اختراق جديد في الروبوتات
أعلنت شركة VERSES AI عن بنية جديدة للروبوتات تمكنها من أداء المهام المنزلية المعقدة بكفاءة أعلى من النماذج التقليدية ودون الحاجة إلى تدريب مسبق. وأوضح هاري ثيروفينغادا، المدير التقني للشركة، أن هذا التقدم قد يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الروبوتات عبر الصناعات المختلفة من المصانع والمخازن إلى المنازل والأماكن العامة.
خلفية الشركة
تأسست VERSES عام 2020 في فانكوفر بكندا، وتصف نفسها بأنها شركة حوسبة معرفية تستلهم الطبيعة لبناء أنظمة برمجية وكيليّة (Agentic Systems) قادرة على التنبؤ واتخاذ القرارات في بيئات غير مؤكدة. ويعتمد منتجها الرئيسي Genius على مبادئ علمية وفيزيائية وبيولوجية.
المشكلة في النماذج التقليدية
ترى الشركة أن الروبوتات الحالية تنقسم إلى نوعين:
-
Drive-by-wire: حيث يتم برمجة كل خطوة مسبقًا، لكنها تتوقف عند مواجهة أي تغيير غير متوقع.
-
التعلم العميق: وهو أكثر مرونة لكنه يتطلب كميات هائلة من البيانات والتدريب، ويظل عرضة للفشل عند مواجهة مواقف جديدة.
مثال على ذلك: روبوت صناعي قد يتوقف تمامًا بسبب وجود صندوق في مكان غير متوقع، بينما الإنسان في شقة جديدة يمكنه ببساطة استخدام نموذج ذهني للعالم لمعرفة أين يجد زجاجة ماء.
النظام الجديد من VERSES
يعتمد نموذج VERSES على الاستدلال النشط (Active Inference)، حيث يستكشف الروبوت بيئته ويفهمها بدلاً من الاعتماد على تدريب مسبق. ويتكون النظام من وحدات للرؤية والتخطيط والتحكم، مما يمكّن الروبوت من التعامل مع العقبات غير المتوقعة أو التقاط الأشياء الساقطة.
نتائج التجارب
نشرت مختبرات VERSES ورقة بحثية بعنوان: “Mobile Manipulation with Active Inference for Long-Horizon Rearrangement Tasks”، قارنت بين نموذجها ونموذج التعلم العميق في ثلاث مهام:
-
ترتيب الغرفة
-
تحضير البقالة
-
تجهيز المائدة
حقق نموذج VERSES معدل نجاح 66.5% مقابل 54.7% للنموذج المنافس، دون أي تدريب مسبق. في المقابل احتاج النموذج الآخر إلى 1.3 مليار خطوة تدريبية وأكثر من 100 مليون خطوة لكل مهارة أساسية مثل فتح الثلاجة أو حمل الأشياء.
رأي الخبراء
أوضح شون والينغفورد، الرئيس السابق لشركة Swisslog للأتمتة اللوجستية، أن الأنظمة الحالية “هشة ومكلفة” بسبب حاجتها المستمرة للتدريب. وأضاف أن اختراق VERSES قد يجعل الروبوتات قابلة للنشر في طيف واسع من التطبيقات الصناعية والمنزلية والتجارية.
يمثل هذا الابتكار خطوة مهمة نحو جيل جديد من الروبوتات التكيفية التي يمكنها العمل بكفاءة في بيئات غير متوقعة دون الحاجة إلى تدريب مسبق. وإذا أثبتت هذه التقنية قابليتها للتوسع، فقد نشهد ثورة في الأتمتة المنزلية والصناعية على حد سواء.
