معهد Toyota Research (TRI) يُحدث ثورة في مهارات الروبوتات من خلال سياسة الانتشار (Diffusion Policy) المبتكرة

في خطوة كبيرة نحو تعزيز قدرات الروبوتات، أعلن معهد Toyota Research (TRI) عن تقنية ذكاء اصطناعي توليدية رائدة تُعرف باسم "سياسة الانتشار" (Diffusion Policy). يمكّن هذا النهج المبتكر الروبوتات من اكتساب مهارات جديدة ومعقدة بسرعة، مما يوسع من فائدتها في تطبيقات متنوعة. ويُذكّر هذا التطور بالتأثير التحويلي الذي أحدثته نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في مجال الذكاء الاصطناعي التحويلي.

شدد غيل برات، الرئيس التنفيذي لـ TRI والعالم الرئيسي لشركة Toyota Motor Corporation، على التزام المعهد بتعزيز القدرات البشرية من خلال الروبوتات. وقال: "تركز أبحاثنا في مجال الروبوتات على تضخيم قدرات الناس بدلاً من استبدالهم. هذه التقنية التعليمية الجديدة فعالة للغاية وتنتج سلوكيات عالية الأداء، مما يمكن الروبوتات من تضخيم قدرات الناس بطرق أكثر فعالية بكثير.".

في السابق، كان تعليم الروبوتات سلوكيات جديدة عملية شاقة وغالباً ما تكون غير فعالة، وتعاني من تقدم بطيء وتطبيقات محدودة. كان على علماء الروبوتات عادةً استثمار وقت كبير في كتابة أكواد معقدة أو الاعتماد على تكرارات عديدة من التجربة والخطأ لبرمجة السلوكيات المطلوبة. ومع ذلك، فقد غيّرت الطريقة المبتكرة من TRI قواعد اللعبة.

نجح TRI في تعليم الروبوتات أكثر من 60 مهارة معقدة ودقيقة باستخدام نهج سياسة الانتشار. تشمل هذه المهارات مجموعة واسعة من الأنشطة، بما في ذلك سكب السوائل، واستخدام الأدوات، والتعامل مع الأشياء القابلة للتشوه. وبشكل ملحوظ، تم تحقيق هذه الإنجازات دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية جديدة؛ كان المتطلب الوحيد هو تزويد الروبوت ببيانات جديدة. وبناءً على هذا النجاح المذهل، حدد TRI أهدافاً طموحة لتعليم مئات المهارات الجديدة بنهاية العام، وهدف مذهل يتمثل في 1000 مهارة بحلول نهاية عام 2024.

تؤكد الإعلان اليوم على مرونة الروبوتات في التكيف مع السيناريوهات الجديدة وأداء سلوكيات متنوعة. تمتد هذه القدرات إلى ما هو أبعد من المهام البسيطة مثل "الالتقاط والوضع"، مما يسمح لروبوتات TRI بالتفاعل مع العالم بطرق غنية ومتنوعة. يُعدّ هذا التنوع خطوة كبيرة نحو تمكين الروبوتات من دعم البشر في المواقف اليومية والبيئات غير المتوقعة والمتغيرة باستمرار.

عبر راس تيدركي، نائب رئيس أبحاث الروبوتات في TRI وأستاذ الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب، وهندسة الطيران والفضاء، والهندسة الميكانيكية في MIT، عن حماسه للتقدم المحرز. وأشار قائلاً: "المهام التي أشاهد الروبوتات تؤديها مذهلة ببساطة؛ قبل عام واحد، لم أكن لأتوقع أننا قريبون من هذا المستوى من الدقة والتنوع.". سلط الدكتور تيدركي الضوء على الجانب الاستثنائي في النهج الجديد: قدرته على اكتساب مهارات جديدة بسرعة وموثوقية، حتى في المهام التي تتضمن أشياء قابلة للتشوه، وقماش، وسوائل، والتي شكلت تاريخياً تحديات كبيرة للروبوتات.

إحداث ثورة في اكتساب مهارات الروبوتات

يتعلم نموذج سلوك الروبوتات التابع لـ TRI من خلال مزيج من العروض اللمسية من معلم بشري ووصف لغوي للهدف المطلوب. بعد ذلك، تُستخدم سياسة انتشار مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسهيل تعلم المهارة المعروضة. تتيح هذه العملية النشر الذاتي للسلوكيات الجديدة بناءً على عشرات العروض. ومن الجدير بالذكر أن هذا النهج يقدم نتائج قابلة للتكرار وعالية الأداء باستمرار، وكل ذلك يتم بسرعة مذهلة.

يمثل نهج سياسة الانتشار، وهو جهد تعاوني بين TRI ومجموعة البروفيسور سونغ في جامعة كولومبيا، تقنية ذكاء اصطناعي توليدية قوية للتعلم السلوكي. إنه يبسط ويسرّع عملية تعليم الروبوتات سلوكيات جديدة من خلال العروض.

تم تصميم منصة الروبوتات التابعة لـ TRI خصيصاً للتميز في مهام التلاعب ثنائي الذراع بدقة، مع تركيز خاص على تمكين التغذية اللمسية والإحساس اللمسي. توفر هذه المنصة المتخصصة الأساس لإنجازات TRI في توسيع قدرات الروبوتات.

في المستقبل، يظل TRI مصمماً على مواصلة دفع حدود الروبوتات. أظهر المعهد بالفعل اكتساب 60 مهارة دقيقة ويهدف إلى تعليم مئات المهارات الأخرى بنهاية العام، مع هدف مذهل يتمثل في 1000 مهارة بحلول نهاية عام 2024. يؤكد هذا الالتزام بالتقدم السريع على تفاني TRI في تعزيز القدرات البشرية من خلال الروبوتات.

السلامة في صميم جهود الروبوتات في TRI

تظل السلامة مصدر قلق رئيسي في جهود الروبوتات التابعة لـ TRI. دمج المعهد إجراءات حماية قوية في أنظمته، المدعومة بإطار عمل Drake ومجموعة التحكم المخصصة في الروبوتات الخاصة به. تضمن هذه التدابير أن تلتزم روبوتات TRI بضمانات السلامة، مثل تجنب الاصطدام بأنفسها أو ببيئتها.

تم تفصيل نهج سياسة الانتشار المبتكر في منشور في مؤتمر علوم وهندسة الروبوتات والأنظمة لعام 2023، مما يوفر رؤى حول الجوانب التقنية لهذه التقنية الرائدة. يمكن العثور على معلومات تقنية إضافية على مدونة TRI على Medium.

لمعرفة المزيد عن هذا التقدم المذهل في مجال الروبوتات، يُدعى المهتمون للانضمام إلى جلسة أسئلة وأجوبة مباشرة على LinkedIn في 4 أكتوبر من الساعة 1:00 مساءً حتى 1:30 مساءً بتوقيت شرق الولايات المتحدة / من الساعة 10:00 صباحاً حتى 10:30 صباحاً بتوقيت المحيط الهادئ. ستوفر هذه الجلسة فرصة للسماع مباشرة من فريق أبحاث الروبوتات في TRI. للمشاركة، يرجى التسجيل في الحدث على صفحة TRI على LinkedIn.

يُعدّ معهد Toyota Research (TRI) في طليعة الأبحاث aimed at enhancing human capabilities، مع التركيز على تحسين السلامة والاستدامة. بقيادة الدكتور غيل برات، يقود فريق الباحثين المخلصين في TRI تقدمًا في مجالات الطاقة والمواد، والذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان، والقيادة التفاعلية البشرية، وتعلم الآلة، والروبوتات. تأسس TRI في عام 2015، ويحافظ على مكاتب في لوس ألتوس، كاليفورنيا، وكامبريدج، ماساتشوستس، حيث يستمر في دفع عجلة الابتكار والتقدم في مجال الروبوتات.