عندما يصبح التنظيف ذاتي التشغيل بالكامل

التنظيف مهمة متكررة لا غنى عنها في أي منشأة تجارية، سواء كانت ممرات فنادق أو مباني مكاتب. لكنه أيضًا قطاع يواجه تحديات متزايدة، أبرزها نقص الأيدي العاملة وارتفاع التكاليف التشغيلية. انطلاقًا من هذه التحديات، قدمت شركة Peanut Robotics، ومقرها كاليفورنيا، روبوتًا باسم Peanut يعيد تعريف التنظيف باعتباره نظامًا قادرًا على التعلم والتطور، وليس مجرد مهمة يومية.

بفضل الذكاء الاصطناعي المتكيف، والتنقل الذاتي، وسجلّ عملي يتجاوز 13,000 ساعة تشغيل، يقدّم Peanut مفهومًا مختلفًا: لا يهدف فقط إلى تقليل الاعتماد على الأفراد، بل إلى إعادة هيكلة طريقة أداء المهام نفسها.

التعلم من خلال الأداء

يعتمد Peanut على مزيج من تقنيات الذكاء الاصطناعي القائمة على نماذج المحولات ونماذج اللغة الكبيرة، وهي أدوات تُستخدم عادةً في توليد النصوص أو التفاعل الصوتي. لكن في هذا السياق، تُستخدم لتوجيه حركة الروبوت، والتفاعل مع بيئات جديدة، وتحسين الأداء في مهام مثل الكنس والتنظيف بشكل مستمر. كل موقع يعمل فيه يضيف بيانات جديدة تساعد في تدريبه على التكيّف مع تغيّر التصاميم واختلاف أنواع الأسطح.

من النقص إلى الحل

تُقدّر قيمة سوق التنظيف التجاري عالميًا بأكثر من 300 مليار دولار، ومن المتوقع أن يتضاعف خلال السنوات العشر القادمة. ومع ذلك، يواجه هذا القطاع صعوبات مستمرة في تأمين قوى عاملة كافية. وهنا يقدَّم Peanut كحل عملي: روبوت تنظيف يمكن دمجه بسهولة في العمليات اليومية، يتولى المهام الروتينية ويساعد في تقليل الاعتماد على الجهد البشري.

الهدف لا يتمثل في إلغاء الأدوار البشرية، بل في إعادة توزيع الجهد على مهام تتطلب إشرافًا مباشرًا أو تقييمًا مستمرًا.

استخدام فعلي في بيئات حقيقية

تم تشغيل Peanut في أكثر من 25 موقعًا مختلفًا، وسجل آلاف الساعات من العمل في بيئات حقيقية. لم تكن هذه تجارب مخبرية، بل مواقع نشطة كالفنادق والمساحات المكتبية، حيث يتعامل الروبوت مع الأثاث، وحركة الأشخاص، وظروف العمل غير المتوقعة.

ويُعاد استخدام كل ساعة عمل مسجلة لتحسين الأداء، من حيث السرعة والدقة والكفاءة التشغيلية.