هوش مصنوعی و تحقق رویای ساخت ربات‌ های چندشکلی

به گزارش رکنا به نقل از منابع خارجی، تلاش‌های محققان برای خلق ربات‌هایی که می‌توانند به صورت پویا شکل خود را تغییر دهند، به نتیجه‌های امیدوارکننده‌ای رسیده است. این نوع ربات‌ها با قابلیت حرکت در فضاهای پیچیده و محدود، نوید کاربری‌هایی خلاقانه از جمله استقرار در داخل بدن انسان برای انجام عملیات‌های پزشکی و استخراج اشیای ناخواسته را می‌دهند.

انقلاب در طراحی ربات‌های تغییر شکل دهنده با کمک الگوریتم‌های پیشرفته

اخیراً محققان دانشگاه ماساچوست MIT موفق به توسعه یک الگوریتم کنترلی شده‌اند که قادر است برنامه‌ریزی حرکتی و طراحی شکل ربات‌های قابل تنظیم مجدد را به صورت خودکار انجام دهد. این الگوریتم حتی توانایی تغییر چندباره ربات برای انجام وظایف گوناگون را دارد.

به همان اندازه که این فناوری امیدوارکننده به نظر می‌آید، شبیه‌سازی‌های پیشرفته‌ای نیز برای ارزیابی توانایی این الگوریتم در کنترل ربات‌های نرم و پویا به کار گرفته شده است. نتایج آزمایش‌ها نشان داده‌اند که این روش عملکردی بهتر نسبت به سایر الگوریتم‌های موجود داشته و توانسته تمامی وظایف پیش‌رو را با موفقیت به انجام برساند.

راهکارهای نوین یادگیری تقویتی در توسعه فناوری‌های نرم و منعطف

یادگیری تقویتی به‌عنوان روشی اصلی در یادگیری ماشینی، به‌وسیله آزمون و خطا و ایجاد پاداش برای رفتارهای موفق، به ربات‌ها امکان می‌دهد تا وظایف مختلف خود را با کارایی بیشتری به پایان برسانند. کنترل میدان مغناطیسی نیز به ربات‌های نرم و تغییر شکل دهنده کمک می‌کند تا حرکات پیچیده‌ای همچون خم شدن و گسترش دینامیک بدن‌شان را با دقت به اجرا درآورند.

بویوان چن، یکی از محققان جوان در MIT، در مورد این فناوری گفته است که کنترل دست‌کم هزاران قطعه کوچک و شبیه عضلات، آن هم به روش‌های سنتی غیرممکن است. روشی که او و تیمش ابداع کرده‌اند، از گروه‌بندی و مدیریت عضلات مجاور آغاز می‌شود و به‌تدریج بهینه‌سازی سیاست‌های حرکتی را انجام می‌دهد.

نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی حرکت و توسعه الگوهای نوین

این الگوریتم پیشرفته از تکنیک‌های پردازش تصویر برای تحلیل احتمالی حرکت ربات استفاده کرده و ضمن شبیه‌سازی فضای دو بعدی، از نقاط محیطی به‌عنوان پیکسل‌های یک تصویر بهره برده است. این مدل با تشخیص همبستگی میان نقاط نزدیک به یکدیگر، حرکت‌های مشابهی را شناسایی و بهینه‌سازی می‌کند، که نتیجه آن افزایش دقت و کارایی ربات در فضاهای محدود است.

دستیابی به موفقیت‌های فوق‌العاده در آزمایش‌های شبیه‌سازی

برای ارزیابی عملکرد این الگوریتم، محیطی تحت عنوان «DittoGym» طراحی شده که شامل ۸ فعالیت مختلف است. این فعالیت‌ها توانایی ربات تغییر شکل دهنده را برای عبور از موانع، تغییر شکل به کاراکترهای خاص و انجام وظایف پیچیده مورد بررسی قرار داده‌اند. یکی از وظایف مهم در این محیط، توانایی ربات در پیچیدن و شکل‌دهی دینامیک به بدن برای عبور از موانع و رسیدن به مقصد بوده است.

سانینگ هوانگ از دانشگاه چینهوا چین اشاره کرد که طراحی وظایف در این شبیه‌ساز بر اساس اصول علمی یادگیری ماشینی و نیازهای عملی ربات‌های قابل تنظیم مجدد صورت گرفته است.

چشم‌انداز آینده: الهام بخشیدن به دانشمندان برای توسعه ربات‌های منعطف

بر اساس یافته‌های این تحقیق، الگوریتم توسعه داده شده موفق شد به طور مؤثرتری نسبت به روش‌های پایه عمل کند و وظایف چندمرحله‌ای همراه با تغییر شکل‌های متعدد را به پایان برساند. چن در این باره گفت که ارتباط میان نقاط عمل نزدیک به یکدیگر باعث افزایش قابلیت این الگوریتم شده و کلید موفقیت آن است.

اگرچه فناوری ربات‌های تغییر شکل دهنده هنوز در مراحل اولیه قرار دارد و کاربردهای عملی گسترده آن در آینده کاملاً مشخص نیست، اما هدف محققان این است که زمینه‌ساز تحقیقات بیشتر و توسعه نوآورانه‌تر ربات‌ها در آینده باشند. تاکنون این فناوری توانسته چالش‌های پیچیده کنترل در فضاهای محدود را به خوبی مدیریت کند و گام‌های بزرگی در این حوزه بردارد.