كتب خالد إبراهيم

أطلقت شركة Figure عرضا جديدا لروبوتها البشرى وهو يؤدى مهمة غير معتادة، ألا وهى طى المناشف، ففى الفيديو الذى نشرته الشركة يظهر الروبوت وهو يلتقط كل منشفة على حدة، ويمددها بعناية، ثم يطويها بشكل مرتب قبل أن يضعها فى السلة، حركاته ليست مثالية لكنه يحرص على إنهاء المهمة بدقة مقبولة، ما يعكس مستوى متقدما من التحكم والتكيّف.

الروبوت يعمل باستخدام نموذج Helix الجديد، وهو نظام رؤية-لغة-فعل (VLA) يجمع بين الإدراك والفهم اللغوى والتحكم الحركى. هذا النموذج صُمم لمعالجة التحديات القديمة فى مجال الروبوتات مثل التفاعل مع البيئة، فهم التعليمات، وتنفيذ مهام معقدة بتكيف يشبه البشر، الشركة عرضت فى وقت سابق من عام 2025 مقطعا آخر يوضح كيف تمكنت من تطوير مشية طبيعية أكثر سلاسة للروبوت بفضل التعلم المعزز، بحسب interesting engineering.

Helix  يتيح للروبوت استخدام معصميه وأصابعه وجذعه ورأسه بمرونة عالية، ما يمنحه قدرة على أداء حركات دقيقة وتفاعلات أكثر واقعية، ومن أبرز إمكانياته أنه يسمح لروبوتين بالعمل معا على مهمة واحدة لفترات طويلة، حتى عندما تكون الأدوات المستخدمة غير مألوفة، النظام يتعلم سلوكيات متعددة باستخدام مجموعة واحدة من الأوزان العصبية، مما يغنى عن إعادة برمجة أو ضبط لكل مهمة جديدة.

الروبوتات المزودة بـ Helix تستطيع التعامل مع أدوات منزلية متنوعة مثل الأدراج والثلاجات، وتنفذ التعليمات عبر محفزات اللغة الطبيعية، هذا النهج يوحد عملية التعلم ويزيد من تنوع القدرات، فى الوقت نفسه يقلل من تعقيدات التطوير، النموذج يعمل على وحدات معالجة رسومية منخفضة الطاقة، ما يجعله أكثر كفاءة وقابلية للتطبيق فى الاستخدام التجارى.

يعتمد Helix على نظامين متكاملين: الأول S1، وهو نظام حركى بصرى سريع ينفذ الأفعال الفورية، والثانى S2، وهو وحدة أبطأ تعتمد على نماذج اللغة والرؤية لفهم المشهد والتفكير المعقد، هذا الفصل بين النظامين يسمح بترقية كل منهما على حدة مع الحفاظ على دقة التنفيذ وسرعته.

الشركة استخدمت نحو 500 ساعة من السلوكيات المُشغلة عن بعد لتدريب الروبوت، كما أُنشئت تعليمات بلغة طبيعية بواسطة نظام VLM لتسريع عملية التعلم، التصميم يجمع بين محول يضم 80 مليون معلمة للتحكم، ووحدة VLM تضم 7 مليارات معلمة لمعالجة اللغة والرؤية، النتيجة نظام أكثر قدرة على التكيف، أسرع فى التعلم، وأكثر استعدادا للتطبيقات العملية فى الحياة اليومية.