الرياض 
38°C
طوّر فريق مؤلف من باحثين من مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (CSAIL) التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، قفازات ذكية تعتمد على تقنيات الاستشعار لمساعدة المتعلمين الحركيين – أو اللمسيين – على فهم المهام أو المهارات الجديدة بشكل أفضل.
وقال يييوي لو، الطالب الدراسات العليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمؤلف الرئيسي لورقة البحث حول هذا المشروع: “يشارك البشر في مجموعة واسعة من المهام من خلال التفاعل المستمر مع العالم من حولهم. نحن غالبًا ما لا نشارك هذه التفاعلات الجسدية مع الآخرين، ولكننا في الغالب نتعلم من خلال مراقبة حركاتهم، مثلما يحدث عند العزف على البيانو أو أداء الرقص”.
وأضاف لو: “تحدي تحويل التفاعلات اللمسية هو أن كل شخص يدرك ردود الفعل اللمسية بشكل مختلف. استلهمنا هذا التحدي لتطوير عامل تعلم آلي يتعلم توليد اللمس التكيفي لقفازات الأفراد، ويعرّفهم بنهج عملي أكثر لتعلم الحركة المثلى”.
تصمم القفازات الذكية خصيصًا لكل فرد لضمان ملاءمة مثالية. وتعتمد هذه التقنية الجديدة على كمبيوتر يولد نمطًا للقفاز يستند إلى قياسات يد المستخدم، ومن ثم يستخدمها كدليل لآلة التطريز الرقمية لخياطة أجهزة الاستشعار والمشغلات اللمسية مباشرة في النسيج. وبعد ذلك، تصبح القفازات جاهزة للاستخدام خلال 10 دقائق فقط.
تستخدم التكنولوجيا المدمجة في كل قفاز لالتقاط حركات اليد والأصابع لمرتديها – مثل المدرسين أو الجراحين الماهرين أو مشغلي الآلات – ويتم إعادة إنتاج هذه الحركات كمطالبات لمسية للمتعلمين بفضل وكيل التعلم الآلي التكيفي المدرب على استجابات اللمس لـ12 مستخدمًا.
وعند تغذية البيانات الجديدة للمستخدم، يمكن للنظام تخصيص استجابات التعليقات لكل فرد في غضون 15 ثانية فقط.
وفي أحد الأمثلة، طُلب من عازف بيانو بارع أن يعزف نغمة بسيطة بينما التقطت القفازات الذكية التسلسل حيث تم الضغط على الأصابع لأسفل لفترة محدودة على المفاتيح. ثم تم تحميل هذه البيانات في قفازات الطالب، الذي اتبع طنين الإصبع للضغط على المفاتيح عند الحاجة لتعلم اللحن.
تتيح هذه التكنولوجيا للمستخدمين التكيف مع عوالم الواقع الافتراضي، وتقديم تجربة مخصصة وقائمة على اللمس في الدورات التدريبية الافتراضية للجراحين ورجال الإطفاء والطيارين. وقد استخدمت القفازات الذكية أيضًا لتدريب الأنظمة الروبوتية عن بعد على الإمساك بالأشياء بشكل مشابه للإنسان، مثل تعليم ذراع الروبوت كيفية التقاط أنواع مختلفة من الخبز دون إتلافها.
وعلى الرغم من أن النظام يمكنه التعامل مع حركات بسيطة إلى حد ما في الوقت الحالي، يعتقد الفريق أنه من الممكن أن يساعد وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يتغذى على المزيد من بيانات المستخدم في مهام أكثر تعقيداً، مثل التلاعب بالطين أو قيادة الطائرات. وبفضل ردود الفعل اللمسية القوية، يمكن أن تساعد هذه التكنولوجيا في توجيه أجزاء الجسم الأقل حساسية مثل القدمين والوركين.
