أعلنت شركة TARS Robotics الصينية عن إنجاز جديد في مجال الذكاء الاصطناعي المتجسد، حيث قامت بعرض روبوت بشري يقوم بعملية تطريز باليدين مباشرة أمام الجمهور. استخدم الروبوت كلا اليدين لإدخال الإبرة وخياطة شعار، مما يتطلب دقة عالية وتحكما ثابتا.

أظهر العرض قدرة الروبوت على التعامل مع مواد ناعمة ومرنة بدقة تصل إلى أقل من المليمتر، وهي مهارة كانت تعتبر حتى الآن خارج نطاق أتمتة العمليات اليدوية الطويلة والدقيقة.

كسر حاجز الأتمتة الطويلة والدقيقة

لطالما كانت عمليات التحكم الدقيق والتنسيق بين اليدين إحدى القدرات المفقودة في الروبوتات الصناعية، مما حد من إمكانية أتمتة التجميع المعقد للدوائر الكهربائية وغيرها من العمليات الدقيقة.

تجاوز هذا الإنجاز هذا الحاجز، مما يفتح المجال أمام الروبوتات لأداء مهام كانت مقصورة سابقًا على المهارات البشرية الدقيقة.

التطريز اليدوي: تحدٍ كبير للروبوتات

قد يبدو التطريز اليدوي مهمة متخصصة، لكنه يمثل أحد أصعب التحديات في عالم الروبوتات. تتطلب المهمة دمج الرؤية الدقيقة، والتحكم التكيفي للقوة، وحركة منسقة لكلتا اليدين أثناء التعامل مع مواد مرنة تتغير شكلها باستمرار. أي خطأ صغير قد يؤدي إلى انقطاع الخيط أو فقدان غرزة.

خلال العرض المباشر، أكمل الروبوت العملية بسلاسة، ما أبرز مستوى غير مسبوق من الذكاء المتجسد، ويعد هذا الإنجاز أساسًا لتوسيع استخدام الروبوتات في الصناعات المختلفة.

نهج DATA AI PHYSICS: دمج البيانات والذكاء الاصطناعي والروبوتات

خلال الحدث، أوضح الدكتور تشن ييلون، الرئيس التنفيذي لشركة TARS Robotics، أن هذا الإنجاز تحقق بفضل ما وصفه بـ نهج الثالوث DATA AI PHYSICS، الذي يربط بين البيانات الواقعية، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والأنظمة الروبوتية المادية في حلقة متكاملة.

تعتمد الشركة على منصة SenseHub لجمع بيانات تشغيلية مفصلة من البيئات الواقعية، والتي تُستخدم بعد ذلك لتدريب محرك TARS AWE 2.0 AI World Engine، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متجسد مصمم لتعلم المهارات البدنية العامة بدلا من أداء مهام محددة فقط. ثم تُطبق هذه القدرات مباشرة على روبوتات سلسلة T وA البشرية.

أكد تشن أن الروبوتات مصممة بحيث تقل الفجوة بين التدريب الرقمي والتنفيذ الواقعي، ما يسمح بتنفيذ المهارات المكتسبة بدقة في العالم الحقيقي، ويضمن قابلية التوسع وفقًا لمبادئ قانون التدرج في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تعزيز الذكاء من خلال البيانات

أوضح الدكتور دينغ وينتشاو، كبير علماء الشركة، كيف يؤدي توسيع نطاق البيانات إلى تقدم سريع في مختلف المهام.

وأشار إلى أن الاعتماد على البيانات الهائلة من SenseHub وقيادة نموذج AWE 2.0 أدى إلى ارتفاع معدلات نجاح المهام عبر سيناريوهات متعددة، مع توقع المزيد من التطورات في ذكاء الروبوتات وقدرتها على التعميم بين الصناعات المختلفة.

تركز الشركة على تعليم الروبوتات مهارات عامة قابلة للتكيف، بدلاً من برمجتها لمهمة واحدة محددة، مما يتيح لها الانتقال بسهولة بين البيئات والمهام المختلفة.

نمو سريع بدعم تمويلي كبير

تأسست TARS Robotics في 5 فبراير 2025، وانتقلت بسرعة من مرحلة المفهوم إلى التطبيق الفعلي في العالم الواقعي.

في أقل من عام، نجحت الشركة في تطبيق خوارزمياتها الأساسية على المنصات الروبوتية، محققة تحسينات ثابتة في الأداء. وقد دعمت هذه النمو الثقة الكبيرة من المستثمرين، حيث جمعت الشركة 120 مليون دولار في جولة تمويل أولية (Angel Round) من مستثمرين مثل Lanchi Ventures، تلتها جولة Angel+ بقيمة 122 مليون دولار.