تطوير بنية تحتية للروبوتات ذات الأغراض العامة
تبحث شركات الذكاء الاصطناعي عن وصفة جاهزة لتطوير روبوتات متعددة الأغراض على غرار ما فعلته النماذج اللغوية الكبيرة، وتقترح شركة «X Square Robot» الصينية حلاً يتمثل في بنية متكاملة ومفتوحة المصدر تجمع بين بيانات التدريب ونموذج للعالم المادي ونموذج لتنفيذ الإجراءات. وتعتمد الشركة في جمع البيانات على جهاز يُلبس بشري بدل التحكم عن بُعد بالروبوت، مع فحص دقيق يعيد تنفيذ المسارات على روبوت حقيقي لضمان نجاحها فعلياً، مما خفض تكلفة جمع البيانات نحو 20 ضعفاً مقارنة بالاعتماد الكلي على بيانات الروبوتات. كما طوّرت الشركة نموذجاً عالمياً أسمته «WALL-WM» ينظم سلوك الروبوت حول أحداث فيزيائية ذات معنى مثل الإمساك أو الوضع بدلاً من تقسيم الحركة بناءً على فترات زمنية ثابتة.
الحقائق الأساسية
نموذج WALL-WM يعتمد على الحدث الدلالي كوحدة أساسية للسلوك بدلاً من النوافذ الزمنية الثابتة
«WALL-WM instead treats an action-grounded semantic event as its unit: a coherent piece of behavior such as reaching, grasping, or placing»
عرض المصدر ←تتحقق الشركة من جودة البيانات بإعادة تنفيذ المسارات على روبوت حقيقي ولا تعتمد سوى التي تنجز المهمة فعلياً
«A sample of trajectories is replayed on the real robot, and only those that actually complete the task count as valid.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر