تستطيع الروبوتات التي تتحرك على أرجل القيام بالكثير من المهام المفيدة التي تستدعي قطع مسافات طويلة واجتياز العديد من العقبات البرية التي تعترض طريقها أثناء التحرك في البيئات الطبيعية.
وحتى الآن، يتم تدريب هذه النوعية من الروبوتات على التحرك في بيئات محددة بدلاً من تأهيل نفسها بحسب البيئة المحيطة بها والعمل بفعالية في ظل معطيات مختلفة، ويرجع السبب في ذلك إلى صعوبة تدريب الروبوت على التنبؤ بكافة الظروف البيئية المختلفة التي قد تواجهه أثناء الحركة وسبل التعامل مع هذه الظروف على اختلافها.
ولكن فريق من الباحثين في معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي بجامعة كاليفورنيا بيركلي الأمريكية طور تقنية جديدة تعتمد على أساليب التعلم المعزز يمكنها التغلب على هذه المشكلة من خلال السماح للروبوتات التي تسير على أرجل بالتعلم من البيئة المحيطة بها وتحسين قدراتها الحركية بشكل مستمر.
وذكرت لورا سميث، وهي إحدى الباحثين المشاركين في هذه التجربة، في تصريحات للموقع الإلكتروني تيك إكسبلور المتخصص في التكنولوجيا أنه «من أجل أن تتمتع الروبوت بالقدرة على الحركة الذاتية، فلا بد أن تكون قادرة على التعلم من أخطائها، ولقد نجحنا من خلال البحث الجديد في تطوير منظومة إلكترونية تتيح للروبوتات هذه الخاصية بالفعل».
وزود الباحثون المنظومة الجديدة بمعادلة خوارزمية للتعلم العميق ابتكرها فريق من الباحثين بجامعة نيويورك تتيح للروبوتات التعلم بشكل دائم من تجاربها السابقة بشكل فعال للغاية.
ويؤكد فريق الدراسة أن التقنية الجديدة سوف تسمح بتطوير القدرات الحركية للروبوتات التي تم تطويرها بالفعل أو التي سوف يتم ابتكارها في المستقبل.