النظام الجديد ، المسمى Planning with Uncertain Specifications "نظام التخطيط مع المواصفات غير المؤكدة (PUnS)"، يمنح الروبوتات قدرة تخطيطية تشبه الإنسان على وزن العديد من المتطلبات الغامضة والمتناقضة في وقت واحد للوصول إلى الأهداف النهائية ، وفقًا لدراستهم ، المنشورة في مجلة IEEE Robotics and Automation Letters.
وقال باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) في الولايات المتحدة ، إنه مع النظام الجديد ، تختار الروبوتات الإجراء الأكثر ترجيحًا ، بناءً على "الاعتقاد" بشأن بعض المواصفات المحتملة للمهمة التي من المفترض أن تؤديها.
في الدراسة ، قام العلماء بتجميع مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول كيفية وضع ثمانية أشياء - قدح ، كأس، ملعقة ، شوكة ، سكين ، صحن العشاء ، صفيحة صغيرة ، وعاء - على طاولة في تكوينات مختلفة.
وأشارت الدراسة إلى أن الذراع الروبوتية لاحظت أولاً تظاهرات بشرية تم اختيارها عشوائياً لوضع الطاولة مع الأشياء.
ثم قام الباحثون بتكليف الذراع بإعداد جدول تلقائيًا في تكوين محدد ، في تجارب العالم الحقيقي وفي المحاكاة ، بناءً على ما رأوه.
لتحقيق النجاح ، كان على الروبوت أن يزن العديد من أوامر التنسيب المحتملة ، حتى عندما تمت إزالة العناصر عن قصد ، أو تكديسها ، أو إخفائها ، كما قالوا.
وقال الباحثون إنه على الرغم من أن اتباع هذه القواعد سيؤدي عادة إلى إرباك الروبوتات أكثر من اللازم ، إلا أن النظام الجديد ساعد الروبوت على عدم ارتكاب أخطاء في العديد من التجارب الواقعية ، كما أنه لم يكن هناك سوى عدد قليل من الأخطاء على مدى عشرات الآلاف من اختبارات المحاكاة.
قال المؤلف الأول للدراسة Ankit Shah من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا:
"الرؤية هي وضع البرمجة في أيدي خبراء المجال ، الذين يمكنهم برمجة الروبوتات بطرق بديهية ، بدلاً من وصف الطلبات للمهندس لإضافتها إلى التعليمات البرمجية الخاصة بهم".وفقا للعلماء ، بالنسبة للروبوتات ، فإن تعلم وضع جدول من خلال مراقبة الوصف، مليء بالمواصفات غير المؤكدة.
"بهذه الطريقة ، لن تضطر الروبوتات إلى أداء مهام مبرمجة بعد الآن. يمكن لعمال المصانع تعليم الروبوت للقيام بمهام تجميع معقدة متعددة. يمكن للروبوتات المنزلية تعلم كيفية تكديس الخزانات أو تحميل غسالة الصحون أو ضبط الطاولة من الناس في المنزل."
يجب وضع العناصر في أماكن معينة ، اعتمادًا على القائمة ومكان جلوس الضيوف ، وفي طلبات معينة ، اعتمادًا على التوفر الفوري للعنصر أو الأعراف الاجتماعية ، كما أوضحوا.
وقال الباحثون إن الأساليب الحالية للتخطيط ليست قادرة على التعامل مع مثل هذه المواصفات غير المؤكدة.
وقال العلماء إن استخدام نظام PUnS الجديد يمكّن الروبوت من حمل "المعتقد" على مجموعة من المواصفات الممكنة.
قال شاه: "إن الروبوت يقوم بشكل أساسي بتغطية رهاناته فيما يتعلق بما هو مقصود في المهمة ، ويتخذ إجراءات ترضي إيمانه ، بدلاً من إعطائنا مواصفات واضحة".
ووفقًا لشاه وفريقه ، فإن النظام الجديد مبني على "المنطق الزمني الخطي" (LTL) ، وهي لغة تتيح التفكير الآلي بشأن النتائج الحالية والمستقبلية.
حدد الباحثون قوالب في LTL التي تمثل مختلف الظروف القائمة على الوقت ، مثل ما يجب أن يحدث الآن ، يجب أن يحدث في نهاية المطاف ، ويجب أن يحدث حتى يحدث شيء آخر.
وقالوا إن ملاحظات الروبوت على 30 وصفة بشرية لإعداد الجدول أسفرت عن توزيع احتمالي على 25 صيغة مختلفة من LTL.
كل صيغة ، وفقًا للعلماء ، ترميز تفضيل مختلف قليلاً - أو مواصفات - لإعداد الجدول.
وأوضح الباحثون أن هذا التوزيع الاحتمالي يصبح اعتقاده.
قال شاه: "كل صيغة ترمز إلى شيء مختلف ، ولكن عندما يفكر الروبوت في مجموعات مختلفة من جميع القوالب ، ويحاول إرضاء كل شيء معًا ، ينتهي به الأمر في نهاية المطاف إلى القيام بالشيء الصحيح".
وأشارت الدراسة إلى أنه في المحاكاة التي تطلب من الروبوت وضع الطاولة في تكوينات مختلفة ، ارتكب ستة أخطاء فقط من أصل 20000 محاولة.
وقال الباحثون إن الروبوت أظهر سلوكًا مشابهًا لكيفية أداء الإنسان للمهمة في برهنة واقعية.
قال العلماء إنه إذا لم يكن عنصر ما مرئيًا في البداية ، فإن الروبوت سينتهي من إعداد بقية الطاولة بدون العنصر.
وأضافوا أنه عندما تم الكشف عن الشوكة سيضع الشوكة في المكان المناسب.
وقال شاه: "هذا هو المكان الذي تتسم فيه المرونة بأهمية بالغة. وإلا فإنها ستتعطل عندما تتوقع وضع شوكة وعدم الانتهاء من إعداد الطاولة المتبقية".
يأمل العلماء في تعديل النظام لمساعدة الروبوتات على تغيير سلوكهم بناءً على التعليمات الشفوية أو التصحيحات أو تقييم المستخدم.
قال شاه:
"قل شخصًا يشرح للروبوت كيفية وضع طاولة في مكان واحد فقط. قد يقول الشخص ،" افعل نفس الشيء لجميع البقع الأخرى "، أو" ضع السكين قبل الشوكة هنا بدلاً من ذلك ". .وأضاف "نريد تطوير أساليب للنظام للتكيف بشكل طبيعي للتعامل مع تلك الأوامر اللفظية ، دون الحاجة إلى شرح إضافي".
اقرأ أيضاً: