علّم الفريق المطوّر لـWorkhorse روبوت Unitree G1 الشبيه بالبشر تخطيط حركات التلاعب بالأشياء وتنفيذها باستخدام الجسم كله، وذلك بمشاهدة مقاطع فيديو لأشخاص صُوّرت من منظورهم. ويتنبأ مخطِّط بصري بوضعيات الجذع والمعصمين والقدمين، فيما يتبعها نظام تتبّع مدرَّب بالتعلّم المعزّز. وعلى روبوت حقيقي، يفرز النظام الصناديق ويلتقط صندوقًا أُلقي نحوه، بل ويتسلق حقيبة سفر، كما يستطيع التعافي عندما يدفعه شخص. وفي المحاكاة، نجح في فرز الصناديق في 77% من المحاولات، وفي 64% منها عند تعرّضه لدفعات تصل إلى 40 N·s.
لماذا يهم
إذا أمكن توسيع نطاق هذا النهج، فقد تتمكن روبوتات الخدمة اليومية من التعامل مع مهام غير مرتبة وتتطلب احتكاكًا مباشرًا، من دون الحاجة إلى برمجتها يدويًا.
