عروض عملية: الروبوتات خارج المختبر.
خلال المعرض الصيفي للجمعية الملكية في لندن، الذي أقيم من 30 يونيو إلى 5 يوليو، 2026، تمكن المشاركون من رؤية مدى واقعية التحديات المتعلقة بمعالجة الروبوتات في البيئات الحقيقية. تم تقديم الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي المدمج - أو ذكاء الجسد - من قبل فريق من معهد الروبوتات بجامعة أكسفورد، والذي يركز على إنشاء أنظمة لا تقوم بتنفيذ المهام فحسب، بل تتعلم وتتكيف أيضًا في الوقت الفعلي. كان المعرض جزءًا من مشروع أوسع تموله EPSRC، ويهدف إلى تطوير حلول ذكية للصناعة والمجتمع.
كان أحد أبرز عناصر المعرض هو الروبوت فرانك - وهو جهاز معالجة ثنائي الأذرع يتمتع بقدرات تعلم متقدمة. على مدار عدة أيام، تم التحكم في أفعاله عن بُعد من قبل المشاركين الذين استخدموا سماعات Meta Quest لمشاهدة العالم من منظور كاميرا الروبوت. لم يكن هذا مجرد عرض للتكنولوجيا - بل كان محاولة لإظهار مدى صعوبة التعاون بين الإنسان والآلة في الوقت الفعلي. تمكن المشاركون من الشعور بقيود مساحة التشغيل، والتأخير في الاستجابة، والصعوبات المتعلقة بالتنسيق الدقيق للحركات.
بالإضافة إلى ذلك، عُرضت أذرع روبوت S101 المطبوعة بتقنية ثلاثية الأبعاد في المعرض، حيث يعمل أحد الذراعين كذراع رئيسي والآخر كذراع تابع. تمكن الجمهور من أداء مهام مثل تكديس الكتل أو ترتيبها، مما سمح بتصور مباشر للاختلافات بين النهج البشري والآلي في التعامل مع الأشياء المادية.
ماذا حدث خلال الجلسات التفاعلية؟
صورة مكبرة.إغلاق التكبير.الصورة السابقة.في إطار تجربة عامة، تمكن المشاركون من تجربة مهاراتهم في محاكاة التشغيل عن بعد. باستخدام وحدة تحكم تشبه النظام المستخدم للتحكم في روبوت حقيقي، حاولوا تكديس ثلاث كتل على حامل - وهي مهمة تبدو بسيطة بالنسبة للإنسان. ومع ذلك، أدرك معظم اللاعبين بسرعة أن نقل ذراع الروبوت بدقة، وتخطيط الحركة، والتحكم في المسافة يمثل تحديات غير واضحة. ذكر 23٪ فقط من المشاركين أن الروبوتات سهلة الاستخدام - واعترف 37٪ بأنهم تعلموا شيئًا جديدًا.
كان من المهم أيضًا كيف تفاعل المشاركون: فوجئ البعض بفعالية التكنولوجيا، بينما أذهل البعض الآخر بحقيقة أن هناك الكثير مما يجب القيام به لجعل الروبوتات تعمل ليس فقط في بيئة خاضعة للرقابة، ولكن أيضًا في ظروف واقعية - حيث لا توجد بيانات مثالية أو سيناريوهات قابلة للتنبؤ بها. أظهر المعرض أنه حتى المهام البسيطة تتطلب تنسيقًا حركيًا معقدًا، وهو ما تفتقر إليه الأنظمة الحالية.
في إحدى الجلسات، أتيحت الفرصة لعدد قليل من أعضاء الجمعية الملكية للتحكم في روبوت حقيقي يدعى فرانك. في جزء آخر من المعرض، لعب المشاركون لعبة
أجهزة استشعار اللمس: مفتاح الدقة في التجميع
كانت إحدى أكثر الميزات ابتكارًا في المعرض عبارة عن أذرع روبوتية ناعمة من مختبر الروبوتات الناعمة. تم بناؤها من جلد مرن وحساس، ويمكنها اكتشاف الضغط والملمس والاتصال في الوقت الفعلي. لم تكن هذه مجرد تقنية - بل كانت إجابة على مشكلة محددة: كيف يمكن للروبوت أن يرفع كرة زجاجية أو يجمع مكونًا بتفاوت بضعة ميكرومترات دون إتلافه؟
أظهر العرض التوضيحي أن اللمس ليس مجرد مستشعر إضافي - بل هو أساس الذكاء الجسدي. بدون حساسية للمس، لا يمكن للروبوت أن يفهم ما إذا كان يمسك بجسم بقوة كبيرة أو ضعيفة جدًا. هذه هي الحلول التي يمكن أن تحدث فرقًا في إنتاج الدفعات الصغيرة، حيث تكون الدقة والمرونة أمرًا بالغ الأهمية.
أظهرت الأبحاث التي أجراها البروفيسور بيرل مايولينو أن أجهزة استشعار اللمس تسمح بالاستجابة الفورية للتغيرات في البيئة. عندما تلمس الذراع سطحًا، يستجيب النظام على الفور - على سبيل المثال، عن طريق تقليل قوة القبضة إذا اكتشف ضغطًا مفرطًا. هذا النهج ضروري للتطبيقات في الطب والإلكترونيات أو الصناعات الدقيقة.
لماذا هذا مهم لمستقبل الروبوتات؟
لم يكن المعرض مجرد عرض للتقنية - بل كان محاولة لفهم كيف يرى المجتمع الروبوتات. تُظهر الأبحاث أنه على الرغم من التقدم في التعلم الآلي ونمذجة العالم، لا تزال هناك فجوة كبيرة بين النظرية والتطبيق. الروبوتات ليست جاهزة بعد للاستقلالية الكاملة في البيئات المعقدة وغير المتوقعة - خاصةً في الأماكن التي تتطلب فيها الدقة والتكيف.
لذلك، فإن الخطوة الحاسمة ليست فقط تطوير الخوارزميات، ولكن أيضًا التثقيف العام. أظهر المعرض أنه عندما يتمكن الناس من تجربة التحكم في الروبوت بأنفسهم - حتى في مهمة بسيطة - يبدأون في فهم حدوده وإمكاناته. يمكن أن يساهم ذلك في اتباع نهج أكثر واقعية لأتمتة العمليات في الصناعة.
كما أوضحت كيت لامبو، طالبة الدكتوراه من معهد أكسفورد للروبوتات:
ما الذي لا يزال غير واضح؟
على الرغم من أن العروض التوضيحية كانت فعالة، إلا أن هذا لا يعني أن الأنظمة مثل فرانك أو الأذرع الناعمة جاهزة بالفعل للنشر على نطاق واسع. أظهر المعرض فقط المرحلة التجريبية - عرضًا للإمكانيات، وليس حلاً صناعيًا جاهزًا. هناك نقص في البيانات حول حجم هذه الحلول ومتانتها وتكلفتها وقابليتها للتوسع.
بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن المشاركين أدركوا صعوبة التنسيق، إلا أن هذا لا يوضح بالكامل كيف ستعمل هذه الأنظمة على المدى الطويل - سواء كانت مقاومة للأخطاء، أو يمكنها التعلم دون إشراف مستمر. تظل هذه الأسئلة مفتوحة وتتطلب مزيدًا من البحث.
من المهم أيضًا أنه على الرغم من أن الروبوتات تتطور بسرعة، إلا أن تطبيقها في الظروف الواقعية يتطلب ليس فقط التكنولوجيا، ولكن أيضًا مناهج جديدة لتصميم الأنظمة - والتي تأخذ في الاعتبار التفاعل البشري والأخطاء وتغير البيئة.
