DoorMan.. ابتكار ثوري لتعليم الروبوتات المهام المعقدة
كشف باحثو شركة NVIDIA عن نظام جديد لتعليم الروبوتات يُدعى DoorMan، يتيح للروبوتات فتح الأبواب بسرعة ودقة أكبر مقارنة بالمشغلين البشريين.
واختُبر النظام على روبوت Unitree G1 الذي تبلغ تكلفته 16,000 دولار، معتمدًا بالكامل على الكاميرات RGB وتعلم التعزيز ضمن بيئة المحاكاة، دون الحاجة لأي تعديلات إضافية في العالم الحقيقي.
Reality of robotics: humanoid kung fu is solved before they can open doors with RGB.
Here we are.
Introducing the frontier of sim2real at NVIDIA GEAR. 100% sim data. RGB input only. Code name: 𝗗𝗼𝗼𝗿𝗠𝗮𝗻.
We are opening the sim-to-real door.https://t.co/ar1dREHsRi
🧵 pic.twitter.com/4d96Fl9qqv— Haoru Xue ✈️ NeurIPS (@HaoruXue) December 2, 2025
أداء يفوق البشر
وأظهرت الاختبارات الواقعية أن الروبوت أتم المهمة بنسبة أسرع تصل إلى 31% مقارنة بالمشغلين البشريين، مع تحقيق معدل نجاح أعلى.
ويُعد هذا النظام تقدّمًا في مجال الـ loco-manipulation، الذي يجمع بين المشي والإدراك وتنسيق الأطراف والتعامل مع الأجسام في الوقت نفسه.
ويعتمد نظام DoorMan على تعلم التعزيز القائم على الرؤية فقط، حيث يستخدم الروبوت بكسلات RGB الخام أثناء أداء المهام.
وعلى عكس الروبوتات التقليدية التي تتطلب حساسات عمق أو علامات تتبع الحركة، يوفر هذا الأسلوب مرونة أكبر ويقلل من الأخطاء في البيئات غير المتوقعة.
حلول للتحديات التقليدية
وتغلب الفريق البحثي على تحديين رئيسيين: الأول يتعلق بالاستكشاف، من خلال آلية staged-reset التي تحفظ مراحل التدريب الناجحة لتجنب إعادة تعلم المراحل الأولية، والثاني يتعلق بالرؤية، حيث يعلّم الروبوت كيفية تعديل موقع رأسه أو خطواته للحفاظ على رؤية مقبض الباب أثناء أداء المهمة.
ويمثل نظام DoorMan تقدمًا في تعليم الروبوتات المهام المعقدة، ويوفر نموذجًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين الحركة والإدراك والتفاعل مع البيئة، مع إمكانية تطبيقه في مجالات مختلفة مثل المساعدة المنزلية والأتمتة الصناعية.
