، مقالات،

كيف يتغلب الذكاء الاصطناعي الميداني على الاستقلالية غير المنظمة


أحد أكبر التحديات التي تواجه الروبوتات في الوقت الحالي هو التشغيل العملي المستقل في البيئات غير المنظمة. وهذا يعني القيام بأشياء مفيدة في أماكن لم يزرها الروبوت الخاص بك من قبل وحيث قد لا تكون الأشياء مألوفة كما قد يرغب الروبوت الخاص بك. تزدهر الروبوتات بفضل القدرة على التنبؤ، الأمر الذي فرض بعض القيود المزعجة على مكان وكيفية نشرها بنجاح.

لكن على مدى السنوات القليلة الماضية، بدأ هذا يتغير، ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى بعض التحديات المحورية في مجال الروبوتات التي وضعتها وكالة مشاريع البحوث المتطورة الدفاعية (DARPA). استمر تحدي DARPA Subterranean Challenge من عام 2018 إلى عام 2021، حيث وضع الروبوتات المتنقلة عبر سلسلة من البيئات غير المنظمة تحت الأرض. ويقوم برنامج DARPA RACER الجاري حاليًا بتكليف المركبات ذاتية القيادة بالتنقل لمسافات طويلة على الطرق الوعرة. لقد تم تطوير بعض التقنيات الرائعة للغاية من خلال هذه البرامج، ولكن هناك دائمًا فجوة بين هذا البحث المتطور وأي تطبيقات في العالم الحقيقي.

الآن، مجموعة من الأشخاص المشاركين في هذه التحديات، بما في ذلك علماء الروبوتات ذوي الخبرة من NASA وDARPA وGoogle DeepMind وAmazon وCruise (على سبيل المثال لا الحصر) يطبقون كل ما تعلموه لتمكين الاستقلالية العملية في العالم الحقيقي. للروبوتات المتنقلة عند بدء التشغيل تسمى مجال الذكاء الاصطناعي.


شارك في تأسيس Field AI علي آغا، الذي كان سابقًا قائدًا لمجموعة النقل الجوي التابعة لناسا ومختبر الدفع النفاث بالإضافة إلى مجموعة أنظمة الإدراك التابعة لمختبر الدفع النفاث. أثناء وجوده في مختبر الدفع النفاث، قاد آغا فريق CoSTAR، الذي فاز في حلبة DARPA Subterranean Challenge الحضرية. كان آغا أيضًا هو المحقق الرئيسي في داربا المتسابق، أولاً مع مختبر الدفع النفاث، والآن نواصل مع الذكاء الاصطناعي الميداني. يخبرنا آغا أن “Field AI ليست مجرد شركة ناشئة”. “إنه تتويج لعقود من الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي ونشره في الميدان.”

البيئات غير المنظمة هي الأماكن التي تتغير فيها الأشياء باستمرار، مما قد يؤدي إلى إحداث فوضى في الروبوتات التي تعتمد على الخرائط الثابتة.

الجزء “الميدان” في Field AI هو ما يجعل شركة آغا الناشئة فريدة من نوعها. الروبوتات التي تقوم بتشغيل برنامج Field AI قادرة على التعامل مع البيئات غير المنظمة وغير المعينة دون الاعتماد على النماذج السابقة أو نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) أو التدخل البشري. من الواضح أن هذا النوع من القدرات كان (ولا يزال) موضع اهتمام ناسا ومختبر الدفع النفاث، حيث يرسلان الروبوتات إلى أماكن لا توجد بها خرائط، ولا يوجد نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، والتدخل البشري المباشر مستحيل.

لكن DARPA SubT أثبتت أنه يمكن العثور على بيئات مماثلة على الأرض أيضًا. على سبيل المثال، تمثل المناجم والكهوف الطبيعية ومترو الأنفاق في المناطق الحضرية تحديًا كبيرًا للروبوتات (وحتى للبشر) للتنقل فيها. وهذه مجرد الأمثلة الأكثر تطرفًا: تواجه الروبوتات التي تحتاج إلى العمل داخل المباني أو خارجها في البرية تحديات مماثلة في فهم مكانها، وإلى أين تتجه، وكيفية التنقل في البيئة المحيطة بها.

تسير مركبة ذاتية القيادة عبر كيلومترات من الصحراء دون خريطة مسبقة، ولا نظام تحديد المواقع (GPS)، ولا طريق.مجال الذكاء الاصطناعي

على الرغم من الصعوبة التي تواجهها الروبوتات في العمل الميداني، إلا أن هذه فرصة هائلة يأمل الذكاء الاصطناعي الميداني في استغلالها. لقد أثبتت الروبوتات بالفعل قيمتها في سياقات التفتيش، حيث تحتاج عادةً إما إلى التأكد من عدم حدوث أي خطأ في موقع صناعي كبير، أو لتتبع تقدم البناء داخل مبنى مكتمل جزئيًا. هناك الكثير من القيمة هنا لأن عواقب حدوث شيء ما تكون باهظة الثمن أو خطيرة أو كليهما، لكن المهام متكررة وأحيانًا محفوفة بالمخاطر ولا تتطلب عمومًا كل هذا القدر من البصيرة البشرية أو الإبداع.

منطقة مجهولة كقاعدة رئيسية

وما يختلف فيه Field AI عن شركات الروبوتات الأخرى التي تقدم هذه الخدمات، كما يوضح آغا، هو أن شركته تريد القيام بهذه المهام دون أن يكون لديها أولاً خريطة تخبر الروبوت بالمكان الذي يتجه إليه. بمعنى آخر، لا توجد عملية إعداد طويلة، ولا يوجد إشراف بشري، ويمكن للروبوت التكيف مع البيئات المتغيرة والجديدة. حقًا، هذا هو ما تعنيه الاستقلالية الكاملة: الذهاب إلى أي مكان وفي أي وقت، دون تفاعل بشري. يقول آغا وهو يوضح رؤية الشركة: “لا يحتاج عملاؤنا إلى التدريب على أي شيء”. “إنهم لا يحتاجون إلى خرائط دقيقة. إنهم يضغطون على زر واحد، ويكتشف الروبوت كل ركن من أركان البيئة. هذه القدرة هي المكان الذي يأتي فيه تراث DARPA SubT. خلال المنافسة، قالت DARPA بشكل أساسي، “هذا هو الباب المؤدي إلى الدورة. لن نخبرك بأي شيء عما يوجد هناك أو حتى عن حجمه. ما عليك سوى استكشاف الأمر برمته وإحضار المعلومات التي طلبناها إلينا. وقد قام فريق CoSTAR التابع لـ Agha بذلك بالضبط خلال المسابقة، وتقوم شركة Field AI بتسويق هذه الإمكانية تجاريًا.

“من خلال الروبوتات لدينا، هدفنا هو أن تقوم بنشرها دون الحاجة إلى وقت للتدريب. وبعد ذلك يمكننا أن نترك الروبوتات. —علي آغا، مجال الذكاء الاصطناعي

والشيء الآخر الصعب في هذه البيئات غير المنظمة، وخاصة بيئات البناء، هو أن الأشياء تتغير باستمرار، الأمر الذي يمكن أن يلحق الضرر بالروبوتات التي تعتمد على الخرائط الثابتة. يخبرنا آغا: “نحن إحدى الشركات القليلة، إن لم تكن الشركة الوحيدة، التي يمكنها ترك الروبوتات لعدة أيام في مواقع البناء المتغيرة باستمرار مع الحد الأدنى من الإشراف”. “هذه المواقع معقدة للغاية، فكل يوم هناك عناصر جديدة وتحديات جديدة وأحداث غير متوقعة. مواد البناء على الأرض والسقالات والرافعات الشوكية والآلات الثقيلة تتحرك في كل مكان، لا شيء يمكن التنبؤ به”.

مجال الذكاء الاصطناعي

يتمثل نهج الذكاء الاصطناعي الميداني في التعامل مع هذه المشكلة في التركيز على الفهم البيئي بدلاً من رسم الخرائط. يقول آغا إن الذكاء الاصطناعي الميداني يعمل بشكل أساسي على إنشاء “نماذج الأساس الميداني” (FFMs) للعالم المادي، باستخدام بيانات الاستشعار كمدخل. يمكنك التفكير في FFMs على أنها مشابهة للنماذج الأساسية للغة والموسيقى والفن التي أنشأتها شركات الذكاء الاصطناعي الأخرى على مدى السنوات العديدة الماضية، حيث يتيح استيعاب كمية كبيرة من البيانات من الإنترنت مستوى معينًا من الوظائف في المجال دون تتطلب تدريبًا محددًا لكل موقف جديد. وبالتالي، يمكن لروبوتات Field AI أن تفهم كيف للتحرك في العالم، وليس فقط أين للانتقال. يشرح آغا قائلاً: “إننا ننظر إلى الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف تمامًا عما هو سائد”. “نحن نقوم بعمل نماذج احتمالية ثقيلة جدًا.” يقول آغا إن المزيد من التفاصيل التقنية ستدخل في IP الخاص بـ Field AI، لكن النقطة المهمة هي أن النمذجة العالمية في الوقت الفعلي تصبح منتجًا ثانويًا لروبوتات Field AI العاملة في العالم وليس شرطًا أساسيًا لهذه العملية. وهذا يجعل الروبوتات سريعة وفعالة ومرنة.

إن تطوير نماذج الأساس الميداني التي يمكن للروبوتات استخدامها للذهاب بشكل موثوق إلى أي مكان تقريبًا يتطلب الكثير من بيانات العالم الحقيقي، والتي قامت شركة Field AI بجمعها في المواقع الصناعية ومواقع البناء حول العالم على مدار العام الماضي. للتوضيح، إنهم يجمعون البيانات كجزء من عملياتهم التجارية، وهم يدفعون للعملاء الذين يمتلكهم Field AI بالفعل. يوضح آغا قائلاً: “في مواقع العمل هذه، قد يستغرق الأمر عادةً أسابيع للتجول في الموقع ورسم خريطة لكل هدف مهم تحتاج إلى فحصه”. “ولكن مع الروبوتات لدينا، هدفنا هو أن تقوم بنشرها دون الحاجة إلى وقت للتدريب. وبعد ذلك يمكننا أن نترك الروبوتات. يفتح هذا المستوى من الاستقلالية الباب أمام الكثير من حالات الاستخدام التي لم يكن عملاؤنا يفكرون فيها، لأنهم اعتقدوا أنها ستستغرق سنوات.” ويقول آغا إن حالات الاستخدام لا تتعلق فقط بالبناء أو التفتيش أو المجالات الأخرى التي نشهد فيها بالفعل أنظمة روبوتية مستقلة. “هذه التقنيات تحمل إمكانات هائلة.”

من الواضح أن هناك طلبًا على هذا المستوى من الاستقلالية، لكن آغا يقول إن الجزء الآخر من اللغز الذي سيمكن Field AI من الاستفادة من سوق بقيمة تريليون دولار هو حقيقة أنهم يستطيعون فعل ما يفعلونه باستخدام أي منصة تقريبًا. في الأساس، تعد شركة Field AI شركة برمجيات – فهي تصنع حمولات أجهزة استشعار تتكامل مع برامج التحكم الذاتي الخاصة بها، ولكن حتى تلك الحمولات قابلة للتعديل، بدءًا من شيء مناسب لمركبة ذاتية القيادة إلى شيء يمكن لطائرة بدون طيار التعامل معه.

حسنًا، إذا قررت أنك بحاجة إلى إنسان مستقل لسبب غريب، فيمكن لـ Field AI القيام بذلك أيضًا. في حين أن التنوع هنا مهم، وفقًا لآغا، فإن الأمر الأكثر أهمية هو أنه يعني أنه يمكنك التركيز على المنصات ذات الأسعار المعقولة، وما زلت تتوقع نفس المستوى من الأداء المستقل، ضمن قيود تصميم كل روبوت، بالطبع. ومن خلال التحكم في مجموعة البرامج الكاملة، ودمج التنقل مع التخطيط عالي المستوى، وصنع القرار، وتنفيذ المهام، يقول آغا إن إمكانية الاستفادة من الروبوتات الرخيصة نسبيًا هي ما سيحدث الفرق الأكبر نحو النجاح التجاري لـ Field AI.

تم إطلاق النار على مجموعة في ساحة انتظار سيارات الشركة المكونة من عشرة رجال و12 روبوتًانفس العقل، والعديد من الروبوتات المختلفة: يمكن استخدام النماذج الأساسية لفريق Field AI على الروبوتات الكبيرة والصغيرة والمكلفة والأقل تكلفة إلى حد ما.مجال الذكاء الاصطناعي

تعمل شركة Field AI بالفعل على توسيع قدراتها، بناءً على بعض خبرتها الأخيرة مع DARPA RACER من خلال العمل على نشر الروبوتات لفحص خطوط الأنابيب لعشرات الكيلومترات ونقل المواد عبر مزارع الطاقة الشمسية. ومع وصول الإيرادات وجزء كبير من التمويل، اجتذب الذكاء الاصطناعي الميداني اهتمامًا كبيرًا بيل جيتس. إن مشاركة Field AI في RACER مستمرة، في إطار نوع من الشركة الفرعية للمشاريع الفيدرالية تسمى Offroad Autonomy، وفي هذه الأثناء يستهدف جانبها التجاري التوسع إلى “مئات” المواقع على كل منصة يمكن أن تفكر فيها، بما في ذلك الروبوتات البشرية.

من مقالات موقعك

مقالات ذات صلة حول الويب

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى
punjabi sexy bhabhi fuck4tube.com chennai sex picture nandala xxxhindiporn.net reshma bath video سكس جوز الام luksporno.net زوبرى بزاز مولعه pornlyric.com قذف لبن ボイン大好きしょう太くんのhなイタズラ 羽生ありさ mushusei.me 高野麻里佳 エロ
desi aunty porn video zambibo.mobi hindi sexy desi video telugu heroine anushka sex videos sexix.mobi sexy filme hot sex free video manytubeporn.mobi kindgirls keralaxxxsex porn-tube-home.net snehasex saxxcom kitporn.info manipuri naked girls
jyoti pal kings-porno.com marat xxx اجمل ممثلة بورنو kentaweb.com اجمل طيز فى العالم momteachssex indianfuck.org xnxxlocal telugu123 eroanal.info driverxxx مواقع سكس مترجم sextrax.org تحميل افلام نيك منقبات