في السنوات الأخيرة، اكتسبت الروبوتات رؤية صناعية متطوّرة وصلت لحد قدرتها على لمس الأشياء، وحتى تفعيل حاسة الشم لديها.
وفي آخر إبداعات الذكاء الاصطناعي، طوّر باحثون روبوتًا يستخدم موجات الراديو، والتي يمكن أن تمرّ عبر الجدران، لاستشعار الأجسام المفقودة. يجمع الروبوت، المسمى RF-Grasp، بين هذا الاستشعار القوي ورؤية الكمبيوتر التقليدية لتحديد العناصر التي قد يتم حظرها من الرؤية وإمساكها.
ماذا يفعل روبوت RF-Grasp؟
يستخدم RF Grasp كلاً من الكاميرا وقارئ التردّدات اللاسلكية للعثور على الأشياء المميّزة بعلامات والتقاطها، حتى عندما يتم حظرها تمامًا من عرض الكاميرا. وهو يتكوّن من ذراع آلية متصلة بيد إمساك، فيما الكاميرا مثبتة على معصم الروبوت. ويقف قارئ الترددات اللاسلكية مستقلاً عن الروبوت وينقل معلومات التتبع إلى خوارزمية التحكّم في الروبوت. لذلك، يقوم الروبوت باستمرار بجمع بيانات تتبع التردّدات الراديوية والصورة المرئية لمحيطه.
تجدر الإشارة إلى أنّ دمج هذين التدفقين من البيانات في عملية صنع القرار بالروبوت كان أحد أكبر التحديات التي واجهها الباحثون.
ويبدأ الروبوت عملية البحث عن طريق اختبار اتصال علامة التردد اللاسلكي الخاصة بالكائن المستهدف للتعرّف على مكان وجوده. ويلفت أديب في هذا السياق: “يبدأ الأمر باستخدام التردّدات اللاسلكية لتركيز انتباه الرؤية. ثم تُستخدم الرؤية للتنقل في المناورات الدقيقة. فالتسلسل يشبه سماع صفارة الإنذار من الخلف، ثم الالتفاف للنظر والحصول على صورة أوضح لمصدر صفارات الإنذار.”
ويقول رودريغيز، إنّ هذا يوضح “الميزة غير العادلة” التي يتمتع بها RF Grasp على الروبوتات التي لا تحتوي على أجهزة استشعار RF. “إنه يحتوي على هذا التوجيه الذي لا تملكه الأنظمة الأخرى.”
من خلال حاستيه التكميليتين، يعمل RF Grasp على وضع الأصفار على الكائن المستهدف. عندما يقترب وحتى يبدأ في معالجة العنصر، فإنّ الرؤية، التي توفّر تفاصيل أكثر دقة من الترددات اللاسلكية، تهيمن على عملية صنع القرار لدى الروبوت.
وقد أثبت RF Grasp كفاءته في مجموعة من الاختبارات. بالمقارنة مع روبوت مشابه مزوّد بكاميرا فقط، كان RF Grasp قادرًا على تحديد هدفه المستهدف والاستيلاء عليه بحوالي نصف إجمالي الحركة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر RF Grasp القدرة الفريدة على “تفكيك” بيئته – إزالة مواد التعبئة والعقبات الأخرى في طريقها للوصول إلى الهدف.
لبناني بين المخترعين
أحد المشاركين الفعّالين في هذا المشروع، الأستاذ المساعد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا اللبناني فاضل أديب، وهو مدير مجموعة Signal Kinetics. ويقول في هذا السياق: “لقد أعطى الباحثون الروبوتات تصورًا شبيهًا بالإنسان”. وفي ورقة جديدة، يدفع فريق أديب التكنولوجيا خطوة إلى الأمام؛ موضحاً: “نحن نحاول أن نعطي الروبوتات تصورًا خارقًا عن البشر”. وسيتم تقديم البحث في مايو/ أيار 2021 في مؤتمر IEEE الدولي حول الروبوتات.
المؤلفة الرئيسية للمشروع هي تارا بوروشكي، مساعدة باحث في مجموعة Signal Kinetics في MIT Media Lab. ومن بين المؤلفين المشاركين في البحث ألبرتو رودريغيز، أستاذ مشارك في قسم الهندسة الميكانيكية من دفعة 1957. ومن بين المؤلفين المشاركين الآخرين جونشان لينج، مهندس أبحاث في جامعة هارفارد، وإيان كليستر، طالب دكتوراه في جامعة جورجيا للتكنولوجيا.
مع استمرار نمو التجارة الإلكترونية، لا يزال عمل المستودعات عادة مجالًا للبشر، وليس الروبوتات، على الرغم من ظروف العمل الخطرة في بعض الأحيان. ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنّ الروبوتات تكافح من أجل تحديد موقع الأشياء وفهمها في مثل هذه البيئة المزدحمة. ويلفت رودريغيز إلى أنّ “الإدراك والاختيار عائقان في الصناعة اليوم. باستخدام الرؤية البصرية وحدها، لا تستطيع الروبوتات إدراك وجود عنصر معبأ بعيدًا في صندوق أو مخفي خلف كائن آخر على الرف- فموجات الضوء المرئية، بالطبع، لا تمرّ عبر الجدران.”
لعقود من الزمان، تم استخدام تحديد التردّد اللاسلكي (RF) لتتبع كل شيء من كتب المكتبة إلى الحيوانات الأليفة. فيما تشمل أنظمة التعرّف على التردّدات الراديوية مكوّنين رئيسيين: قارئ وعلامة. العلامة عبارة عن شريحة كمبيوتر صغيرة يتم توصيلها- أو في حالة الحيوانات الأليفة، يتم زرعها في – العنصر المُراد تتبعه. فيما يرسل القارئ بعد ذلك إشارة RF، التي يتم تعديلها بواسطة العلامة وتنعكس مرة أخرى على القارئ.
توفّر الإشارة المنعكسة معلومات حول موقع وهوية العنصر الذي تم وضع علامة عليه. وقد اكتسبت التكنولوجيا شعبية في سلاسل التوريد بالتجزئة – حيث تهدف اليابان إلى استخدام تتبع التردّدات الراديوية لجميع مشتريات التجزئة تقريبًا في غضون سنوات. وأدرك الباحثون أن هذا الكمّ الهائل من التردّدات الراديوية يمكن أن يكون نعمة للروبوتات، مما يمنحها نمطًا آخر من الإدراك.
في هذا الإطار، يقول رودريغيز: “التردّدات الراديوية هي طريقة استشعار مختلفة عن الرؤية. وسيكون من الخطأ عدم استكشاف ما يمكن أن تفعله الترددات اللاسلكية.”
وتقول بوروشكي: “يجب على الروبوت أن يقرر، في كل نقطة زمنية، أي من هذه التدفقات أكثر أهمية للتفكير فيه”. لا يقتصر الأمر على التنسيق بين العين واليد، بل التنسيق بين التردّدات الراديوية والعين واليد. هنا، تصبح المشكلة معقدة للغاية”.
ويخلص الباحثون إلى أنّه يمكن لـ RF Grasp أن يؤدي يومًا ما إنجازاً في مستودعات التجارة الإلكترونية المعبأة. إذ يمكن أن يتحقق مستشعر التردد اللاسلكي الخاص به على الفور من هوية العنصر دون الحاجة إلى معالجة العنصر، وكشف الرمز الشريطي الخاص به، ثم مسحه ضوئيًا. وهنا يشير رودريغيز إلى أنّ “RF يتمتع بإمكانية تحسين بعض هذه القيود في الصناعة، خاصة في الإدراك والتوطين”.
يتوقع أديب أيضًا تطبيقات منزلية محتملة للروبوت، مثل تحديد موقع للمفتاح المناسب لتجميع الكرسي الخاص بك. “أو يمكنك أن تتخيل أن الروبوت يعثر على الأشياء المفقودة. إنه يشبه غرفة Roomba الخارقة التي تذهب وتستعيد مفاتيحي، أينما وضعتها.”
ترجمة عن Science Daily: لطيفة الحسنية
