أخبار ar.wedoany.com، طورت شركة ياسكاوا إلكتريك المحدودة نظامًا روبوتيًا ذكيًا يدمج الروبوت المستقل القائم على الذكاء الاصطناعي (AI) من طراز MOTOMAN NEXT مع نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي Gemini Robotics ER 1.6 من Google DeepMind. يمكّن هذا الإطار الأنظمة الآلية من تحليل بيئة العمل بشكل مستقل، ووضع سير العمل، وتنفيذ المهام التشغيلية دون الحاجة إلى برمجة يدوية تدريجية. بعد تلقي تعليمات عالية المستوى (مثل طلب فرز أجزاء غير مصنفة)، يقوم النظام بتقييم منطقة العمل وتنفيذ إجراءات مناولة المواد، وذلك لمواجهة نقص العمالة في القطاع الصناعي.
يؤسس هذا الهيكل تقسيمًا واضحًا للمهام بين "الدماغ" (الحوسبة السحابية أو الحوسبة الطرفية) والجسم المادي للروبوت. يتولى نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مسؤولية الاستدلال الدلالي وتوليف سير العمل، وتحديد المهام التي يجب تنفيذها؛ بينما تقوم منصة الأجهزة MOTOMAN NEXT بتحويل الخطوات المنطقية إلى حركات دقيقة في موقع العمل. ولتجاوز الفجوة بين اتخاذ القرارات عالية المستوى والتنفيذ الفعلي، تم تجهيز الروبوت بثلاث طبقات خدمة أساسية: خدمة الرؤية الآلية لتحديد حالة مساحة العمل ومواقع الأشياء، وخدمة تخطيط المسار لحساب مسارات الحركة الخالية من الاصطدامات، وخدمة التغذية الراجعة للقوة لمراقبة قوى التلامس في الوقت الفعلي للتحقق من حالة إمساك الأجزاء.
تدمج منصة الروبوت الذكي برمجيات تهدف إلى استقرار وقت التشغيل في التصنيع وتبسيط تكامل شبكات التحكم المؤسسية. تتطلب الروبوتات الصناعية التقليدية برمجة تسلسلية صارمة، وتتوقف البرامج عند حدوث أي خلل في الأجزاء. تقوم طبقة الذكاء الاصطناعي التوليدي المدمجة بمراقبة حالة التنفيذ باستمرار، مما يتيح استرداد الأخطاء بشكل آلي: عند سقوط جزء أو وضعه بشكل غير صحيح، يكتشف الروبوت ذلك بشكل مستقل ويعيد حساب تسلسل الاسترداد، ويعيد تشغيل المهمة دون تدخل بشري. يمكن لمنصة التحكم الاتصال مباشرة بشبكات إدارة الإنتاج الداخلية، مما يمكّن الروبوت من الاستعلام عن قواعد بيانات المخزون أو إصدار إنذارات تلقائية عند نقص إمدادات الأجزاء.
على عكس وحدات التحكم الصناعية التقليدية التي تعتمد على أجهزة كمبيوتر خارجية للاستدلال، تم تجهيز MOTOMAN NEXT بوحدة رسوميات حوسبة طرفية مدمجة، قادرة على معالجة خوارزميات الرؤية والمسارات محليًا داخل خزانة التحكم. تستخدم التكوينات القياسية الموجهة بالرؤية قوالب برمجة ثابتة، حيث يؤدي إزاحة المكونات إلى توقف الأعطال، بينما يؤسس النموذج الأساسي المدمج استدلالًا مكانيًا مستمرًا لتحقيق استرداد الأخطاء بشكل مستقل، ويمكنه نقل إجراءات التشغيل المُتعلمة إلى أذرع ذات أشكال مختلفة دون الحاجة إلى إعادة تدريب الكود يدويًا.
