مايكروسوفت تتغلب على قيود الروبوتات من خلال نظام استشعار اللمس

مايكروسوفت للأبحاثأطلقتنظامًا جديدًا للتحكم في الروبوتات في أواخر يناير 2026، يسمح للآلاتبالعملبأيديها مع معالجة الأوامر الصوتية والردود الفيزيائية. يُطلق على هذا النظام اسم "رو-ألفا"، ويمثل دخول الشركة إلى مجال النماذج الأساسية المصممة للروبوتات التي تستخدم ذراعين في آن واحد.

ستصل هذه التقنية أولاً إلى مجموعات مختارة من خلال برنامج الوصول المبكر، قبل أن تُتيحها على نطاق أوسع عبر منصة Foundry. ويمكن للشركات بعد ذلك تكييف النظام مع احتياجاتها الخاصة باستخدام بياناتها.

إضافة لمسة إلى ذكاء الروبوت

المصانع والمستودعات عن روبوتات قادرة على التعامل مع الظروف المتغيرة بدلاً من تكرار نفس الحركات المبرمجة إلى ما لا نهاية. المستشفيات إلى وتحتاج آلات تتكيفمعأنظمة الأتمتة التقليدية لا تستطيع حلها بكفاءة. مايكروسوفت طورت Rho-alpha لتلبية هذه الحاجة من خلال معالجة ما تراه الروبوتات وتسمعه، بالإضافة إلى ما تشعر به فعلياً عبر أجهزة الاستشعار.

معظم أنظمة الروبوتات اليوم على الكاميرات والميكروفونات لفهم محيطها وتلقي التعليمات. يضيف نظام رو-ألفا طبقة أخرى من خلال اعتبار حاسة اللمس بنفس أهمية حاسة اللمس. فعندما يحتوي ذراع الروبوت على مستشعرات ضغط مدمجة، يحصل معلومات لا تستطيع الكاميرات رصدها إطلاقًا. وهذا أمر بالغ الأهمية عند محاولة توصيل شيء ما بمقبس كهربائي أو تركيب أجزاء معًا، حيث لا توفر الرؤية وحدها تفاصيل كافية حول ما إذا كانت الأشياء متراصفة بشكل صحيح.

مايكروسوفت استعرضت هذه القدرات باستخدام ذراعين من طراز Universal Robots UR5e مزودتين بمستشعرات ترصد الضغط والتلامس. خلال اختبارات باستخدام مجموعة مهام تُسمى BusyBox، طُلب من الروبوت القيام بمهام مثل وضع صينية داخل صندوق أدوات وإغلاق غطائه . قام النظام بتحويل هذه الأوامر إلى حركات منسقة بين الذراعين، وأجرى تعديلات بناءً على ما رصدته المستشعرات. عندما لم تنجح محاولات إدخال قابس من المحاولة الأولى، كان بإمكان المشغل البشري توجيه الروبوت باستخدام جهاز إدخال ثلاثي الأبعاد، وتعلم النظام من هذه التصحيحات.

الحصول على بيانات تدريب كافية التحدي الأكبر في بناء روبوتات قادرة. تستطيع نماذج اللغة التعلم من كميات هائلة من النصوص المتاحة على الإنترنت، لكن تدريب الروبوتات يتطلب عروضًا عملية فعلية تستغرق وقتًا وجهدًا ومالًا لتسجيلها. عالجت مايكروسوفت هذا التحدي بتدريب نموذج Rho-alpha على ثلاثة أنواع من المعلومات: تسجيلات لعروض عملية حقيقية، ومهام تدريبية محاكاة، ومجموعات بيانات ضخمة من الصور مع أسئلة وأجوبة من الإنترنت. تستخدم الشركة برنامج Nvidia Isaac Sim الذي يعمل على خوادم Azure لإنشاء سيناريوهات اصطناعية واقعية من خلال عملية التعلم المعزز.

يُنتج هذا الإعداد المحاكي حالات تدريبية دقيقة فيزيائيًا تُكمّل العروض التوضيحية الواقعية. ويتيح للنموذجمواجهةالحالات غير الاعتيادية وحالات الأعطال التي قد تتطلب، لولا ذلك، آلاف الساعات من التشغيل الفعلي لرصدها.

طريقة التدريب هذهتتبعأنماطًافيشركات أخرىمجالالروبوتات تستخدمها فنظام Gemini Robotics من Google DeepMind، ونموذج Helix من Figure AI للروبوتات الشبيهة بالبشر، وPi-zero من Physical Intelligence، جميعها تتبنى مناهج مماثلة للتغلب على مشكلة نقص البيانات. وتساعد هذه الأنظمةعلى تعلممهارات التلاعب العامة دون الحاجة إلى عروض توضيحية محددة لكل مهمة قد تواجهها.

المنافسة في سوق ناضجة

انضمت مايكروسوفت إلى الروبوتاتالأساسية الذي شهد نموًا ملحوظًا خلال العام ونصف العام الماضيين. أطلقت إنفيديا نظام GR00T N1.6 الموجه للروبوتات الشبيهة بالبشر، مع التركيز على التحكم الكامل بالجسم وفهم السياق. وسّعت جوجل ديب مايند نطاق نظام جيميني ليشمل الروبوتات، حيث أضافت إليه قدرات تتراوح من طي الورق إلى أشكال الأوريغامي إلى التعامل مع أوراق اللعب. أما شركة فيزيكال إنتليجنس، فتقدم نظام باي-زيرو كنظام متعدد الأغراض مُدرّب على أنواع مختلفة من الروبوتات.

نظام Rho-alpha يتميزمزايا. أولًا، يركز على الاستشعار اللمسي، مما يُسهّل التعامل مع المواقف التي تُعاني فيها الأنظمة التي تعتمد فقط . ثانيًا، يستند هذا النموذج إلى سلسلة Phi من مايكروسوفت، والتي قامت الشركة بتعديلها لتعمل بكفاءة على أجهزة المستهلك العادية. هذه الخلفية تُشير إلى إمكانية تشغيله على الأجهزة المحلية دون الحاجة إلى اتصال دائم بخوادم الحوسبة السحابية. ثالثًا، يُميّزه تركيزه على التعلّم من تصحيحات المستخدم أثناء التشغيل الفعلي عن النماذج التي تحتاج إلى إعادة تدريب كاملة لاكتساب سلوكيات جديدة.

يختلف نهج مايكروسوفت التجاري عنمنافسيها. إذ تخطط الشركة لتقديم Rho-alpha عبر منصة Foundry كبنية تحتية يمكن للمصنعين ومكاملين الأنظمة تخصيصها بمعلوماتهم الخاصة. وهذا يتماشى مع نهج الشركة مع خدمة Azure OpenAI ، ويستهدف المؤسسات التي ترغب في إنشاء إصدارات متخصصة بدلاً من استخدام نموذج عام.

بالنسبة للمصنعين وشركات الخدمات اللوجستية، الفرصة في تحديد مهام المناولة المتكررة التي تفي بها . تمثل محطات فحص الجودة، وعمليات تجميع مجموعات العناصر، وخطوط التجميع ذات الدفعات الصغيرة، حالات يمكن فيها لمزيج Rho-alpha من فهم اللغة واستشعار اللمس أن يقلل من متطلبات البرمجة.

برنامج الوصول المبكر الذي أعلنته مايكروسوفت يُتيح للمؤسساتفرصة النظام ملاءمة لاحتياجاتها قبل الاستثمار في بنية تحتية للنشر. ينبغي على الشركات المشاركة في هذه التقييمات مع توقع ضرورة الإشراف البشري، والتخطيط لسير العمل الذي يقوم فيه المشغلون بتصحيح الأخطاء وتوجيه الروبوتات خلال فترات التعلم الأولية.

المادي الذكاء الاصطناعي تحولاً من الروبوتات كأدوات مبرمجة إلى روبوتات كمتعاونين مرنين. سيستغرق هذا التحول سنوات بدلاً من أشهر، لكن النماذج الأساسية التي تقدمها مايكروسوفت وإنفيديا وجوجل ترسي الأنماط الأساسية التي ستحدد defiالروبوتات المؤسسية للعقد القادم.