تمكن فريق من الباحثين في جمهورية كوريا من تطوير تقنية جديدة تحاكي آلية النسيان البشري، لتحسين قدرة الروبوتات المتحركة الذاتية القيادة على التكيف مع بيئات معقدة.
والتقنية التي أطلقت عليها كلية "Daegu Gyeongbuk" للعلوم والتكنولوجيا اسم "الذكاء الاصطناعي المادي"، تستفيد من مبدأ "انتشار المعلومات ونسيانها" في السلوك البشري.
ويعمل على تمكين الروبوتات من التمييز بين العقبات الحقيقية المهمة والمعلومات غير الضرورية أو القديمة، عبر محاكاة طريقة عمل الذاكرة البشرية.
وفي السياق، تعتمد الروبوتات المتحركة الذاتية القيادة اعتماداً كبيراً على قدرتها في تعديل مسارها عند مواجهة عقبات مثل عربات الرفع أو البضائع غير المنتظمة.
لكن في الأنظمة التقليدية، يظل الروبوت يحتفظ بالمعلومات القديمة، ما يجعله يكرر مسارات غير ضرورية حتى بعد إزالة العقبة، وهو ما يقلل الإنتاجية، لا سيما في بيئات حساسة مثل مراكز الخدمات اللوجستية والمصانع الذكية.
ولحل هذا، اعتمد فريق البروفيسور كيونغ جون بارك، معد الدراسة، خوارزمية ذكاء جماعي مستوحاة من الظواهر الاجتماعية البشرية، تحاكي كيف تنتشر المعلومات بسرعة وتُنسى تدريجياً.
ويمكن هذا النموذج للروبوتات من مشاركة المعلومات المهمة فقط، مثل موقع العقبة المفاجئة، مع تجاهل التفاصيل غير الضرورية أو القديمة، ما يعزز قدرتها على التفاعل بكفاءة مع البيئة وتحسين المسار وتقليل التأخير، وبالتالي خفض تكاليف التشغيل واستهلاك الطاقة وصيانة المعدات.
واختبر الفريق النموذج باستخدام محاكي “Gazebo” لمحاكاة بيئة مركز خدمات لوجستية، وبيّنت النتائج تحسناً ملحوظاً مقارنة بنظام التوجيه التقليدي ROS 2.
ولاحظت الدراسة انخفاضاً في متوسط وقت الحركة بنسبة تصل إلى 30.1%، وزيادة في كفاءة الأداء تصل إلى 18.0%.
ولا تتطلب التقنية سوى جهاز “LiDAR” ثنائي الأبعاد، من دون الحاجة إلى أجهزة استشعار إضافية، ما يقلل من تكلفة المعدات، كما أنها متوفرة كحزمة برمجية جاهزة ضمن نظام ROS "2 "، ما يتيح دمجها مباشرة في أنظمة التنقل الذاتي من دون تغييرات في المعدات.
وتمكّن هذه الميزة من تطبيق التقنية بسرعة في بيئات صناعية متنوعة، بما في ذلك الروبوتات اللوجستية والسيارات الذاتية القيادة وسرب الطائرات بدون طيار.
ومن المنتظر أن تلعب دوراً مهماً في تطبيقات أوسع مثل إدارة حركة المرور وغيرها.