فهم تكامل الرؤية الحاسوبية في الروبوتات

يتقدم الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات بوتيرة مذهلة، ويتم بناء الروبوتات لأداء مهام أكثر تعقيداً بتدخل بشري أقل. على سبيل المثال، روبوكات RoboCat من شركة DeepMind هو روبوت يعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنه تعلم مهام جديدة من خلال 100 عرض توضيحي فقط. ويمكن لـ RoboCat بعد ذلك استخدام هذه المدخلات لتوليد المزيد من بيانات التدريب وتحسين مهاراته، مما يزيد من معدل نجاحه من 36% إلى 74% بعد المزيد من التدريب. تُظهر ابتكارات مثل Robocat خطوة كبيرة نحو إنشاء روبوتات يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من المهام بأقل قدر من المدخلات البشرية. 

‍

تُحدث الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تأثيراً بالفعل في العديد من التطبيقات العملية، مثل استخدام أمازون للروبوتات لتبسيط عمليات المستودعات وروبوتات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين الممارسات الزراعية في الزراعة. في السابق، استكشفنا الدور العام للذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات ورأينا كيف يعيد تشكيل الصناعات من الخدمات اللوجستية إلى الرعاية الصحية. في هذه المقالة، سوف نتعمق في هذه المقالة في سبب أهمية الرؤية الحاسوبية في مجال الروبوتات وكيف تساعد الروبوتات على إدراك وتفسير محيطها. 

أهمية أنظمة الرؤية في مجال الروبوتات

تعمل أنظمة الرؤية في الروبوتات كعيون للروبوت وتساعده على التعرف على بيئته وفهمها. تستخدم هذه الأنظمة عادةً كاميرات ومستشعرات لالتقاط البيانات المرئية. ثم تقوم خوارزميات الرؤية الحاسوبية بمعالجة مقاطع الفيديو والصور الملتقطة. من خلال الكشف عن الأجسام وإدراك العمق والتعرف على الأنماط، يمكن للروبوتات تحديد الأجسام وتقييم البيئة المحيطة بها واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.

‍

يعد الذكاء الاصطناعي للرؤية أو الرؤية الآلية ضرورياً للروبوتات للعمل بشكل مستقل في بيئات ديناميكية وغير منظمة. إذا احتاج الروبوت إلى التقاط جسم ما، فيجب أن يكون قادراً على تحديد موقعه باستخدام الرؤية الحاسوبية. هذا مثال بسيط للغاية. هناك حاجة إلى نفس الأساس الأساسي لنظام الرؤية الحاسوبية لبناء تطبيقات حيث يمكن للروبوتات فحص المنتجات في التصنيع أو المساعدة في العمليات الجراحية الطبية بدقة ودقة. من خلال توفير المدخلات الحسية اللازمة لاتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، تتيح أنظمة الرؤية للروبوتات التفاعل بشكل طبيعي أكثر مع محيطها وتوسيع نطاق المهام التي يمكنها التعامل معها في مختلف الصناعات.

التطورات الحديثة في الرؤية الحاسوبية للروبوتات ذاتية القيادة

في الآونة الأخيرة، كانت هناك زيادة عالمية في استخدام الرؤية الحاسوبية في مجال الروبوتات. في الواقع، من المتوقع أن تصل قيمة سوق الرؤية الروبوتية العالمية إلى 4 مليارات دولار بحلول عام 2028. دعونا نلقي نظرة على بعض دراسات الحالة التي توضح كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي للرؤية في تطبيقات الروبوتات في العالم الحقيقي لتعزيز الكفاءة وحل المشاكل المعقدة.

تحسين عمليات التفتيش تحت الماء باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري والروبوتات

عمليات التفتيش تحت الماء ضرورية للحفاظ على المنشآت مثل خطوط الأنابيب والمنصات البحرية والكابلات تحت الماء في حالة جيدة. تساعد عمليات التفتيش هذه على ضمان أن كل شيء آمن ويعمل بشكل صحيح لمنع الإصلاحات المكلفة أو المشاكل البيئية. ومع ذلك، قد يكون فحص البيئات تحت الماء صعباً بسبب ضعف الرؤية والمناطق التي يصعب الوصول إليها.

يمكن للروبوتات المزودة بتقنية الرؤية الحاسوبية التقاط بيانات مرئية واضحة وعالية الجودة يمكن تحليلها على الفور أو استخدامها لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد مفصلة للمناطق التي يتم فحصها. من خلال الجمع بين الخبرة البشرية وهذه التقنية، تصبح عمليات التفتيش أكثر أماناً وفعالية وتوفر رؤى أفضل للصيانة والتخطيط طويل الأجل.

على سبيل المثال، استخدمت شركة NMS، وهي شركة غوص تجارية رائدة، مركبات Sentinus Sentinus التي تعمل عن بُعد (ROVs) من شركة Blue Atlas Robotics، في عملية تفتيش صعبة لأنابيب تحت الماء مع نقطة دخول مظلمة. أضاءت مركبات Sentinus ROV المزودة برؤية حاسوبية المنطقة بأربعة عشر مصباحاً والتقطت صوراً عالية الدقة من زوايا مختلفة. ثم تم استخدام هذه الصور لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة لداخل الأنبوب لمساعدة شركة NMS على تقييم حالته بدقة واتخاذ قرارات مستنيرة للصيانة وإدارة المخاطر.

‍

بناء المنازل باستخدام الذكاء الاصطناعي البصري والدقة الروبوتية

في صناعة البناء والت شييد، قد يكون الحفاظ على جودة ثابتة أثناء التعامل مع نقص العمالة أمرًا صعبًا. يوفر التشغيل الآلي للبناء باستخدام الروبوتات الصناعية وسيلة لتبسيط عملية البناء، وتقليل الحاجة إلى العمالة اليدوية، وضمان عمل دقيق وعالي الجودة. يمكن دمج تقنية الرؤية الحاسوبية في هذه الأتمتة من خلال تمكين الروبوتات من إجراء عمليات المراقبة والفحص في الوقت الفعلي. وعلى وجه التحديد، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أن تساعد الروبوتات على اكتشاف الاختلالات أو العيوب في المواد للتحقق مرة أخرى من أن كل شيء في موضعه الصحيح ويفي بمعايير الجودة.

ومن الأمثلة الممتازة على ذلك الشراكة بين شركة ABB Robotics وشركة AUAR الناشئة التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها. فهما تستخدمان معاً مصانع روبوتية صغيرة مزودة بذكاء اصطناعي للرؤية لبناء منازل مستدامة وبأسعار معقولة من ألواح الخشب. تمكّن الرؤية الحاسوبية الروبوتات من تقطيع المواد وتجميعها بدقة. وتساعد هذه العملية الآلية على سد النقص في العمالة وتبسيط سلسلة التوريد من خلال التركيز على مادة واحدة. كما يمكن توسيع نطاق هذه المصانع الصغيرة لتلبية الاحتياجات المحلية ودعم الوظائف القريبة مع جعل البناء أكثر كفاءة وقابلية للتكيف.

‍

أتمتة شحن السيارات الكهربائية باستخدام الذكاء الاصطناعي ثلاثي الأبعاد

يُعد شحن السيارات الكهربائية حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام للذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات. فباستخدام الرؤية ثلاثية الأبعاد والذكاء الاصطناعي، يمكن للروبوتات الآن تحديد موقع منافذ شحن السيارات الكهربائية والاتصال بها تلقائياً، حتى في البيئات الصعبة مثل مواقف السيارات الخارجية. يعمل الذكاء الاصطناعي للرؤية من خلال التقاط صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للمركبة ومحيطها، مما يسمح للروبوت بتحديد موقع منفذ الشحن بدقة. ويمكنه بعد ذلك حساب الموضع الدقيق والاتجاه اللازم لتوصيل الشاحن. لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي المدعوم بالرؤية على تسريع عملية الشحن فحسب، بل يجعلها أكثر موثوقية ويقلل من الحاجة إلى التدخل البشري.

ومن الأمثلة على ذلك عمل شركة Mech-Mind مع شركة طاقة كبيرة. فقد طورت الشركة روبوتاً موجهاً بالرؤية ثلاثية الأبعاد يمكنه العثور على منفذ شحن السيارة الكهربائية وتوصيله بدقة، حتى في ظروف الإضاءة الصعبة. يعمل الشحن الآلي للمركبات الكهربائية على تحسين الكفاءة والشحن في الأماكن التجارية مثل مباني المكاتب ومراكز التسوق.

‍

فوائد الذكاء الاصطناعي البصري لتطبيقات الروبوتات

تقدم الرؤية الحاسوبية العديد من الفوائد في مجال الروبوتات وتساعد الآلات على أداء المهام بمزيد من الاستقلالية والدقة والقدرة على التكيف. فيما يلي بعض الفوائد الفريدة للذكاء الاصطناعي البصري في مجال الروبوتات:

• كفاءة التكلفة: من خلال أتمتة المهام التي تتطلب دقة واتساقاً عاليين، يقلل الذكاء الاصطناعي في Vision من الحاجة إلى العمل اليدوي ويقلل من معدلات الخطأ ويزيد من الإنتاجية، مما يؤدي إلى توفير التكاليف على المدى الطويل.
• التعلّم التكيّفي: من خلال تحليل البيانات المرئية المستمر، يمكن للروبوتات تحسين أدائها بمرور الوقت، والتعلم من تفاعلاتها، والتكيف مع المهام الجديدة أو التغييرات في بيئتها.
• السلامة والامتثال: يزيد الذكاء الاصطناعي المرئي من سلامة الروبوتات التي تعمل جنباً إلى جنب مع البشر من خلال تمكينها من اكتشاف العقبات وتجنبها، والتعرف على الظروف غير الآمنة، والالتزام بالمعايير التنظيمية.
• تعدد المهام: يسمح تحليل الصور للروبوتات بالتعامل مع مهام متعددة في وقت واحد، مثل فرز الأشياء أثناء فحصها، مما يزيد من الكفاءة الكلية.

تحديات الرؤية الحاسوبية في مجال الروبوتات

في حين أن الذكاء الاصطناعي البصري يوفر العديد من المزايا للروبوتات، إلا أن هناك أيضاً تحديات تتعلق بتطبيق الرؤية الحاسوبية في الروبوتات. يمكن أن تؤثر هذه التحديات على مدى جودة أداء الروبوتات في البيئات المختلفة ومدى موثوقية عملها، لذا من المهم أخذها في الاعتبار أثناء التخطيط لتطوير ونشر الأنظمة الروبوتية. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية في استخدام الرؤية الحاسوبية في الروبوتات:

• التكامل مع المستشعرات الأخرى: غالبًا ما تحتاج أنظمة الرؤية إلى العمل جنبًا إلى جنب مع أجهزة استشعار أخرى مثل مستشعرات الليدار أو مستشعرات الموجات فوق الصوتية. إن التأكد من أن هذه المستشعرات المختلفة تعمل معًا بسلاسة لإعطاء فهم كامل للبيئة مهمة معقدة.
• تكلفة التنفيذ: قد يكون تطوير ونشر أنظمة الرؤية المتقدمة مكلفاً. وتمثل الموازنة بين تكاليف تنفيذ الذكاء الاصطناعي للرؤية والفوائد المتوقعة تحدياً تواجهه العديد من المؤسسات.
• جودة البيانات وتوافرها: تعتمد أنظمة الرؤية الآلية على مجموعات بيانات كبيرة للتدريب، ولكن قد يكون من الصعب الحصول على بيانات عالية الجودة وموسومة تمثل بدقة المواقف المختلفة للروبوت. إذا كانت البيانات رديئة أو غير مكتملة، فقد يؤدي ذلك إلى نماذج أقل دقة وأداء ضعيف في الروبوتات.
• الموثوقية في مختلف الظروف: يجب أن تكون أنظمة الرؤية بالكمبيوتر موثوقة وذات أداء متسق في مختلف الظروف، مثل البيئات الداخلية والخارجية. ومع ذلك، قد يكون من الصعب ضمان هذا النوع من المتانة دون تعديلات متكررة أو تدخل يدوي.

رؤية الذكاء الاصطناعي في تشكيل الجيل القادم من الروبوتات

يعمل الذكاء الاصطناعي للرؤية على تغيير كيفية تفاعل الروبوتات مع بيئاتها من خلال منحها مستوى من الفهم والدقة لم يكن من الممكن تصوره في السابق. نحن نشهد بالفعل تأثيراً كبيراً للرؤية الحاسوبية في مجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية، حيث تتعامل الروبوتات مع المزيد والمزيد من المهام المعقدة. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وتحسّن أنظمة الرؤية الحاسوبية، تستمر إمكانيات ما يمكن للروبوتات القيام به في النمو. إن التقدم في مجال الروبوتات لا يتعلق فقط بالتكنولوجيا المتقدمة - بل يتعلق بابتكار روبوتات يمكنها العمل معنا. وكلما أصبحت الروبوتات أكثر قدرة، فمن المرجح أن تلعب دوراً أكبر في حياتنا اليومية، مما يتيح فرصاً جديدة ويجعل عالمنا أكثر كفاءة وترابطاً.

انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا للتعرف على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المرئي المختلفة. يمكنك أيضاً معرفة المزيد عن تطبيقات الرؤية الحاسوبية في القيادة الذاتية والتصنيع على صفحات الحلول الخاصة بنا.