باحثون يطورون نظام ذكاء اصطناعي يمكّن الروبوتات من التحرك مثل الحيوانات
وتساعد هذه التكنولوجيا، الروبوت على تغيير طريقة حركته بشكل مستقل تمامًا، دون حاجة إلى توجيه مسبق بموعد أو كيفية تغيير خطواته، إذ أنه يتعلم من اخطائه، على عكس الجيل الحالي من الروبوتات.
وتُعد هذه القدرة على التكيف إنجازاً محورياً يُمكن أن يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الروبوتات في مهام حرجة، مثل تفكيك المنشآت النووية، أو عمليات البحث والإنقاذ في الكوارث، خاصة أن عدم القدرة على التكيف مع المجهول ربما يؤدي لوقوع خسائر في الأرواح.
واستلهم الباحثون في دراستهم، التي نشرتها دورية "نيتشر ماشين أنتليجنس" ما يحدث في مملكة الحيوان، لتعليم الروبوت كيفية التنقل في تضاريس لم يسبق له رؤيتها.
وشملت التجارب حيوانات رباعية الأرجل مثل الكلاب، والقطط، والخيول، المعروفة بقدرتها الفائقة على التكيف مع التضاريس الطبيعية المتنوعة.
وتُغير هذه الحيوانات طريقة حركتها بهدف توفير الطاقة، أو الحفاظ على التوازن، أو الاستجابة السريعة للتهديدات.
روبوت يهرول ويركض ويقفز
ونجح الباحثون في إنشاء نظام يُمكنه تعليم الروبوتات كيفية الانتقال بسلاسة بين أنواع مختلفة من المشي، مثل الهرولة، والركض، والوثب، تمامًا كما تفعل الثدييات في الطبيعة.
ومن خلال تضمين نفس الاستراتيجيات التي تستخدمها الحيوانات للتنقل في عالم لا يمكن التنبؤ به ضمن نظام الذكاء الاصطناعي، يتعلم الروبوت، الذي أُطلق عليه اسم "كلارنس"، التبديل بسرعة بين أنواع المشي أثناء الحركة، استجابةً للتضاريس المتغيرة.
وبفضل قدرة الذكاء الاصطناعي الهائلة على معالجة البيانات، تعلم الروبوت الاستراتيجيات اللازمة في 9 ساعات فقط، وهو زمن أسرع بكثير من الأيام أو الأسابيع التي تستغرقها معظم صغار الحيوانات لتجاوز الأسطح المختلفة بثقة.
وأشار المؤلف الأول للورقة البحثية، جوزيف همفريز، الباحث في مرحلة ما بعد الدكتوراه بكلية الهندسة الميكانيكية في جامعة ليدز، إلى أن إطار العمل يمكّن الروبوت من تغيير خطواته وفقًا لبيئته، متغلبًا على مجموعة متنوعة من التضاريس مثل الأخشاب غير المستوية، ورقائق الخشب المتناثرة، والنباتات الضخمة، دون أي تعديلات على النظام نفسه.
وقال همفريز: "نتائجنا يمكن أن يكون لها تأثير كبير على مستقبل التحكم في حركة الروبوتات ذات الأرجل من خلال تقليل العديد من القيود السابقة المتعلقة بالقدرة على التكيف".
وأضاف: "هذا الإطار للتعلم المعزز العميق يُعلّم استراتيجيات وسلوكيات مستوحاة من الحيوانات الحقيقية - أو مستوحاة بيولوجيًا - مثل توفير الطاقة، وتعديل الحركات حسب الحاجة، وذاكرة المشية، لتحقيق حركة عالية التكيف والأمثل، حتى في بيئات لم تُصادفها من قبل".
وقال الباحثون إن كل التدريب يحدث في المحاكاة، إذ تُدرب السياسة على الكمبيوتر، ثم تُنقل وتُوضع على الروبوت، وتكون بنفس الكفاءة كما في التدريب، موضحين أن الأمر يُشبه فيلم "ماتريكس" في إشارة إلى مهارة جديدة في الفنون القتالية إلى دماغ البطل، لكنه لا يخضع لأي تدريب بدني في العالم الحقيقي.
تعليم الروبوت "الذكاء الغريزي"
واختبر الباحثون الروبوت بعد ذلك في العالم الحقيقي، على أسطح لم يُصادفها من قبل، ونجح في التنقل عبرها جميعًا.
وغالبًا ما تكون أنظمة التعلم المعزز العميق جيدة في تعلم مهمة محددة، ولكنها تُعاني من صعوبة التكيف عندما تتغير البيئة.
وتتمتع أدمغة الحيوانات بهياكل مدمجة ومعلومات تدعم التعلم، بينما يمكن لبعض الأنظمة الاصطناعية محاكاة هذا النوع من التعلم، فإن أنظمتها عادة ما تكون أقل تقدمًا أو تعقيدًا.
وأشار الباحثون إلى أنهم تغلبوا على هذا التحدي من خلال غرس استراتيجيات الحركة الطبيعية للحيوانات في نظامهم، مؤكدين أن إطار عملهم هو الأول الذي يدمج في آن واحد المكونات الثلاثة الحاسمة للحركة الحيوانية في نظام تعلم معزز، والتي تشمل استراتيجيات الانتقال بين أنواع المشي، والذاكرة الإجرائية للمشية، والتعديل التكيفي للحركة.
ويقول الباحثون إن هذا التكامل يُمكّن من النشر الفعلي متعدد الاستخدامات في العالم الحقيقي مباشرة من المحاكاة، دون الحاجة إلى تعديل إضافي على الروبوت الفعلي، فالروبوت لا يتعلم فقط كيف يتحرك، بل يتعلم كيف يقرر أي نوع من المشي يستخدم، ومتى يُغيره، وكيف يُعدله في الوقت الفعلي، حتى على تضاريس لم يواجهها من قبل.
ويقول الباحثون إن هذا البحث كان مدفوعًا بسؤال أساسي هو ماذا لو تمكنت الروبوتات ذات الأرجل من التحرك غريزيًا كما تفعل الحيوانات؟
وأوضحوا: "بدلاً من تدريب الروبوتات على مهام محددة، أردنا أن نمنحها الذكاء الاستراتيجي الذي تستخدمه الحيوانات لتكييف أنواع مشيتها، باستخدام مبادئ مثل التوازن، التنسيق، وكفاءة الطاقة".
ومن خلال تضمين هذه المبادئ في نظام ذكاء اصطناعي، تمكنت الروبوتات من اختيار كيفية التحرك بناءً على الظروف في الوقت الفعلي، وليس القواعد المبرمجة مسبقًا، ما يعني أنها يمكنها التنقل في بيئات غير مألوفة بأمان وفعالية، حتى تلك التي لم تواجهها من قبل.
وتتمثل رؤية الباحثين طويلة الأمد في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مجسدة - بما في ذلك الروبوتات الشبيهة بالبشر - تتحرك وتتكيف وتتفاعل بنفس السلاسة والمرونة التي تتمتع بها الحيوانات والبشر، ويُقلد المهندسون بشكل متزايد الطبيعة – المعروفة باسم المحاكاة الحيوية – لحل تحديات التنقل المعقدة.
وأوضح فريق الباحثين أن النظام يمثل خطوة رئيسية في جعل الروبوتات ذات الأرجل أكثر قابلية للتكيف وقدرة على التعامل مع تحديات العالم الحقيقي، في البيئات الخطرة أو حيث يصعب الوصول؛ موضحين أن الروبوت القادر على التنقل في تضاريس معقدة وغير مألوفة يفتح إمكانيات جديدة لاستخدامه في الاستجابة للكوارث، واستكشاف الكواكب، والزراعة، وتفتيش البنية التحتية.
ويُقدم هذا النظام مسارًا واعدًا لدمج الذكاء البيولوجي في أنظمة الروبوتات، وإجراء تحقيقات أكثر أخلاقية لفرضيات الميكانيكا الحيوية؛ فبدلًا من إثقال كاهل الحيوانات بأجهزة استشعار غازية أو تعريضها للخطر لدراسة استجابتها لاستعادة الاستقرار، يمكن استخدام الروبوتات بدلاً منها.
القدرة التكيفية
باستخدام التعلم المعزز العميق - يُشبه عملية التجربة والخطأ فائقة القوة - تدرب الروبوت في مئات البيئات في وقت واحد، ليحل أولاً تحدي الحركة بأنواع مشي مختلفة ثم اختيار أفضل نوع مشي للتضاريس، ما أدى إلى توليد الأدوات اللازمة لتحقيق حركة عالية التكيف.
ولاختبار هذه القدرة التكيفية المكتسبة في العالم الحقيقي، أُطلق الروبوت في بيئات حقيقية تشمل رقائق الخشب، والصخور، والجذور المتضخمة، والأخشاب المتناثرة.
كما تم ضرب أرجل الروبوت مرارًا بفرشاة كنس، لاختبار قدرته على التعافي من العثرات، واستخدم الفريق مسارًا مبرمجًا أو عصا تحكم (جو-ستيك) لتوجيه الروبوت.
التعلم المعزز العميق
طريقة تدريب للذكاء الاصطناعي تجمع بين:
التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يتعلم من التجربة والخطأ/ والمكافأة والعقاب.
التعلم العميق (Deep Learning): يستخدم شبكات عصبية عميقة لتحليل بيانات معقدة.
الهدف: اتخاذ قرارات ذكية لتحقيق أفضل نتيجة بمرور الوقت.
يستخدم في: الألعاب الروبوتات السيارات ذاتية القيادة أنظمة التداول الذكية
الميزة: قادر على التعامل مع بيئات معقدة دون تعليمات صريحة مسبقة.
ولم يتعرض الروبوت لأي تضاريس وعرة أثناء التدريب، ما يُسلط الضوء على قدرة النظام على التكيف ويُظهر أن هذه المهارات أصبحت غريزية تقريبًا للروبوت.
وعلى الرغم من أن هذا الإطار جرى اختباره حتى الآن على روبوت واحد رباعي الأرجل بحجم الكلب، إلا أن المبادئ الأساسية قابلة للتطبيق على نطاق واسع؛ إذ يمكن استخدام نفس المقاييس المستوحاة من البيولوجيا عبر مجموعة واسعة من الروبوتات رباعية الأرجل، بغض النظر عن الحجم أو الوزن، طالما أنها تشترك في مورفولوجيا -شكل وبنية- مماثلة.
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
الشرق الأوسط
منذ 7 ساعات
- الشرق الأوسط
تحفيز الموظفين للخوارزميات لإنجاح الأعمال قد يقلل الابتكار لديهم
يُحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل تحولاً في طريقة عملنا، مُطلِقاً العنان لمكاسب إنتاجية كانت بعيدة المنال. ولكن في خضم هذا التسارع السريع، يتزايد الخطر: إذ إننا سنُصمم العمال بما تُجيد الآلات تصميمه، ونغفل عن كيفية نمو البشر وتكيفهم، وفي نهاية المطاف، تحفيزهم للابتكار، كما كتب د. كريس إرنست (*). أجريتُ أخيراً محادثات مع زملائي في مجتمع التعلم والتطوير حول هذا الموضوع. نحن الآن في لحظة محورية؛ إذ ستُحدد الخيارات التي نتخذها الآن ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى قوة عاملة أكثر تمكيناً ومرونة، أو قوة يُتيح فيها هذا الذكاء للموظفين تحفيز الخوارزميات مقابل إضعاف المهارات البشرية ذاتها لديهم التي تُمكّنهم من الإبداع والتعاون والتفكير النقدي. الخبر السار هو أنه ليس بالضرورة أن يكون الأمر مُقايضة. لدينا فرصة نادرة لإعادة تصميم العمل كشراكة حقيقية بين الناس والتكنولوجيا. الذكاء الاصطناعي يُعزز الإنتاجية. ولكن ماذا لو ساهم أيضاً في تعزيز القدرات البشرية أثناء عملنا؟ تخيّل محللاً مالياً لا يستخدم الذكاء الاصطناعي لإعداد تقرير، فحسب، بل ولفهم «السبب» وراء الأرقام. أو مسوّقاً مبتدئاً للبضائع والخدمات يتعلم في بيئة محاكاة، حيث يُقدّم الذكاء الاصطناعي ملاحظات واقتراحات آنية. هذه ليست افتراضات مستقبلية، بل خيارات تصميمية يُمكننا اتخاذها اليوم. عند تطبيقه بعناية، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُصبح مدرباً، وليس مجرد أداة أتمتة، يُساعد الناس على بناء مهاراتهم من خلال عملهم اليومي. هناك مقولة قديمة تقول: «التجربة خير مُعلّم». أعرف صحة هذا القول لأنني عشته بنفسي. خلال أول 15 عاماً من عملي في قسم التعلم والتطوير، حظيتُ بفرصة العمل مع خبراء حقيقيين في مجالنا، ليس فقط من خلال التعلم من الكتب والنظريات، بل من خلال التدريب العملي. منذ بداياتي المهنية، أصبح نموذج التعلم 70 - 20 - 10 إطاراً معترفاً به على نطاق واسع في مجال التعلم والتطوير: 70 في المائة من التعلم يحدث من خلال الخبرة، و20 في المائة من خلال العلاقات، و10 في المائة من خلال التدريب أو الدراسة المنظمة. ماذا يحدث إذن عندما يُنتج الذكاء الاصطناعي الحل الأمثل بسهولة وفي أقل من 30 ثانية، ما قد يُقلل أهمية تجارب التعلم الحيوية هذه؟ إن التعلم الحقيقي والنمو والتكيف ينبع من إنجاز العمل: كتابة كتاب. حل مشكلة معقدة. التعامل مع حالة من الصراع. في هذه اللحظات الصعبة والتحديات والكفاح، ينمو الناس ويتغيرون بعمق. في عصر الذكاء الاصطناعي، سيكون التعلم قائماً على الطرح خارجاً – أي تحدي النماذج الذهنية الحالية، ومناقشة الافتراضات، والتخلي عن الأساليب الموجودة القديمة التي لم تعد تُجدي نفعاً - بقدر ما هو قائم على الإضافة - إضافة معارف جديدة. من خلال فرص الابتكار، مثل فعاليات الهاكاثون (حدث يجتمع فيه مبرمجو الكمبيوتر وغيرهم لتطوير البرمجيات)، أو توفير وقت فراغ للموظفين يتيح لهم حرية اختيار أفضل السبل لاستخدام مهاراتهم ومواهبهم، يُمكننا التركيز على عمل أكثر استراتيجية وتحفيز الأفكار المبتكرة. تتبنى بعض الشركات «تولّي الموظفين وظائف مؤقتة» تُخرج الموظفين من منطقة راحتهم العملية لكي يساهموا في مهام خارج نطاق أدوارهم المعتادة. مثلاً: عضو في فريق التمويل ينضم إلى سباق تطوير منتج، أو مُسوّق يستكشف علم البيانات. وهذه الأنواع من التجارب العملية لا تتطلب مهارة فحسب؛ بل تُنتج مهارات، كما تبني الثقة والفضول لمواجهة تحديات أكبر. البشر كائنات اجتماعية بطبيعتها؛ نتعلم وننمو ونبتكر مع الآخرين ومن خلالهم. ماذا يحدث إذن عندما تبدأ التكنولوجيا في فصلنا بعضنا عن بعض - مُدمرةً الروابط الحيوية التي تسمح للموظفين المبتدئين بالتعلم من كبار الموظفين، وللمبتدئين بالتدرب مع الخبراء - ما قد يؤدي إلى قوى عاملة معزولة ومُجزأة؟ الحل ليس في إبطاء وتيرة تبني التكنولوجيا، بل في مضاعفة التواصل. ذلك إن تهيئة بيئة غنية بالتواصل الاجتماعي تُنشئ الثقة، والهدف المشترك، والتفاعلات غير الرسمية التي تُلهم أفكاراً جديدة وتُعزز الثقافة. في سياق هذا التواصل الإنساني، نرى القيمة الحقيقية لمهاراتنا البشرية الفريدة تتجلى. ويدعم ذلك بحث مؤسسة «ووركداي» Workday، الذي يُظهر أن 83 في المائة من الموظفين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيُعزز أهمية المهارات البشرية الفريدة. (Elevating Human Potential: The AI Skills Revolution). لم تعد مهارات مثل الذكاء العاطفي والإبداع والتواصل «مجرد رفاهية»، بل أصبحت ضرورية. المستقبل ملكٌ لأولئك الذين يُدركون قوة الذكاء الاصطناعي والبشر في العمل معاً. من خلال تصميم العمل عمداً كشراكة حقيقية بين الناس والتكنولوجيا، يُمكننا فتح آفاق مستقبل من الإنتاجية والابتكار والإنجاز غير المسبوق. * رئيس قسم التعليم في مؤسسة «ووركداي» - مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»
العربية
منذ 7 ساعات
- العربية
أمين عام الأمم المتحدة يحث على تشغيل مراكز البيانات بالطاقة المتجددة
دعا أمين عام الأمم المتحدة، أنطونيو غوتيريش، يوم الثلاثاء، شركات التكنولوجيا إلى تشغيل مراكز البيانات بالطاقة المتجددة بنسبة 100% بحلول عام 2030، في الوقت الذي يتحول فيه القطاع إلى محطات الطاقة التي تعمل بالغاز والفحم لتلبية الطلب المتزايد. وعرض الأمين العام أسباب اعتقاده بأن مراكز البيانات التي تستهلك طاقة هائلة يجب أن تلتزم بمستقبل يعتمد على الطاقة النظيفة، مؤكدًا أن التحول إلى الطاقة المتجددة أمر لا مفر منه، حتى مع استمرار بعض الدول والشركات في التمسك الوقود الأحفوري. وقال غوتيريش، في خطاب ألقاه بمقر الأمم المتحدة في نيويورك: "المستقبل يُبنى في السحابة... يجب أن يُدار بـ(طاقة) الشمس والرياح، وبوعد بعالم أفضل"، بحسب "رويترز". جاءت مناشدته لشركات التكنولوجيا قبل يوم من كشف الرئيس الأميركي دونالد ترامب عن خطة عمل إدارته للذكاء الاصطناعي، والتي من المتوقع أن تتضمن عددًا من الإجراءات التنفيذية التي تهدف إلى تخفيف القيود المفروضة على استخدام الأراضي وإنتاج الطاقة لإطلاق العنان لتطوير الذكاء الاصطناعي. أعلن ترامب حالة طوارئ وطنية في مجال الطاقة للتعامل مع الكميات الهائلة من الطاقة التي تحتاجها مراكز البيانات لتشغيل الذكاء الاصطناعي، وذلك في إطار منافسة الصين، ولتمكينه من تخفيف القيود البيئية من أجل بناء المزيد من محطات الطاقة التي تعمل بالغاز والفحم والطاقة النووية. ويخوض المتنافسان الاقتصاديان الرئيسيان، الولايات المتحدة والصين، سباق تسلح تكنولوجي حول من يمكنه الهيمنة على الذكاء الاصطناعي. ودعا غوتيريش الحكومات إلى إعداد خطط مناخية وطنية جديدة لتحقيق أهداف اتفاقية باريس للمناخ بحلول سبتمبر، والتي ستضمن التحول بعيدًا عن الوقود الأحفوري. وقال إن هذه اللحظة تمثل فرصة للحكومات لتلبية جميع الطلبات الجديدة على الكهرباء من خلال مصادر الطاقة المتجددة واستخدام المياه بشكل مستدام في أنظمة التبريد.
العربية
منذ 9 ساعات
- العربية
علماء بريطانيون يستخلصون الهيدروجين من زهرة "عباد الشمس"
زهرة مشرقة ارتبطت منذ آلاف السنين بالجمال والزراعة والتغذية، تُستخدم بذورها في الصناعات الغذائية، وزيتها في مستحضرات التجميل، بل تُعرف بقدرتها على تنقية التربة من السموم. ومع ذلك، يبدو أن عباد الشمس لم يكشف بعد عن كل أسراره. فقد توصل علماء بريطانيون إلى اكتشاف مذهل: هذه الزهرة قادرة على إنتاج الهيدروجين، أحد أنظف مصادر الطاقة في العالم. في ظل تصاعد الدعوات العالمية للتخلي عن الوقود الأحفوري، برز الهيدروجين كأحد البدائل الواعدة. لكن إنتاجه النظيف لا يزال يمثل تحدياً كبيراً، إذ تتطلب عملية فصله عن العناصر الأخرى طاقة هائلة غالباً ما تُستمد من مصادر ملوثة، مما يجعل الهيدروجين في كثير من الأحيان "صافي خاسر للطاقة" أكثر مما هو منتج لها. ووفقاً لتقرير نشرته شبكة "ABC News"، يعمل فريق بحثي من جامعة ليدز البريطانية على تطوير تقنية مستوحاة من أبحاث يابانية تعود إلى ستينيات القرن الماضي، حيث استخدم العالمان كينيتشي هوندا وأكيرا فوجيشما الضوء لتحفيز تفاعلات كيميائية تُعرف بـ"التمثيل الضوئي الصناعي". ويسعى الفريق البريطاني الآن لتطبيق هذه الفكرة باستخدام زيت عباد الشمس، حيث يتم تثبيت جهاز داخل السيارة يعمل على استخراج الهيدروجين من الزيت أثناء تشغيل المحرك. ويُستخدم في هذه العملية محفزات مثل النيكل أو مواد كربونية لتسريع التفاعل، مما يسمح بتوليد الكهرباء والماء من خلال دمج الهيدروجين مع الأكسجين. قال الدكتور أندرو موس، أحد أعضاء الفريق البحثي: "إنتاج الهيدروجين من الزيوت النباتية يمثل مصدراً متجدداً واقعياً. هذه التقنية قد تتيح إنتاج الهيدروجين داخل السيارات نفسها، دون الحاجة إلى محطات خارجية." وتتميز هذه التقنية بأن زيت عباد الشمس يتطلب مساحة تخزين أقل من الهيدروجين المضغوط. فضلاً عن كثافة الطاقة فيه أعلى، ما يسمح بتخزين طاقة أكبر في حيز أصغر. وتشير الأبحاث إلى أن انبعاثات الكربون الناتجة عنها منخفضة، ويمكن تعويضها بزراعة المزيد من عباد الشمس. لكن التحديات لا تزال قائمة، أبرزها ارتفاع تكلفة المواد المستخدمة، وصعوبة تطبيق التقنية على نطاق تجاري واسع حتى الآن. المستقبل: هل يتحول الأصفر إلى رمز للطاقة الخضراء؟ رغم مرور سنوات على الإعلان الأول عن هذا الاكتشاف، لم تصل التقنية بعد إلى مرحلة التطبيق العملي الواسع. ومع ذلك، يأمل الباحثون في جامعة ليدز أن ينجحوا في تصغير حجم الأجهزة لتناسب الاستخدام داخل المركبات، مما قد يفتح الباب أمام ثورة في عالم الطاقة المتجددة. فهل نشهد قريباً سيارات "تُشحن" بزيت عباد الشمس بدلاً من الوقود التقليدي؟ يبدو أن اللون الأصفر قد يكون بالفعل هو الأخضر الجديد.
