اختراق كبير! اقترح فريق بحثي في بكين لأول مرة في العالم «خوارزمية تحكم هجينة تعتمد على القوة والموضع»

في الآونة الأخيرة، حقَّقت فِرَق بحثية صينية تقدُّمًا كبيرًا في مجال خوارزميات الروبوتات، واقترحت أوَّل نظرية موحَّدة في العالم لـ«خوارزمية التحكُّم الهجين بالقوة والموضع». ولا تعتمد هذه الخوارزمية على أجهزة استشعار القوة، ما يسمح للروبوت بأن يتعلَّم التحكُّم في الموضع والقوة في آنٍ واحد. وارتفعت نسبة نجاح المهام المرتبطة بها بنسبة ٣٩,٥٪ تقريبًا مقارنةً باستراتيجية التحكُّم بالموضع فقط. وأكثر من ذلك إثارةً أنَّ الأوراق البحثية المرتبطة بها حازت حاليًّا على جائزة الورقة المتميِّزة في المؤتمر الدولي لتعلُّم الروبوتات، وهي المرة الأولى منذ تأسيس هذه الجائزة التي يفوز فيها فريق من الباحثين الصينيين بها.
في موقع التجربة التابع لمعهد بكين العام لأبحاث الذكاء الاصطناعي، يُنفِّذ كلب آلي رباعي الأرجل مزوَّد بهذه الخوارزمية الجديدة مهمة تدريبية لمسح السبورات البيضاء بطريقة منظمة. واستخدم الباحثون هذا السيناريو العملي لتوضيح المبادئ الأساسية والمزايا البارزة لـ"خوارزمية التحكم الهجينة في القوة والموضع" للصحفيين.
جيا باوشيونغ، باحث في معهد بكين العام لأبحاث الذكاء الاصطناعي: إن نماذج الإجراءات اللغوية البصرية السائدة تأخذ فعليًّا الصور الملتقطة بواسطة الكاميرات كمدخلٍ ثم تقوم بالتنبؤ بالمسارات. وقد يؤدي هذا المسار إلى عدم قدرة الروبوت على الالتزام بدقةٍ باللوحة البيضاء أثناء عملية المسح، ما يُفضي إلى عجزه عن مسح هذه الحالة. وفي نموذج التحكم المختلط بالقوة والموضع، نسعى إلى تعبئة بُعد القوة قدر الإمكان، ونحقِّق تأثير تطبيق الضغط على اللوحة البيضاء استنادًا إلى تحديد الموضع بدقة، بحيث يلتصق الروبوت باللوحة البيضاء بإحكام ويمسح الكلمات المكتوبة عليها. أي أننا لم نُبسِّط فقط بُعد القوة في النموذج الأصلي للإجراءات اللغوية البصرية، بل حقَّقنا أيضًا تأثير التحكم المختلط بالقوة والموضع في آنٍ واحد.
وَفْقًا لِلْبَاحِثِينَ، يُعَانِي نَمُوذَجُ إِجْرَاءِ العَمَلِ البَصَرِيِّ الشَّائِعُ اسْتِخْدَامُهُ مِنْ عَدَمِ الكِفَاءَةِ فِي التَّعَامُلِ مَعَ كَثِيرٍ مِنَ المَهَامِ فِي الحَيَاةِ اليَوْمِيَّةِ. وَيَكْمُنُ الجَوْهَرُ المَشْكُولُ فِي أَنَّ أَكْثَرَ هَذِهِ المَهَامِ تَتَضَمَّنُ سِيَاقَاتِ تَمَاسٍ مُعَقَّدَةً، كَمَا فِي حَالَةِ مَسْحِ السُّبُورَةِ، حَيْثُ يَجِبُ عَلَى الذِّرَاعِ الرُّوبُوتِيَّةِ أَنْ تَلْتَصِقَ بِالسَّطْحِ وَأَنْ تُحَافِظَ عَلَى ضَغْطٍ مُنَاسِبٍ، وَكَذَلِكَ فِي حَالَةِ بَابِ خِزَانَةِ المُقَلِّبِ الَّذِي يَجِبُ أَنْ يَتَوَصَّلَ بِدِقَّةٍ إِلَى هَيْكَلِ نَابِضِ الدَّفْعِ وَالسَّحْبِ الدَّاخِلِيِّ، وَلَيْسَ عَلَى الرُّوبُوتِ أَنْ يَتَحَرَّكَ فَقَطْ «إِلَى أَيْنَمَا يَذْهَبُ وَيَمُدَّ يَدَهُ إِلَى أَيْنَمَا يَذْهَبُ»، بَلْ يَجِبُ أَيْضًا أَنْ «يَفْهَمَ مِقْدَارَ القُوَّةِ الَّتِي يَجِبُ اسْتِعْمَالُهَا». وَقَبْلَ ظُهُورِ «خَوَارِزْمِيَّةِ التَّحَكُّمِ المُرَكَّبَةِ بَيْنَ القُوَّةِ وَالمَوْضِعِ»، كَانَ يَجِبُ حَلُّ جَمِيعِ هَذِهِ المَسَائِلِ بِوَاسِطَةِ مُسْتَقِيِّاتِ القُوَّةِ.
جيا باوشيونغ، باحث في معهد بكين العام لأبحاث الذكاء الاصطناعي: إن أجهزة استشعار القوة تُضاف عادةً إلى الأذرع الروبوتية الثابتة، ما يجعل تركيبها أكثر تعقيدًا وباهظ التكلفة. وقد حسّن نموذج التحكم المختلط بالقوة والموضع معدل نجاح هذه المهام التي تتطلب تطبيق قوة بنسبة تقارب ٤٠٪ مقارنةً بالنموذج التقليدي لـ«فلا» (نموذج الإجراءات المرئية واللغوية).