القفاز الذي يعلّم الروبوتات كيف تتحرك الأيدي البشرية
قفاز بوزن 210 غرام مع 23 نقطة حركة يلتقط كل حركة ولمسة وإيماءة تقوم بها اليد البشرية ويحولها إلى بيانات تدريب منظمة للروبوتات.
لماذا وُجد DAS Dex
الروبوتات
تزداد ذكاءً، لكن أيديها لا تواكب ذلك. يستطيع معظمها الإمساك والرفع والوضع،
لكنها تعاني مع المهام التي تتطلب التحكم الدقيق الذي يعتبره البشر أمرًا بديهيًا،
مثل إدارة مفتاح أو طي قماش أو نزع شريط لاصق عن سطح. السبب ليس ميكانيكيًا.
الأيدي الروبوتية التي تملك مفاصل ومستشعرات كافية لمحاكاة الأصابع البشرية موجودة
بالفعل. العائق هو البيانات. لتعليم روبوت كيفية أداء مهمة دقيقة، يحتاج المطورون
إلى تسجيلات دقيقة لكيفية أداء اليد البشرية لها أولاً، وصولاً إلى الزاوية
المحددة لكل إصبع والضغط المطبق عند كل طرف ومسار كل حركة.
بنت GenRobot AI، وهي شركة مقرها بكين تأسست في يوليو من
العام الماضي، قفاز DAS Dex كقفاز بيانات تدريب للروبوتات مصمم لسد تلك
الفجوة. بدلاً من الاعتماد على كاميرات تراقب الأيدي من الخارج أو أنظمة تشغيل عن
بُعد مكلفة تصل تكلفتها لعشرات آلاف الدولارات، فإن DAS Dex جهاز قابل للارتداء وخفيف يلتقط سلوك اليد
البشرية من الداخل. يرتديه الشخص في خمس ثوانٍ ويؤدي المهام اليومية بشكل طبيعي
ويسجل القفاز كل ما يلزم لتعليم روبوت تكرار نفس الحركات.
كيف يلتقط قفاز بيانات تدريب الروبوتات الحركة
يتتبع DAS Dex 23 درجة حرية عبر اليد، مطابقًا عدد الحركات
المستقلة التي تستطيع اليد البشرية أداءها. يُقاس كل مفصل بمشفّر مغناطيسي بحجم 3
ملم بدقة 0.02 درجة. دقة موضع طرف الإصبع في حدود ملم واحد. يزن القفاز بالكامل
210 غرام، تقريبًا بوزن هاتف ذكي، وصُمم ليكون طبيعيًا بما يكفي بحيث يؤدي مرتديه
المهام دون أن يتداخل الجهاز مع سلوك يده الطبيعي.
بعيدًا عن
الحركة، يلتقط القفاز بيانات اللمس. تكشف مستشعرات موزعة عبر الأصابع قوى خفيفة
تصل إلى 0.05 نيوتن بدقة مكانية على مستوى الملم في ثلاثة أبعاد. هذا يعني أن
النظام يسجل ليس فقط أين ذهب كل إصبع، بل مقدار الضغط الذي طبّقه وأين على طرف
الإصبع تركّز ذلك الضغط. تلتقط كاميرا مثبتة على المعصم بزاوية رؤية 150 درجة
سجلًا بصريًا كاملًا لكل مهمة من منظور اليد نفسها. جميع هذه البيانات، مسارات
أطراف الأصابع وزوايا المفاصل وخرائط اللمس والتموضع المكاني والفيديو عالي الدقة،
تُزامَن على مستوى الملي ثانية وتُخرَج بتردد 200 هرتز مع زمن تأخير إشارة يبلغ
ملي ثانية واحدة فقط.
كيف يلتقط قفاز بيانات تدريب الروبوتات الحركة
يتتبع DAS Dex 23 درجة حرية عبر اليد، مطابقًا عدد الحركات
المستقلة التي تستطيع اليد البشرية أداءها. يُقاس كل مفصل بمشفّر مغناطيسي بحجم 3
ملم بدقة 0.02 درجة. دقة موضع طرف الإصبع في حدود ملم واحد. يزن القفاز بالكامل
210 غرام، تقريبًا بوزن هاتف ذكي، وصُمم ليكون طبيعيًا بما يكفي بحيث يؤدي مرتديه
المهام دون أن يتداخل الجهاز مع سلوك يده الطبيعي.
بعيدًا عن
الحركة، يلتقط القفاز بيانات اللمس. تكشف مستشعرات موزعة عبر الأصابع قوى خفيفة
تصل إلى 0.05 نيوتن بدقة مكانية على مستوى الملم في ثلاثة أبعاد. هذا يعني أن
النظام يسجل ليس فقط أين ذهب كل إصبع، بل مقدار الضغط الذي طبّقه وأين على طرف
الإصبع تركّز ذلك الضغط. تلتقط كاميرا مثبتة على المعصم بزاوية رؤية 150 درجة
سجلًا بصريًا كاملًا لكل مهمة من منظور اليد نفسها. جميع هذه البيانات، مسارات
أطراف الأصابع وزوايا المفاصل وخرائط اللمس والتموضع المكاني والفيديو عالي الدقة،
تُزامَن على مستوى الملي ثانية وتُخرَج بتردد 200 هرتز مع زمن تأخير إشارة يبلغ
ملي ثانية واحدة فقط.
استكشاف الفوائد العملية لاستخدام DAS Dex
يصل القفاز
مُعايرًا من المصنع ولا يتطلب أي إعداد إضافي. يرتديه المستخدم ويبدأ جمع البيانات
فورًا. هذا مهم لأن أحد أكبر العوائق في تدريب الروبوتات كان الوقت والتكلفة
اللازمين لجمع بيانات عرض قابلة للاستخدام. تتطلب أنظمة التشغيل عن بُعد التقليدية
أن يتحكم المشغّل في روبوت عن بُعد بينما تسجل المستشعرات حركات الروبوت نفسه. تلك
الأنظمة مكلفة ومعقدة الإعداد وغالبًا تنتج بيانات لا تنتقل بسلاسة إلى أجهزة
روبوتية مختلفة.
يتبع DAS Dex نهجًا مختلفًا. لأنه يلتقط اليد البشرية
مباشرة، تعكس البيانات السلوك البشري الطبيعي بدلاً من شخص يكافح لتشغيل أدوات
تحكم روبوتية غير مألوفة. يخزّن القفاز البيانات محليًا على 64 غيغابايت من
التخزين المدمج ويرفعها بسلاسة إلى السحابة عند الاتصال بالـ Wi-Fi. يغطي عمر البطارية البالغ ثلاث ساعات جلسات
جمع ممتدة. جمعت منصة GenRobot
AI بيانات عبر
آلاف المهارات والسيناريوهات تشمل البيئات المنزلية والصناعية واللوجستية والطبية،
والتزمت الشركة بنشر أجزاء من أصول بياناتها كمصدر مفتوح لدعم مجتمع أبحاث
الروبوتات الأوسع.
كيف يتناسب DAS Dex ضمن نظام GenRobot AI الكامل
القفاز هو
مكون واحد من خط منتجات أوسع يُسمى GenDAS، وهو اختصار
لنظام اكتساب البيانات. تشمل الأجهزة الأخرى في العائلة DAS Ego، كاميرا مثبتة على الرأس تلتقط المنظور من
زاوية الشخص الأول والسياق المكاني؛ وDAS Fingers،
نظام مستشعرات خاص بأطراف الأصابع؛ وDAS Gripper،
جهاز جمع بيانات محمول مصمم لمهام الإمساك الأبسط؛ وDAS Controller، واجهة تحكم متزامنة. يلتقط كل جهاز جانبًا
مختلفًا من تفاعل الإنسان مع الأشياء، ويمكن استخدامها مستقلة أو مجتمعة لمجموعات
بيانات أغنى ومتعددة المنظور.
خلف الأجهزة
تقع منصة GenMatrix، وهي منصة حوكمة بيانات مدعومة بالذكاء
الاصطناعي تعالج وتنظم وتجهّز البيانات المجمعة لاستخدامها في تدريب نماذج الذكاء
الاصطناعي الروبوتية. تتعامل المنصة مع الضغط، مقلصةً البيانات الخام إلى نحو
اثنين بالمئة من حجمها الأصلي، وتدعم المزامنة التلقائية مع السحابة. تشغّل GenRobot AI أيضًا GenADP، وهو خط إنتاج بيانات قابل للتوسع مصمم لجمع
البيانات بكميات كبيرة عبر مشغّلين ومواقع متعددة في وقت واحد. المجموعة الكاملة،
الأجهزة والبرمجيات وخدمات البيانات، مصممة بحيث لا تحتاج شركات الروبوتات لبناء
بنيتها التحتية للبيانات من الصفر.
أين يقع جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المجسّد في صناعة الروبوتات
خلق السباق
لبناء روبوتات بشرية وصناعية قادرة سباقًا مساويًا في الإلحاح لجمع البيانات التي
تحتاجها تلك الروبوتات للتعلم. كل شركة تطوّر يدًا روبوتية، سواء للتصنيع أو
الرعاية الصحية أو اللوجستيات أو التطبيقات المنزلية، تحتاج كميات كبيرة من بيانات
العرض عالية الجودة التي توضح كيف يؤدي البشر المهام المتوقع من الروبوت تكرارها.
جودة ودقة وحجم تلك البيانات تحدد مباشرة مدى جودة أداء الروبوت.
تتنافس عدة
مناهج لجمع هذه البيانات في السوق. تستخدم بعض الشركات أنظمة قائمة على الرؤية
تراقب الأيدي البشرية بالكاميرات وتعيد بناء حركاتها حسابيًا. تستخدم أخرى أنظمة
تشغيل عن بُعد حيث يتحكم مشغّل بشري في يد روبوتية عن بُعد. يمثل DAS Dex نهجًا ثالثًا: قفاز مستشعرات قابل للارتداء
يلتقط بيانات اليد البشرية مباشرة، دون كاميرات أو وسطاء روبوتيين. لكل طريقة
مقايضات في التكلفة والدقة وسهولة الاستخدام ومدى جودة انتقال البيانات المجمعة
إلى منصات روبوتية مختلفة. ما تتشاركه جميعها هو إدراك أن جودة المعالجة الروبوتية
لن تكون أفضل من بيانات العرض البشري المستخدمة لتدريبها، وأن جمع تلك البيانات
على نطاق واسع يبقى أحد أبرز التحديات العملية في إيصال روبوتات قادرة إلى السوق.
لقد تجاوزت حدودك المجانية لمشاهدة المحتوى المميز لدينا
يرجى الاشتراك للحصول على وصول غير محدود إلى ابتكاراتنا.
Get The Latest In Innovation
Join Our Newsletter
Where bold ideas find bold readers.
