في عالم يتسارع فيه تطور الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، يبرز تطبيق جديد يُعرف باسم تقدير العزم الخارجي العصبي (Neural External Torque Estimation - NEXT) كأحد الابتكارات الرائدة في مجال أذرع الروبوتات. يعتمد هذا النظام على تقنيات متطورة لتحليل البيانات، مما يسمح بتقدير العزم الخارجي للوصلات دون الحاجة إلى مستشعرات مخصصة، والتي غالبًا ما تتسم بتكلفتها العالية.

غالبًا ما تواجه أذرع الروبوتات تحديات كبيرة في التفاعل الدقيق مع البيئة المحيطة، إذ تكون حساسية القوة مطلوبة لتحقيق عمليات مؤثرة ومعقدة. يأتي نموذج NEXT ليثبت كفاءته من خلال قدرته على التدريب في دقيقة واحدة فقط باستخدام 10 دقائق من بيانات الحركة الحرة. ورغم هذا الزمن القصير، ينتج عنه تقديرات تنافس تلك التي تقدمها مستشعرات العزم المتخصصة.

ومن خلال دمج تقنية (Force-Informed Re-Sampling Training - FIRST)، تستطيع الأنظمة تحسين التعلم من خلال إعادة العينة لقطاعات ما قبل الاتصال والاتصال، مما يسهم في تقدم يزيد عن 17% في الأداء مقارنةً بالسياسات السابقة التي تعتمد على القوة.

لا تقتصر فائدة هذه التقنيات على تحسين التعلم؛ بل تُمكن المستخدمين من الاستفادة من التحكم بالتفاعل عن بعد (teleoperation) بطريقة أكثر كفاءة على أذرع الروبوتات منخفضة التكلفة. وبذلك، تفتح هذه الابتكارات آفاقًا جديدة لاستغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات التجارية والصناعية.

للاطلاع على نتائج الفيديو والكود البرمجي، يمكن زيارة الموقع الرسمي.