبيقات.
استراتيجيات التلامس لكامل الجسم: حركات معقدة وأحمال ثقيلة
يركز الباحثون على تطوير حركات جسدية متطورة تتجاوز مجرد المشي والإمساك. وتشمل هذه الحركات الجري الديناميكي، والقفز، والتسلق، ورفع وحمل الأشياء الثقيلة، والتحرك في الأماكن الضيقة. تتطلب هذه القدرات تنسيقًا دقيقًا بين الذراعين والساقين والجذع، مستفيدةً من تضافر جميع عضلات الجسم لإنجاز مهام معقدة.
تُمكّن قدرة أطلس على المشي والقفز الديناميكيين من التحرك بسرعة وكفاءة عبر التضاريس الوعرة وتجاوز العوائق. كما يُتيح له التسلق الوصول إلى المناطق التي يصعب الوصول إليها. أما رفع وحمل الأجسام الثقيلة فيجعله أداة قيّمة في مجالي الخدمات اللوجستية والبناء. وتُمكّنه قدرته على العمل في الأماكن الضيقة من استخدامه في بيئات يصعب أو يُشكّل خطراً على البشر. ويُعدّ تطوير استراتيجيات التلامس لكامل الجسم خطوة حاسمة نحو تحقيق الإمكانات الكاملة للشكل البشري وجعل أطلس روبوتاً رشيقاً وذا قدرات عالية.
التنفيذ العملي والمتابعة المستمرة للتقدم
تُولي الشراكة بين بوسطن داينامكس ومعهد RAI اهتماماً كبيراً بالتنفيذ الشفاف والعملي لأعمال البحث والتطوير الخاصة بهما:
تقارير مرحلية وعروض توضيحية منتظمة
التزمت شركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI بنشر تقارير دورية توثق آخر التطورات والإنجازات في تعاونهما. ستتضمن هذه التقارير وصفًا مكتوبًا للتقدم المحرز، بالإضافة إلى عروض توضيحية باستخدام برنامج أطلس، تُبرز المهارات المكتسبة حديثًا. سيتم نشر هذه العروض التوضيحية على شكل مقاطع فيديو وعروض تقديمية، وإتاحتها للمجتمع العلمي والجمهور العام.
تُحقق التحديثات والعروض التوضيحية المنتظمة عدة أهداف. فهي تُمكّن المجتمع العلمي من متابعة التطورات في مجال الروبوتات الشبيهة بالبشر، وتُشجع على تبادل الأفكار والإلهام. كما تُعزز الشفافية والثقة في أبحاث الروبوتات، وتُسهم في زيادة تقبّل الجمهور لهذه التقنيات. علاوة على ذلك، تُتيح هذه التحديثات والعروض التوضيحية لشركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI فرصة تلقّي ملاحظات من المجتمع العلمي، وتعديل مسار أبحاثهم وفقًا لذلك.
موقع التعاون: ماساتشوستس، الولايات المتحدة الأمريكية
تُجرى جميع أعمال البحث والتطوير ضمن هذه الشراكة في ولاية ماساتشوستس، حيث يقع المقر الرئيسي لكلتا المنظمتين. يُعزز هذا التقارب الجغرافي التعاون الوثيق والتبادل المباشر بين فرق البحث. تعمل فرق بوسطن داينامكس ومعهد RAI في مختبرات مشتركة، وتستفيد من موارد وبنية كلتا المنظمتين التحتية. يُعد هذا التكامل الوثيق بين الفرق والموارد عاملاً حاسماً في نجاح الشراكة، إذ يُتيح استغلال أوجه التآزر والتقدم الفعال في مجال البحث والتطوير.
القدرات الجديدة المتوقعة لأطلس: نظرة على مستقبل الروبوتات الشبيهة بالبشر
من المتوقع أن يكتسب روبوت أطلس، من خلال الشراكة بين شركة بوسطن داينامكس ومعهد RAI، مجموعة من القدرات الجديدة الرائدة التي ستجعله أداة أكثر تنوعًا وفائدة:
تحسين الحركة والتحكم: خفة الحركة والدقة في الحركة
الحركة الديناميكية
سيتمكن أطلس من التحرك بثبات وسلاسة أكبر على التضاريس الوعرة، وفي البيئات المعقدة، وحتى في السيناريوهات الديناميكية. يشمل ذلك المشي والقفز والتسلق، والقدرة على التكيف مع مختلف الأسطح والظروف في الوقت الفعلي. تُصبح الحركة الديناميكية ممكنة بفضل خوارزميات التحكم المتقدمة ودمج بيانات المستشعرات، مما يسمح لأطلس بالحفاظ على توازنه، وتجاوز العقبات، وتكييف حركاته مع كل موقف على حدة.
التلاعب بالجسم بالكامل
سيستخدم الروبوت استراتيجيات متطورة للتحكم الكامل بالجسم لرفع ونقل وتحريك الأجسام الثقيلة بدقة وكفاءة عاليتين. يتطلب ذلك تنسيقًا دقيقًا بين الذراعين والساقين والجذع لتثبيت الوزن والحفاظ على التوازن والتعامل مع الأجسام بأمان. ستُمكّن هذه القدرة الروبوت "أطلس" من أداء مهام كانت حكرًا على البشر، مثل نقل الأحمال الثقيلة في المستودعات ومواقع البناء ومناطق الكوارث.
تعزيز التفاعل البيئي: تفاعل ذكي مع العالم
التلاعب بالأشياء
سيتعلم أطلس كيفية التعامل مع مجموعة متنوعة من الأشياء والأجهزة في بيئته، بما في ذلك الأبواب والمفاتيح والرافعات والصمامات والأدوات والحاويات وغيرها الكثير. ستُمكّنه هذه القدرة من العمل في البيئات البشرية وأداء المهام التي تتطلب التفاعل مع البنية التحتية القائمة. يتطلب التعامل مع الأشياء مهارات إدراكية متقدمة لاكتشافها وتحديد مواقعها والتعرف عليها، بالإضافة إلى استراتيجيات متطورة للإمساك بها والتعامل معها بأمان وكفاءة.
القدرة على التكيف مع المواد والهياكل
سيتمكن الروبوت من تكييف قوته وسرعته وحركاته تلقائيًا وبذكاء مع مختلف المواد والهياكل دون إتلافها أو تدميرها. وهذا أمر بالغ الأهمية لتفاعل آمن وموثوق في العالم الحقيقي، حيث ستواجه الروبوتات مجموعة واسعة من الأسطح والمواد والأجسام. وتتحقق هذه القدرة على التكيف من خلال استخدام مستشعرات القوة والعزم، ومستشعرات اللمس، وخوارزميات تحكم متطورة، مما يُمكّن "أطلس" من مراقبة تفاعلاته وتعديلها في الوقت الفعلي.
القدرة على التعلم والتعميم: أساس الابتكارات المستقبلية
تعلم أكثر فعالية من خلال التعلم المعزز:
من خلال توظيف تقنيات التعلم المعزز المتقدمة، سيتمكن أطلس من اكتساب مهارات جديدة بسرعة وكفاءة أكبر بكثير من ذي قبل. ويشمل ذلك تطوير خوارزميات تُسرّع عملية التعلم ومعالجة البيانات
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.