نظام جديد يعلم الروبوتات المهام المنزلية في 20 دقيقة

 وتم تدريب النظام مفتوح المصدر، المسمى Dobb-E باستخدام البيانات التي تم جمعها من منازل حقيقية، ويمكن أن يساعد في تعليم الروبوت كيفية فتح المقلاة الهوائية، أو إغلاق الباب، أو تسوية الوسادة، من بين مهام أخرى.

وفي حين يتم تدريب أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي، مثل نماذج اللغات الكبيرة، على مستودعات ضخمة من البيانات المأخوذة من الإنترنت، لا يمكن فعل الشيء نفسه مع الروبوتات، لأن البيانات تحتاج إلى جمعها فعلياً، وهذا يجعل بناء قواعد بيانات التدريب وتوسيع نطاقها أكثر صعوبة.

وبالمثل، على الرغم من أنه من السهل نسبياً تدريب الروبوتات على تنفيذ المهام داخل المختبر، إلا أن هذه الظروف لا تترجم بالضرورة إلى القدرة على التنبؤ بالفوضى في منزل حقيقي.

ولمواجهة هذه المشكلات، توصل الفريق إلى طريقة بسيطة وسهلة التكرار لجمع البيانات اللازمة لتدريب النظام، وذلك باستخدام جهاز آيفون متصل بعصا الإمساك، ثم قاموا بضبط جهاز الآيفون لتسجيل مقاطع فيديو لما يحدث.

وأكمل المتطوعون في 22 منزلاً في نيويورك مهاماً معينة باستخدام العصا، بما في ذلك فتح وإغلاق الأبواب والأدراج، وتشغيل وإطفاء الأضواء، ووضع المناديل الورقية في سلة المهملات، وتم استخدام أنظمة الليدار وأجهزة استشعار الحركة والجيروسكوبات في أجهزة آيفون لتسجيل البيانات المتعلقة بالحركة والعمق والدوران، وهي معلومات مهمة عندما يتعلق الأمر بتدريب الروبوت على تكرار الإجراءات بنفسه.

وبعد أن جمعوا ما مجموعه 13 ساعة من التسجيلات، استخدم الفريق البيانات لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لإرشاد الروبوت حول كيفية تنفيذ الإجراءات.

واستخدم النموذج تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف الذاتي، والتي تعلم الشبكات العصبية اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات بنفسها، دون الاسترشاد بأمثلة مصنفة.

واختبر الباحثون روبوت "ستريتش" المتوفر تجارياً في 10 منازل في نيويورك على مدار 30 يوماً، وأكمل 109 مهام منزلية بنسبة نجاح إجمالية بلغت 81%. وتستغرق كل مهمة عادةً حوالي 20 دقيقة لتعلم الروبوت، خمس دقائق من العرض التوضيحي من إنسان يستخدم العصا وجهاز آيفون المتصل، تليها 15 دقيقة من الضبط الدقيق، عندما يقارن النظام تدريبه السابق مع العرض التوضيحي الجديد.

وبمجرد اكتمال الضبط الدقيق، أصبح الروبوت قادراً على إكمال مهام بسيطة مثل السكب من الكوب، أو فتح الستائر، أو سحب صناديق ألعاب الطاولة من الرف، ويمكنه أيضاً تنفيذ إجراءات متعددة في تتابع سريع، مثل وضع علبة في كيس إعادة التدوير ثم رفع الكيس، بحسب موقع تيكنولوجي ريفيو.

ويمثل البحث "تقدماً ملموساً في مجال الروبوتات المنزلية"، كما يقول تشارلي سي. كيمب، المؤسس المشارك لشركة الروبوتات Hello Robot  والأستاذ المشارك السابق في جامعة جورجيا للتكنولوجيا.

ويقول الباحث في علوم الكمبيوتر في جامعة نيويورك ليريل بينتو: "أملنا هو أنه عندما نحصل على المزيد والمزيد من البيانات، في مرحلة ما عندما يرى النظام منزلاً جديداً لا يتعين علينا أن نظهر له المزيد من الأمثلة، بل يتصرف من تلقاء نفسه".