تقدم جديد في الذكاء الاصطناعي: روبوتات تتخذ قرارات ذكية بناءً على المهام

طور مهندسون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) طريقة مبتكرة تتيح للروبوتات اتخاذ قرارات تعتمد على المهام الموكلة إليها، من خلال تقنية جديدة تُدعى “كليو” (Clio). تمكّن هذه التقنية الروبوتات من تحديد الأجزاء المهمة في المشهد المحيط بها وفقًا للمهام المعينة.

تستند طريقة “كليو” إلى إدخال قائمة من المهام بلغة طبيعية، مما يساعد الروبوت على تحديد مستوى التفاصيل المطلوبة لفهم بيئته وتذكر الأجزاء ذات الصلة فقط. في تجارب حقيقية تمتد من مكاتب فوضوية إلى مباني متعددة الطوابق في حرم MIT، استخدمت الفرق “كليو” لتقسيم المشهد تلقائيًا بناءً على مجموعة من المهام مثل “نقل رف المجلات” و”احصل على حقيبة الإسعافات الأولية”.

كما تم تشغيل “كليو” في الوقت الحقيقي على روبوت رباعي الأرجل أثناء استكشافه لمبنى مكتبي، حيث تمكن من تحديد ورسم خريطة فقط للأجزاء المتعلقة بالمهام الموكلة له، مثل استرجاع لعبة للكلب مع تجاهل الفوضى المحيطة.

سُميت “كليو” تيمناً بموسى التاريخ في الأساطير اليونانية، نظرًا لقدرتها على تحديد وتذكر العناصر الضرورية لأداء مهمة معينة. يتصور الباحثون أن “كليو” ستكون مفيدة في العديد من المجالات، بما في ذلك البحث والإنقاذ، وكذلك في الروبوتات المنزلية والمصانع.

يقول لوكا كارلون، أستاذ مساعد في قسم الطيران والفضاء في MIT، إن “الهدف من هذا العمل هو مساعدة الروبوت على فهم بيئته وما يجب عليه تذكره لتنفيذ مهمته”.

تفاصيل النتائج تم نشرها في دراسة جديدة في مجلة “Robotics and Automation Letters”.

تحديات جديدة في معالجة المشاهد

على الرغم من التقدم الكبير في مجالات رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية، كانت الروبوتات سابقًا قادرة فقط على التعرف على الأجسام في بيئات مغلقة. لكن الباحثين اتخذوا نهجًا أكثر انفتاحًا لتمكين الروبوتات من التعرف على الأجسام في بيئات أكثر واقعية.

تجمع طريقة “كليو” بين رؤية الكمبيوتر الحديثة ونماذج اللغة الكبيرة التي تربط بين ملايين الصور والمعلومات النصية. باستخدام أدوات تقسيم الصور، يمكن للروبوتات تحديد الأجزاء ذات الصلة بناءً على المهام المحددة.

في اختبارات حقيقية، مثلت “كليو” نجاحًا كبيرًا، حيث تم تطبيقها في شقة فوضوية لتحديد المهام مثل “نقل كومة من الملابس”.

تخطط الفرق لتعزيز “كليو” لتكون قادرة على التعامل مع مهام أعلى مستوى في المستقبل، بما في ذلك البحث والإنقاذ.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي