חוקרים שוויצרים פיתחו תוכנה רובוטית חדשה שמונעת תקיעות במפרקים

העברת נתונים בין טלפונים חכמים היא תהליך פשוט יחסית: התחברות לחשבונות, יישומים והגדרות נטענים באופן אוטומטי למכשיר החדש. אולם בעולם הרובוטיקה, החלפת זרוע רובוטית ישנה בחדשה דרשה עד כה הגדרה מחדש מלאה של המערכת. כדי לשנות זאת, צוות חוקרים מהמכון הטכנולוגי הפדרלי השוויצרי בלוזאן (EPFL) פיתח מסגרת תוכנה חדשנית בשם Kinematic Intelligence.

המערכת החדשה מאפשרת להעביר מיומנויות בין רובוטים שונים באופן דומה להעברת נתונים בין מכשירים ניידים, כפי שמתואר במאמר שפורסם לאחרונה בכתב העת Science Robotics.

רובוטים שלומדים מיומנויות באמצעות הדגמה

בשנים האחרונות, חוקרי רובוטיקה עובדים על פיתוח שיטות שבהן רובוטים לומדים מיומנויות חדשות באמצעות הדגמה ולא באמצעות כתיבת קוד. השיטה כוללת שליטה מרחוק או הנחיית הזרוע הרובוטית באופן פיזי כדי ללמד אותה מטלות כמו ניקוי שולחן, ערימת קופסאות או ריתוך רכיבי רכב.

עם זאת, רוב המיומנויות הנלמדות מוגבלות לרובוט הספציפי שעליו בוצעה ההדרכה. כאשר מנסים להעביר מיומנות זו לרובוט אחר, המערכת נתקלת בקשיים בשל הבדלים במבנה המכני, במפרקים או במערכת הבקרה.

פתרון לבעיית התאימות בין רובוטים

המסגרת החדשה של Kinematic Intelligence פותרת בעיה זו על ידי יצירת שכבת תוכנה שמתרגמת את המיומנויות הנלמדות לרובוטים שונים באופן אוטומטי. המערכת מנתחת את המבנה המכני של הרובוט החדש ומתאימה את הפעולות הנדרשות כך שיתאימו למאפייניו הפיזיים.

בכך, היא מאפשרת לרובוטים ללמוד מיומנויות חדשות באופן גמיש וניתן להעברה, בדומה לאופן שבו נתונים מועברים בין מכשירים ניידים שונים. המערכת תוכל לחסוך זמן יקר ומשאבים בתעשיות שבהן נדרשת התאמה מהירה של רובוטים למשימות שונות, כגון ייצור, לוגיסטיקה ושירותים.

יתרונות המערכת

• גמישות מרבית: מאפשרת שימוש חוזר במיומנויות נלמדות על מגוון רובוטים.
• חיסכון בזמן: מונעת צורך בהגדרה מחדש של כל רובוט.
• התאמה אוטומטית: מתרגמת מיומנויות בהתאם למבנה המכני של הרובוט החדש.
• יישום בתעשיות שונות: מתאים לתחומי ייצור, לוגיסטיקה, שירותים ועוד.

עתיד הרובוטיקה: למידה גמישה וניתנת להעברה

הפיתוח של Kinematic Intelligence מהווה צעד חשוב לקראת רובוטיקה גמישה וניתנת להסתגלות. בעתיד, מערכות דומות עשויות לאפשר לרובוטים ללמוד מיומנויות מורכבות יותר ולהחילן על מגוון רחב של רובוטים, תוך צמצום הצורך בהתאמות ידניות.

החוקרים מקווים כי המסגרת החדשה תאפשר פיתוחים נוספים בתחום הלמידה האוטומטית של רובוטים ותסייע לקדם את תחום הרובוטיקה התעשייתית והאזרחית כאחד.