Figure تطور روبوتات بشرية تمشي بشكل طبيعي بالتعلم المعزز
أعلنت Figure عن تطوير شبكة عصبية متكاملة مدربة بالتعلم المعزز، تتيح لروبوتاتها المشي بطريقة طبيعية، مما يمثل نقلة نوعية في روبوتات بشرية ذكية.
تفاصيل الخبر
تعتمد التقنية على التعلم المعزز (RL) الذي يمكّن روبوت Figure 02 من اكتساب مهارات المشي كما يفعل البشر، وذلك عبر:
- التدريب في محاكاة عالية الدقة، مما يسمح بجمع بيانات تعادل سنوات من التجارب في غضون ساعات فقط.
- نقل المهارات من المحاكاة إلى الواقع (Sim-to-Real Transfer) باستخدام توزيع العشوائية في المحاكاة والتحكم في عزم الدوران عالي التردد، مما يضمن انتقال السياسة المكتسبة إلى الروبوتات الحقيقية دون تعديل إضافي.
- تحسين كفاءة الحركة عبر ضبط استهلاك الطاقة، وضمان استقرار الحركة، والتكيف مع التضاريس المختلفة.
الهندسة وراء المشي البشري للروبوتات
تم تصميم نموذج التعلم ليعكس الصفات الحركية البشرية، مثل:
- نمط المشي الطبيعي، بما في ذلك ضرب الكعب، دفع الأصابع، وتنسيق حركة الذراعين مع الساقين.
- استراتيجيات التوازن والتكيف مع العقبات لضمان قدرة الروبوت على المشي بسلاسة في بيئات متنوعة.
- تعزيز الاستقرار والقدرة على التفاعل مع العالم الحقيقي من خلال مكافآت داخل نموذج التعلم تحاكي الأسلوب البشري في الحركة.
الأهداف المستقبلية
تسعى Figure إلى:
- توسيع نطاق التعلم ليشمل سيناريوهات أكثر تعقيدًا تحاكي التجارب البشرية الحقيقية.
- ضمان قابلية التوسع بحيث يمكن تشغيل آلاف الروبوتات بنفس النموذج دون الحاجة إلى إعادة التدريب لكل وحدة.
- تحسين تطبيقات الروبوتات البشرية لدعم المهام اليومية والمجالات الصناعية المختلفة.
يُعد تطوير نظام المشي الطبيعي للروبوتات باستخدام التعلم المعزز خطوةً كبيرةً نحو روبوتات أكثر ذكاءً وقابليةً للتكيف مع الواقع. مع استمرار تحسين هذه التقنية، تقترب الروبوتات من تحقيق قدرة التفاعل الطبيعي مع العالم البشري، مما يفتح آفاقًا جديدة في مستقبل الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا البشرية المدمجة.
