"دراوين" إنسان آلي بحجم الطفل يتعلم الحركة والوقوف والمشي بنفسه

طور مهندسو الروبوتات شبكات مشابهة للشبكات العصبية والتي تسمح للإنسان الآلي "الطفل" بتخيل كيف سيقف، ويتحرك قبل أن يحاول عمل المهمة، فيما يعد أسلوب يتم استخدامه لمساعدة الرياضيين لتحقيق أهدافهم، ويعتقد أنه لكيفية تعليم الأطفال على المشي، ولكنه في الحقيقة "إنسان آلي" يستخدم المحاكاة لمساعدتهم في الحركة فيما حولهم.
كما أنهم استخدموا تقنية للمساعدة في تعليم الطفل الآلي، ذات الخصائص الإنسانية والمسمى "داروين"، كيفية تعلم الوقوف على قدميه.

وتم تصميم العملية لتقليد الطريقة التي يتعلم بها الأطفال أولى خطوات المشي بالتعامل بطريقة التجربة والخطأ، فهو مصمم كطريقة للتغلب على بعض المشاكل التي تواجه المهندسين في إنتاج الروبوتات ذات الخصائص الإنسانية التي لا تقع على وجهها.
وعلى سبيل المثال، فقد كشفت التحديات الأخيرة لوكالة "داربا" عن الكثير من أوجه القصور التي يواجهها الروبوت ذات القدمين عندما يمشي على الرمال أو حتى يصل لالتقاط شيء ما.
وللتغلب على ذلك، مازال الدكتور إيغور مورداتش وزملائه في جامعة كاليفورنيا بروكلي، يحاولون الحصول على إنسان آلي "روبوت" ليتعلم كيف يبقى واقفًا على قدميه بنفسه بدلاً من اتباعهم لسلسلة من التعليمات يلقيها عليهم البشر.
وعندما طلبوا من داروين أن ينجز مهمة مثل تعلم العودة للخلف أو الوصول لجانب واحد بذراعه، قضى الروبوت نحو ساعة يجربهم بالرأس مستخدمًا المحاكاة.
وبعدها تم تعليقه بحبل من حامل ثلاثي الأرجل لتدعيمه، مثل الروبوت المعلق في الأثاث، وكان مسموحًا لداروين بتجربة الحركة بنفسه، وكانت محاولاته الأولية تتسم بالتهادي إلى حد ما، مع حاجة الروبوت الدائمة لمساعدة الإنسان ليظل واقفًا على قدميه لدعم توازنه.
وتبدو الحركات الكوميدية والنظرة غير المتوازنة مشابهه للطفل الصغير، الذي يبدأ في تعلم الوقوف والمشي بنفسه.
وبالحديث إلى الدكتور مورداتش، من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، قال إن ممارسات المحاكاة كانت لمدة ساعة، وبعدها كان يتعلم على الحركة دون انزلاق.
 ويأمل الفريق بأن تسمح مدخلاتهم للروبوت بالتعلم بشكل تدريجي بدلاً من المهمات المعقدة، وكيفية تعامله مع ظروف العالم الحقيقية.
ونشر الدكتور مورداتش وزملاؤه ورقة علمية عبر الموقع الإلكتروني لمعملهم، وقال فيها إنه بشكل أساسي يمكن أن تثبت التجربة أن الروبوتات ستعمل في بيئات جديدة وبها تحديات، وأضافوا أن الطريقة تعتمد على سياسة النماذج الأساسية التي تم تجربتها خارج سياق المحاكاة وتعتمد على إرسال مستوى عالٍ من التعليمات، والمزج بينها وبين نموذج متحرر من المتحكم والذي ينفذ هذه التعليمات والأوامر على الروبوت الجسدي في المستقبل.
ونأمل في زيادة سلسلة المهمات لتلك التي أثبتت كفاءة في المحاكاة من قبل، مثل المشي والنهوض ومعالجة الهدف.