نجح فريق من الباحثين في جامعة ماساتشوستس أمهرست الأميركية في تطوير نموذج برمجي مبتكر يهدف إلى تعزيز أداء الروبوتات في بيئات العمل الجماعي، مما يساهم في إتمام المهام بسرعة أكبر، ويعزز الكفاءة في مجالات التصنيع والزراعة وأتمتة المستودعات. هذا الإنجاز الذي تم عرضه خلال مؤتمر IEEE الدولي للروبوتات والأتمتة 2024، جذب انتباه الخبراء وتم ترشيحه لجائزة أفضل ورقة بحثية حول أنظمة الروبوتات المتعددة.
الفريق بقيادة الأستاذ المساعد في علوم الكمبيوتر هاو تشانج، ركز على إيجاد حلول لتحدي تنسيق فرق الروبوتات المتنوعة في قدراتها ووظائفها. في بيئات التصنيع، قد تكون فرق الروبوتات أقل تكلفة من الاعتماد على روبوت واحد قوي، لكن هذا يتطلب تنسيقًا دقيقًا بين الروبوتات المختلفة.
تشانج وفريقه ابتكروا نهجًا جديدًا يعتمد على ما يسمى بالتعلم من أجل الانتظار الطوعي والعمل الجماعي، حيث يمكن للروبوتات انتظار زملائها في الفريق لإكمال مهام معينة بدلاً من الاندفاع لأداء مهام أخرى صغيرة بشكل فوري. هذا السلوك الجديد يضمن تنفيذ المهام الأكبر بشكل فعال دون التأثير على أداء الفريق ككل.
للتأكد من فعالية هذا النموذج الجديد، قام الفريق بإجراء محاكاة لاختبار أداء ستة روبوتات في 18 مهمة، حيث قارنوا نتائج نموذجهم بأربع طرق أخرى. أظهرت النتائج أن نهج الفريق البحثي كان قريبًا جدًا من الحل المثالي، مما يعكس فعاليته في تحسين الأداء العام للروبوتات.
الموقع المختص بالأخبار التقنية techxplore شرح أهمية هذا الإنجاز من خلال سيناريو يوضح كيفية استفادة الفريق من الانتظار الطوعي. حيث يمكن لروبوت صغير الانتظار للانضمام إلى روبوت آخر صغير لحمل صندوق ثقيل بدلاً من تكليف روبوت كبير بمهمة غير مناسبة لقدراته.
إرسال تعليق