مع تطور الذكاء الاصطناعي ودخول الروبوتات إلى سوق العمل، يزداد التعقيد في تحديد المهمات المختلفة في المصانع والمؤسسات، وتقسيم العمل بين البشر والروبوتات.
وفي هذا الإطار، ذكر موقع ”سايتك ديلي“، أن باحثين من قسم الروبوتات في جامعة كارنيج ميلون في الولايات المتحدة الأمريكية، طوروا خوارزمية ذكاء اصطناعي لوضع خطط العمل وتنظمه وتقسيم المهمات بين الروبوتات والبشر، وفقا لبيانات تأخذ بالاعتبار أي الطرفين أكثر اتقانا للمهمة.
وقال باحث الدكتوراة شيفام فاتس وقائد الفريق البحثي، إن ”الخوارزمية الجديدة تولي أهمية لعوامل منها ما يتعلق بالوقت الذي يستغرقه البشر لإتمام مهمة، أو لتعليم الروبوت كيفية ذلك، أو التكلفة الناجمة عن فشل الروبوت في أدائها، وبوضع هذه التكاليف في الحسبان، تقدم الخوارزمية التقسيم الأمثل للمهمات“.
وتبرز أهمية الخوارزمية الجديدة في مراكز التصنيع والتجميع، وفي أي بيئة يتفاعل فيها البشر والروبوتات ويتعاونون لإكمال مهمات محددة.
ولاختبار الخوارزمية، ابتكر الباحثون عدة سيناريوهات يعمل فيها البشر والروبوتات على إدخال أشكال في لوحة تركيب، وجمع أجزاء من مختلف الأشكال والأحجام من لعبة ”الليغو“.
واستخدام الخوارزميات والبرمجيات لتنظيم المهمات ليس بالأمر الجديد، ولكن مشروع الفريق البحثي هو الأول من نوعه في دمج تعلم الروبوت وجعله جزءا من عمله، إذ تعمل الخوارزمية الجديدة على تطوير الروبوت وتعليمه.
وفي بعض المنشآت، قد يحتاج شخص ما لتحريك ذراع روبوتية يدويا من أجل تعليم الروبوت كيفية القيام بمهمة معينة؛ ما يتطلب وقتا إضافيا ويفرض تكاليف مالية، ولكنه مفيد على المدى الطويل إذا تعلم الروبوت أداء مهمة جديدة.
ويكمن جزء من التعقيد في تحديد الوقت الأنسب لتعليم الروبوت، بدلا من تكليف البشر بالمهمة؛ ما يتطلب من الروبوت التنبؤ بالمهمات التي يستطيع أداءها بعد تعلم المهارة الجديدة.
واعتمادا على هذه المعلومات، تُحول الخوارزمية المشكلة إلى برنامج للتحسين والوصول إلى أداء أفضل في عمليات الجدولة والإنتاج والتخطيط وتصميم شبكات التواصل، ليعمل على حلها بكفاءة.
وأشار الفريق البحثي إلى أن الخوارزمية قدمت أداء أفضل من النماذج التقليدية في مختلف الحالات، وقللت من تكاليف إتمام المهمات بنسبة 10 إلى 15%.
