من الذكاء الرقمي إلى الفعل المادي
يتجاوز الذكاء الاصطناعي المادي عروض المختبرات وينتقل إلى بيئات يتعين فيها على الروبوتات التفاعل مباشرةً مع الآلات والمكوّنات والأدوات والأشخاص. وقد عرضت شركتا Agile Robots وFranka Robotics هذا الانتقال مؤخرًا خلال فعاليتين أوروبيتين، موضحتين كيف يمكن للذكاء الروبوتي ربط الأتمتة الصناعية ببيانات تعلّم الروبوتات.
تشير العروض التوضيحية في زيورخ وبريمن إلى تغيير أوسع في هندسة الأتمتة: فلم تعد قيمة الذكاء الاصطناعي تُحدَّد فقط بمدى جودة فهم النظام للبيانات. بل تعتمد بصورة متزايدة على قدرة هذا الذكاء على استشعار الظروف المادية، واتخاذ القرارات، وتنفيذ أفعال دقيقة في العالم الحقيقي.
التحكم بالقوة يجعل تجميع الروبوتات أكثر تكيفًا
في فعالية all about automation Zurich، عرضت Agile Robots الروبوت Diana 7 وهو ينفّذ إدخال رأس المحرك باستخدام استشعار عزم الدوران عبر جميع المفاصل السبعة. وبدلًا من التعامل مع الروبوت باعتباره آلية بسيطة للتحكم في الموضع، يراقب النظام قوى التفاعل أثناء عملية التجميع.
ويكتسب هذا الفرق أهمية في التطبيقات التي يمكن أن تؤثر فيها التفاوتات الميكانيكية أو اختلاف المكوّنات أو أخطاء التموضع الصغيرة في النتيجة. إذ تتيح التغذية الراجعة للقوة للروبوت الاستجابة للحالة الميكانيكية الفعلية للتجميع، بدلًا من الاعتماد الكامل على مسار محدد مسبقًا.
ومن منظور الأتمتة الصناعية، يمثل ذلك اتجاهًا مهمًا للأنظمة الروبوتية. فأجهزة الاستشعار تصبح جزءًا من حلقة التحكم، ما يتيح للروبوتات تفسير ظروف التلامس وتعديل سلوكها وفقًا لذلك.
Thor 12 يستهدف عمليات اللحام المرنة
كما عرضت Agile Robots الروبوت Thor 12 لتطبيقات اللحام الروبوتية. ويهدف أسلوب التعليم بالسحب والإفلات والتحكم منخفض التعليمات البرمجية إلى تبسيط إنشاء مسارات اللحام وتعديلها.
وتكتسب القدرة على تعديل المسارات للحامات الزوايا واللحامات الرأسية والمائلة أهمية خاصة في بيئات الإنتاج التي تشهد تغييرات متكررة في المنتجات. كما توضح القدرة المُعلنة على التعامل مع فجوات ضيقة تصل إلى 1 mm كيف يمكن للتحكم في المسار وتكييف العملية أن يؤثرا في جودة اللحام.
ومن وجهة نظري، لا تكمن الأهمية العملية لأنظمة مثل Thor 12 في أنها تجعل برمجة الروبوت أسهل فحسب. بل تتمثل الفائدة الهندسية الأكبر في تقليل جهد البرمجة عند تغيّر متطلبات الإنتاج. وهذا قد يجعل الأتمتة الروبوتية أكثر ملاءمة للدفعات الصغيرة وعمليات التصنيع الأكثر تنوعًا.
تصبح بيانات تدريب الروبوتات جزءًا من منظومة الأتمتة
عرضت فعالية بريمن جانبًا مختلفًا من معادلة الذكاء الاصطناعي المادي. فقد استخدمت Franka Robotics نظام Franka GELLO Duo للتحكم عن بُعد في FR3 Duo، بينما التقطت LABS العروض التوضيحية باعتبارها بيانات تدريب منظمة للتعامل ثنائي اليدين.
يغيّر هذا النهج العلاقة بين المشغّلين البشريين وبرمجة الروبوتات. فبدلًا من تحديد كل حركة للروبوت يدويًا باستخدام أساليب البرمجة التقليدية، يمكن للعروض التوضيحية البشرية أن توفر أمثلة تُطوَّر انطلاقًا منها سلوكيات روبوتية ذكية.
وبالنسبة إلى مطوّري الذكاء الاصطناعي، يتمثل العنصر المهم في سير عمل توليد البيانات. إذ يوفّر التحكم عن بُعد وسيلة لالتقاط سلوك التلاعب البشري، بينما توفر المنصة الروبوتية بيئة التنفيذ المادية والبيانات المرتبطة بها.
يتطلب التعامل ثنائي اليدين أكثر من مجرد تخطيط الحركة
تضيف الروبوتات ثنائية اليدين متطلبات تحكم إضافية، لأن ذراعين روبوتيين يجب أن ينسّقا حركاتهما وقواهما وتفاعلهما مع الجسم الذي يجري التعامل معه.
ولذلك تحتاج بيانات التدريب إلى تمثيل أكثر من مجرد مواضع المفاصل الفردية. فقد تتضمن العروض التوضيحية معلومات عن الحركة المنسقة والتفاعل المادي، وهو ما يصعب إعادة إنتاجه من خلال تسلسلات مبرمجة بسيطة.
وهنا يختلف الذكاء الاصطناعي المادي عن برمجة الروبوتات الصناعية التقليدية. فالأتمتة التقليدية تبدأ عمومًا بمهمة محددة ومنطق مصمم صراحةً. أما أساليب تعلّم الروبوتات فيمكنها استخدام العروض التوضيحية كجزء من عملية تطوير سلوك مخصص للمهمة.
الصلة بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة الصناعية
تتناول عروض زيورخ وبريمن مراحل مختلفة من السلسلة التقنية نفسها. إذ يركّز Diana 7 وThor 12 على التنفيذ المادي في التطبيقات الصناعية، بينما يتناول سير عمل التحكم عن بُعد والتقاط البيانات لدى Franka كيفية تدريب الذكاء الروبوتي.
وتكتسب الصلة بين هذين المجالين أهمية كبيرة. فالروبوت القادر على استشعار بيئته لا يزال بحاجة إلى استراتيجيات تحكم مناسبة، كما أن نموذج الذكاء الاصطناعي المُدرَّب على العروض التوضيحية يحتاج في النهاية إلى منصة مادية قادرة على تنفيذ قراراته.
وبالنسبة إلى مهندسي الأتمتة الصناعية، يشير ذلك إلى أن البنى الروبوتية المستقبلية ستجمع بصورة متزايدة بين الاستشعار والتحكم في الحركة واستدلال الذكاء الاصطناعي واكتساب البيانات وتقنيات الأتمتة التقليدية، بدلًا من التعامل معها باعتبارها أنظمة منفصلة.
لماذا يهم الذكاء الاصطناعي المادي المصنّعين؟
يواجه المصنّعون متطلبات إنتاج أكثر تنوعًا، ودورات حياة أقصر للمنتجات، وضغوطًا لأتمتة مهام كان من الصعب توحيدها سابقًا. ولا تزال برامج الروبوتات الثابتة فعّالة للغاية في العمليات المتكررة، لكن حدودها تصبح أكثر وضوحًا عندما تتغير البيئة أو المنتج بصورة متكررة.
ويقدّم الذكاء الاصطناعي المادي نهجًا آخر، إذ يتيح للروبوتات دمج التغذية الراجعة من أجهزة الاستشعار والعروض التوضيحية والسلوكيات المتعلَّمة في عملياتها.
ومع ذلك، لا ينبغي النظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره بديلًا لهندسة الأتمتة الراسخة. إذ تظل وظائف السلامة والتحكم الحتمي والبنية الكهربائية وحدود الحركة والشبكات الصناعية والتحقق من العمليات عناصر أساسية. ومن المرجح أن تجمع الأنظمة الأكثر عملية بين اتخاذ القرارات القائم على الذكاء الاصطناعي وطبقات التحكم والسلامة المعتمدة.
من العروض التوضيحية إلى الأنظمة القابلة للنشر
يتمثل الجانب الأكثر إثارة للاهتمام في العروض التوضيحية الأخيرة لشركة Agile Robots في الصلة بين التطوير والنشر. فبيانات تدريب الروبوتات والتحكم الذكي والاستشعار بالقوة والبرمجة المبسطة والتنفيذ المادي تتحول بصورة متزايدة إلى مكوّنات لبنية أتمتة أوسع.
ويتمثل التحدي الهندسي التالي في قابلية التوسع. فالعرض التوضيحي الناجح ليس سوى البداية. إذ يتطلب النشر الصناعي أداءً قابلًا للتكرار، وأزمنة دورات متوقعة، وتكاملًا مع أنظمة PLC وأنظمة التصنيع الحالية، والتحقق من السلامة، وقابلية الصيانة، وفوائد إنتاجية قابلة للقياس.
ولذلك سيتعين على الذكاء الاصطناعي المادي أن يثبت نفسه ليس كتقنية ذكاء اصطناعي فحسب، بل كتقنية للتحكم الصناعي أيضًا.
تحول في طريقة هندسة الروبوتات
تشير العروض التوضيحية في سويسرا وألمانيا إلى أن الروبوتات الصناعية تتحرك نحو نموذج أكثر تكيفًا. إذ يُتوقع من الروبوتات بصورة متزايدة أن تدرك الظروف المادية، وأن تتعلم من العروض التوضيحية، وأن تعدّل أفعالها بدلًا من مجرد تكرار مسارات محددة مسبقًا.
ومن وجهة نظري، تكمن أقوى فرصة في الجمع بين هذه القدرات والأتمتة الصناعية التقليدية بدلًا من استبدالها. إذ يمكن لوحدات PLC ووحدات التحكم في الحركة وأنظمة السلامة وأجهزة الاستشعار والشبكات الصناعية والمنصات الروبوتية أن توفر الأساس الحتمي، بينما يضيف الذكاء الاصطناعي المادي مستوى أعلى من اتخاذ القرارات التكيفي.
وقد تكون النتيجة جيلًا جديدًا من أنظمة الأتمتة التي لا تكون فيها الروبوتات مجرد آلات مبرمجة، بل أنظمة حوسبة مادية قادرة على الاستشعار والتعلّم والتصرف داخل بيئات الإنتاج الحقيقية.
