إنشاء روبوت ذكي قادر على التخطيط والتعلم أثناء التنقل

طور علماء من كلية تاندون للهندسة بجامعة نيويورك خوارزمية تمكن الروبوتات ليس فقط من اتباع الأوامر، بل أيضا من التخطيط للأفعال بشكل مستقل، وتعديل الحركات بسرعة، والتعلم بناء على التغذية الراجعة.

صممت هذه الخوارزمية للبيئات المعقدة وغير المتوقعة التي غالبا ما تفشل فيها الروبوتات التقليدية، ونشرت نتائج الدراسة في مجلة Advanced Robotics Research.

حتى الآن، اقتصرت معظم أنظمة الروبوتات على خطط ثابتة أو إجراءات مبرمجة مسبقا، حتى أنظمة LLM، المستخدمة لتوليد الأوامر، لم تراع القدرات الجسدية للروبوت، مما أدى إلى حدوث أخطاء.

يعالج BrainBody-LLM هذه القيود من خلال محاكاة تفاعلات الدماغ والجسم المشابهة لتلك الموجودة لدى البشر.

مستويين من التحكم

يتكون النظام من وحدة إدارة الدماغ، المسؤولة عن التخطيط الاستراتيجي، ووحدة إدارة الجسم التي تترجم الأهداف عالية المستوى إلى أوامر دقيقة للمشغلات والمفاصل والمستشعرات، ويراقب الروبوت نفسه وبيئته باستمرار، وفي حال انحرافه عن الخطة، تعاد إشارة خطأ إلى وحدة إدارة الدماغ (Brain LLM)، مما يسمح بإجراء تعديلات فورية.

خطوة نحو الروبوتات الذكية

إن الجمع بين نماذج اللغة والتحكم الجسدي يجعل الروبوت مرنا ومتكيفا، وفي جوهره، لا تسمح هذه الخوارزمية للآلة بتنفيذ التعليمات فقط، بل أيضا بفهم تطبيقها المادي، وهذا يحدث تغييرا جذريا في نهج الروبوتات، ويفتح آفاقا جديدة للتطبيقات الطبية والتعليمية والصناعية التي تتطلب الدقة والتكيف والاستقلالية.

ويخلص المؤلفون إلى أن "عملنا يظهر أن الجمع بين اللغة ونماذج التحكم في الحركة يمكن الروبوتات من التفكير والتصرف بطريقة مماثلة للبشر، والتكيف مع بيئتها والتعلم من الخبرة".