أعلنت شركة إنفيديا عن نظام DoorMan الجديد، وهو نظام تعلم روبوتي متقدم يدمج الرؤية والحركة في بيئة تفاعلية لإتقان التعامل مع الأبواب. جرى اختباره على روبوت Unitree G1، وهو نموذج يقدر سعره بنحو 16 ألف دولار، باستخدام كاميرات RGB مدمجة فقط. يُدرب النظام بالكامل داخل منصة Isaac Lab الخاصة بشركة إنفيديا، ثم يُنقل النموذج إلى الروبوت الحقيقي دون أي تعديلات في العالم الواقعي. أظهرت التجارب أن DoorMan يفتح الأبواب بسرعة تصل إلى 31% أعلى من الخبراء البشريين، مع معدل نجاح أعلى.
التقنيات والتدريب
يعتمد DoorMan على أسلوب من البكسل إلى الحركة، حيث يتم التدريب بشكل كامل داخل منصة Isaac Lab قبل النقل إلى الروبوت الحقيقي. وفي الواقع لا يعتمد النظام على حساسات عمق أو أنظمة تتبع، بل يعتمد فقط على رؤية كاميرا تقليدية مما يمنحه مرونة أكبر في البيئات غير المتوقعة. بعد انتهاء التدريب داخل المحاكاة، ينتقل النموذج مباشرة إلى الروبوت الحقيقي دون إعادة تدريب. هذا النهج يتيح تطبيقاً عملياً واسعاً في نطاقات متعددة مع تقليل الاعتماد على بيانات العالم الحقيقي.
التحديات والحلول والتقييم
عالج الباحثون مسألة صعوبة الاستكشاف في التدريب المعزز عندما يفشل الروبوت في اكتشاف سلسلة الحركات المطلوبة عبر تقنية إعادة الترتيب المرحلي. يحفظون نقطة نجاح قام الروبوت بالتقاط مقبض الباب داخل المحاكاة ليكمل التدريب من تلك النقطة في المراحل اللاحقة. كما استخدم الفريق تقنية Group Relative Policy Optimization لمواجهة فقدان رؤية المقبض عندما يقترب الروبوت من الباب، فحثت النموذج على التراجع أو ضبط حركة الرأس للحفاظ على قابلية الرؤية. وتبين أن DoorMan حقق معدل نجاح 83% في مقارنة مع مشغلين بشريين يستخدمون تحكماً عبر الواقع الافتراضي، مقابل 80% للمشغلين الخبراء و60% لغير الخبراء.
النتائج والآفاق
ويعزى ذلك إلى تنوع سيناريوهات المحاكاة، حيث جرى تدريب النظام على ملايين الأبواب المختلفة من حيث العرض والصلابة والمواد وأشكال المقابض. كما أن DoorMan يعد أول نظام روبوتي قادر على تنفيذ مهام حركية معقدة باستخدام رؤية RGB فقط مع تدريب كامل داخل المحاكاة ونقل مباشر إلى الواقع دون تعديل. وتشكّل النتائج خطوة هامة نحو جيل روبوتات يتعلم بسرعة وبأقل اعتماد على بيانات بشرية. يظل DoorMan نقطة ارتكاز في مسار تطوير أنظمة روبوتية قادرة على التكيّف مع بيئات بشرية متعددة من خلال نظرية البكسل إلى الحركة.
