'المهارات اللمسية'.. ثورة في تدريب الروبوتات من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي
فقد نجح فريق بحثي من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، في نشر دراسة حديثة في دورية (Nature Machine Intelligence) تقدم إطار عمل يُسمى (المهارات اللمسية) Tactile Skills، ويمثل هذا الإطار نظام تدريب مخصص للروبوتات، يتيح لها تعلم مهارات يدوية جديدة – مثل الثني والإدخال والتجميع – بسرعة وإتقان، مما يسهم بنحو كبير في تقليص الفجوة بين الخبرة البشرية والقدرات الروبوتية في تنفيذ المهام المعقدة والتكيف معها.
تفاصيل الدراسة:
أنجز هذه الدراسة البروفيسور سامي حدادين، نائب الرئيس للأبحاث وأستاذ الروبوتات في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع طالبه السابق الدكتور لارس يوهانسماير، والدكتور يانان لي من جامعة ساسكس، والبروفيسور إتيان بورديه من كلية إمبريال لندن.
ويمهد إطار عمل (المهارات اللمسية) الطريق أمام تحول جوهري في الذكاء الاصطناعي المادي، إذ يستند إلى أسس علمية متينة وهو قابل للتوسع، كما يمتاز بأنه مستلهم من المنظومة العصبية البشرية ومن أساليب التدريب المهني اليدوي، ويقوم هذا الإطار المبتكر على تصنيف منهجي دقيق يعتمد على مواصفات عملية يضعها الخبراء.
آلية عمل الإطار ومزاياه في تدريب الروبوتات:
أوضح البروفيسور حدادين أن إطار العمل الجديد يسهم في تقليص الفجوة بين الخبرة البشرية والقدرات الروبوتية، مؤكدًا أن هذا الإنجاز ليس تطورًا تدريجيًا عاديًا، بل قفزة نوعية تمهّد لأتمتة عملية تؤثّر فعليًا في حياتنا اليومية.
وتشمل مزايا هذا الإطار:
سرعة التعلم ودقته: يتيح الإطار للروبوتات تعلم مهارات بدنية جديدة بسرعة فائقة ودقة تصل إلى معدلات نجاح تصل إلى 100%، حتى في ظل تغيرات مفاجئة في البيئة أو مواضع الأجسام.
يتيح الإطار للروبوتات تعلم مهارات بدنية جديدة بسرعة فائقة ودقة تصل إلى معدلات نجاح تصل إلى 100%، حتى في ظل تغيرات مفاجئة في البيئة أو مواضع الأجسام. عدم الاعتماد على التعلم العشوائي أو مجموعات البيانات الضخمة: لا يعتمد هذا الإطار على التعلم العشوائي أو مجموعات البيانات الضخمة التي تستلزم وقتًا وجهدًا كبيرين، كما هو الحال في نماذج التعلم الآلي التقليدية.
لا يعتمد هذا الإطار على التعلم العشوائي أو مجموعات البيانات الضخمة التي تستلزم وقتًا وجهدًا كبيرين، كما هو الحال في نماذج التعلم الآلي التقليدية. تبسيط عملية التعلم: يعتمد هذا الإطار على دمج المعرفة العملية التي يقدمها الخبراء مع وحدات تحكم لمسية قابلة لإعادة التهيئة حسب الحاجة، مما يبسّط عملية التعلم بنحو كبير، ويُقلّل استهلاك الطاقة، ويُحسّن الأداء مقارنة بأساليب التعلم العميق، ويمثل هذا التطور خطوة مهمة نحو أنظمة تعلم آلي أكثر كفاءة وفعالية.
يعتمد هذا الإطار على دمج المعرفة العملية التي يقدمها الخبراء مع وحدات تحكم لمسية قابلة لإعادة التهيئة حسب الحاجة، مما يبسّط عملية التعلم بنحو كبير، ويُقلّل استهلاك الطاقة، ويُحسّن الأداء مقارنة بأساليب التعلم العميق، ويمثل هذا التطور خطوة مهمة نحو أنظمة تعلم آلي أكثر كفاءة وفعالية. قابلية التوسع: يتيح النظام للمشغلين، حتى غير المتخصصين تقنيًا، تهيئة الروبوتات بسهولة لتنفيذ مجموعة واسعة من المهام، مما يقلل التكاليف ويسرع الإعداد.
نتائج الاختبارات والتطبيقات:
خضع إطار العمل الجديد لاختبارات مكثفة شملت 28 مهمة صناعية متنوعة، من بينها عمليات دقيقة مثل إدخال المقابس والقَطع الدقيق. وكانت النتائج استثنائية:
معدلات نجاح عالية: قاربت معدلات نجاح من 100% حتى في الحالات التي تعرضت فيها الروبوتات لتغيرات مفاجئة في مواضع الأجسام أو في ظروف البيئة المحيطة.
قاربت معدلات نجاح من 100% حتى في الحالات التي تعرضت فيها الروبوتات لتغيرات مفاجئة في مواضع الأجسام أو في ظروف البيئة المحيطة. سرعة عالية ودقة فائقة: نجحت الروبوتات في إكمال المهام بسرعة عالية ودقة تكاد تخلو تمامًا من الخطأ.
من أبرز إنجازات هذا الإطار، النجاح في تجميع جهاز صناعي معقد يُستخدم في مصانع تعبئة الزجاجات، مما يثبت جاهزيته للتطبيق في بيئات صناعية حقيقية، ويمهد هذا الإنجاز لتوسيع استخدام الروبوتات في قطاعات متنوعة، مع إمكانية دخولها إلى المنازل مستقبلًا.
الأثر المستقبلي في قطاع الروبوتات:
قال البروفيسور حدادين: 'يُشكّل هذا البحث نقلة نوعية في طريق تعميم الأتمتة، إذ نشهد اليوم تحوّل الروبوتات من أدوات متخصصة إلى مساعدين مهرة قادرين على التكيف، ليصبحوا وكلاء للذكاء الاصطناعي المادي. والآن، أصبح بإمكان القطاعات الصناعية أن تتوقع الوصول إلى أتمتة أكثر شمولًا للمهام اللمسية المعقدة، بما يحقق قفزة في الكفاءة والسلامة وقابلية التوسع'.
وأضاف أن أهمية هذا الإنجاز لا تتوقف عند تحسين أداء الروبوتات فحسب، بل تصل إلى توسيع آفاق الإمكانات في مجال الأتمتة، وجعل المهارات الروبوتية الموثوقة والمتعددة الاستخدامات متاحة على نطاق واسع في المصانع والمرافق، وقد تدخل أيضًا إلى منازلنا في المستقبل.
الخلاصة:
تُعدّ دراسة (المهارات اللمسية) إنجازًا علميًا مهمًا يمهد الطريق لجيل جديد من الروبوتات القادرة على التعلم والتكيف بكفاءة غير مسبوقة، إذ يعزز هذا التقدم قدرات الأتمتة الصناعية، ويفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات الروبوتات في مختلف جوانب الحياة اليومية، مما يسهم في بناء مستقبل أكثر كفاءة وابتكارًا.
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
صحيفة الخليج
منذ 35 دقائق
- صحيفة الخليج
مفاجأة.. مايكروسوفت تعلن نظام Ai يُشخص المرض أفضل من الأطباء
أعلنت شركة مايكروسوفت إنجازاً غير مسبوق في مجال الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تمكن نظامها التشخيصي الجديد MAI-DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator) من تحقيق معدل تشخيص دقيق بنسبة 85% في حالات معقدة. ويفوق ذلك المعدل أداء الأطباء البشريين بأكثر من أربعة أضعاف، ما يشير إلى قفزة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي، بحسب ما نشرته مجلة نيو إنجلاند الطبية. 85 % نسبة دقة التشخيص..إنجاز غير مسبوق في حالات معقدة الحالات التي تم اختبار النظام عليها تُعد من أكثر الحالات الطبية صعوبة وتعقيداً، وغالباً ما تتطلب تدخل عدة تخصصات طبية. لكن MAI-DxO استطاع تحليل الأعراض، اقتراح الفحوص المناسبة، وتقديم تشخيص نهائي بدقة فائقة. سجّل الأطباء البشريون المشاركون في الدراسة متوسط دقة لم يتجاوز 20% فقط، مقارنة بنسبة تشخيص صحيحة وصلت لـ 85% للذكاء الاصطناعي، ما يعزز مكانته في بيئات الرعاية الصحية التخصصية. فريق أطباء افتراضي داخل نموذج ذكاء اصطناعي واحد أشارت مايكروسوفت إلى أن معظم الاختبارات التقليدية مثل USMLE لم تعد تعكس فعلياً القدرات التشخيصية الحقيقية للأنظمة الذكية، حيث إن نماذج اللغة العملاقة يمكن أن تحفظ الإجابات بدلاً من فهمها. لذلك، طوّرت الشركة اختباراً جديداً باسم Sequential Diagnosis Benchmark (SD Bench)، يعتمد على محاكاة أسلوب التفكير الطبي الواقعي الذي يبدأ من الأعراض ويتطور تدريجياً عبر الأسئلة والفحوص المناسبة. يعمل MAI-DxO بطريقة فريدة من نوعها، إذ يُحوّل أي نموذج لغوي (مثل GPT أو Claude أو Gemini) إلى فريق افتراضي من الأطباء يتعاونون عبر أساليب تفكير متنوعة لفحص الحالات الطبية. لا يقدم النظام النتائج فقط، بل يعرض أيضاً المنطق وراء كل تشخيص، ويقيّم كلفة كل فحص أو إجراء طبي مقترح، ما يجعله شبيهاً بآلية تفكير الأطباء الحقيقيين. أداء أعلى..وتكاليف أقل: معادلة الذكاء الاصطناعي الناجحة أظهرت نتائج الاختبار أن MAI-DxO رفع أداء كل نموذج تم اختباره، وكان أداؤه الأقوى عند دمجه مع نموذج OpenAI o3. إلى جانب الدقة العالية، أظهر النظام قدرة على خفض التكاليف من خلال اختيار الفحوص الضرورية فقط، وتجنب الإجراءات الزائدة التي قد تستهلك الوقت والمال وتزيد من انزعاج المريض. كما يتمتع MAI-DxO بإمكانية الضبط حسب ميزانية المستخدم أو المؤسسة، ما يسمح بتكييف آلية التشخيص ضمن حدود مالية محددة. هل الذكاء الاصطناعي في طريقه لإزاحة الطبيب؟ رغم هذا التفوق الواضح، أكدت مايكروسوفت أن MAI-DxO ليس بديلاً للطبيب البشري، على الأقل في الوقت الحالي. وقد أظهر النظام قدرات واسعة قد تفوق التفكير السريري الفردي للطبيب، خصوصاً في الحالات النادرة أو المعقدة التي تتطلب تحليل بيانات متشعبة وسريعة. والهدف منه هو أن يكون الذكاء الاصطناعي أداةً داعمة للأطباء، تسهم في تقليل الأخطاء، وتحسين جودة الرعاية الطبية، وتسريع عملية اتخاذ القرار. مايكروسوفت توسع عملها..الذكاء الاصطناعي يدخل العيادة يندرج MAI-DxO ضمن مبادرة أطلقتها مايكروسوفت العام الماضي بعنوان «الذكاء الاصطناعي للصحة»، والتي تتضمن منتجات طبية أخرى، مثل: •RAD-DINO: نظام إدارة ذكي لتقارير الأشعة •Dragon Copilot: مساعد صوتي للأطباء لتحسين التوثيق الطبي وتقليل الإرهاق تعكس تلك الأدوات رؤية مايكروسوفت في تقديم حلول متكاملة لقطاع الرعاية الصحية، قائمة على الذكاء الاصطناعي العملي والموجه للمستخدم. مستقبل التشخيص الطبي..تعاون بين الإنسان والآلة يبدو أن مستقبل الرعاية الصحية لن يكون قائماً على الاختيار بين الإنسان أو الآلة، بل على تعاون وثيق بين الطبيب والذكاء الاصطناعي. قد تكون أنظمة مثل MAI-DxO قادرة على تسريع الوصول للتشخيص، تقليل التكاليف، وتعزيز الدقة، دون الاستغناء عن الدور الحاسم للخبرة البشرية. ومع تسارع وتيرة الابتكار، فإن الذكاء الاصطناعي قد يصبح طبيب الظل لكل مريض وطبيب في المستقبل القريب.
الإمارات اليوم
منذ ساعة واحدة
- الإمارات اليوم
صناعة التأمين في عصر الذكاء الاصطناعي بين التحديات والفرص
مع تسارع التحول الرقمي تشهد صناعة التأمين واحدة من كبرى الثورات التقنية في تاريخها، يقودها الذكاء الاصطناعي الذي أصبح أداة فعالة لإعادة تشكيل مختلف جوانب هذا القطاع، من تقييم المخاطر إلى تقديم الخدمات وتخصيص الأسعار وحتى الكشف عن الاحتيال. في الماضي، كانت عمليات التأمين تعتمد على كمّ هائل من الأوراق، والإجراءات البيروقراطية المعقدة، والخبرة البشرية وحدها في اتخاذ القرار، اليوم أصبحت الخوارزميات قادرة على تحليل البيانات الضخمة بسرعة تفوق قدرات الإنسان، ما يُمكّن شركات التأمين من اتخاذ قرارات أكثر دقة وكفاءة. من أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي في التأمين ما يُعرف بـ«التسعير الديناميكي»، حيث تقوم الأنظمة بتحليل السلوك الفردي للمؤمَّن عليه، وسجله الصحي أو المروري، وتقوم بتحديد القسط الشهري بناءً على مخاطره الفعلية، بدلاً من الاعتماد على معايير عامة. كذلك تُستخدم روبوتات المحادثة لخدمة العملاء بشكل فوري على مدار الساعة، ما يسهم في تقليل وقت الانتظار، وتحسين تجربة المستخدم. ولا تتوقف التطبيقات عند هذا الحد؛ فهناك تقنيات تعلم الآلة التي تُستخدم في الكشف المبكر عن محاولات الاحتيال، وذلك من خلال تحليل الأنماط السلوكية في مطالبات التعويض، حيث توفّر البيانات في الوقت الحقيقي لتحسين التنبؤ بالأخطار وتقليل الخسائر. لكن هذا التحول لا يخلو من التحديات، فمع تزايد الاعتماد على البيانات، تبرز قضايا الخصوصية وحماية المعلومات باعتبارها محوراً حساساً. كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي يثير مخاوف أخلاقية وقانونية، خاصة ما يتعلق بقرارات الخوارزميات التي قد تكون متحيزة دون قصد، أو غير مفهومة للإنسان. رغم ذلك، فإن غالبية الخبراء يتفقون على أن الذكاء الاصطناعي لا يهدف إلى إلغاء الدور البشري، بل إلى تعزيزه، فالمستقبل يُشير إلى نموذج تعاوني، حيث يعمل الإنسان والآلة جنباً إلى جنب لتحسين النتائج وتقليل التكاليف وزيادة رضا العملاء. في المحصلة، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يُعيد تعريف صناعة التأمين، ويمنحها فرصة للتحول من نموذج تقليدي إلى منظومة أكثر مرونة وابتكاراً. ولكن يبقى التوازن بين التقنية والإنسان، والسرعة والحذر، هو مفتاح النجاح في هذه الرحلة الرقمية الجديدة. لقراءة مقالات سابقة للكاتب، يرجى النقر على اسمه
البيان
منذ 2 ساعات
- البيان
ذياب بن محمد يكرم أوائل «التكنولوجيا التطبيقية»
مؤكداً أن هذا الإنجاز لم يكن ليتحقق لولا دعم القيادة الرشيدة، وحرصها المستمر على تمكين الشباب. وأعرب عن فخره واعتزازه بتخريج هذه الكوكبة المتميزة من الطلبة. مشيراً إلى التزام المركز بإعداد أجيال وطنية مؤهلة، تسهم بفاعلية في مسيرة التنمية الشاملة التي تشهدها الدولة في القطاعات الحيوية المختلفة. وتخلل الحفل عرض فيديو، استعرض فيه الطلبة الخريجون رحلتهم الدراسية في مدارس التكنولوجيا التطبيقية، وأدّوا قسم الولاء للوطن، وألقى ممثل عنهم كلمة ملهمة، عبّرت عن طموحاتهم وامتنانهم للقيادة الرشيدة. وشهد الحفل تسليط الضوء على الإنجاز العالمي الذي حققته مدارس التكنولوجيا التطبيقية، باختيار فرع أم القيوين ضمن قائمة أفضل 10 مدارس في العالم في فئة «الابتكار». ضمن «جائزة أفضل المدارس العالمية 2025»، التي تنظمها مؤسسة «تي4 إيديوكيشن» العالمية، في إنجاز يعكس ريادة دولة الإمارات في التعليم التقني والمهني، وترسيخها لثقافة الابتكار في بيئات التعلم، ما يعزز مكانتها بين أبرز الدول الداعمة لتطوير منظومات التعليم المستقبلية. وتعد مدارس التكنولوجيا التطبيقية من المؤسسات التعليمية الرائدة في الدولة، إذ توفر للطلبة منهاجاً دراسياً متقدماً، يضم ثلاثة مسارات رئيسية، هي برنامج العلوم المتقدمة، والمسار المتقدم، والمسار العام. وصممت المسارات لتلبّي اهتمامات الطلبة وطموحاتهم المستقبلية، وتضمن تميزهم في مجالاتٍ متنوعةٍ، تشمل الهندسة والهندسة التطبيقية، والعلوم الصحية، والحوسبة، والذكاء الاصطناعي.
