بعد انتهاء ألعاب الروبوت، تبني شركة "زيرو فاريابل" "ساحة تدريب افتراضية" للروبوتات

لقد ملأت أخبار الروبوتات شاشاتي طوال أسبوع.

حطم الروبوت الرقم القياسي البشري في سباق 100 متر، و"طار في مكانه" لمسافة تقارب ثلاثة أمتار، وانتشرت طريقته في الركض "الخجول" في الخارج، وقفز "تشانغ سانفينغ السيبراني" في الهواء بلفة 540 درجة...

أصبحت ألعاب الروبوتات ذات الشكل البشري العالمية هذا العام أكثر ازدحاماً، حيث جلب 2056 روبوتاً من 666 فريقاً تمثل 16 دولة من ست قارات إلى بكين. وامتدت المسابقات من ألعاب القوى والفنون القتالية إلى سيناريوهات واقعية مثل المنازل والفنادق والصناعة وعمليات الإنقاذ في حالات الطوارئ. ومع ذلك، عندما تتعرض الروبوتات لحوادث انقلاب في الميدان، يمر الناس عليها بابتسامة. ولكن عندما تدخل الروبوتات حقاً إلى المنازل، قد تسكب الماء، أو تصطدم بالأثاث، أو تسحب الملابس التي تم ترتيبها للتو إلى الأرض، وهنا لن يكون هناك مجال للضحك. في العالم الحقيقي، لا توجد مسارات ثابتة ودعائم مرتبة بشكل موحد. إذا تم تحريك الكوب قليلاً، أو ظهرت قطعة قماش إضافية على الطاولة، فإن الإجراءات التي تم تدريبها جيداً قد تفشل. نقل هذه التجربة والخطأ الخاصة بالروبوتات إلى العالم الافتراضي هو بالضبط ما تسعى النماذج العالمية الحالية إلى تحقيقه. تحاول إعادة بناء بيئة تتوافق مع القوانين الفيزيائية، مما يسمح للروبوتات بالتمرين قبل التصرف فعلياً: هل ستفشل اليد إذا مالت قليلاً إلى اليسار؟ هل سيسقط الكوب إذا أُغلق المخلب مبكراً؟ ولكن في الواقع، لا يمكن للعديد من النماذج العالمية تحقيق "اختبار افتراضي" موثوق به. قد تفهم المشهد، لكنها لا تطيع الإجراءات حقاً. ومع طول وقت الاستدلال، تبدأ الأشياء ومواقعها في الانجراف. والاستراتيجيات التي تؤدي بشكل أفضل في العالم الافتراضي قد لا تنجح بالضرورة على الروبوت الحقيقي. في الوقت الذي بدأت فيه الروبوتات بالانتقال من ساحة المنافسة إلى السيناريوهات الواقعية، أصدرت شركة "زيرو فاريابل للروبوتات" (自变量机器人) نموذجها العالمي ذاتي الانحدار WALL-SS. أخيراً، اخترقت "ساحة التدريب الافتراضية" التي بناها WALL-SS عنق الزجاجة في النماذج العالمية. أصبح هناك حلول وإجابات جديدة حول ما إذا كانت الإجراءات يمكنها حقاً تغيير النتائج، وما إذا كان يمكن الحفاظ على الاتساق في المهام الطويلة، وما إذا كانت النتائج الافتراضية يمكنها الصمود أمام اختبار الروبوت الحقيقي. يمكنه استنتاج مهام صب الماء وترتيب الأشياء المستمرة لمدة 60 ثانية لاختبار نتائج الإجراءات المختلفة: عند الإمساك بالكوب بطرق مختلفة، هل سيفشل، أم سيسقط الكوب، أم سينجح في الإمساك به؟ قام فريق البحث أيضاً بوضع استراتيجيات متعددة للروبوتات في كل من WALL-SS والعالم الحقيقي لاختبارها. غالباً ما تحقق استراتيجيات الإجراءات التي تؤدي بشكل جيد في العالم الافتراضي نتائج جيدة أيضاً عند نقلها إلى العالم المادي. هذا أمر مثير للاهتمام، "أحلام" الروبوت أصبح من الممكن استخدامها لممارسة وتصفية الإجراءات الحقيقية.

صفحة المشروع ذات الصلة: http://x2robot.com/pages/ss رابط البحث: https://github.com/X-Square-Robot/wall-ss/blob/main/wall-ss-paper.pdf رابط Github: https://github.com/X-Square-Robot/wall-ss

طريقة "حلم" الروبوت تحدد ما إذا كان سيتعرض لحادث في الواقع

النموذج العالمي هو أحد أكثر الاتجاهات جذباً للانتباه في الذكاء المتجسد حالياً. يمكن فهمه كنظام تمرين في عقل الروبوت. عند إعطائه المشهد الحالي ومجموعة من الإجراءات الجاهزة للتنفيذ، فإنه يتنبأ بما سيحدث بعد ذلك. إذا تحرك الذراع الآلية مسافة 1 سنتيمتر إلى اليسار، هل سيتم الإمساك بالكوب أم سيسقط؟ الدرج مفتوح بالفعل، هل يجب الاستمرار في أخذ الأشياء أم تعديل زاوية المعصم أولاً؟ يمكن للروبوت مقارنة مستقبلات متعددة قبل اتخاذ قرار بشأن مسار الإجراءات. يمكن لشركات الروبوت أيضاً وضع إصدارات مختلفة من استراتيجيات الإجراءات في النموذج العالمي لاختبارها. الإصدارات الأفضل أداءً تنتقل بعد ذلك إلى الروبوت الحقيقي، مما يوفر التكلفة الباهظة لاختبار تأثيرات الإجراءات في العالم الحقيقي. المشكلة هي أن العديد من النماذج العالمية تبدو في كثير من الأحيان كمخرج متفائل جداً. تعتمد بيانات تدريب الروبوت عادةً على العروض التوضيحية الناجحة. إذا رأى النموذج أن معظم إجراءات إغلاق المخلب يتبعها رفع الكائن، فسوف يميل إلى اختصار الطريق: طالما تم إغلاق المخلب، يجب أن يتم التقاط الكائن. حتى لو كان هناك فجوة واضحة بين المخلب والكائن، فإن الكائن في المشهد المولد قد يتحرك من تلقاء نفسه نحو المخلب. تسمي الورقة البحثية هذا النوع من الظواهر خطأ "الالتقاط المغناطيسي". قد لا تكون هذه الانحرافات واضحة في الحركات الكبيرة مثل الجري والرقص، لكنها تحدد النجاح أو الفشل مباشرة في العمليات الدقيقة. إذا كان المخلب يبعد عن مقبض الكوب بضعة ملليمترات، قد يفشل الروبوت في الإمساك به. وإذا كانت زاوية القابس منحرفة قليلاً، فسيكون من الصعب إدخاله في المنفذ بسلاسة. غالباً ما تعثر الروبوتات في طريقها من "معرفة كيفية القيام" إلى "القيام بنجاح" في تلك الملليمترات القليلة الأخيرة. إذا قام النموذج العالمي بتمويه هذه الملليمترات القليلة مباشرة، كلما كان المستقبل الذي يقدمه أكثر سلاسة، زاد احتمال أن يبالغ الروبوت في تقدير موثوقية مجموعة الإجراءات. ومع طول وقت الاستدلال، تظهر مشاكل جديدة. بعد أن يولد النموذج العالمي مقطعاً مرئياً، يجب استخدامه كأساس للتنبؤ بالمقطع التالي. أي خطأ صغير في البداية سيتراكم باستمرار لاحقاً. قد تنحرف الأشياء ببطء عن موضعها الأصلي، وستتغير علاقة التلامس بين المخلب والكوب أيضاً. إذا تم الاحتفاظ ببضعة إطارات حديثة فقط، سينسى النموذج ما فعله سابقاً، ولكن إذا تم الاحتفاظ بكل السجل، ستستمر تكلفة الحساب واستهلاك الذاكرة في الزيادة. مجرد أن الفيديو يبدو واقعياً لا يعني أن الاستراتيجية التي اختارها النموذج أفضل حقاً. يحتاج مطورو الروبوت إلى معرفة ما إذا كان الفائز في الاختبار الافتراضي يمكنه الاستمرار في الصدارة على الروبوت الحقيقي. يحتاج النموذج العالمي إلى التأكد من أن الإجراءات المختلفة تؤدي بالفعل إلى نتائج مختلفة، والصور السلسة تكمل فقط الخطوة السطحية فقط.

كيف يتحرك الروبوت، هكذا يجب أن يتغير المستقبل

عندما يتنبأ WALL-SS بالمشهد في الثواني القادمة، فإنه يقوم أولاً ببناء "معاينة منخفضة الدقة". في هذه المعاينة، يحدد النموذج الاتجاه العام أولاً: إلى أين يتجه الذراع الآلية، وكيف ستتحرك الأشياء تقريباً. بعد ذلك، يقوم بزيادة وضوح نفس المشهد طبقة تلو الأخرى، مضيفاً ملامح الأشياء، وفتح وإغلاق المخلب، ومواضع التلامس. تسمي الورقة البحثية هذا التسلسل من الملامح الكبيرة إلى التفاصيل الدقيقة بـ "المقياس". المشهد الذي تم توليده والإجراءات التي حدثت بالفعل ستصبح سجلاً للتنبؤ بالمقطع التالي، وهذا هو "الانحدار الذاتي للمقياس التالي". كلما زادت وضوح الصورة قليلاً، سيؤثر الإجراء مرة أخرى على المستقبل. سواء تحرك الذراع إلى اليسار أو اليمين، فإنه سيغير اتجاه الحركة في الصورة منخفضة الدقة أولاً. ومتى يُغلق المخلب سيستمر في التأثير على ما إذا كان قد لمس الكوب في الصورة عالية الدقة. بعد الانتهاء من توليد جزء صغير من المستقبل، سيدخل هو والإجراءات التي حدثت بالفعل إلى الذاكرة معاً، ليصبح أساساً لاستمرار النموذج...