باحثون يبتكرون ذكاءً اصطناعيًا يمكّن الروبوتات من الحركة كالحيوانات

طور باحثون من جامعة ليدز البريطانية وكلية لندن الجامعية نظاماً يعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكّن الروبوتات رباعية الأرجل من التكيف مع التضاريس المتنوعة وغير المألوفة عند المشي كما تفعل الحيوانات الحقيقية، وتمثل هذه الخطوة تحولًا كبيرًا في استخدام الروبوتات ذات الأرجل في البيئات الخطرة التي قد تسبب تهديدًا للبشر.

تشكل هذه القدرة على التكيف إنجازًا محوريًا يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الروبوتات في مهام حرجة، ويستند البحث إلى دراسة كيفية تنقل الحيوانات، حيث استلهم الباحثون من حيوانات رباعية الأرجل مثل الكلاب والقطط والخيول المعروفة بقدرتها الفائقة على التعامل مع التضاريس الطبيعية المتنوعة، مما يتيح إمكانية استجابة سريعة في البيئات المتغيرة.

تمكن هذه الحيوانات من تغيير طريقة حركتها بهدف الحفاظ على الطاقة والتوازن ومواجهة التهديدات بشكل فعال، وخاصة في الوقت الذي نجح فيه الباحثون في إنشاء نظام لتعليم الروبوت كيفية التنقل بسلاسة بين أساليب المشي المختلفة مثل الهرولة والركض والوثب، مستلهمين من استراتيجيات الحيوانات ذات الأرجل.

روبوت يهرول ويركض ويقفز

من خلال دمج الاستراتيجيات المستخدمة في التنقل الطبيعي، تعلم الروبوت، الملقب بـ “كلارنس”، كيفية الانتقال بسرعة بين أنواع المشي أثناء الحركة، استجابةً للتضاريس المتغيرة، وبرزت قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات بشكل مذهل، حيث تمكن الروبوت من تعلم الاستراتيجيات اللازمة في 9 ساعات فقط، وهو زمن أسرع بكثير من الوقت الذي تحتاجه معظم صغار الحيوانات لتجاوز الأسطح بثقة.

صرح جوزيف همفريز، الباحث في مرحلة ما بعد الدكتوراه، بأن إطار العمل يمكّن الروبوت من تغيير خطواته وفقاً لبيئته، حيث يمكنه مواجهة مجموعة متنوعة من التضاريس مثل الأخشاب غير المستوية ورقائق الخشب المتناثرة والنباتات الكبيرة، دون الحاجة إلى أي تعديلات على النظام، مضيفًا أن هذه النتائج قد تساهم في تغيير مستقبل التحكم في حركة الروبوتات ذات الأرجل.

هذا الإطار الحديث للتعلم المعزز العميق يعلم الروبوت استراتيجيات وسلوكيات مُستوحاة بيولوجيًا مثل توفير الطاقة وتعديل الحركات حسب الحاجة، مما يعزز قدرته على التنقل بشكل أكثر ذكاء.

تعليم الروبوت “الذكاء الغريزي”

اختبر الباحثون الروبوت في العالم الحقيقي عبر أسطح لم يسبق له التعرض لها، وتمكن بنجاح من التنقل عبر إنها جميعًا، حيث تعاني الأنظمة الحالية من صعوبة في التأقلم مع التغيرات المفاجئة في البيئة.

واستدرك الباحثون أنهم تغلبوا على هذا التحدي بفضل اعتمادهم على استراتيجيات الحركة الطبيعية للحيوانات، مؤكدين أن إطار عملهم هو الأول الذي يدمج في وقت واحد المكونات الثلاثة الأساسية للحركة الحيوانية في نظام تعلم معزز، مما يسهل عملية النشر الفعلي للأداء في العالم الحقيقي مباشرة دون الحاجة إلى تعديلات إضافية.

وبذلك، يُمكن للروبوت أن يتعلم ليس فقط كيفية التحرك، بل كيف يحدد نوع المشي الأنسب لكل تضاريس، وما الوقت المناسب لتغييره، مما يشير إلى إمكانية تحقيق تحركات متجاوبة في الوقت الفعلي.

ساهم هذا البحث في الإجابة عن سؤال جوهري، وهو ماذا لو تمكنت الروبوتات ذات الأرجل من التحرك بشكل غريزي مثل الحيوانات، حيث أراد الباحثون أن يمنحوها القدرة على تكييف مشيتها استناداً إلى ظروف البيئة المحيطة في الوقت الفعلي، مما يعني أنها قادرة على التنقل في بيئات غير مألوفة بأمان وفعالية.

تركز رؤية الباحثين طويلة الأمد على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تجسد المهارات الحيوانية، بحيث تتمكن الروبوتات من الحركة والتكيف والتفاعل بنفس السلاسة والمرونة التي يتمتع بها البشر والحيوانات.

كذلك، يعكس هذا التطور خطوة مهمة نحو تحسين قدرة الروبوتات على التعامل مع التحديات في البيئات الخطرة، حيث يفتح الروبوت القادر على التنقل في تضاريس معقدة فرصًا جديدة لاستخدامه في مجالات مثل استجابة الطوارئ واستكشاف الفضاء والزراعة.

القدرة التكيفية

باستخدام التعلم المعزز العميق، الذي يتضمن محاولة خطأ متطورة، تمكن الروبوت من التحرك في مئات البيئات في وقت واحد، حيث كان عليه أن يختار أفضل طريقة مشي للتضاريس، مما أدى إلى تطوير المهارات اللازمة لتحقيق حركة مرنة وأفضل تكيف.

لتأكيد هذه القدرة، تم وضع الروبوت في بيئات فعلية تتضمن رقائق الخشب والصخور، حيث تم إجراء اختبارات لتحديد مدى قدرته على التعافي من العثرات، مُظهرًا أن هذه المهارات قد أصبحت غريزية تقريبًا خلال عملية التدريب.

على الرغم من أن نظام الاختبار تم تطبيقه حتى الآن على نموذج واحد بحجم كلب، إلا أن المبادئ الأساسية قابلة للتطبيق بشكل واسع على مختلف أنواع الروبوتات رباعية الأرجل، مما يبرز المستقبل الواعد لتطبيق التقنيات المستندة إلى البيولوجيا عبر مجموعة واسعة من الآلات ذات التصميم المماثل.