# ReDex يعزز نجاح سياسات اليد المدرّبة بالمحاكاة في الواقع

> رفع الإطار الجديد نجاح قلب الأشياء من 14% إلى 86%، والتقدم في تدوير مفك البراغي من 26% إلى 95% على روبوتات حقيقية.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/ar/redex-boosts-real-world-success-of-simulation-trained-hand-policies

أطلق باحثون بقيادة جينتشو لي ReDex، وهي طريقة لتكييف سياسات اليد الماهرة المدرّبة بالمحاكاة كي تعمل على أجهزة حقيقية. يتيح النظام للإنسان تصحيح مواضع تلامس الأصابع بلطف، فيما تواصل السياسة الأصلية التحكم بالأصابع الأخرى. وتُستخدم جولات التنفيذ التي تمزج بين السياسة الأساسية وحركات الأصابع الموجّهة بشريًا وبيانات قوة أطراف الأصابع لتدريب سياسة جديدة مشروطة بالقوة، عبر التعلم بتقليد السلوك. وفي اختبارات لمهمتين تتطلبان تلامسًا مكثفًا، رفع ReDex نجاح قلب الأشياء من 14% إلى 86%، والتقدم في تدوير مفك البراغي من 26% إلى 95.3%.

## الحقائق

- ارتفع نجاح قلب الأشياء من 14% إلى 86% على جسمين.
- تحسن التقدم في تدوير مفك البراغي من 26.0% إلى 95.3% على ثلاثة أجسام.

## لماذا يهم

يوضح هذا طريقة عملية لتحويل مهارات اليد المدرّبة بالمحاكاة إلى حركات روبوتية موثوقة في الواقع، مع قدر ضئيل من التصحيح البشري.

## المصادر والمراجع

1. [ReDex: Repairing Sim-to-Real Dexterous Policies by Finger-Level Compliant Interaction](https://arxiv.org/abs/2610.07525) – arXiv cs.RO, 2026-10-07

آخر تحديث: 2026-10-07