التكنولوجيا

يتعلم هذا الكلب الآلي المشي بمفرده + فيديو

باستخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي في كلب آلي ، جعل الباحثون في جامعة كاليفورنيا هذا الروبوت رباعي الأرجل يتعلم عملية المشي من نقطة الصفر ، دون محاكاة الكمبيوتر التقليدية وبطريقة التعلم الذاتي.

وبحسب الفيديو المنشور ، فإن الروبوت المذكور يستلقي أولاً على ظهره مثل صرصور ولا يحرك سوى ساقيه في الهواء بعد مروره. 10 دقائق النضال يتعلم كيف يقف على قدمي نفسه مع التسامح ساعة واحدة كان هذا الروبوت قادرًا على السير بثقة رقمية في بيئة المختبر.

من أجل إنشاء التعلم التلقائي في هذا الروبوت ، يستخدم العلماء تقنية ذكاء اصطناعي تسمى “التعلم تعزيز(تعزيز التعلم) استفادوا. في هذه التقنية ، يتم تدريب الخوارزميات الموجودة باستخدام المكافآت لأداء الوظائف المطلوبة.

خوارزمية “التعلم المعزز” في الكلب الآلي

تعمل الروبوتات بشكل تقليدي أولاً في بيئة العالم الحقيقي قبل القيام بأي شيء محاكي كمبيوتر لقد تم تدريبهم. على سبيل المثال ، كان زوج من الأرجل الروبوتية يسمى “Cassie” قادرًا على تعلم المشي باستخدام التعلم المعزز ، ولكن تم ذلك في جهاز محاكاة.

اهده لب  حاملة الطائرات USS Gerald R. Ford تعمل أخيرًا

وفقًا لأحد الباحثين في هذا المشروع المسمى “Hefner” ، فإن إحدى المشكلات الرئيسية لمحاكيات الكمبيوتر هي أنها لا تتمتع أبدًا بدقة العالم الحقيقي ، لذلك هناك دائمًا عامل في العالم الحقيقي يجب تضمينه في جهاز المحاكاة يسقط القلم.

الآن هذه الخوارزمية التي أطلق عليها العلماءحالم“المختار لذلك ، يمكنه إنشاء نموذج محاكاة للبيئة المحيطة باستخدام الخبرات السابقة. يسمح الخيال أيضًا للروبوتات بالقيام بعملية التجربة والخطأ للتعلم في محاكي كمبيوتر بدلاً من العالم الحقيقي ، حيث إنها قادرة على التنبؤ بالنتائج المحتملة لتحركاتها.

لا يؤدي استخدام هذه الخوارزمية إلى جعل عملية التعلم أسرع فحسب ، بل ستستمر باستمرار ؛ هذا يعني ، على سبيل المثال ، بعد تعلم المشي ، يمكن للروبوت أن يتعلم التكيف مع الظروف غير المتوقعة مثل الدفع والسقوط.

استخدام خوارزمية التعلم المعزز في الروبوتات

مزايا وعيوب استخدام خوارزمية “التعلم المعزز”.

إزالة المحاكاة من عملية تدريب الروبوت لها مزايا عديدة. لا يقتصر استخدام خوارزمية التعلم المعزز على تعليم الروبوتات كيفية تعلم مهارات جديدة مقابل العالم الحقيقي فحسب ، بل يسمح أيضًا للروبوتات بالتكيف معها في حالة حدوث عيب تقني.

اهده لب  ما هي المعتقدات الخاطئة حول الجري؟

على سبيل المثال ، إذا افترضنا أن الروبوت يواجه مشكلة في المشي بسبب عيب تقني في محرك إحدى ساقيه ، فسوف يتعلم نفس الروبوت كيفية التكيف مع عيب الحركة الحالي باستخدام الخوارزمية المذكورة أعلاه.

وفقًا لستيفانو ألبريشت ، الأستاذ المساعد في الذكاء الاصطناعي بجامعة إدنبرة في اسكتلندا ، تظهر ميزة أخرى لهذه الخوارزمية في حالات أكثر تعقيدًا مثل السيارات بدون سائق لأن هذه التكنولوجيا تتطلب أجهزة محاكاة معقدة ومكلفة للغاية.

اهده لب  تحتوي جميع طرازات iPhone 14 على 6 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي
استخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم المعزز في الروبوتات

ومع ذلك ، هناك بعض المشاكل في طريقة استخدام الخوارزمية المذكورة. تتمثل إحدى مشكلات التعلم المعزز في أن المهندسين يجب أن يحددوا بوضوح في التعليمات البرمجية الخاصة بهم السلوك الجيد والذي سيتم مكافأته ، وما هو السلوك غير المرغوب فيه.

يعد تحديد الجوانب السلوكية عملية تستغرق وقتًا طويلاً ، كما أن صعوبة البرمجة للظروف غير المتوقعة تضاعف من صعوبة استخدام هذه الخوارزمية.

ومع ذلك ، وفقًا لهيفنر ، ستصبح هذه الخوارزمية أسهل في الاستخدام في المستقبل. وذكر أيضًا أنه يخطط هو وفريقه لتوصيل كاميرا بكلبهم الآلي لإنشاء قدرة رؤية فيها حتى يتمكن الروبوت من التنقل في بيئات أكثر تعقيدًا أو لديه القدرة على العثور على الأشياء.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى