لقد كنا نتوق دائمًا إلى الروبوتات التي تتمتع بذكاء البشر، ولكن تدريب الروبوتات أصعب بكثير مما نتصور. أساليب التدريب التقليدية إما مكلفة أو غير فعالة. ولحل هذه المشكلة، توصل الباحثون في جامعة ستانفورد إلى حل مبتكر - أبناء العمومة الرقمية. سيمنحك محرر Downcodes فهمًا متعمقًا لهذه التكنولوجيا المتقدمة، وكيف تقلل من تكاليف التدريب، وتعزز قوة الروبوتات، وفي النهاية تدفع تكنولوجيا الروبوتات إلى آفاق جديدة.
لقد حلمنا دائمًا بامتلاك روبوتات ذكية مثل البشر، يمكنها مساعدتنا في الأعمال المنزلية، والدردشة معنا، وحتى أن تكون ذات قدرة مطلقة مثل جارفيس في الرجل الحديدي. ومع ذلك، فالمثالي ممتلئ جدًا والواقع نحيف جدًا. إن تعليم الروبوت القيام بالأشياء لا يمكن أن يتم بمجرد التربيت على الرأس، فهو أمر صعب مثل تعليم صديقة على التفكير، وقد لا يكون فعالاً حتى لو تطلب الأمر الكثير من الجهد.

لماذا؟ لأن العالم الحقيقي معقد للغاية ومليء بالحوادث والتغيرات. فكر في الأمر، هل يتعين عليك قضاء الكثير من الوقت لتعليم صديقتك حقيقة بسيطة، ناهيك عن تعليم الروبوت دون تفكير بشري؟
أساليب تدريب الروبوتات التقليدية إما مكلفة للغاية ، وتتطلب تجارب متكررة في العالم الحقيقي، وقد تسبب مخاطر على السلامة، أو أنها غير فعالة للغاية ، وسوف تصبح الروبوتات المدربة في بيئات محاكاة عمياء بمجرد وصولها إلى العالم الحقيقي، مثل الروبوتات. طفل متخلف عقلياً .
ولحل هذه المشكلة، توصل الباحثون في جامعة ستانفورد إلى فكرة عبقرية: أبناء العمومة الرقميون .
ما هم أبناء العمومة الرقمية؟
ببساطة، أبناء العمومة الرقميون هم بدائل افتراضية لأشياء في العالم الحقيقي . يمكنك اعتباره نموذجًا رقميًا مقلدًا للغاية، حيث يبدو مشابهًا للكائن الحقيقي وله وظائف مماثلة، ولكن ليس من الضروري أن يكون متماثلًا تمامًا .
على سبيل المثال، يجب أن يكون لخزانة العالم الحقيقي وابنتها الرقمية مقابض وتخطيطات أدراج متشابهة، ولكن يمكن أن تكون المواد والتفاصيل مختلفة. وبالمثل، يجب أن يكون للمطبخ الواقعي وابنه الرقمي وضع أثاث مماثل، ولكن النموذج المحدد يمكن أن يختلف قليلاً.

لماذا تحصل على هذا ابن العم الرقمي لأنه يتمتع بميزتين كبيرتين:
تكاليف منخفضة: لا يحتاج أبناء العمومة الرقميون إلى تكرار العالم الحقيقي بدقة مثل التوائم الرقمية، لذا فإن تصنيعهم أبسط وأرخص .
المتانة المعززة: يمكن أن يكون للكائن الواقعي عدة أبناء عمومة رقميين، ويمكن أن يكون لدى هؤلاء أبناء العمومة اختلافات دقيقة، وهذا يعادل تزويد الروبوت ببيانات تدريب أكثر تنوعًا حتى يتمكن من تعلم كيفية التعامل مع التغييرات المختلفة.

كيفية إنشاء أبناء عمومة الرقمية تلقائيا؟
قام الباحثون في جامعة ستانفورد بتطوير نظام يسمى ACDC يمكنه إنشاء مشاهد رقمية رقمية تلقائيًا من صورة RGB واحدة . يعد هذا النظام بمثابة أخبار رائعة للأشخاص الكسالى، ما عليك سوى التقاط صورة، وسيساعدك على إنشاء ساحة تدريب افتراضية حتى يتمكن الروبوت الخاص بك من اللعب فيها.

ينقسم سير عمل نظام ACDC تقريبًا إلى ثلاث خطوات:
استخراج المعلومات: قم باستخراج قناع الكائن ومعلومات العمق وما إلى ذلك من صورة RGB المدخلة.
مطابقة أبناء العمومة: بناءً على المعلومات المستخرجة، ابحث عن النموذج الرقمي من قاعدة البيانات الأكثر تشابهًا مع الكائن الواقعي، واضبط حجم النموذج واتجاهه وفقًا لفئة الكائن وخصائصه.
إنشاء مشاهد: الجمع بين النماذج الرقمية المتطابقة لإنشاء مشهد افتراضي كامل، وإجراء التعديلات المادية لضمان استقرار المشهد وعقلانيته.

هل يعمل أبناء العمومة الرقميون حقًا؟
أجرى الباحثون في جامعة ستانفورد سلسلة من التجارب التي أظهرت أن الروبوتات التي تم تدريبها مع أبناء العمومة الرقميين كان أداؤها أفضل:
بيئة محاكاة: في بيئة محاكاة، تتمتع الروبوتات المدربة مع أبناء العمومة الرقميين بمعدل نجاح أعلى عند إكمال المهام مثل فتح الأبواب، وفتح الأدراج، ووضع الأوعية، وتكون أكثر قدرة على التكيف مع نماذج الأثاث المختلفة . في المقابل، تميل الروبوتات المدربة باستخدام التوائم الرقمية إلى التصرف بحماقة عندما تواجه أثاثًا لم تره من قبل.
العالم الحقيقي: في العالم الحقيقي، يمكن تطبيق الروبوتات المدربة مع أبناء العمومة الرقميين مباشرة على سيناريوهات العالم الحقيقي دون ضبط إضافي . تتطلب الروبوتات المدربة باستخدام التوائم الرقمية تعديلات إضافية للتكيف مع الاختلافات في العالم الحقيقي.

لقد فتح ظهور تكنولوجيا ابن العم الرقمي بابًا جديدًا لتعلم الروبوت. ستكون روبوتات المستقبل أكثر ذكاءً ومرونة وأكثر قدرة على التكيف مع العالم الحقيقي المعقد والمتغير باستمرار.
بالطبع، لا تزال هذه التكنولوجيا حاليًا تعاني من بعض القيود، على سبيل المثال، عدد وأنواع النماذج في قاعدة البيانات ليست غنية بما يكفي، كما أن التعامل مع بعض المواقف الخاصة ليس مثاليًا بدرجة كافية. ولكن مع تقدم التكنولوجيا وتراكم البيانات، سيتم حل هذه المشاكل تدريجيا.
بشكل عام، تتمتع تقنية ابن العم الرقمي بمستقبل مشرق وستدفع الروبوتات إلى المستوى التالي. في المستقبل القريب، قد نتمكن بالفعل من الحصول على رفاق روبوتيين أذكياء مثل البشر.
عنوان المشروع: https://digital-cousins.github.io/
عنوان الورقة: https://arxiv.org/pdf/2410.07408
توفر تقنية "ابن العم الرقمي" التي اقترحتها جامعة ستانفورد طريقة جديدة للتفكير في تدريب الروبوتات، وتقلل التكاليف، وتحسن الكفاءة، وتضع أساسًا متينًا لروبوتات أكثر ذكاءً ومرونة في المستقبل. أعتقد أنه مع التطور المستمر للتكنولوجيا، سيعزز "أبناء العمومة الرقمية" تحقيق اختراقات أكبر في تكنولوجيا الروبوتات وسيحققون في نهاية المطاف حلمنا في التعايش المتناغم مع الروبوتات الذكية.