في عالم التكنولوجيا المتقدمة، يُعتبر الذكاء الاصطناعي الفيزيائي (Physical Agentic AI) خطوة جديدة نحو تحسين طريقة تنسيق الروبوتات. يتيح هذا الإطار فعالية أكبر من خلال تحليل المهام المعقدة وتحويلها إلى خطط متعددة الخطوات، مما يوفر تحكمًا أفضل في التنسيق بين الروبوتات.

يعمل إطار Agentic AI على تحسين المعلومات المتعلقة بالقدرات البدنية، والاحتياجات المسبقة للأداء، والتنسيق بين الروبوتات المختلفة. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى واجهة معمارية واضحة بين التخطيط الدلالي (semantic planning) والتنفيذ، بحيث يتم التحقق من كل إجراء مخطط ضد قدرات الروبوتات وحالة النظام وشروط سير العمل قبل أن يتم تنفيذه.

يتضمن الإطار الجديد كيفية تنظيم المهام بين الروبوتات، حيث يقدم كل روبوت مكتبة متخصصة من المهارات القابلة للتنفيذ يمكّن نموذج التخطيط من تقسيم المهمة إلى مراحل وتعيين كل مرحلة إلى زوج من الروبوتات والمهارات الخاصة بها. يجري ذلك عبر طبقة تنسيق الروبوتات التي تعرض المكتبة الخاصة بها، حالة الروبوت، المواقع المعروفة، وعقود سير العمل لمخطط المهمة غير النشط.

كما تم اختبار هذا الإطار في مهمة بحث وتوزيع باستخدام طائرات مسيّرة ومركبات أرضية غير مأهولة، حيث أظهر التنفيذ المباشر تحسنًا كبيرًا في الحد من الأخطاء أثناء تنفيذ المهام.

بهذا الشكل، تسهم التقنيات الحديثة التي يعمل عليها العلماء في جعل الروبوتات أكثر ذكاءً وقدرة على اتخاذ قرارات دقيقة في الوقت الحقيقي. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.