تخصيص نموذج Helix الذكي لتحسين تفاعل الروبوتات المنزلية
أعلن بريت أدكوك، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Figure AI، يوم الخميس عن إطلاق نموذج تعلّم آلي جديد مخصص للروبوتات البشرية. يأتي هذا الإعلان بعد أسبوعين فقط من كشف الشركة عن قرارها التخلي عن التعاون مع OpenAI والتركيز على تطوير نماذجها الخاصة.
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم Helix، يُصنف ضمن نماذج الرؤية-اللغة-الأفعال (VLA)، والتي تعد طفرة في مجال الذكاء الاصطناعي للروبوتات، حيث تعتمد على تحليل البيانات المرئية وأوامر اللغة الطبيعية لتنفيذ المهام. ويُعتبر RT-2 من Google DeepMind أحد أشهر الأمثلة على هذه التقنية، إذ يعتمد على تدريب الروبوتات باستخدام مقاطع الفيديو والنماذج اللغوية الضخمة.
كيف يعمل Helix؟
يعتمد نموذج Helix على الدمج بين البيانات البصرية والأوامر الصوتية للتحكم في الروبوتات في الوقت الفعلي. وفقًا لشركة Figure AI، يتميز هذا النظام بقدرة استثنائية على التعرّف على الأشياء وفهم أوامر المستخدمين، حيث يمكنه التقاط آلاف العناصر المنزلية ذات الأشكال والأحجام والألوان المختلفة، حتى لو لم تكن جزءًا من بيانات التدريب الأصلية.
في عالم مثالي، يمكنك ببساطة إعطاء أمر صوتي للروبوت، مثل “ناولني كيس البسكويت”، وسينفذه فورًا. هذا هو الهدف الرئيسي من Helix، حيث يعمل على سد الفجوة بين الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما يتيح للروبوت تحليل محيطه والاستجابة للأوامر الصوتية بذكاء.
روبوتات تتعاون في المهام المنزلية
أحد أبرز ميزات Helix هو قدرته على تنسيق العمل بين روبوتين في نفس الوقت، مما يمكنهما من التعاون في تنفيذ المهام المنزلية. على سبيل المثال، يستطيع الروبوت الأول تسليم كيس البسكويت إلى الروبوت الثاني، والذي يقوم بدوره بوضعه في درج مفتوح – كل ذلك بأوامر صوتية بسيطة.
تحديات الروبوتات في البيئات المنزلية
تمثل المنازل تحديًا كبيرًا للروبوتات، لأنها تختلف تمامًا عن البيئات الصناعية المنظمة مثل المصانع والمستودعات. فالتنقل بين غرف غير مرتبة، وأثاث متغير، وأدوات منزلية متنوعة يجعل تدريب الروبوتات المنزلية أكثر تعقيدًا.
لهذا السبب، ركّزت معظم شركات الروبوتات البشرية على التطبيقات الصناعية أولًا، حيث يمكن تحسين الموثوقية وخفض التكاليف قبل التوسع في السوق الاستهلاكية. ومع ذلك، فإن إعلان Figure الأخير يؤكد أن الشركة بدأت تُعطي الأولوية للاستخدامات المنزلية، مما قد يُمهّد الطريق لمستقبل تتكامل فيه الروبوتات مع حياتنا اليومية.
التدريب هو المفتاح لتطوير روبوتات منزلية ذكية
لكي تصبح الروبوتات مفيدة في المنازل، يجب أن تتمكن من توليد سلوكيات ذكية جديدة عند الطلب، خاصة عند التعامل مع أشياء لم تواجهها من قبل.
حاليًا، تتطلب برمجة سلوك جديد للروبوت جهدًا بشريًا هائلًا، إما عبر ساعات من البرمجة اليدوية المعقدة أو آلاف التجارب التدريبية. لكن هذه الأساليب غير عملية عندما يتعلق الأمر بالمنازل، حيث يختلف تصميم المطابخ وغرف المعيشة والحمامات من منزل إلى آخر، ناهيك عن الفوضى المتكررة والتغيرات المستمرة.
الحل الوحيد هو التدريب المكثف، وهو النهج الذي تتبعه Figure في تطوير Helix. فالروبوتات تحتاج إلى آلاف الساعات من التجارب حتى تصبح قادرة على التعامل مع المهام المتنوعة بسلاسة. هذا هو السبب وراء تأخر وصول الروبوتات إلى المنازل، لكنه أيضًا مؤشر على أن المستقبل يقترب بسرعة.
ما التالي؟
على الرغم من أن مشروع Helix لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن Figure تستخدمه أيضًا كأداة لجذب المزيد من المهندسين والمطورين للمساهمة في تطويره. وما نراه حاليًا من مقاطع الفيديو التجريبية للروبوت هو مجرد لمحة أولية عن قدراته، حيث لا تزال هناك الكثير من التحديات التقنية التي تحتاج إلى حل قبل أن يصبح الروبوت مساعدًا حقيقيًا في المنازل.
