تغلب الباحثون على تحدي كبير في مجال الروبوتات الإلكترونية وطوّروا جهاز استشعار يمكنه، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، الانزلاق على طريقة برايل وقراءة طريقة برايل بدقة بسرعة تعادل ضعف سرعة البشر. ويمكن تطبيق هذه التكنولوجيا على الأيدي الروبوتية والأطراف الصناعية، مما يوفر حساسية لأطراف الأصابع مماثلة لتلك الموجودة لدى البشر.
أطراف أصابع الإنسان حساسة بشكل لا يصدق. يمكنهم نقل تفاصيل الأشياء التي يصل حجمها إلى نصف عرض شعرة الإنسان، وتمييز الاختلافات الدقيقة في نسيج السطح، وتطبيق القدر المناسب من القوة للاستيلاء على بيضة أو كيس من طعام الكلاب يبلغ وزنه 20 رطلاً (9 كيلوغرامات) دون الانزلاق.
مع بدء الجلود الإلكترونية المتطورة في دمج المزيد والمزيد من ميزات المحاكاة الحيوية، ستصبح التفاعلات الديناميكية الشبيهة بالإنسان مثل الضرب ذات أهمية متزايدة. ومع ذلك، على الرغم من التقدم في مجال الروبوتات الناعمة، فإن إعادة إنتاج حساسية أطراف الأصابع البشرية في الروبوتات كان أمرًا صعبًا.
اتخذ الباحثون في جامعة كامبريدج في المملكة المتحدة خطوة أقرب إلى الواقع من خلال نهج يجمع بين أجهزة استشعار اللمس القائمة على الرؤية والذكاء الاصطناعي لاكتشاف الميزات بدقة وسرعة عالية.
وقال بارث بوتدار، المؤلف الرئيسي للدراسة: "إن نعومة أطراف الأصابع البشرية هي أحد الأسباب التي تجعلنا قادرين على الإمساك بالأشياء بالقدر المناسب من الضغط". "تعد النعومة خاصية مفيدة للروبوتات، ولكنك تحتاج أيضًا إلى الكثير من معلومات الاستشعار، والحصول على كليهما في نفس الوقت أمر صعب، خاصة عند التعامل مع الأسطح المرنة أو القابلة للتشوه."
لقد وضع الباحثون لأنفسهم مهمة صعبة: تطوير جهاز استشعار آلي "بأطراف الأصابع" يمكنه الانزلاق على طول طرف الإصبع مثل الإصبع البشري وبالتالي قراءة طريقة برايل. هذا هو الاختبار المثالي. يجب أن يكون المستشعر حساسًا للغاية لأن كل نقطة تمثل حرفًا تكون قريبة جدًا من بعضها البعض.
قال ديفيد هاردمان، المؤلف المشارك في الدراسة: "يوجد حاليًا قارئات برايل روبوتية، لكن يمكنها قراءة حرف واحد فقط في كل مرة، وهو ما يختلف عن الطريقة التي يقرأ بها البشر. الطريقة التي يعمل بها قارئات برايل الآلية الحالية ثابتة: فهم يلمسون نمط الحرف، ويقرؤونه، ويسحبونه من السطح، ويحركونه، ويخفضونه إلى نمط الحرف التالي، وما إلى ذلك. ما نريده هو شيء أكثر واقعية وكفاءة."
لذلك قام الباحثون بإنشاء جهاز استشعار آلي مزود بكاميرات في "أطراف الأصابع". وبالنظر إلى أن الحركة المنزلقة للمستشعر يمكن أن تسبب ضبابية الحركة، استخدم الباحثون خوارزمية تعلم آلي تم تدريبها على مجموعة من الصور الثابتة الحقيقية التي تم تعتيمها صناعيًا من أجل "إزالة ضبابية" الصورة. بمجرد إزالة ضبابية الحركة، يمكن لنموذج الرؤية الحاسوبية اكتشاف كل حرف وتصنيفه.
وقال بوتدار: "هذه مشكلة بالنسبة لعلماء الروبوتات، لأن إزالة ضبابية الحركة تتطلب الكثير من معالجة الصور، وهو ما يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب عمالة مكثفة".
ويعني استخدام خوارزميات التعلم الآلي المدربة أن مستشعر الروبوت يمكنه قراءة طريقة برايل بسرعة 315 كلمة في الدقيقة بدقة تصل إلى 87.5%، أي ضعف سرعة القارئ البشري وبدقة مماثلة. ويقول الباحثون إن هذا أسرع بكثير من الدراسات السابقة، ويمكن توسيع نطاق هذا النهج باستخدام المزيد من البيانات وهياكل النماذج الأكثر تعقيدًا، مما يسمح بأداء أفضل بسرعات أعلى.
وقال هاردمان: "بالنظر إلى أننا استخدمنا تمويهًا مزيفًا لتدريب الخوارزمية، فقد كانت دقيقة بشكل مدهش في قراءة طريقة برايل". "لقد وجدنا توازنًا جيدًا بين السرعة والدقة، وكذلك فعل القراء من البشر."
ويقول الباحثون إنه على الرغم من أن المستشعر غير مصمم للتكنولوجيا المساعدة، إلا أن قدرته على قراءة طريقة برايل بسرعة ودقة تبشر بالخير لتطوير أيدي روبوتية أو أطراف صناعية ذات حساسية مماثلة لأطراف الأصابع البشرية. إنهم يأملون في توسيع نطاق تقنيتهم إلى حجم اليد أو الجلد البشري.
وقال بوتدار: "إن سرعة القراءة بطريقة برايل هي وسيلة جيدة لقياس الأداء الديناميكي لأنظمة الاستشعار عن طريق اللمس، لذلك يمكن تطبيق النتائج التي توصلنا إليها في مناطق خارج طريقة برايل، مثل الكشف عن نسيج السطح أو الانزلاق في التلاعب الآلي".
يُظهر الفيديو أدناه، الذي أنتجته جامعة كامبريدج، كيف قام الباحثون بتطوير مستشعر القراءة بطريقة برايل.