تقنية كورية تحاكي النسيان البشري لتعزيز ذكاء الروبوتات

طور فريق من الباحثين في كوريا الجنوبية تقنية جديدة تحاكي آلية النسيان البشري لتحسين قدرة الروبوتات المتحركة ذاتية القيادة على التكيف مع بيئات معقدة.

وتستفيد التقنية، التي أطلقت عليها كلية Daegu Gyeongbuk للعلوم والتكنولوجيا اسم "الذكاء الاصطناعي المادي"، من مبدأ "انتشار المعلومات ونسيانها" في السلوك البشري. وتهدف إلى تمكين الروبوتات من التمييز بين العقبات الحقيقية المهمة والمعلومات غير الضرورية أو القديمة، عبر محاكاة طريقة عمل الذاكرة البشرية.

تحسين التنقل وتجاوز العقبات

تعتمد الروبوتات المتحركة ذاتية القيادة بشكل كبير على قدرتها في تعديل مسارها عند مواجهة عقبات مثل عربات الرفع أو البضائع غير المنتظمة. لكن في الأنظمة التقليدية، يظل الروبوت يحتفظ بالمعلومات القديمة، ما يجعله يكرر مسارات غير ضرورية حتى بعد إزالة العقبة، وهو ما يقلل الإنتاجية، لا سيما في بيئات حساسة مثل مراكز الخدمات اللوجستية والمصانع الذكية.

ولمعالجة هذه المشكلة، طبق فريق البروفيسور كيونغ جون بارك، معد الدراسة، خوارزمية ذكاء جماعي مستوحاة من الظواهر الاجتماعية البشرية، تحاكي رياضيا كيف تنتشر المعلومات بسرعة وتُنسى تدريجيا.

ويتيح هذا النموذج للروبوتات مشاركة المعلومات المهمة فقط، مثل موقع العقبة المفاجئة، مع تجاهل التفاصيل غير الضرورية أو القديمة، ما يعزز قدرتها على التفاعل بكفاءة مع البيئة وتحسين المسار وتقليل التأخير، وبالتالي خفض تكاليف التشغيل واستهلاك الطاقة وصيانة المعدات.

إقرأ المزيد

روسيا.. تطوير أول نظام محلي للتحكم في الروبوتات بقوة الفكر

نتائج واعدة وتجربة ناجحة

اختبر الفريق النموذج باستخدام محاكي Gazebo لمحاكاة بيئة مركز خدمات لوجستية، وبيّنت النتائج تحسنا ملحوظا مقارنة بنظام التوجيه التقليدي ROS 2. وسجلت الدراسة انخفاضا في متوسط وقت الحركة بنسبة تصل إلى 30.1%، وزيادة في كفاءة الأداء تصل إلى 18.0%.

ويشير الباحثون إلى أن هذه التقنية يمكن أن تعزز القدرة الإنتاجية والإيرادات في العمليات واسعة النطاق، مثل الخدمات اللوجستية والصناعة. وأكدوا أن هذا الإنجاز "يظهر أن الروبوتات لم تعد مجرد آلات تتجنب العقبات، بل أصبحت أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على فهم مبادئ السلوك الاجتماعي والعمل بشكل مستقل".

وتتميز التقنية بسهولة تطبيقها وتوافقها العالي مع الأنظمة الأخرى، إذ لا تتطلب سوى جهاز LiDAR ثنائي الأبعاد، دون الحاجة إلى أجهزة استشعار إضافية، ما يقلل من تكلفة المعدات. كما أنها متوفرة كحزمة برمجية جاهزة ضمن نظام ROS 2، ما يتيح دمجها مباشرة في أنظمة التنقل الذاتي دون تغييرات في المعدات.

وتمكّن هذه الميزة من تطبيق التقنية بسرعة في بيئات صناعية متنوعة، بما في ذلك الروبوتات اللوجستية والسيارات ذاتية القيادة وسرب الطائرات بدون طيار. ومن المتوقع أن تلعب دورا مهما في تطبيقات أوسع، مثل إدارة حركة المرور في المدن الذكية وعمليات البحث والإنقاذ واسعة النطاق.

نشرت النتائج في "مجلة تكامل المعلومات الصناعية".

المصدر: interesting engineering