فهم تكامل الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

يتقدم الذكاء الاصطناعي في علم الروبوتات بوتيرة مذهلة، وتُصمَّم الروبوتات لأداء مهام أكثر تعقيدًا مع تدخل بشري أقل. فعلى سبيل المثال، يُعد RoboCat من DeepMind روبوتًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يمكنه تعلم مهام جديدة باستخدام 100 عرض توضيحي فقط. ويمكن لـRoboCat بعد ذلك استخدام هذه المدخلات لإنشاء المزيد من بيانات التدريب وتحسين مهاراته، مما يرفع معدل نجاحه من 36% إلى 74% بعد مزيد من التدريب. وتُظهر ابتكارات مثل Robocat خطوة كبيرة نحو إنشاء روبوتات قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام بأدنى قدر من المدخلات البشرية.

الشكل 1. كيفية عمل RoboCat من DeepMind.

تُحدث الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تأثيرًا بالفعل في تطبيقات عملية متنوعة، مثل استخدام Amazon للروبوتات لتبسيط عمليات المستودعات، والروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تحسّن ممارسات الزراعة في القطاع الزراعي. وقد استكشفنا سابقًا الدور العام لـالذكاء الاصطناعي في علم الروبوتات، ورأينا كيف يعيد تشكيل الصناعات، بدءًا من الخدمات اللوجستية وصولًا إلى الرعاية الصحية. وفي هذه المقالة، سنتعمق أكثر في سبب أهمية الرؤية الحاسوبية في علم الروبوتات، وكيف تساعد الروبوتات على إدراك محيطها وتفسيره.

أهمية أنظمة الرؤية في علم الروبوتات#

تعمل أنظمة الرؤية في علم الروبوتات بمثابة عيون الروبوت، وتساعده على التعرّف إلى بيئته وفهمها. وتستخدم هذه الأنظمة عادةً الكاميرات وأجهزة الاستشعار لالتقاط البيانات المرئية. ثم تعالج خوارزميات الرؤية الحاسوبية مقاطع الفيديو والصور الملتقطة. ومن خلال اكتشاف الأجسام، وإدراك العمق، والتعرّف إلى الأنماط، تستطيع الروبوتات تحديد الأجسام، وتقييم محيطها، واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.

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

تُعد رؤية الذكاء الاصطناعي أو الرؤية الآلية ضرورية لعمل الروبوتات بصورة مستقلة في البيئات الديناميكية وغير المنظمة. فإذا احتاج روبوت إلى التقاط جسم ما، فينبغي أن يتمكن من تحديد موقعه باستخدام الرؤية الحاسوبية. وهذا مثال بسيط جدًا. ويلزم الأساس نفسه لنظام الرؤية الحاسوبية لبناء تطبيقات تفحص فيها الروبوتات المنتجات في التصنيع أو تساعد في العمليات الجراحية بدقة وإحكام. ومن خلال توفير المدخلات الحسية اللازمة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، تتيح أنظمة الرؤية للروبوتات التفاعل بصورة أكثر طبيعية مع محيطها، وتوسّع نطاق المهام التي يمكنها تنفيذها عبر مختلف الصناعات.

أحدث التطورات في الرؤية الحاسوبية للروبوتات المستقلة#

شهد العالم مؤخرًا زيادة في استخدام الرؤية الحاسوبية في علم الروبوتات. ومن المتوقع في الواقع أن تصل السوق العالمية للرؤية الروبوتية إلى 4 مليارات دولار بحلول عام 2028. لنلقِ نظرة على بعض دراسات الحالة التي توضح كيفية تطبيق رؤية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات روبوتية واقعية لتعزيز الكفاءة وحل المشكلات المعقدة.

تحسين عمليات الفحص تحت الماء باستخدام رؤية الذكاء الاصطناعي وعلم الروبوتات#

تُعد عمليات الفحص تحت الماء ضرورية للحفاظ على هياكل مثل خطوط الأنابيب، والمنشآت البحرية، والكابلات تحت الماء في حالة جيدة. وتساعد هذه العمليات على ضمان سلامة كل شيء وعمله بصورة صحيحة، لتجنب الإصلاحات المكلفة أو المشكلات البيئية. غير أن 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 3D مفصلة للمناطق التي يجري فحصها. ومن خلال الجمع بين الخبرة البشرية وهذه التقنية، تصبح عمليات الفحص أكثر أمانًا وكفاءة، وتوفر رؤى أفضل لأغراض الصيانة والتخطيط طويل الأجل.

فعلى سبيل المثال، استخدمت شركة NMS، وهي شركة رائدة في مجال الغوص التجاري، المركبات التي تُدار عن بُعد (ROVs) من Blue Atlas Robotics، وتُعرف باسم Sentinus لإجراء فحص صعب لأنبوب تحت الماء ذي نقطة دخول عكرة. وقد أضاءت مركبة Sentinus ROV، المجهزة بالرؤية الحاسوبية، المنطقة بأضوائها الأربعة عشر، والتقطت صورًا عالية الدقة من زوايا مختلفة. ثم استُخدمت هذه الصور لإنشاء نماذج 3D دقيقة للجزء الداخلي من الأنبوب، لمساعدة NMS على تقييم حالته بدقة واتخاذ قرارات مدروسة بشأن الصيانة وإدارة المخاطر.

الشكل 3. كيفية عمل مركبات Sentinus (ROVs) من Blue Atlas Robotics.

بناء المنازل باستخدام رؤية الذكاء الاصطناعي والدقة الروبوتية#

قد يكون الحفاظ على جودة متسقة في قطاع البناء مع مواجهة نقص العمالة أمرًا صعبًا. وتوفر أتمتة البناء باستخدام الروبوتات الصناعية وسيلة لتبسيط عملية التشييد، وتقليل الحاجة إلى العمل اليدوي، وضمان تنفيذ دقيق وعالي الجودة. ويمكن دمج تقنية الرؤية الحاسوبية في هذه الأتمتة، إذ تتيح للروبوتات إجراء المراقبة وعمليات الفحص في الوقت الفعلي. وعلى وجه التحديد، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية مساعدة الروبوتات على اكتشاف حالات عدم المحاذاة أو العيوب في المواد، للتحقق مرة أخرى من وضع كل شيء بصورة صحيحة واستيفائه معايير الجودة.

ومن الأمثلة الممتازة على ذلك الشراكة بين ABB Robotics والشركة الناشئة AUAR التي تتخذ من المملكة المتحدة مقرًا لها. إذ تستخدم الشركتان معًا مصانع روبوتية صغيرة مجهزة برؤية الذكاء الاصطناعي لبناء منازل ميسورة التكلفة ومستدامة من الأخشاب الصفائحية. وتمكّن الرؤية الحاسوبية الروبوتات من قطع المواد وتجميعها بدقة. وتساعد العملية المؤتمتة على معالجة نقص العمالة وتبسيط سلسلة التوريد من خلال التركيز على مادة واحدة. كما يمكن توسيع نطاق هذه المصانع الصغيرة لتلبية الاحتياجات المحلية ودعم الوظائف القريبة، مع جعل البناء أكثر كفاءة وقابلية للتكيف.

الشكل 4. المصانع الروبوتية الصغيرة المدعومة برؤية الذكاء الاصطناعي.

أتمتة شحن المركبات الكهربائية باستخدام رؤية الذكاء الاصطناعي ثلاثية الأبعاد#

يُعد شحن المركبات الكهربائية حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام لرؤية الذكاء الاصطناعي في علم الروبوتات. وباستخدام الرؤية ثلاثية الأبعاد والذكاء الاصطناعي، يمكن للروبوتات الآن تحديد مواقع منافذ شحن المركبات الكهربائية والاتصال بها تلقائيًا، حتى في البيئات الصعبة مثل مواقف السيارات الخارجية. وتعمل رؤية الذكاء الاصطناعي على التقاط صور 3D عالية الدقة للمركبة ومحيطها، مما يتيح للروبوت تحديد موقع منفذ الشحن بدقة. ويمكنه بعد ذلك حساب الموضع والاتجاه الدقيقين اللازمين لتوصيل الشاحن. ولا تسرّع الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي عملية الشحن فحسب، بل تجعلها أيضًا أكثر موثوقية وتقلل الحاجة إلى التدخل البشري.

ومن أمثلة ذلك عمل Mech-Mind مع شركة طاقة كبيرة. فقد طوّرتا روبوتًا موجّهًا بالرؤية ثلاثية الأبعاد يمكنه العثور بدقة على منفذ شحن مركبة كهربائية والاتصال به، حتى في ظروف الإضاءة الصعبة. ويحسّن شحن المركبات الكهربائية المؤتمت الكفاءة وعملية الشحن في المساحات التجارية مثل مباني المكاتب ومراكز التسوق.

الشكل 5. شحن المركبات الكهربائية الموجّه بالرؤية ثلاثية الأبعاد.

فوائد رؤية الذكاء الاصطناعي لتطبيقات علم الروبوتات#

توفر الرؤية الحاسوبية فوائد عديدة في علم الروبوتات، وتساعد الآلات على أداء المهام بقدر أكبر من الاستقلالية والدقة والقدرة على التكيف. فيما يلي بعض الفوائد الفريدة لرؤية الذكاء الاصطناعي في علم الروبوتات:

• كفاءة التكلفة: من خلال أتمتة المهام التي تتطلب دقة واتساقًا عاليين، تقلل رؤية الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى العمل اليدوي، وتخفض معدلات الخطأ، وتزيد الإنتاجية، مما يؤدي إلى وفورات طويلة الأجل في التكاليف.
• التعلم التكيفي: من خلال التحليل المستمر للبيانات المرئية، تستطيع الروبوتات تحسين أدائها بمرور الوقت، والتعلم من تفاعلاتها، والتكيف مع المهام الجديدة أو التغيرات في بيئتها.
• السلامة والامتثال: تعزز رؤية الذكاء الاصطناعي سلامة الروبوتات التي تعمل إلى جانب البشر، من خلال تمكينها من اكتشاف العوائق وتجنبها، والتعرف إلى الظروف غير الآمنة، والالتزام بالمعايير التنظيمية.
• تنفيذ مهام متعددة: يتيح تحليل الصور للروبوتات التعامل مع مهام متعددة في آن واحد، مثل فرز الأجسام أثناء فحصها، مما يزيد الكفاءة الإجمالية.

تحديات الرؤية الحاسوبية في علم الروبوتات#

رغم أن رؤية الذكاء الاصطناعي توفر مزايا عديدة لعلم الروبوتات، فإن تطبيق الرؤية الحاسوبية في الروبوتات ينطوي أيضًا على تحديات. ويمكن أن تؤثر هذه التحديات في مدى جودة أداء الروبوتات في البيئات المختلفة وموثوقية عملها، لذا من المهم أخذها في الحسبان عند التخطيط لتطوير الأنظمة الروبوتية ونشرها. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية في علم الروبوتات:

• التكامل مع أجهزة الاستشعار الأخرى: غالبًا ما تحتاج أنظمة الرؤية إلى العمل بالتوازي مع أجهزة استشعار أخرى، مثل أجهزة استشعار LiDAR أو أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية. ويُعد ضمان عمل أجهزة الاستشعار المختلفة هذه معًا بسلاسة لتوفير فهم شامل للبيئة مهمة معقدة.
• تكلفة التنفيذ: قد يكون تطوير أنظمة الرؤية المتقدمة ونشرها مكلفًا. ويمثل تحقيق التوازن بين تكاليف تطبيق رؤية الذكاء الاصطناعي والفوائد المتوقعة تحديًا تواجهه العديد من المؤسسات.
• جودة البيانات وتوافرها: تعتمد أنظمة الرؤية الآلية على مجموعات بيانات كبيرة للتدريب، غير أن الحصول على بيانات عالية الجودة وموسومة تمثل بدقة مختلف الحالات التي قد يواجهها الروبوت يمكن أن يكون صعبًا. وإذا كانت البيانات رديئة أو غير مكتملة، فقد يؤدي ذلك إلى نماذج أقل دقة وضعف أداء الروبوتات.
• الموثوقية في مختلف الظروف: يجب أن تكون أنظمة الرؤية الحاسوبية موثوقة وأن تقدم أداءً متسقًا في بيئات متنوعة، مثل البيئات الداخلية والخارجية. غير أن ضمان هذا النوع من المتانة من دون تعديلات متكررة أو تدخل يدوي قد يكون صعبًا.

رؤية الذكاء الاصطناعي ترسم ملامح الجيل القادم من الروبوتات#

تغيّر رؤية الذكاء الاصطناعي طريقة تفاعل الروبوتات مع بيئاتها، إذ تمنحها مستوى من الفهم والدقة كان يومًا ما غير قابل للتصور. ونشهد بالفعل تأثيرًا كبيرًا للرؤية الحاسوبية في مجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية، حيث تتولى الروبوتات مهام أكثر تعقيدًا بصورة متزايدة. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وتحسن أنظمة الرؤية الحاسوبية، تتسع باستمرار إمكانات ما يمكن للروبوتات القيام به. ولا يقتصر التقدم في علم الروبوتات على التكنولوجيا المتقدمة فحسب، بل يتعلق أيضًا بإنشاء روبوتات قادرة على العمل معنا. ومع ازدياد قدرات الروبوتات، يُرجح أن تؤدي دورًا أكبر في حياتنا اليومية، مما يفتح فرصًا جديدة ويجعل عالمنا أكثر كفاءة وترابطًا.

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودعنا على GitHub للتعرف إلى حالات الاستخدام المتنوعة لرؤية الذكاء الاصطناعي. ويمكنك أيضًا معرفة المزيد عن تطبيقات الرؤية الحاسوبية في المركبات ذاتية القيادة والتصنيع في صفحات حلولنا.