ترتيب الكابلات، وغسل وتقطيع البطاطس والجزر… أصبحت الروبوتات جزءًا متزايدًا من حياة الإنسان، وهذا يتحول بسرعة إلى واقع في غرب بكين.
مؤخرًا، بدأ مركز تدريب بيانات الروبوتات البشرية الواقع في حديقة بكين الصناعية للبنوك والتأمين في منطقة شيجينغشان عملياته. يجري المركز تدريبات بشكل أساسي لسيناريوهات مثل الحياة المنزلية والتصنيع الصناعي، منتجًا أكثر من 6 ملايين نقطة بيانات عالية الجودة للتطبيقات الواقعية سنويًا، مما يوفر دعماً بياناتياً موثوقًا لدخول الروبوتات البشرية إلى المنازل، والإنتاج الصناعي، وخدمات الأعمال.
داخل مركز التدريب، مشهد نشط يعج بالحركة. على منصات التدريب في الطابقين الأول والثاني، تم إعداد سيناريوهات تطبيقية شائعة متنوعة – بعضها أحواض مطابخ، وبعضها أرفف سوبرماركت، إلى جانب خطوط تجميع قطع السيارات ومناطق فرز الخدمات اللوجستية. يرتدى المدربون سماعات الواقع الافتراضي ويشغلون أجهزة التحكم للتحكم عن بعد في الروبوتات، بينما يسجل فنيو البيانات بيانات التشغيل في الوقت الفعلي، مكملين مهام التدريب لسيناريو واقعي تلو الآخر.
في محطة العمل الخاصة بالتنظيف والترتيب لسيناريوهات الحياة المنزلية، روبوت بشري، يتم التحكم فيه بواسطة مدرب، منشغل بوضع كابلات الشحن من على الطاولة في صندوق تخزين واحدًا تلو الآخر، ثم وضع الغطاء وإعادته إلى خزانة التخزين. أثناء ترتيب الكابلات، يواجه الروبوت خيارات عرقلة، مثل كتب تغطي الكابلات. يحتاج الروبوت إلى إزالة الكتب جانبًا قبل إكمال الترتيب، مما يعيد إنشاء سيناريوهات الحياة المنزلية بشكل أكثر واقعية.
“بينما قد يبدو ترتيب الكابلات بسيطًا للإنسان، من منظور تدريب الروبوتات، إكمال هذه السلسلة من الإجراءات يتطلب 12 خطوة ويستغرق حوالي 15 دقيقة للإكمال. خلال هذه العملية، لا يمكن للخطوة نفسها أن تفشل أكثر من 3 مرات، وإلا يجب البدء من جديد”، أوضح أحد أعضاء الفريق الفني. “فقط بعد تكرار هذه المجموعة من الإجراءات 10 مرات وتحقيق جمع بيانات فعال، تعتبر المهمة مكتملة. ثم يتم تنظيف هذه البيانات، ووضع علامات عليها، وتصديرها، وتقديمها للشركات لتدريب النماذج الكبيرة.”
الروبوت الذي يتم تدريبه في الموقع يُدعى “كوا فو”، وهو روبوت بشري طورته شركة ليجو للروبوتات بشكل أساسي لسيناريوهات التطبيق الصناعي. يبلغ طوله 1.66 متر، ووزنه 55 كيلوجرامًا، ويتحرك بمرونة وبوضعية مستقرة. تم تركيب كاميرات في رأسه وكلتا يديه، وتأتي البيانات المجمعة بشكل أساسي من مسارات الحركة التي تسجلها هذه الكاميرات.
“تمامًا كما يتطلب تعليم الطفل المشي تدريبًا مكثفًا، تحتاج الروبوتات أيضًا إلى تدريب متكرر في سيناريوهات متنوعة لتصبح أكثر ذكاءً. جميع السيناريوهات التي أنشأناها تأتي من احتياجات حقيقية للشركات، بهدف حل مشكلة نقص البيانات التي تواجهها صناعة الروبوتات حاليًا”، قال عضو الفريق الفني. “تدريبنا
