ابتكار يُحدث ثورة في تعليم الروبوتات كيفية الإمساك بالأشياء الهشة برفق دون كسّرها

قدمت مجموعة من الباحثين في عدة مؤسسات مرموقة بما في ذلك جامعة لينكولن ومختبر أبحاث توشيبا استراتيجية جديدة لتعليم الروبوتات كيفية الإمساك بالأشياء الهشة والتفاعل معها بشكل أكثر ذكاءً. تعتمد هذه الاستراتيجية على تعديل مسارات اليد الروبوتية أثناء حركات الإمساك بالأشياء، مما يتيح لها التحكم في العناصر المختلفة دون إسقاطها بشكل غير مقصود، مما يعد تقدماً مهماً في مجال الروبوتات.

تم تسليط الضوء على هذه الأبحاث بالتفصيل من قبل موقع “Techxplore”، حيث تم تقديم نهج جديد يتضمن وحدة تحكم روبوتية تعتمد على تقنيات مستوحاة من علم الأحياء. تم نشر هذه النتائج في مجلة Nature Machine Intelligence، مما يعكس أهمية البحث في تحسين الأداء العملي للروبوتات في التعامل مع الأشياء الهشة.

تعمل الروبوتات تقليديًا على زيادة قوة القبضة في محاولة لمنع الأشياء من الانزلاق، لكن هذا النهج قد يؤدي في بعض الأحيان إلى تلف العناصر الحساسة. لذلك يسعى الباحثون لتدريب الروبوتات على تكييف حركاتها بشكل يضمن التعامل بدقة وسلاسة مع مختلف أنواع الأجسام، مما يساعد في تقليل المخاطر المرتبطة بالضرر.

الهدف من الدراسة الجديدة التي أعدها الفريق هو تطوير وحدة تحكم قادرة على التنبؤ بمتى ستنزل الأشياء من القبضة، ثم ضبط الحركات استجابةً لذلك. يتم ذلك بطريقة مشابهة لتعديل البشر لحركاتهم، مما يمهد الطريق لروبوتات قادرة على التعامل بشكل أكثر فعالية مع البيئات المتغيرة.

تعتمد الآلية المطورة على نماذج بيوفيزيائية تساهم في تحسين قدرات الروبوتات، حيث تقوم بتوقع التغيرات اللمسية قبل حدوثها. هذا النموذج يوفر للروبوتات القدرة على التعامل مع العناصر بطريقة تتفادى الانزلاق، مما يعد ثورة في ممارسات التحكم الحيوية.

تستجيب أنظمة التحكم لتغييرات الوضع والاتجاه في الوقت الفعلي، مما يسمح للروبوتات بتعديل حركاتها بدقة بدلاً من زيادة الضغط، مما يقلل من خطر كسر الأشياء الهشة. تعتبر هذه الاستراتيجية خطوة إيجابية لفهم كيفية تكيف الروبوتات مع المواقف المتنوعة وتحسين أدائها.

تساعد هذه الأنظمة المتعددة الوظائف على تعزيز تفاعل الروبوتات مع مجموعة متنوعة من الأجسام، مما يمثل فتحة جديدة في مجال الروبوتات، حيث تتجه نحو استخدام الأساليب الأكثر تعقيدًا لتعزيز أدائها وفاعليتها في السيناريوهات الحياتية اليومية، مما يساهم في تحقيق مستوى أعلى من الذكاء الاصطناعي.