الروبوتات اللمسية: الروبوتات ذات حاسة اللمس: الجيل الجديد من أبحاث فولكان ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حول التعرف على الأشياء اللمسية - الصورة: Xpert.Digital
نظام التعرف على الأشياء التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بدون أجهزة استشعار خاصة وروبوت Vulcan التابع لشركة أمازون
الإدراك اللمسي للآلات: وضع معايير جديدة في التعرف على الأشياء
في مجال الروبوتات، يُمثل تطوير أنظمة الاستشعار والتعرف اللمسية تقدمًا بالغ الأهمية، إذ يُمكّن الآلات لأول مرة ليس فقط من رؤية بيئتها، بل أيضًا من "الشعور بها". ويتجلى هذا التطور في روبوت فولكان الجديد من أمازون، ونظام التعرف المبتكر على الأشياء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. تُوسّع هاتان التقنيتان نطاق تطبيقات الروبوتات بشكل كبير، وتُمكّنان من أداء مهام لم يكن البشر قادرين على إنجازها سابقًا إلا من خلال إدراكهم اللمسي الطبيعي.
مناسب ل:
روبوت Vulcan من Amazon: اختراق في مجال قبضة الروبوت اللمسية
الأسس الوظيفية والتكنولوجية
يُمثل روبوت فولكان، الذي طورته أمازون، تقدمًا تقنيًا هامًا في مجال الذكاء الاصطناعي المادي. وتصف أمازون هذا التطوير بأنه "إنجازٌ في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي". يتكون النظام من عنصرين رئيسيين: "Stow" لتخزين الأشياء و"Pick" لاسترجاعها. ميزته المميزة هي قدرته على إدراك بيئته عن طريق اللمس.
يعتمد الروبوت فولكان على مستشعرات قوة وعزم دوران خاصة تُشبه قرص الهوكي، وتُمكّنه من "الشعور" بمقدار القوة التي يستطيع استخدامها للإمساك بجسم ما دون إتلافه. يُؤكد آدم بارنيس، مدير الذكاء الاصطناعي في أمازون، على تفرد هذا النهج قائلاً: "فولكان ليس أول روبوت لدينا قادر على تحريك الأشياء. ولكن بفضل حاسة اللمس لديه - أي قدرته على فهم متى وكيف يلامس الجسم - فإنه يفتح آفاقًا جديدة لتحسين سير العمل والمرافق".
لفرز الأغراض على الرفوف، يستخدم فولكان أداةً تشبه المسطرة مثبتةً بمكواة شعر. باستخدام هذه المسطرة، يدفع الأغراض الأخرى جانبًا لإفساح المجال لأخرى جديدة. تضبط أذرع القابض قوة قبضتها حسب حجم وشكل الأغراض، بينما تنقل أحزمة ناقلة مدمجة الأغراض إلى الحاوية. لاسترجاع الأغراض، يستخدم فولكان قابض شفط مع نظام كاميرا.
مجالات التطبيق والأداء الحالية
يُختبر روبوت فولكان حاليًا في مركزين لوجستيين تابعين لأمازون: في وينسن قرب هامبورغ (ألمانيا) وفي سبوكين، واشنطن (الولايات المتحدة الأمريكية). في واشنطن، تعمل ستة روبوتات من طراز ستو فولكان، وقد نجحت بالفعل في تخزين نصف مليون عنصر. أما في وينسن، فيعمل روبوتان من طراز بيك فولكان، وقد عالجا بالفعل 50,000 طلب.
قدرات النظام مبهرة: يستطيع فولكان حاليًا التعامل مع ما يقارب 75% من ملايين المنتجات التي تقدمها أمازون. أصغر جسم يستطيع الروبوت التعامل معه بحجم أحمر شفاه أو ذاكرة تخزين USB تقريبًا. ومن المثير للإعجاب بشكل خاص قدرة الروبوت على تحديد الأشياء آنيًا، إذ من المستحيل عليه حفظ جميع تفاصيلها عن ظهر قلب، كما يوضح بارنيس.
الخطط المستقبلية والتكامل في سلسلة الخدمات اللوجستية
تخطط أمازون لزيادة عدد روبوتات فولكان بشكل ملحوظ خلال السنوات القادمة. ومن المتوقع أن يصل عدد روبوتات فولكان في وينسن هذا العام إلى 60 روبوتًا، وفي واشنطن إلى 50 روبوتًا. وتهدف الخطة طويلة المدى إلى نشر هذه الروبوتات في مراكز لوجستية في جميع أنحاء أوروبا والولايات المتحدة الأمريكية.
من أهم جوانب استراتيجية أمازون التعايش بين البشر والآلات. وتتصور "الخطة الرئيسية" للشركة عمل البشر والآلات جنبًا إلى جنب. وتهدف الروبوتات في المقام الأول إلى التعامل مع المنتجات على الرفوف التي لا يستطيع البشر الوصول إليها بدون سلم أو التي تتطلب انحناءً شديدًا. ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى زيادة الكفاءة الإجمالية مع تخفيف عبء العمل على الموظفين.
نظام الكشف عن الأشياء من خلال التعامل مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "الاستشعار" الذكي دون أجهزة استشعار خاصة
نهج مبتكر للتعرف على الأشياء
بالتوازي مع نظام أمازون فولكان، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وأمازون روبوتيكس وجامعة كولومبيا البريطانية نظامًا يعتمد نهجًا مختلفًا لتزويد الروبوتات بقدرات لمسية. تُمكّن هذه التقنية الروبوتات من اكتشاف خصائص الأشياء، مثل الوزن أو النعومة أو المحتوى، بمجرد التقاطها وهزّها برفق - تمامًا كما يتعامل البشر مع الأشياء غير المألوفة.
ما يميز هذا النهج هو أنه لا يتطلب أي مستشعرات لمس خاصة. بدلاً من ذلك، يستخدم النظام مُشفِّرات المفاصل الموجودة بالفعل في معظم الروبوتات - وهي مستشعرات تُسجِّل موضع دوران المفاصل وسرعتها أثناء الحركة. يشرح بيتر ييتشين تشين، باحث ما بعد الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمؤلف الرئيسي للورقة البحثية، رؤية المشروع قائلاً: "حلمي هو إرسال روبوتات إلى العالم لتلمس الأشياء وتحركها، وتكتشف بشكل مستقل خصائص كل ما تتفاعل معه".
الوظائف التقنية ونماذج المحاكاة
يتكون جوهر نظام معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من نموذجي محاكاة: أحدهما يحاكي الروبوت وحركاته، والآخر يُحاكي ديناميكيات الجسم. يؤكد تشاو ليو، باحث ما بعد الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، على أهمية هذه التوائم الرقمية: "إن وجود نسخة رقمية دقيقة من العالم الحقيقي أمر بالغ الأهمية لنجاح طريقتنا".
يستخدم النظام تقنية تُسمى "المحاكاة التفاضلية"، والتي تُمكّن الخوارزمية من التنبؤ بكيفية تأثير التغيرات الطفيفة في خصائص الجسم، مثل الكتلة أو النعومة، على الوضع النهائي لمفاصل الروبوت. بمجرد أن تُطابق المحاكاة حركات الروبوت الفعلية، يكون النظام قد حدد الخصائص الصحيحة للجسم.
من أهم مزايا هذه الطريقة كفاءتها: إذ تُجري الخوارزمية الحسابات في ثوانٍ معدودة، ولا تتطلب سوى مسار حركة حقيقي للروبوت ليعمل. وهذا يجعل النظام فعالاً من حيث التكلفة وعمليًا للغاية في التطبيقات العملية.
إمكانات التطبيق والفوائد
يمكن أن تكون التكنولوجيا المتطورة مفيدة بشكل خاص في التطبيقات التي تكون فيها الكاميرات أقل فعالية، مثل فرز الأشياء في قبو مظلم أو إزالة الحطام في مبنى انهار جزئيًا بعد زلزال.
بما أن الخوارزمية لا تتطلب مجموعة بيانات كبيرة للتدريب، على عكس بعض الطرق التي تعتمد على الرؤية الحاسوبية أو أجهزة الاستشعار الخارجية، فهي أقل عرضة للأخطاء عند التعامل مع بيئات غير معروفة أو كائنات جديدة. وهذا ما يجعل النظام متينًا ومتعدد الاستخدامات بشكل خاص.
المشهد البحثي الأوسع حول أجهزة الاستشعار اللمسية في الروبوتات
التحديات الأساسية والحلول الحالية
يُمثل تطوير روبوتات ذات حاسة لمس تحديات جوهرية للباحثين. فبينما يتسم نظام اللمس البشري بالتعقيد والدقة الفائقة، يتعين على الأنظمة الاصطناعية محاكاة ذلك باستخدام الوسائل التكنولوجية. ويؤكد كين غولدبرغ، عالم الروبوتات في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، على تعقيد هذه المهمة قائلاً: "إن حاسة اللمس البشرية شديدة التعقيد والدقة، ولها نطاق ديناميكي واسع. وبينما تحرز الروبوتات تقدمًا سريعًا، سأندهش إذا رأيت مستشعرات لمسية بمستوى بشري خلال السنوات الخمس إلى العشر القادمة".
على الرغم من هذه التحديات، يُحرز تقدم كبير في مجال البحث. على سبيل المثال، يُطوّر معهد فراونهوفر IFF أنظمة استشعار لمسية تُمكّن من الإمساك التفاعلي، مُحاكيًا حركة اليد البشرية، وهي مثالية للتعامل مع الأجسام الهشة أو المرنة. تُستخدم بيانات المستشعرات لتكييف المقبض، والتعرف على المكونات والمواضع، ومراقبة العمليات.
مشاريع بحثية مبتكرة في مجال الروبوتات اللمسية
بالإضافة إلى التطورات التي قامت بها أمازون ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، هناك مشاريع بحثية مهمة أخرى في مجال أجهزة استشعار الروبوتات اللمسية:
طوّر معهد ماكس بلانك للأنظمة الذكية مستشعرًا لمسيًا يُسمى "إنسايت"، يستشعر اللمس بحساسية عالية. ويؤكد جورج مارتيوس، رئيس فريق بحثي في المعهد، على أداء المستشعر قائلاً: "يُظهر مستشعرنا أداءً متميزًا بفضل التصميم الميكانيكي المبتكر لغلافه، ونظام التصوير المُصمم خصيصًا داخله، وتقنية جمع البيانات التلقائية، وأساليب التعلم العميق المتطورة". يتميز المستشعر بحساسية عالية لدرجة أنه يستطيع حتى استشعار اتجاهه الخاص بالنسبة للجاذبية.
من المشاريع المثيرة للاهتمام الأخرى مشروع DensePhysNet، وهو نظام يُجري سلسلة من التفاعلات الديناميكية بنشاط (مثل الانزلاق والاصطدام)، ويستخدم نموذجًا تنبؤيًا عميقًا بناءً على ملاحظاته البصرية لتعلم تمثيلات كثيفة، كل بكسل على حدة، تعكس الخصائص الفيزيائية للأجسام المرصودة. تُظهر التجارب في كل من بيئات المحاكاة والواقع أن التمثيلات المُكتسبة تحتوي على معلومات فيزيائية غنية، ويمكن استخدامها مباشرةً لفك تشفير خصائص الأجسام الفيزيائية، مثل الاحتكاك والكتلة.
مناسب ل:
الآفاق المستقبلية لأنظمة الروبوت اللمسية
دمج أنظمة الاستشعار متعددة الوسائط
يكمن مستقبل الروبوتات اللمسية في دمج مختلف الوسائط الحسية. ويعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) بالفعل على تعليم الذكاء الاصطناعي دمج حواس مثل البصر واللمس. ومن خلال فهم كيفية تفاعل هذه الوسائط الحسية المختلفة، يمكن للروبوتات تطوير فهم أكثر شمولية لبيئتها.
يخطط فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) بالفعل لدمج أسلوبهم في كشف الأجسام مع الرؤية الحاسوبية لإنشاء نظام استشعار متعدد الوسائط أكثر قوة. يوضح تشين: "لا يهدف هذا العمل إلى استبدال الرؤية الحاسوبية. لكلٍّ من الطريقتين مزاياها وعيوبها. ولكننا أثبتنا هنا أنه يمكننا بالفعل اكتشاف بعض هذه الخصائص حتى بدون كاميرا".
مجالات التطبيق الموسعة والتطورات المستقبلية
يسعى باحثو فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أيضًا إلى استكشاف تطبيقات لأنظمة روبوتية أكثر تعقيدًا، مثل الروبوتات اللينة، وأجسام أكثر تعقيدًا، بما في ذلك السوائل المتدفقة أو الوسائط الحبيبية كالرمل. على المدى البعيد، يأملون في استخدام هذه التقنية لتحسين تعلم الروبوتات، مما يُمكّن روبوتات المستقبل من تطوير مهارات تحكم جديدة بسرعة والتكيف مع التغيرات في بيئتها.
تخطط أمازون لتطوير ونشر تقنية فولكان على نطاق أوسع في السنوات القادمة. ويشير دمج فولكان مع أسطول الشركة الحالي المكون من 750 ألف روبوت متنقل إلى مفهوم أتمتة شامل من شأنه إحداث نقلة نوعية في قطاع الخدمات اللوجستية.
التعلم عن طريق اللمس: عندما تمنح أجهزة الاستشعار الروبوتات حاسة اللمس
يُمثل تطوير الروبوتات ذات حاسة اللمس، والتي يُمثلها نظام فولكان من أمازون ونظام التعرف على الأشياء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، نقطة تحول حاسمة في مجال الروبوتات. تُمكّن هذه التقنيات الروبوتات من القيام بمهام كانت في السابق حكرًا على البشر، إذ تتطلب مهارات حركية دقيقة وفهمًا للمس.
يُظهر اختلاف النهجين - تركيز أمازون على المستشعرات المتخصصة ومفهوم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) للاستفادة من المستشعرات الحالية في الاستدلال اللمسي - تنوع اتجاهات البحث في هذا المجال. ولكلٍّ من النهجين نقاط قوة ومجالات تطبيق خاصة به.
مع تزايد دمج القدرات اللمسية في الأنظمة الروبوتية، تُفتح آفاق جديدة لأتمتة المهام المعقدة في مجالات اللوجستيات والتصنيع والرعاية الصحية وغيرها الكثير. إن قدرة الروبوتات، ليس فقط على رؤية بيئتها، بل أيضًا على "الشعور بها"، تُقرّبنا خطوةً مهمةً نحو مستقبلٍ يُمكن فيه للروبوتات والبشر التعاون بشكل أوثق وأكثر حدسًا.
مناسب ل:
