يسير الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلّم الآلة على مسار يُحدث تحسينات جذرية للأنظمة الذاتية. المستقبل مشرق، وتقدّم الروبوتات المُتحكم بها بالذكاء الاصطناعي سيتزايد من الآن فصاعدًا.
يهدف الذكاء الاصطناعي إلى منح الروبوتات القدرة على أداء مهام كانت تتطلب في السابق ذكاءً بشريًا لإنجازها. أي أن تمتلك القدرة على أداء مجموعة متنوعة من المهام بنفسها بدلًا من مجرد اتباع خوارزمية محددة مسبقًا أنشأها مبرمج.
الروبوتات الشائعة المستخدمة في صناعات الأتمتة المختلفة تُستخدم غالبًا لتنفيذ مهمة واحدة، ومن أشهر الأمثلة روبوتات المكانس Roomba. الغرض الرئيسي من المكنسة الروبوتية هو الحركة وفق نمط معين داخل موقع ثابت وتغيير اتجاه الحركة بالدوران أو الإمالة عند اكتشاف عائق. ومع ذلك، لا يستطيع هذا الروبوت تحديد ماهية الأجسام التي يكتشفها وبالتالي لا يمكنه التكيّف مع بيئته.
الإنسان بإمكانه معرفة نوع العائق وكيفية تجنّبه؛ مثل حيوان أليف على سبيل المثال، لكن المكنسة الروبوتية لا تستطيع ذلك. سيؤثر الذكاء الاصطناعي في طريقة أداء الآلات حول العالم لمهامها من خلال جمع المعلومات والتعلم من التجارب التي تواجهها. سيستفيد استخدام الذكاء الاصطناعي في الروبوتات من الحصول على معلومات من أربعة مجالات رئيسية:
- الرؤية
- الإمساك
- التحكم في الحركة
- جمع البيانات
الرؤية
يمكن للنظام القائم على الذكاء الاصطناعي استخدام الكاميرات للمساعدة في اكتشاف الأجسام والتعرف عليها بدرجة أعلى من الدقة والتفصيل. من خلال تدريب الآلة على تحديد ماهية الجسم الذي يتم اكتشافه، يمكن تحسين الخطوات التالية اللازمة لأداء المهمة بسرعة وبموثوقية.
الإمساك
باستخدام مجموعة متنوعة من الحساسات، يمكن تدريب الروبوت على اكتشاف نوع الجسم الذي يجري العمل عليه. يتحقق ذلك عبر استشعار الخصائص الفيزيائية للجسم وربط النتائج بأجسام أخرى ذات خصائص مماثلة. وبما أن الآلات ستواصل التعلم باستمرار، فعادةً ما تُستخدم قواعد بيانات معلوماتية كمرجع. سيتم تناول هذه البيانات بمزيد من التفصيل.
التحكم في الحركة
من خلال الجمع بين قوة رؤية تعلّم الآلة وأنظمة الإمساك، يمكن إنجاز الحركات المطلوبة من الروبوت بمستويات دقيقة من الدقة مع التكيّف مع محيطه. يتحقق جانب التحكم في الحركة باستخدام أجهزة حركة آلية، مثل المشغلات الخطية من Progressive Automations.
جمع البيانات
المتغيّر الأهم في تعلّم الآلة هو البيانات التي يجمعها نظام الذكاء الاصطناعي. تُستخدم البيانات الضخمة للمقارنة والتحليل وبناء المهام الذاتية التي تؤديها الروبوتات المُمكّنة بالذكاء الاصطناعي. يمكن تخزين كل المعلومات المجمّعة في قواعد بيانات خاصة بالمتغير الذي يُحلَّل. سيزداد حجم البيانات بشكل أُسّي مع تطبيق المزيد من الروبوتات في التطبيقات الواقعية — مما يعني جمع المزيد من المعلومات وتقديم تغذية راجعة فورية.
سيزداد استخدام المشغلات الخطية الكهربائية مع تطبيق المزيد من أنواع الروبوتات في الأنظمة الذاتية في صناعات كثيرة. سيتحسن الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بمرور الوقت، ومن المتوقع أن يرفع عملياتنا اليومية إلى مستوى عالٍ من التحسين.