حقق باحثون من جامعة كورنيل تقدمًا ملحوظًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الروبوتات، من خلال تطوير نظام مبتكر يُعرف باسم RHyME، يتيح للروبوتات تعلّم المهام المعقدة بمجرد مشاهدة مقطع فيديو واحد يُظهر أشخاصًا يؤدون تلك المهام.
بفضل هذا النظام، أصبحت الروبوتات أكثر قدرة على التكيف مع البيئات المختلفة، مع تحسين واضح في معدل نجاح تنفيذ المهام بنسبة تفوق 50% مقارنة بالأساليب التقليدية، وهو ما يمهد الطريق نحو تطوير مساعدين آليين أذكى وأكثر مرونة.
ما هو نظام RHyME؟
RHyME هو اختصار لعبارة: Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution، والتي تعني “الاسترجاع لمحاكاة هجينة في ظل تنفيذ غير متطابق”.
ويقوم هذا النظام على ثلاثة مفاهيم رئيسية:
• الاسترجاع (Retrieval): اختيار فيديو مناسب من قاعدة بيانات تحتوي على مقاطع توضيحية لأشخاص يؤدون مهامًا معينة.
• المحاكاة الهجينة (Hybrid Imitation): الدمج بين تقليد السلوك البشري والتكيف مع قدرات الروبوت، بحيث لا يعتمد فقط على التقليد الحرفي، بل يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل وتكييف الأداء.
• التنفيذ غير المتطابق (Mismatched Execution): مواجهة التحدي المتمثل في الاختلافات بين الحركات البشرية والقدرات الآلية، والعمل على ترجمة التصرفات البشرية إلى أفعال يمكن للروبوت تنفيذها بنجاح.
لماذا يمثل RHyME نقلة نوعية؟
تقليديًا، تتطلب الروبوتات تعليمات دقيقة وخطوات مفصلة لأداء حتى أبسط المهام، وتتعطل غالبًا عند مواجهة مواقف غير متوقعة، مثل إسقاط أداة أو انحراف بسيط عن الخطة المبرمجة.
أما RHyME، فيوفر بديلاً ذكيًا من خلال نهج يُعرف بـ”التعلم عبر المحاكاة”، يسمح للروبوتات بالتعلم بسرعة وكفاءة من خلال الملاحظة، كما يفعل البشر.
Kushal Kedia، طالب دكتوراه ومشارك في تطوير النظام، أوضح أن أحد التحديات الأساسية في تعليم الروبوتات كان يتطلب جمع كميات كبيرة من بيانات الأداء، بينما البشر يتعلمون من الملاحظة فقط.
وأضاف Sanjiban Choudhury، المؤلف الرئيسي للورقة البحثية، أن عملية تطوير RHyME تشبه الترجمة، حيث يتم تحويل الأداء البشري إلى سلوك روبوتي قابل للتنفيذ
جوجل ديب مايند تكشف عن نماذج ذكاء اصطناعي متطورة لتعزيز قدرات الروبوتات
-
-
-
-
-
-
