أظهر الروبوت الآلي Unitree G1، الملقب بـ “البطاطا الصغيرة” بسبب مظهره اللطيف وحجمه الصغير، مهارات كرة السلة الواقعية لأول مرة، بما في ذلك المراوغة والتمرير والتسديد. وفي عرض مختبري، ينزلق الروبوت بثقة حول الملعب ويقوم برميات دقيقة بعد العديد من جلسات التدريب الافتراضية، حسبما ذكرت البوابة. بانديلي.

ويشير الباحثون في جامعة هونج كونج للعلوم والتكنولوجيا إلى أن “هذه هي المرة الأولى التي يُظهر فيها الروبوت حركات كرة السلة في بيئة حقيقية”.

الذكاء الاصطناعي يعلم الروبوت كرة السلة

كان أساس النجاح هو نظام SkillMimic-V2، وهو إطار عمل للذكاء الاصطناعي يدرب الروبوت على تكرار الحركات البشرية، حتى لو كانت البيانات الأولية غير كاملة.

يقول أحد المطورين: “يأخذ نهجنا تسجيلات متفرقة أو صاخبة أو غير كاملة ويحولها إلى مهارات مستدامة للعالم الحقيقي”.

يعتمد النظام على ثلاث طرق رئيسية.

• الأول عبارة عن رسم بياني للمسار (STG)، والذي يجمع بين الأوضاع المتشابهة عبر مهارات مختلفة، مما يؤدي إلى انتقالات سلسة بينها.
• والثاني هو مجال انتقال الحالة (STF)، الذي يجبر الروبوت على بدء الحركات من نقاط مختلفة والتعافي من الأخطاء.
• والثالث هو أخذ عينات المسار التكيفي (ATS)، الذي يعزز التعلم من اللحظات المعقدة، مما يساعد الروبوت على الحفاظ على الدقة في تسلسل طويل من الإجراءات.

يتعلم الروبوت مثل الإنسان

لقد أتقن Unitree G1 سبع حركات أساسية، بما في ذلك أنواع مختلفة من المراوغة والتسديد وتمرير الكرة، باستخدام تقريبًا. 4.5 مليار محاولة محاكاة. تتطلب الأنشطة الأبسط حوالي 0.4 مليار خطوة تعليمية، بينما تتطلب تمارين التسجيل المعقدة ما يصل إلى 1.2 مليار خطوة. بعد إتقان سياسة المهارات الأساسية، تم تحديث وحدة التحكم عالية المستوى فقط، مما يسمح للروبوت بدمج الحركات بمرونة.

ويقول الباحثون: “حتى عندما حاول الروبوت القيام برمي الكرة، تدخلنا، لكنه سرعان ما استعاد توازنه وواصل العرض”.

ويظهر الفيديو كيف أصبحت تحركاته طبيعية، بما في ذلك التحولات السلسة بين المراوغة والتسديد.

معلم مهم لمستقبل الروبوتات

غالبًا ما تواجه طرق التعلم المعزز التقليدية مشكلة البيانات غير الكاملة. الأساليب القديمة، حتى عند استخدام حركات الإنسان والأشياء، لم توفر الدقة الكافية في التحكم بالكرة. يحل SkillMimic هذه المشكلة من خلال السماح للروبوت بتعلم مهارات التفاعل القابلة لإعادة الاستخدام وأداء المهام المعقدة بشكل مستدام.

ويوضح الباحث قائلاً: “يستطيع الروبوت الآن إتقان مهارات متعددة باستراتيجية واحدة، والتنقل بينها بسلاسة”.

ووفقا له، فإن هذا يفتح فرصا لتعليم الروبوتات كيفية التفاعل مع أشياء مختلفة وأداء مهام معقدة خارج نطاق المحاكاة وليس فقط في الرياضة.

يعتقد العلماء أن الجمع بين عمليات المحاكاة والاختبارات الواقعية سيساعد الروبوتات على تعلم حركات جديدة حتى بدون عروض توضيحية مصورة بشكل مثالي. وفقًا لفريق HKUST، يُظهر SkillMimic-V2 كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والروبوتات إنشاء روبوتات تتمتع بمهارات مرنة ومرنة وقريبة من الإنسان، مما يبشر بعصر جديد من التفاعل بين الإنسان والروبوت في الرياضة والحياة اليومية.