عمل فريق من علماء المختبر المتخصص في علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي المتواجد في ماساتشوستس للتكنولوجيا على تطوير نظام يعمل على منح الروبوتات القدرة على امتلاك بعض المهارات التي يمتلكها الأطفال وأهم هذه المهارات التي عمل العلماء بجد على تطويرها هي استخدام الروبوتات لأيديهم بطرق أكثر ذكاءً مثل الاطفال.
يمكن لهذا النظام الذي يعمل العلماء على تطويره إعادة توجيه ما يزيد عن 2000 عنصر باستخدام يد الروبوت التي توفر لهم القدرة على التعامل مع الأشياء الصغيرة وتعمل اليد على مساعدة الروبوتات في إلتقاط الأشياء الصغيرة ووضعها بصورة سريعة في الأماكن المحددة بالعديد من الطُرق.
بحسب فريق علماء المختبر فيُعد هذا العمل الذي يقتصر على استخدام اليد عادة ما يكون هام في إنجاز بعض المهام الكثيرة والتي تتوفر في العديد من المشروعات العديدة مثل تعبئة الأشياء الصغيرة والتحكم في العديد من الادوات المختلفة، وقد اتجه الفريق الى استخدام يد مجسمة مع درجة 24 وهذا أظهر دليلا أنه يمكننا في المستقبل نقل هذا النظام إلى نظام آلى حقيقي.
يعمل فريق العلماء على جعل نظام اليد متعددة الأصابع للتعامل بسهولة مع الأدوات باحترافية كبيرة وهذا ما يعمل على توسيع المجالات الخاصة بالروبوتات وفتح تطبيقات جديدة لها.
ويعمل النظام باستخدام خوارزمية متطورة تعمل على اكتشاف وظائف القيمة الناتجة من التفاعلات البيئية ومع العمل العميق قام فريق علماء المختبر بتطوير يد محاكة مجسمة للروبوت وهذه اليد تستطيع التعامل بسهولة مع ما يزيد عن 2000 عنصر، بالاضافة الى ذلك لم يكن هذا النظام على دراية كاملة بما يتم إلتقاطه من خلال اليد مما أدى إلى صعوبة وجود طريقة للتحكم فيه وتحريكه، ولا بد لك أن تعرف أن النظام ليس جاهزًا بنسبة 100% للاستخدام في عاملنا الحقيقي إلى الآن.
ولابد للفريق من نقل هذا النظام المتطور إلى روبوت حقيقي، وبالفعل قد رأينا في بداية هذا العام العديد من الباحثين في جامعة تشجيانغ وجامعة إدنبرة حيث نقلوا لنا بنجاح تطوير الذكاء الاصطناعي على كلبهم الآلي Jueying وسمح هذا النظام بتعلم المشي والتعافي من السقوط على الارض من تلقاء نفسه.
هذا النظام الجديد يدعم تطوير يد الروبوت للتعامل مع الأشياء الصغيرة بمعدل نجاح كبير جدًا يصل إلى نسبة 100% ولكن هذه مع الأشياء البسيطة مثل كرات التنس ولكن هناك أمور لا تصل نسبتها إلى 100% هذه الأمور هي التي تمثل تحدي كبير للنظام مثل المفكات،
حيث يصل معدل النجاح لهذه التحديات الى نسبة 30% لكن هذه أمكانيات النظام كبيرة جدًا ومع التطور المستمر ستكون الروبوتات أفضل في التعامل مع مثل هذه الأشياء الصعبة وستصبح أكثر كفاءة.
في النهاية يجب عليك أن تعرف أن مجال الذكاء الاصطناعي لا يتوقف عن إجراء التجريبات العديدة فقد قامت شركة DeepMind بإبتكار نظام RGB-Stacking الي يعمل على الرؤية حيث يعمل على تحدي الروبوت لمعرفة كيفية انتزاع العناصر، وقامت شركة OpenAl بعمل تجربة مع Dactyl من خلال استخدام يد روبوت لحل لغز مكعب روبيك من خلال استخدام برنامج محدد وتعد هذه البرامج خطوة كبيرة نحو تطور الذكاء الاصطناعي.
