في عالم الروبوتات الحديثة، تعد القدرة على محاكاة الأجسام القابلة للتشوه أحد التحديات الكبرى. فبدون القدرة على التنبؤ بديناميكيات هذه الأجسام، تصبح العديد من التطبيقات الروبوتية صعبة التنفيذ. وهنا يأتي دور إطار الديناميكيات المستلهمة من الفيزياء (Physics-Guided Residual Dynamics - PGRD).

تم تصميم PGRD كإطار هجين يجمع بين أفضل ما في الأساليب الفيزيائية والتعلم العميق، حيث يستند إلى محاكي زنبركي-كتلي قابل للتخصيص، ويستخدم شبكة عصبية متعلمة للتنبؤ بالتصحيحات المتبقية للتنبؤات الفيزيائية. هذا النظام يتيح لنا الحصول على نتائج أكثر دقة مقارنة بالأساليب المسندة فقط إلى الفيزياء أو التعلم الآلي.

لتأمين عملية المحاكاة الثابتة، يعتمد PGRD على صياغة تعتمد على السرعة، بالإضافة إلى بنية تحويل نافذة منزلقة لالتقاط الاعتماديات الزمنية. ولهذا، تمكنت هذه التقنية من تحقيق نتائج رائعة عند محاكاة مجموعة متنوعة من الأجسام القابلة للتشوه في العالم الواقعي.

بالإضافة إلى ذلك، استعرض البحث كيف يمكن استغلال PGRD في تطبيقين رئيسيين: التخطيط للحركة عبر التحكم التنبؤي للنموذج، بما في ذلك إعداد مشروط على اللغة مع صورة هدف مولدة، والمحاكاة التفاعلية عبر التنبؤ بالفيديو المشروط على العمل باستخدام تقنية 3D Gaussian Splatting.

إذا كنت مهتمًا بابتكارات الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات، لا تتردد في متابعة المزيد من التطورات في هذا المجال الرائع. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات!