وكالات - الاقتصادي - أعلنت شركة ألفابت – الشركة الأم لشركة غوغل – أن مشروع الروبوتات اليومية – وهو فريق داخل مختبرات X التجريبية المخصصة لإنشاء روبوت تعليمي للأغراض العامة – قد نقل بعض آلاته النموذجية من المختبر إلى مقر عملاقة البحث في منطقة خليج سان فرانسيسكو، لتنفيذ بعض مهام الخفيفة.

وقال كبير مسؤولي الروبوتات في مشروع الروبوتات اليومية، هانز بيتر بروندمو، في تدوينة: نحن نشغل الآن أسطولًا يضم أكثر من 100 نموذج أولي للروبوتات التي تؤدي بشكل مستقل مجموعة من المهام المفيدة حول مكاتبنا. يمكن الآن تزويد الروبوت نفسه الذي يفرز القمامة بممسحة لمسح الطاولات، واستخدام نفس القابض الذي يمكن أن تعلمه الإمساك بالأكواب لفتح الأبواب.

وهذه الروبوتات المعنية هي أساسًا أذرع على عجلات مع قابض متعدد الأغراض في نهاية ذراع مرن متصل ببرج مركزي. ويوجد رأس على قمة البرج مزود بكاميرات وأجهزة استشعار لرؤية الماكينة وما يشبه وحدة الليدار الدوارة على الجانب، ويفترض أنها للملاحة.

وكما يشير بروندمو، شوهدت هذه الروبوتات لأول مرة وهي تقوم بفرز إعادة التدوير عندما أطلقت ألفابت فريق مشروع الروبوتات اليومية في عام 2019. والوعد الكبير الذي قطعته الشركة (بالإضافة إلى العديد من الشركات الناشئة والمنافسين الآخرين) هو أن التعلم الآلي يمكن الروبوتات من العمل في بيئات غير منظمة مثل المنازل والمكاتب.

وتستطيع الشركات في الوقت الحالي بناء الآلات التي يمكنها تنفيذ مهام متكررة في المصنع. ولكن من الصعب جعل الآلات تكرر المهام البسيطة مثل تنظيف المطبخ أو طي الملابس.

وربما تكون قد شاهدت روبوتات من شركة بوسطن ديناميكس تقوم بأداء الشقلبة الخلفية. ولكن لم تشاهدها تقوم بإخراج القمامة، وذلك لأنه من الصعب جعل الآلات تتعامل مع أشياء لم يسبق لها مثيل في بيئة جديدة (شيء يفعله البشر كل يوم). وهذه هي المشكلة التي تريد ألفابت حلها.

ويعد العرض الجديد بمثابة تحديث حول كيفية تقدم الشركة نحو بناء آلات مستقلة، واختبارها ضمن المكاتب في العالم الحقيقي.

تهدف ألفابت إلى بناء روبوتات يمكنها التعلم من تلقاء نفسها. بدلاً من الاضطرار إلى برمجتها بدقة لحل مشكلة واحدة في بيئة واحدة فقط.

ولا تزال معظم الروبوتات تعمل في بيئات مصممة خصيصًا ومنظّمة، والمهام التي يكملونها محددة للغاية. ويتم برمجة الروبوتات بعناية لأداء تلك المهام بالطريقة الصحيحة تمامًا، في الوقت المناسب تمامًا. ومع ذلك، فإن هذا النهج لن ينجح في المساحات المعقدة الفوضوية في حياتنا اليومية.

ويمكن للروبوتات نقل التعلم من العالم الافتراضي إلى العالم الحقيقي. ويمكن الآن تعلم المهام المعقدة (على سبيل المثال، فتح باب) في يوم. وذلك بمعدل نجاح أعلى مما كان عليه قبل خمس سنوات. عندما استغرق استيعاب الأشياء ما يعادل أربعة أشهر.

وباستخدام مزيج من تقنيات التعلم الآلي مثل التعلم المعزز والتعلم التعاوني والتعلم من العرض التوضيحي. اكتسبت الروبوتات بشكل مطرد فهمًا أفضل للعالم من حولها