تقنية متطورة تحاكي النسيان البشري لتعزيز ذكاء الروبوتات

بغداد- ميل  

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

وتستفيد التقنية، التي أطلق عليها 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.

وتعتمد 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.

واختبر 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%.

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.