- تقدم Google DeepMind نظامًا روبوتيًا جديدًا للعب تنس الطاولة.
- تم تدريب الروبوت أولاً على معلمات الكرة، ثم تم تدريبه في كل من البيئة الافتراضية والواقعية.
- أثبت الذراع الروبوتي أنه خصم جدير، حيث هزم 13 من أصل 29 خصماً بشرياً.
كشفت فريق DeepMind Robotics التابع لشركة Google عن تقدم كبير في مجال الروبوتات مع روبوت تنس الطاولة الذي طورته مؤخراً. في الورقة البحثية التي نشرتها مؤخراً بعنوان "Achieving Human-Level Competitive Robot Table Tennis"، يُظهر الروبوت أنه يلعب بمستوى عالٍ قابل للمقارنة مع اللاعبين البشر الهواة.
هذا أمر مهم جداً في مجال الروبوتات، خاصة في الرياضة، حيث يكون التفكير السريع والتصرف السريع أمراً حيوياً.
"هذا هو أول وكيل روبوتي قادر على ممارسة رياضة مع البشر بمستوى بشري، ويمثل علامة فارقة في تعلم الروبوتات والتحكم فيها. ومع ذلك، فهو أيضاً خطوة صغيرة نحو هدف طويل الأمد في مجال الروبوتات وهو تحقيق أداء بشري في العديد من المهارات المفيدة في العالم الحقيقي."
ورقة البحث
دراسة تكشف نقاط القوة والقيود للروبوت في تنس الطاولة
أثبت أنه كان أعلى من أداء المبتدئين وخسر فقط 45% من الوقت أمام اللاعبين المتوسطي. ومع ذلك، مع الخصوم الأكثر خبرة، لم يتمكن الروبوت من الفوز بأي مباراة. بشكل عام، حقق الروبوت الفوز في 45 في المئة من المباريات الـ 29 التي أُجريت. يُظهر هذا الأداء بعض القيود والفرص المستقبلية لهذا النهج.
على الرغم من أن الروبوت حقق إنجازات كبيرة، إلا أنه واجه عقبات متنوعة. مشكلته الرئيسية هي الاستجابة للكرات السريعة، والتي يمكن تفسيرها بتأخر النظام، والحاجة إلى إعادة التعيين الإلزامية بين الضربات، ونقص البيانات. يلاحظ مؤلفو هذه الدراسة في DeepMind هذه القيود أيضاً ويقدمون طرقاً لتعزيز قدرة الروبوت.
بالنسبة للتأخير، يقترح الفريق التحقيق في خوارزميات تحكم محسنة بالإضافة إلى تحسينات في الأجهزة. قد تشمل التحسينات إنشاء نماذج أكثر دقة لحركة الكرة وتحسين اتصال مستشعرات الروبوت ومشغلاته.
تهدف هذه التغييرات إلى زيادة سرعة استجابة الروبوت وكذلك الأداء العام. أيضاً، يواجه الروبوت مشاكل مع الكرات العالية والمنخفضة، والضربات الخلفية، وفهم دوران الكرة.
نتائج البحث الذي أجرته DeepMind ليست محدودة بتطبيق تنس الطاولة. يمكن استخدام المبادئ المستخدمة في تطوير هذا الروبوت لتعزيز قطاعات أخرى في المستقبل. يركز الفريق على بنية السياسة، واستخدام المحاكاة، وتعديل الاستراتيجية في الوقت الفعلي في مجال الروبوتات.
تنس الطاولة يظهر كمنصة اختبار شائعة للروبوتات
تنس الطاولة هو أحد أكثر المسارح شعبية في مجال الروبوتات بسبب متطلبات الدقة والتخطيط والسرعة. يُعد روبوت Google DeepMind من بين الأنظمة الروبوتية الشهيرة الأخرى للعب تنس الطاولة.
في عام 2017، قدمت شركة OMRON اليابانية للإلكترونيات FORPHEUS، وهو "مدرب تنس طاولة روبوتي"، اعتُبر الأول من نوعه في العالم. هذا الروبوت، أورفيوس، المسمى على اسم الشخصية الأسطورية اليونانية، أصبح حاصلاً على سجل غينيس العالمي، وأظهر كيف من المرجح أن تتطور العلاقات بين الناس والروبوتات في المستقبل.
أظهر FORPHEUS من OMRON كيف يمكن لتنس الطاولة أن يساهم في تحسين الروبوتات من خلال دمج المهارات البشرية مع الأتمتة. يُرى إنشاء روبوت Google DeepMind كخطوة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات.
إذا كنت تقرأ هذا، فأنت متقدّم بالفعل. ابق هناك مع نشرتنا الإخبارية.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
بريندا كانانا
تمتلك بريندا أكثر من 4 سنوات من الخبرة المتخصصة في العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة. عملت في Zycrypto وBlockchain Reporter وThe Coin Republic، وهي الآن جعلت Cryptopolitan منزلها. يحافظ شهادتها في علم الاجتماع من جامعة مومباسا التقنية على تواصلها مع نبض قرائها.
