باحثو Meta AI يبتكرون ReSkin، جلداً عالمياً لأبحاث الذكاء الاصطناعي في مجال الإدراك اللمسي
يساعدنا حاسة اللمس على التعرف على العالم من حولنا. فمن خلالها نستطيع جمع معلومات عن الأشياء (هل هي خفيفة أم ثقيلة، ناعمة أم صلبة، مستقرة أم غير مستقرة) التي نستخدمها في أداء مهامنا اليومية، من ارتداء الحذاء إلى تحضير الطعام. يدمج الذكاء الاصطناعي بكفاءة حواس مثل البصر والسمع، لكن اللمس لا يزال تحدياً دائماً.
يرجع ذلك إلى محدودية الوصول إلى البيانات اللمسية في البيئات الطبيعية. يواجه باحثو الذكاء الاصطناعي الذين يأملون في إدخال اللمس إلى نماذجهم صعوبة في الاستفادة من ثراء الإدراك الحسي كما يفعل البشر. وأعلنت Facebook عن ReSkin، وهو غلاف استشعاري جديد مفتوح المصدر طوّره باحثو Meta AI بالتعاون مع جامعة كارنيغي ميلون، ويمكن أن يساعد في تحسين القدرات اللمسية للذكاء الاصطناعي بسرعة وعلى نطاق واسع.
باستخدام التطورات في مجال تعلم الآلة والاستشعار المغناطيسي، يقدم ReSkin حلاً منخفض التكلفة وعالمياً وموثوقاً وقابلاً للاستبدال للاستخدام طويل الأمد. يستخدم الجلد خوارزمية تعلم ذاتي الإشراف تساعد في معايرة المستشعر تلقائياً، مما يجعله عالمياً وقادراً على تبادل البيانات مع أجهزة استشعار وأنظمة أخرى.
تخطط الشركة لإصدار التصميم والوثائق المرافقة والشيفرة والنماذج الأساسية، لمساعدة باحثي الذكاء الاصطناعي على استخدام ReSkin دون الحاجة إلى جمع مجموعات البيانات وتدريبها بأنفسهم. ومن المفترض أن يسهم ذلك في تطوير القدرات اللمسية للذكاء الاصطناعي بسرعة وعلى نطاق واسع. ستوفر الجلود الحساسة مثل ReSkin مصدراً لبيانات تلامس واسعة النطاق، يمكن أن تفيد في تقدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المهام الحسية، بما في ذلك تصنيف الأجسام والإحساس بالوضعية وقبض الروبوتات.
ستكون نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مهارات الإدراك اللمسي قادرة على أداء أنواع كثيرة من المهام، بما في ذلك المهام التي تتطلب حساسية عالية، مثل العمل في المؤسسات الطبية، أو مهارة أكبر في التعامل مع الأشياء الصغيرة أو الناعمة أو الحساسة. يمكن دمج ReSkin مع أجهزة استشعار أخرى لجمع البيانات البصرية والصوتية والحسية خارج المختبر وفي بيئات غير منظمة. يساعد دمج مجموعات البيانات متعددة الوسائط في بناء نماذج واقعية فيزيائياً للعالم، وكذلك في استخدام الزيادة في البيانات للتعلم الذاتي.
يبلغ سعر ReSkin أقل من 6 دولارات لكل 100 وحدة، وأقل من ذلك عند الكميات الكبيرة. يبلغ سمكها من 2 إلى 3 ملم، ويمكن استخدامها لأكثر من 50 ألف تفاعل. تجعل جميع خصائص الجلد منه مثالياً لأشكال متعددة، مثل أذرع الروبوتات وقفازات اللمس والأكمام وحتى أحذية الكلاب. كل ذلك سيساعد الباحثين على جمع البيانات اللمسية لنماذج ذكاء اصطناعي جديدة كان من الصعب أو المستحيل جمعها سابقاً. يمكن لـ ReSkin أيضاً إرسال إشارات لمسية ثلاثية المحاور عالية التردد للمعالجات السريعة، مثل الانزلاق والرمي والالتقاط والتصفيق. وعند تآكله يمكن نزعه واستبداله بسهولة.
بما أن ReSkin عبارة عن مادة مرنة تحتوي على جسيمات مغناطيسية مدمجة، فعندما تتشوه بأي شكل، يتغير الإشارة المغناطيسية المحيطة. يمكن قياس هذه التغيرات باستخدام مقاييس المغناطيسية القريبة واستخدام طرق التحكم لتحويل هذه البيانات إلى معلومات مثل موقع التلامس ومقدار القوة المطبقة.
في الوقت الحالي، تعتمد معظم تجارب الإدراك اللمسي على مستشعر واحد، لأن إعادة تدريب النموذج كانت مطلوبة في كل مرة يُستبدل فيها الجلد، وهذا غير فعال وغير عملي. ولتجنب الحاجة إلى تدريب جلد جديد عند كل استبدال، عمل الباحثون على إنشاء جلد عالمي.
«مع ReSkin نتغلب على التحديات باستخدام ثلاث أفكار رئيسية. أولاً، يلغي ReSkin الحاجة إلى اتصال كهربائي بين المادة الناعمة والإلكترونيات التقليدية للقياس. تعتمد الإشارات المغناطيسية على المسافة، لذا يجب أن تكون الإلكترونيات قريبة فقط. كما أن ReSkin أكثر كفاءة من المستشعرات الناعمة التقليدية، لأنها تفصل الدائرة الإلكترونية الداخلية عن الواجهة السلبية. وهذا يجعل استبدال الجلد المتآكل بسيطاً مثل نزع ملصق ولصق آخر. ثانياً، بدلاً من الاعتماد على مدخلات من مستشعر واحد، يمكننا تدريب دالة تعيين النموذج بشكل أفضل باستخدام بيانات من عدة مستشعرات. وبهذا درّبنا النموذج على تنوع أكبر من البيانات، مما يساعده على إنتاج نتائج أكثر فاعلية وقابلية للتعميم»، قال باحثو Meta AI.
بدلاً من جمع بيانات المعايرة لكل مستشعر جديد، تُستخدم تطورات التعلم الذاتي لضبط المستشعرات تلقائياً بدقة باستخدام كميات صغيرة من البيانات غير الموسومة. يفتح ReSkin الباب أمام مجموعة واسعة من وحدات الإحساس اللمسي العالمية والرخيصة والقابلة للتوسع، والتي لم تكن ممكنة في الأنظمة الحالية.
«يُعد الإحساس اللمسي الموثوق نقطة ضعف كبيرة في الروبوتات. فالمستشعرات الحالية إما باهظة الثمن، أو منخفضة الدقة، أو ببساطة ضخمة جداً بالنسبة للروبوتات المتخصصة. يمكن أن يحل ReSkin بعض هذه المشكلات. إن شكله الخفيف والصغير يجعله متوافقاً مع أدوات القبض المختلفة، وأنا متحمس لمواصلة دراسة هذا المستشعر على الروبوتات في مختبرنا»
لإظهار كيف يمكن أن يساعد ReSkin الباحثين في تقدم الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات لمسية متنوعة كان من الصعب جمعها سابقاً، عُرض عمله في عدة تطبيقات نموذجية:
المعالجة باليد. يوفر ReSkin خصائص مفيدة للتعرف اللمسي في المعالجة باليد، مثل تطوير الذكاء الاصطناعي لتدريب الروبوتات على استخدام المفتاح وفتح الباب، أو التقاط أشياء هشة مثل العنب أو التوت الأزرق.
قياس القوى اللمسية في الطبيعة. يجعل التصميم المدمج وغير المزعج ReSkin مثالياً لقياس القوى اللمسية في البيئات الطبيعية. ولإثبات ذلك، وضع الباحثون جلداً مغناطيسياً واحداً ولوحة دارات مرنة داخل نعل حذاء كلب. يتتبع المستشعر مقدار القوة المطبقة واتجاهها أثناء راحة الكلب ومشيه وجريه.
التفاعل بين الإنسان والجسم. يُعدّ ReSkin مفيدًا لقياس القوى أثناء التفاعل الطبيعي بين الإنسان والأجسام، على سبيل المثال عندما نرفع الأشياء أو ندفعها بأيدينا. وضع الباحثون جلدًا ولوحة دوائر مطبوعة صلبة على السبابة اليمنى للمتطوع، تحت قفاز من النيتريل.
تحديد موقع التلامس. يمكن توسيع ReSkin لتحديد موقع التلامس على مساحات كبيرة. وهذا مفيد لبناء نماذج تعتمد على معرفة موقع الجسم. فعلى سبيل المثال، إذا أراد باحث أن يعلّم الروبوت الإمساك بشيء بثبات، فيجب عليه معرفة مكان لمس الجسم والقوة المستخدمة.
