الذكاء الاصطناعي11‏/11‏/2026، 8:50 ص UTC·1 دقائق قراءة

NTT تكشف عن ذكاء اصطناعي فيزيائي يتنبأ بأخطاء الروبوتات مسبقًا

أعلنت NTT تقنية ذكاء اصطناعي فيزيائي تتيح للروبوتات توقع مخاطر مثل سقوط الأحمال أو انهيارها واختيار الإجراء الأكثر ترجيحًا للنجاح.

A small robot arm placing irregularly shaped boxes on a warehouse shelf while a screen shows predicted video of the outcome. — الصورة: Impress Watch

أعلنت شركة NTT في 11 نوفمبر عن تقنية ذكاء اصطناعي فيزيائي تمكّن الروبوت من توقع مخاطر مثل انهيار الحمولة أو سقوط الأجسام قبل أن يتحرك، ثم اختيار الإجراء الأعلى احتمالًا للنجاح. وتعتمد التقنية على «NTT World Model» الذي يتنبأ بحركة الأجسام استنادًا إلى قوانين الفيزياء.

يقوم نموذج العالم بفهم حالة البيئة المحيطة والتنبؤ بالتغيرات الناتجة عن أفعال الروبوت. وكانت النماذج السابقة تتعلم غالبًا من كميات ضخمة من الفيديو، ولذلك قد تنتج في مواقف لم تتدرب عليها توقعات تخالف قوانين الفيزياء. وتبرز المشكلة في أماكن مثل مناولة حقائب المطارات وطرود الشحن، حيث تختلف الأشكال والأوزان وطرق الترتيب، ويصعب جمع بيانات تغطي كل الحالات.

دمج الفيديو بالفيزياء

يجمع NTT World Model بين نموذج لتوليد الفيديو و«محوّل تحكم فيزيائي» طورته الشركة. يقدّر النظام موضع الأجسام ووضعيتها وسرعتها وكتلتها، ثم يتنبأ بتغير حالتها وفق معادلات الحركة، فيعيد تمثيل حالات معقدة مثل التلامس والتصادم. وبحسب NTT، يحدّ ذلك من التوقعات غير الطبيعية كاختفاء الأجسام أو تشوهها، حتى في مواقف لم يتدرب عليها النموذج.

وتعمل التقنية مع برمجيات التحكم الحالية في الروبوتات. فعند وجود عدة إجراءات مرشحة تولّدها نماذج VLA (الرؤية واللغة والفعل) أو مخططات الحركة، تتنبأ بالنتيجة على هيئة فيديو وتمنح كل إجراء درجة نجاح، ليقارن الروبوت بينها قبل التنفيذ.

وفي تجربة لرصّ أجسام غير منتظمة على رف باستخدام روبوت صغير، ارتفع معدل النجاح من 73.1% إلى 92.3% عند دمج نموذج VLA المفتوح المصدر π0.5 مع NTT World Model. وفي اختبار OBJ3D العام الذي يتضمن تصادم عدة أجسام، سجّل النظام 7.81 على مقياس LPIPS مقابل 7.92 لطريقة OCK و21.90 لنموذج NVIDIA Cosmos Predict 2.5، وكلما انخفضت القيمة اقترب التوقع من الصورة الحقيقية.

وتخطط NTT لتطبيق التقنية أولًا في تحميل حقائب المطارات وتفريغها بمختلف أشكالها وأوزانها. وستجري تجارب ميدانية بالتعاون مع Mujin، وتسعى إلى التوسع في اللوجستيات والمستودعات والتصنيع والبناء وتجارة التجزئة.