يمشي الروبوت البشري عبر الرمال والحصى والمنحدرات باستخدام إطار تدريب أسرع
طور فريق من الباحثين بجورجيا تك إطارًا جديدًا للتعلم الآلي يمكّن الروبوت البشري من السير عبر الرمال والحصى والعشب الرطب والمنحدرات والسلالم والأسطح الزلقة مع تقليل الوقت والطاقة الحاسوبية اللازمة لتدريب جهاز التحكم الخاص به. يقول الباحثون إن نهجهم، المسمى “تعلم التدريس”، يحسّن طريقة التعلم المعززة الشائعة بين المعلم والطالب من خلال تدريب كلا العميلين في وقت واحد بدلاً من تدريب كل منهما تلو الآخر. والنتيجة هي وحدة تحكم يمكنها التعامل مع التضاريس التي لم يتم تدريبها عليها مطلقًا بينما تتطلب موارد حسابية أقل. تم اختبار وحدة التحكم على روبوت ذو قدمين، والذي نجح في عبور مجموعة من الأسطح الخارجية والداخلية الصعبة. قام الفريق أيضًا بدفع الروبوت وسحبه أثناء التجارب، وقام بتعديل مشيته ليظل مستقرًا. تم تقديم هذا العمل في مؤتمر IEEE الدولي حول الروبوتات والأتمتة (ICRA)، حيث وصف الباحثون إطارًا تدريبيًا يمكن تكييفه مع الروبوتات والمهام الأخرى بخلاف المشي. التدريس أثناء التعلم يعتمد التعلم التقليدي المعزز بين المعلم والطالب على إنشاء نموذج “المعلم” أولاً مع إمكانية الوصول إلى بيانات المحاكاة التفصيلية. وبمجرد تدريبه بشكل كامل، ينقل المعلم معرفته إلى نموذج “الطالب” الذي يتحكم في الروبوت الحقيقي. ووفقا للباحث الرئيسي فييانغ وو، فإن هذه العملية لها عيبان رئيسيان. “هناك مشكلتان في هذا النهج. يستغرق تدريبهم بشكل تسلسلي الكثير من الوقت. ومن ثم، فإنك تهدر الكثير من المعلومات التي جمعها المعلم.” يمكن أن يتطلب تدريب وحدات التحكم الآلية من خلال المحاكاة ساعات من العمليات الحسابية على أجهزة GPU باهظة الثمن، مما يجعل العملية تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة. وبدلاً من انتظار المعلم لإتقان المهمة، قام فريق Georgia Tech بتدريب المعلم والطالب معًا. ومع تعلم المعلم تدريجيًا، بدأ على الفور في نقل المعرفة إلى الطالب، مما أدى إلى تقصير عملية التدريب بشكل كبير. قال وو: “ليس عليك الانتظار حتى يصبح المعلم خبيرًا حتى يبدأ بتعليم الطالب”. “يمكن للمعلم أن يعلم الطالب تدريجيًا ما تعلمه على طول الطريق.” كما سمح الباحثون للمعلم بالتعلم من تجارب الطالب. أدى هذا إلى تقليل ما يسميه علماء الروبوتات فجوة التقليد بين المعلم والطالب، حيث يواجه الطالب مواقف تختلف عن المحاكاة المثالية للمعلم. نجاح حقيقي في التضاريس تم نشر وحدة التحكم الجديدة على روبوت بشري كامل الحجم في مختبر البروفيسور المشارك يي تشاو. لقد نجح في التنقل في التضاريس الخارجية الوعرة والأسطح الداخلية الزلقة دون الاعتماد على وحدات تحكم منفصلة لبيئات مختلفة. وقال وو إن الفريق لم يتوقع أن تؤدي وحدة التحكم نفسها أداءً جيدًا في العديد من الظروف. “بالنسبة لهذا الروبوت الضخم والطويل للغاية، لم يثبت حقًا أنه يمكنك القيام بحركة رشيقة على مثل هذه التضاريس القاسية. بطريقة ما، يمكن لوصفتنا التدريبية الفعالة للغاية هنا أن تعمل في الواقع في جميع أنواع التضاريس والبيئات.” وقال تشاو إن وحدة التحكم تفوقت في الأداء على البرنامج الذي قدمته الشركة المصنعة للروبوت، مما يدل على قيمة الجمع بين أبحاث التعلم الآلي والروبوتات في العالم الحقيقي. وبعيدًا عن الحركة البشرية، يعتقد الباحثون أن إطار “تعلم التدريس” يمكن تطبيقه على تصميمات ومهام الروبوت الأخرى التي تتطلب حركة موثوقة في بيئات لا يمكن التنبؤ بها. تم تقديم البحث في مؤتمر IEEE الدولي حول الروبوتات والأتمتة.
تم النشر: 2026-07-17 00:46:00
