مواجهة Google DeepMind لكرة القدم: معركة الروبوتات الصغيرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على أرض الملعب

جوجل ديب مايند حققت إنجازا مثيرا للإعجاب من قبل تدريب الروبوتات الصغيرة الجاهزة للمشاركة في مباريات كرة القدم. في منشور حديث في الروبوتات العلميةيشرح الباحثون بالتفصيل نهجهم المبتكر، والاستفادة من التعلم المعزز العميق (deep RL) لتعليم الروبوتات ذات القدمين نسخة مبسطة من هذه الرياضة.

على عكس التجارب السابقة التي ركزت على الروبوتات رباعية الأرجل، يُظهر عمل DeepMind تقدمًا كبيرًا في تدريب الآلات البشرية ذات الساقين على أداء المهام الجسدية الديناميكية.

لقد تم توثيق نجاح إطار عمل DeepMind العميق في إتقان ألعاب مثل الشطرنج والذهاب بشكل جيد. ومع ذلك، تضمنت هذه الإنجازات في المقام الأول التفكير الاستراتيجي بدلاً من التنسيق الجسدي. من خلال تكييف Deep RL مع الروبوتات التي تلعب كرة القدم، تعرض DeepMind قدرتها على مواجهة التحديات الجسدية المعقدة بفعالية.

في البداية، قام المهندسون بتدريب الروبوتات على المحاكاة الحاسوبية، مع التركيز على مجموعتين من المهارات الأساسية: النهوض من الأرض وتسجيل الأهداف ضد الخصم. ومن خلال الجمع بين هذه المهارات وتقديم سيناريوهات محاكاة للمباريات، تعلمت الروبوتات لعب مباريات كرة قدم فردية كاملة. من خلال التدريب التكراري، قاموا بتحسين قدراتهم تدريجيًا، بما في ذلك الركل وإطلاق النار والدفاع والرد على تصرفات الخصم.

أثناء الاختبارات، أظهرت الروبوتات المدربة بعمق على RL مرونة وكفاءة ملحوظة مقارنة بنظيراتها المكتوبة غير القابلة للتكيف. لقد أظهروا سلوكيات ناشئة مثل التمحور والدوران، والتي تمثل تحديًا للبرمجة المسبقة. ومع ذلك، اعتمدت هذه الاختبارات فقط على التدريب القائم على المحاكاة، مع الجهود المستقبلية التي تهدف إلى دمج التدريب التعزيزي في الوقت الحقيقي لتعزيز قدرة الروبوتات على التكيف بشكل أكبر.

على الرغم من أن هذه التكنولوجيا تبدو واعدة، إلا أنه لا تزال هناك عقبات يجب التغلب عليها قبل أن تتمكن الروبوتات التي تعمل بنظام DeepMind من المنافسة في أحداث مثل RoboCup. إن توسيع نطاق الروبوتات وتحسين قدراتها سيتطلب إجراء تجارب وتحسينات واسعة النطاق. ومع ذلك، فإن عمل DeepMind الرائد يسلط الضوء على إمكانات التعلم العميق في تحسين حركات الروبوتات ذات القدمين والقدرة على التكيف في سيناريوهات العالم الحقيقي.

فشلت في الروبوتات. اقرأ المزيد عن الروبوتات والروبوتات.