فهم تكامل الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

يشهد الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات تقدمًا بوتيرة مذهلة، ويجري بناء الروبوتات لأداء مهام أكثر تعقيدًا بتدخل بشري أقل. على سبيل المثال، RoboCat من DeepMind هو روبوت مدفوع بالذكاء الاصطناعي يمكنه تعلم مهام جديدة من خلال 100 عرض توضيحي فقط. يمكن لـ RoboCat بعد ذلك استخدام هذه المدخلات لإنشاء المزيد من بيانات التدريب وتحسين مهاراته، مما يزيد من معدل نجاحه من 36% إلى 74% بعد مزيد من التدريب. تُظهر ابتكارات مثل Robocat خطوة كبيرة نحو إنشاء روبوتات يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من المهام بأقل تدخل بشري. 

‍

تحدث الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالفعل تأثيرًا في العديد من التطبيقات العملية، مثل استخدام أمازون للروبوتات لتبسيط عمليات المستودعات وروبوتات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين ممارسات الزراعة في الزراعة. في السابق، استكشفنا الدور العام للذكاء الاصطناعي في الروبوتات ورأينا كيف يعيد تشكيل الصناعات من الخدمات اللوجستية إلى الرعاية الصحية. في هذه المقالة، سنتعمق في سبب أهمية الرؤية الحاسوبية في الروبوتات وكيف تساعد الروبوتات على إدراك محيطها وتفسيره. 

أهمية أنظمة الرؤية في الروبوتات

تعمل أنظمة الرؤية في الروبوتات بمثابة عيون للروبوت وتساعده على التعرف على بيئته وفهمها. تستخدم هذه الأنظمة عادةً كاميرات وأجهزة استشعار لالتقاط البيانات المرئية. ثم تقوم خوارزميات الرؤية الحاسوبية بمعالجة مقاطع الفيديو والصور الملتقطة. من خلال اكتشاف الأجسام، وإدراك العمق، و التعرف على الأنماط، يمكن للروبوتات تحديد الأجسام وتقييم محيطها واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.

‍

يعد الذكاء الاصطناعي البصري أو الرؤية الآلية ضروريًا لتشغيل الروبوتات بشكل مستقل في البيئات الديناميكية وغير المنظمة. إذا كان الروبوت بحاجة إلى التقاط جسم ما، فيجب أن يكون قادرًا على تحديد موقعه باستخدام الرؤية الحاسوبية. هذا مثال بسيط للغاية. هناك حاجة إلى نفس الأساس الأساسي لنظام الرؤية الحاسوبية لبناء تطبيقات حيث يمكن للروبوتات فحص المنتجات في التصنيع أو المساعدة في العمليات الجراحية الطبية بدقة. من خلال توفير المدخلات الحسية اللازمة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، تجعل أنظمة الرؤية من الممكن للروبوتات التفاعل بشكل طبيعي مع محيطها وتوسيع نطاق المهام التي يمكنها التعامل معها عبر مختلف الصناعات.

التطورات الأخيرة في رؤية الكمبيوتر للروبوتات ذاتية التحكم

في الآونة الأخيرة، كان هناك زيادة عالمية في استخدام رؤية الكمبيوتر في الروبوتات. في الواقع، من المقرر أن يصل سوق رؤية الروبوتات العالمي إلى 4 مليارات دولار بحلول عام 2028. دعنا نلقي نظرة على بعض دراسات الحالة التي توضح كيف يتم تطبيق Vision AI في تطبيقات الروبوتات الواقعية لتعزيز الكفاءة وحل المشكلات المعقدة.

تحسين عمليات التفتيش تحت الماء باستخدام الرؤية الاصطناعية والروبوتات

تُعد عمليات الفحص تحت الماء ضرورية للحفاظ على هياكل مثل خطوط الأنابيب والمنصات البحرية والكابلات الموجودة تحت الماء في حالة جيدة. تساعد عمليات الفحص هذه في ضمان سلامة كل شيء وعمله بشكل صحيح لمنع الإصلاحات المكلفة أو المشكلات البيئية. ومع ذلك، يمكن أن يكون فحص البيئات تحت الماء أمرًا صعبًا بسبب ضعف الرؤية والمناطق التي يصعب الوصول إليها.

يمكن للروبوتات المزودة بالرؤية الحاسوبية التقاط بيانات مرئية واضحة وعالية الجودة يمكن تحليلها على الفور أو استخدامها لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد مفصلة للمناطق التي يتم فحصها. من خلال الجمع بين الخبرة البشرية وهذه التقنية، تصبح عمليات الفحص أكثر أمانًا وكفاءة وتوفر رؤى أفضل للصيانة والتخطيط طويل الأجل.

على سبيل المثال، استخدمت NMS، وهي شركة رائدة في مجال الغوص التجاري، مركبات Sentinus التي يتم تشغيلها عن بعد (ROVs) من Blue Atlas Robotics لإجراء فحص صعب لأنبوب تحت الماء مع نقطة دخول موحلة. قامت مركبة Sentinus ROV، المزودة برؤية حاسوبية، بإضاءة المنطقة بأضوائها الأربعة عشر والتقطت صورًا عالية الدقة من زوايا مختلفة. ثم استُخدمت هذه الصور لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة للجزء الداخلي من الأنبوب لمساعدة NMS على تقييم حالته بدقة واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الصيانة وإدارة المخاطر.

‍

بناء المنازل باستخدام الرؤية الاصطناعية والدقة الروبوتية

في صناعة البناء والتشييد، يمكن أن يكون الحفاظ على جودة متسقة أثناء التعامل مع نقص العمالة أمرًا صعبًا. توفر أتمتة البناء باستخدام الروبوتات الصناعية طريقة لتبسيط عملية البناء، وتقليل الحاجة إلى العمل اليدوي، وضمان عمل دقيق وعالي الجودة. يمكن دمج تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر في هذه الأتمتة من خلال تمكين الروبوتات من إجراء مراقبة وفحوصات في الوقت الفعلي. على وجه التحديد، يمكن لأنظمة رؤية الكمبيوتر أن تساعد الروبوتات على اكتشاف الاختلالات أو العيوب في المواد للتحقق مرة أخرى من أن كل شيء في مكانه بشكل صحيح ويلبي معايير الجودة.

من الأمثلة الممتازة على ذلك الشراكة بين ABB Robotics والشركة الناشئة AUAR التي تتخذ من المملكة المتحدة مقرًا لها. يستخدمون معًا مصانع روبوتية صغيرة مجهزة بتقنية رؤية الذكاء الاصطناعي لبناء منازل مستدامة وبأسعار معقولة من ألواح الأخشاب. تمكّن رؤية الكمبيوتر الروبوتات من قطع المواد وتجميعها بدقة. تساعد العملية الآلية في معالجة نقص العمالة وتبسيط سلسلة التوريد من خلال التركيز على مادة واحدة. أيضًا، يمكن توسيع نطاق هذه المصانع الصغيرة لتلبية الاحتياجات المحلية ودعم الوظائف القريبة مع جعل البناء أكثر كفاءة وقابلية للتكيف.

‍

أتمتة شحن المركبات الكهربائية باستخدام الرؤية ثلاثية الأبعاد المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يُعد شحن السيارات الكهربائية حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام للرؤية الاصطناعية في مجال الروبوتات. باستخدام الرؤية ثلاثية الأبعاد والذكاء الاصطناعي، يمكن للروبوتات الآن تحديد مواقع منافذ شحن السيارات الكهربائية والاتصال بها تلقائيًا، حتى في البيئات الصعبة مثل مواقف السيارات الخارجية. تعمل الرؤية الاصطناعية من خلال التقاط صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للمركبة والمناطق المحيطة بها، مما يسمح للروبوت بتحديد موقع منفذ الشحن بدقة. يمكنه بعد ذلك حساب الموضع والاتجاه الدقيقين اللازمين لتوصيل الشاحن. لا تعمل الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تسريع عملية الشحن فحسب، بل تجعلها أيضًا أكثر موثوقية وتقلل من الحاجة إلى التدخل البشري.

أحد الأمثلة على ذلك هو عمل Mech-Mind مع شركة طاقة كبيرة. لقد طوروا روبوتًا موجهًا بالرؤية ثلاثية الأبعاد يمكنه العثور بدقة على منفذ شحن السيارة الكهربائية والاتصال به، حتى في ظروف الإضاءة الصعبة. يعمل شحن السيارات الكهربائية الآلي على تحسين الكفاءة والشحن في المساحات التجارية مثل المباني المكتبية ومراكز التسوق.

‍

‍

فوائد الذكاء الاصطناعي البصري لتطبيقات الروبوتات

توفر رؤية الحاسوب العديد من الفوائد في مجال الروبوتات وتساعد الآلات على أداء المهام بقدر أكبر من الاستقلالية والدقة والقدرة على التكيف. فيما يلي بعض الفوائد الفريدة للرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات:

• كفاءة التكلفة: من خلال أتمتة المهام التي تتطلب دقة واتساقًا عاليين، يقلل Vision AI من الحاجة إلى العمالة اليدوية، ويقلل من معدلات الخطأ، ويزيد الإنتاجية، مما يؤدي إلى توفير التكاليف على المدى الطويل.
  ‍
• التعلم التكيفي: من خلال التحليل المستمر للبيانات المرئية، يمكن للروبوتات تحسين أدائها بمرور الوقت، والتعلم من تفاعلاتها، والتكيف مع المهام الجديدة أو التغييرات في بيئتها.
  ‍
• السلامة والامتثال: يزيد الذكاء الاصطناعي البصري من سلامة الروبوتات التي تعمل جنبًا إلى جنب مع البشر من خلال تمكينها من اكتشاف وتجنب العوائق، والتعرف على الظروف غير الآمنة، والالتزام بالمعايير التنظيمية.
  ‍
• المهام المتعددة: يسمح تحليل الصور للروبوتات بالتعامل مع مهام متعددة في وقت واحد، مثل فرز الأشياء أثناء فحصها، مما يزيد من الكفاءة الكلية.

تحديات الرؤية الحاسوبية في مجال الروبوتات

في حين أن رؤية الذكاء الاصطناعي تقدم العديد من المزايا للروبوتات، إلا أن هناك أيضًا تحديات تتعلق بتطبيق الرؤية الحاسوبية في الروبوتات. يمكن أن تؤثر هذه التحديات على مدى جودة أداء الروبوتات في البيئات المختلفة ومدى موثوقية تشغيلها، لذلك من المهم وضعها في الاعتبار أثناء التخطيط لتطوير ونشر الأنظمة الروبوتية. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية في استخدام الرؤية الحاسوبية للروبوتات:

• التكامل مع أجهزة الاستشعار الأخرى: غالبًا ما تحتاج أنظمة الرؤية إلى العمل جنبًا إلى جنب مع أجهزة استشعار أخرى مثل LiDAR أو أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية. يعد التأكد من أن أجهزة الاستشعار المختلفة هذه تعمل معًا بسلاسة لتقديم فهم كامل للبيئة مهمة معقدة.
  ‍
• تكلفة التنفيذ: يمكن أن يكون تطوير ونشر أنظمة الرؤية المتقدمة مكلفًا. إن موازنة تكاليف تنفيذ Vision AI مع الفوائد المتوقعة يمثل تحديًا تواجهه العديد من المؤسسات.
  ‍
• جودة البيانات وتوافرها: تعتمد أنظمة الرؤية الآلية على مجموعات بيانات كبيرة للتدريب، ولكن الحصول على بيانات عالية الجودة ومصنفة تمثل بدقة المواقف المختلفة للروبوت يمكن أن يكون صعبًا. إذا كانت البيانات ضعيفة أو غير كاملة، فقد يؤدي ذلك إلى نماذج أقل دقة وأداء ضعيف في الروبوتات.
  ‍
• الموثوقية في مختلف الظروف: يجب أن تكون أنظمة الرؤية الحاسوبية موثوقة وتعمل باستمرار في مختلف الإعدادات، مثل البيئات الداخلية والخارجية. ومع ذلك، قد يكون ضمان هذا النوع من المتانة دون تعديلات متكررة أو تدخل يدوي أمرًا صعبًا.

الذكاء الاصطناعي البصري يشكل الجيل القادم من الروبوتات

يُحدث الذكاء الاصطناعي البصري ثورة في طريقة تفاعل الروبوتات مع بيئاتها، حيث يمنحها مستوى من الفهم والدقة كان في السابق ضربًا من الخيال. نشهد بالفعل تأثيرًا كبيرًا للرؤية الحاسوبية في مجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية، حيث تتولى الروبوتات المزيد والمزيد من المهام المعقدة. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وتحسن أنظمة الرؤية الحاسوبية، فإن الاحتمالات المتاحة للروبوتات في النمو المستمر. لا يقتصر التقدم في مجال الروبوتات على التكنولوجيا المتقدمة فحسب، بل يتعلق أيضًا بإنشاء روبوتات يمكنها العمل معنا. ومع ازدياد قدرات الروبوتات، فمن المحتمل أن تلعب دورًا أكبر في حياتنا اليومية، مما يفتح فرصًا جديدة ويجعل عالمنا أكثر كفاءة وترابطًا.

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول حالات استخدام Vision AI المختلفة. يمكنك أيضًا معرفة المزيد حول تطبيقات رؤية الكمبيوتر في القيادة الذاتية و التصنيع في صفحات الحلول الخاصة بنا.