وحتى الآن، يتم تدريب هذه النوعية من الروبوتات على التحرك في بيئات محددة بدلا 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 الأامريكية 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، فلابد أن تكون قادرة على التعلم من اخطائها، 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 القدارت الحركية للروبوتات التي تم تطويرها بالفعل أو التي سوف يتم ابتكارها في المستقبل.