كتبت أميرة شحاتة

قدم باحثون في جامعة لينكولن، ومختبر أبحاث توشيبا أوروبا في كامبريدج، وجامعة سري، وجامعة ولاية أريزونا، والمعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST)، مؤخرًا استراتيجيات حسابية بديلة لمنع انزلاق الأشياء التي تمسكها اليد الروبوتية، والتي تعمل عن طريق تعديل المسارات التي تتبعها اليد الروبوتية أثناء أداء الحركات اليدوية، فيجب أن تكون الروبوتات قادرة على الإمساك بالأشياء بثقة، من مختلف الأشكال والقوام والأحجام، دون إسقاطها في أماكن غير مرغوب فيها.

ووفقا لما ذكره موقع "Techxplore"، قد عُرض نهجهم، الذي يتكون من وحدة تحكم روبوتية واستراتيجية جديدة لتعديل المسارات التنبؤية مستوحاة من علم الأحياء، في ورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature Machine Intelligence.

عندما تحمل شيئًا هشًا أو زلقًا وتشعر به ينزلق، فإنك لا تضغط عليه بقوة أكبر فحسب، بل تُعدِّل حركاتك بمهارة بالإبطاء أو إمالة يدك أو تغيير موضعها للاحتفاظ به، لكن اعتمدت الروبوتات تاريخيًا على زيادة قوة القبضة لمنع الانزلاق، وهو أمر لا ينجح دائمًا، وقد يُلحق الضرر بالأشياء الحساسة، ولعل الهدف هو دراسة ما إذا كان بإمكان الباحثين تدريب الروبوتات على التصرف بشكل أشبه بالبشر في هذه الحالات.

كان الهدف الرئيسي من الدراسة الحديثة التي أجراها جلامزان وزملاؤه هو تطوير وحدة تحكم يمكنها التنبؤ بموعد انزلاق جسم ما من قبضة الروبوت وضبط حركاته وفقًا لذلك لمنعه من الانزلاق، على غرار الطريقة التي قد يُعدِل بها البشر حركاتهم عند التعامل مع الأشياء.

تعتمد وحدة التحكم التي طوروها على استراتيجية تعديل مسار مستوحاة من علم الأحياء، تُكمِّل التقنيات التقليدية لتعديل قوة قبضة الروبوت، مما يُتيح استراتيجيات تحكم أكثر براعة، حيث إنه كما يتنبأ الدماغ البشري باستمرار بنتائج أفعالنا، مثل احتمال انزلاق الزجاج إذا تحركنا بسرعة كبيرة، عمل العلماء على بناء نموذج داخلي قائم على البيانات، أو "نموذج عالمي"، يسمح للروبوت بالتنبؤ بالإحساسات اللمسية المستقبلية التي سيختبرها، وتُستخدم هذه التنبؤات بعد ذلك للكشف عن حالات الانزلاق وضبط الحركات بطريقة تمنع حدوث أي انزلاق.

تتيح وحدة التحكم التي ابتكرها الفريق للروبوتات التباطؤ وتغيير الاتجاه والتكيف مع وضعية واتجاه أيديها في الوقت الفعلي، بدلاً من مجرد الضغط بقوة أكبر على الأشياء لمنعها من الانزلاق، ويمكن أن تساعد هذه الاستراتيجية البديلة لتثبيت الأشياء عن طريق تغيير حركات الروبوت في تقليل خطر كسر الأشياء الهشة عند التعامل معها.

كما تعمل طريقة تعديل المسار في الحالات التي لا يمكن فيها تغيير قوة قبضة الروبوت، مما يتيح تفاعلات أكثر سلاسة وذكاءً مع مجموعة واسعة من الأشياء.