فهم دمج الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

يتقدم الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات بوتيرة مذهلة، ويجري بناء روبوتات لتنفيذ مهام أكثر تعقيدًا بتدخل بشري أقل. فعلى سبيل المثال، يستطيع RoboCat من DeepMind، وهو روبوت مدعوم بالذكاء الاصطناعي، تعلم مهام جديدة باستخدام 100 عرض توضيحي فقط. ويمكن لـRoboCat بعد ذلك استخدام هذه المدخلات لإنشاء مزيد من بيانات التدريب وتحسين مهاراته، ما يرفع معدل نجاحه من 36% إلى 74% بعد مزيد من التدريب. وتُظهر ابتكارات مثل RoboCat خطوة كبيرة نحو إنشاء روبوتات قادرة على تنفيذ نطاق واسع من المهام بأقل قدر من التدخل البشري.

الشكل 1. آلية عمل RoboCat من DeepMind.

تُحدث الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أثرًا فعليًا في تطبيقات عملية متنوعة، مثل استخدام Amazon للروبوتات لتبسيط عمليات المستودعات، والروبوتات الذكية التي تحسن ممارسات الزراعة في القطاع الزراعي. وقد استعرضنا سابقًا الدور العام لـالذكاء الاصطناعي في الروبوتات، ورأينا كيف يعيد تشكيل قطاعات تمتد من الخدمات اللوجستية إلى الرعاية الصحية. وفي هذه المقالة، سنتعمق في أهمية الرؤية الحاسوبية في الروبوتات وكيف تساعد الروبوتات على إدراك محيطها وتفسيره.

أهمية أنظمة الرؤية في الروبوتات#

تعمل أنظمة الرؤية في الروبوتات بمثابة عيون الروبوت، وتساعده على التعرف على بيئته وفهمها. وتستخدم هذه الأنظمة عادةً الكاميرات والمستشعرات لالتقاط البيانات المرئية. ثم تعالج خوارزميات الرؤية الحاسوبية مقاطع الفيديو والصور الملتقطة. ومن خلال اكتشاف الأجسام وإدراك العمق والتعرف على الأنماط، تستطيع الروبوتات تحديد الأجسام وتقييم محيطها واتخاذ قرارات آنية.

الشكل 2. روبوت مزود برؤية آلية (المصدر: roboticstomorrow.com).

يُعد ذكاء الرؤية أو الرؤية الآلية أساسيًا لعمل الروبوتات بصورة مستقلة في البيئات الديناميكية وغير المنظمة. فإذا احتاج الروبوت إلى التقاط جسم ما، فعليه أن يتمكن من تحديد موقعه باستخدام الرؤية الحاسوبية. وهذا مثال بسيط جدًا. والأساس نفسه لنظام الرؤية الحاسوبية ضروري لبناء تطبيقات تستطيع فيها الروبوتات فحص المنتجات في التصنيع أو المساعدة في العمليات الجراحية بدقة وإتقان. ومن خلال توفير المدخلات الحسية اللازمة لاتخاذ القرارات الآنية، تجعل أنظمة الرؤية تفاعل الروبوتات مع محيطها أكثر طبيعية، وتوسع نطاق المهام التي يمكنها تنفيذها في مختلف القطاعات.

التطورات الحديثة في الرؤية الحاسوبية للروبوتات المستقلة#

شهد استخدام الرؤية الحاسوبية في الروبوتات ارتفاعاً عالمياً مؤخراً. ومن المتوقع أن تبلغ قيمة سوق الرؤية الروبوتية العالمية 4 مليارات دولار بحلول عام 2028. لنستعرض بعض دراسات الحالة التي توضح كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي للرؤية في تطبيقات الروبوتات الواقعية لتعزيز الكفاءة وحل المشكلات المعقدة.

تحسين عمليات التفتيش تحت الماء باستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية والروبوتات#

تُعد عمليات الفحص تحت الماء ضرورية للحفاظ على المنشآت، مثل خطوط الأنابيب ومنصات الحفر البحرية والكابلات تحت الماء، في حالة جيدة. وتساعد عمليات الفحص هذه على ضمان سلامة كل شيء وعمله على نحو سليم، لتجنب الإصلاحات المكلفة أو المشكلات البيئية. لكن فحص البيئات تحت الماء قد يكون صعبًا بسبب ضعف الرؤية وصعوبة الوصول إلى بعض المناطق.

تستطيع الروبوتات المزودة بالرؤية الحاسوبية التقاط بيانات مرئية واضحة وعالية الجودة، يمكن تحليلها في الموقع أو استخدامها لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد مفصلة للمناطق التي يجري تفتيشها. ومن خلال الجمع بين الخبرة البشرية وهذه التقنية، تصبح عمليات التفتيش أكثر أماناً وكفاءة، وتوفر رؤى أفضل لأعمال الصيانة والتخطيط طويل الأمد.

فعلى سبيل المثال، استخدمت NMS، وهي شركة رائدة في الغوص التجاري، المركبات المُشغّلة عن بُعد (ROVs) من Blue Atlas Robotics، طراز Sentinus لإجراء تفتيش صعب لأنبوب تحت الماء عند مدخل عكر. وأضاءت مركبة Sentinus المُشغّلة عن بُعد، المجهزة بالرؤية الحاسوبية، المنطقة بأضوائها الأربعة عشر، والتقطت صوراً عالية الدقة من زوايا مختلفة. ثم استُخدمت هذه الصور لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة لداخل الأنبوب، لمساعدة NMS على تقييم حالته بدقة واتخاذ قرارات مدروسة بشأن الصيانة وإدارة المخاطر.

الشكل 3. آلية عمل مركبات Sentinus غير المأهولة تحت الماء من Blue Atlas Robotics.

بناء المنازل باستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية والدقة الروبوتية#

قد يكون الحفاظ على جودة ثابتة مع مواجهة نقص العمالة أمرًا صعبًا في قطاع الإنشاءات. وتوفر أتمتة الإنشاءات باستخدام الروبوتات الصناعية وسيلة لتبسيط عملية البناء وتقليل الحاجة إلى العمل اليدوي وإنجاز عمل دقيق وعالي الجودة. ويمكن دمج تقنية الرؤية الحاسوبية في هذه الأتمتة، بما يتيح للروبوتات إجراء المراقبة والفحوصات الآنية وعمليات التفتيش. وعلى وجه التحديد، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية مساعدة الروبوتات على اكتشاف اختلال المحاذاة أو العيوب في المواد للتحقق من وضع كل شيء في مكانه الصحيح واستيفائه معايير الجودة.

ومن الأمثلة البارزة على ذلك الشراكة بين ABB Robotics والشركة الناشئة AUAR، ومقرها المملكة المتحدة. ويستخدم الطرفان معاً مصانع مصغرة روبوتية مزودة بالذكاء الاصطناعي للرؤية لبناء منازل ميسورة التكلفة ومستدامة من ألواح الخشب. وتمكّن الرؤية الحاسوبية الروبوتات من قص المواد وتجميعها بدقة. وتساعد العملية المؤتمتة على معالجة نقص العمالة وتبسيط سلسلة التوريد بالتركيز على مادة واحدة. كما يمكن توسيع نطاق هذه المصانع المصغرة لتلبية الاحتياجات المحلية ودعم الوظائف القريبة، مع جعل البناء أكثر كفاءة وقابلية للتكيف.

الشكل 4. مصانع روبوتية صغيرة مدعومة بذكاء الرؤية الاصطناعي.

أتمتة شحن المركبات الكهربائية باستخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية ثلاثية الأبعاد#

يُعد شحن المركبات الكهربائية حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام للذكاء الاصطناعي للرؤية في الروبوتات. وباستخدام الرؤية ثلاثية الأبعاد والذكاء الاصطناعي، تستطيع الروبوتات الآن تحديد منافذ شحن المركبات الكهربائية والاتصال بها تلقائياً، حتى في البيئات الصعبة مثل مواقف السيارات الخارجية. يعمل الذكاء الاصطناعي للرؤية على التقاط صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للمركبة ومحيطها، ما يتيح للروبوت تحديد موقع منفذ الشحن بدقة. ويمكنه بعد ذلك حساب الموضع والاتجاه الدقيقين اللازمين لتوصيل الشاحن. ولا تقتصر فائدة الذكاء الاصطناعي المدعوم بالرؤية على تسريع عملية الشحن؛ بل تجعلها أيضاً أكثر موثوقية وتقلل الحاجة إلى التدخل البشري.

ومن الأمثلة على ذلك عمل Mech-Mind مع شركة كبرى للطاقة. فقد طورت الشركة روبوتًا موجّهًا بالرؤية ثلاثية الأبعاد يستطيع تحديد منفذ شحن مركبة كهربائية والاتصال به بدقة، حتى في ظروف الإضاءة الصعبة. وتجعل أتمتة شحن المركبات الكهربائية عملية الشحن أكثر كفاءة في المساحات التجارية مثل مباني المكاتب ومراكز التسوق.

الشكل 5. شحن المركبات الكهربائية باستخدام التوجيه بالرؤية ثلاثية الأبعاد.

فوائد الذكاء الاصطناعي للرؤية في تطبيقات الروبوتات#

تقدم الرؤية الحاسوبية فوائد عديدة في مجال الروبوتات، وتساعد الآلات على تنفيذ المهام باستقلالية ودقة وقدرة أكبر على التكيف. إليك بعض الفوائد المميزة للذكاء الاصطناعي للرؤية في الروبوتات:

• الكفاءة من حيث التكلفة: من خلال أتمتة المهام التي تتطلب دقة واتساقًا عاليين، يقلل الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاجة إلى العمل اليدوي، ويخفض معدلات الأخطاء، ويرفع الإنتاجية، ما يؤدي إلى توفير التكاليف على المدى الطويل.
• التعلم التكيفي: بفضل التحليل المستمر للبيانات المرئية، تستطيع الروبوتات تحسين أدائها بمرور الوقت، والتعلم من تفاعلاتها، والتكيف مع المهام الجديدة أو التغييرات في بيئتها.
• السلامة والامتثال: يعزز الذكاء الاصطناعي للرؤية سلامة الروبوتات التي تعمل جنبًا إلى جنب مع البشر، إذ يمكّنها من اكتشاف العوائق وتجنبها، والتعرف على الظروف غير الآمنة، والامتثال للمعايير التنظيمية.
• تعدد المهام: يتيح تحليل الصور للروبوتات تنفيذ مهام متعددة في الوقت نفسه، مثل فرز الأجسام وفحصها، ما يزيد الكفاءة الإجمالية.

تحديات الرؤية الحاسوبية في مجال الروبوتات#

رغم المزايا العديدة التي يقدمها ذكاء الرؤية للروبوتات، فإن تطبيق الرؤية الحاسوبية في الروبوتات ينطوي أيضًا على تحديات. وقد تؤثر هذه التحديات في أداء الروبوتات في البيئات المختلفة وموثوقية عملها، لذا من المهم أخذها في الحسبان عند التخطيط لتطوير الأنظمة الروبوتية ونشرها. وفيما يلي بعض التحديات الأساسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية في الروبوتات:

• التكامل مع المستشعرات الأخرى: غالبًا ما تحتاج أنظمة الرؤية إلى العمل جنبًا إلى جنب مع مستشعرات أخرى، مثل LiDAR أو المستشعرات فوق الصوتية. ويُعد ضمان عمل هذه المستشعرات المختلفة معًا بسلاسة لتكوين فهم شامل للبيئة مهمة معقدة.
• تكلفة التنفيذ: قد يكون تطوير أنظمة الرؤية المتقدمة ونشرها مكلفًا. ويُعد تحقيق التوازن بين تكاليف تطبيق الذكاء الاصطناعي للرؤية والفوائد المتوقعة تحديًا تواجهه مؤسسات كثيرة.
• جودة البيانات وتوافرها: تعتمد أنظمة الرؤية الآلية على مجموعات بيانات كبيرة للتدريب، لكن قد يصعب الحصول على بيانات عالية الجودة وموسومة تمثل بدقة مختلف المواقف التي يواجهها الروبوت. وإذا كانت البيانات رديئة أو غير مكتملة، فقد يؤدي ذلك إلى نماذج أقل دقة وأداء ضعيف للروبوتات.
• الموثوقية في مختلف الظروف: ينبغي أن تكون أنظمة الرؤية الحاسوبية موثوقة وأن تؤدي عملها باتساق في بيئات متنوعة، مثل الأماكن الداخلية والخارجية. ومع ذلك، قد يصعب ضمان هذا النوع من المتانة من دون تعديلات متكررة أو تدخل يدوي.

الذكاء الاصطناعي للرؤية يرسم ملامح الجيل التالي من الروبوتات#

يغير ذكاء الرؤية طريقة تفاعل الروبوتات مع بيئاتها، إذ يمنحها مستوى من الفهم والدقة كان يبدو مستحيلًا في السابق. ونشهد بالفعل أثرًا كبيرًا للرؤية الحاسوبية في مجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية، حيث تتولى الروبوتات مهامًا أكثر تعقيدًا باستمرار. ومع مواصلة الذكاء الاصطناعي تطوره وتحسن أنظمة الرؤية الحاسوبية، تتسع الإمكانات المتاحة للروبوتات. ولا يقتصر التقدم في مجال الروبوتات على التكنولوجيا المتقدمة؛ بل يتعلق بإنشاء روبوتات تستطيع العمل معنا. ومع ازدياد قدرات الروبوتات، يُرجح أن تؤدي دورًا أكبر في حياتنا اليومية، وأن تفتح فرصًا جديدة وتجعل عالمنا أكثر كفاءة وترابطًا.

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا للتعرف على مختلف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للرؤية. ويمكنك أيضًا معرفة المزيد عن تطبيقات الرؤية الحاسوبية في القيادة الذاتية والتصنيع في صفحات حلولنا.