في خطوة مبتكرة نحو تعزيز قدرات الروبوتات، أطلق باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظام ذاكرة جديد يحمل اسم “دام” (DAAAM)، والذي يمثل اختصاراً لعبارة تعني «وصف أي شيء، في أي مكان، وفي أي وقت». يهدف هذا النظام المتطور إلى تزويد الروبوتات بذاكرة مكانية وزمنية قادرة على دمج المعلومات من الخرائط ثلاثية الأبعاد والرؤية الحاسوبية والنماذج اللغوية، مما يتيح لها تذكر الأماكن والأحداث بسلاسة ودقة أكبر.
يعتمد هذا النظام على دمج بيانات الخرائط ثلاثية الأبعاد مع قدرات التعرف البصري، مما يمكّن الروبوتات من تسجيل الأجسام وربطها بالمواقع والأوقات التي ظهرت فيها. هذا يختلف تماماً عن الأنظمة التقليدية التي تركز فقط على الشكل الهندسي للمكان، حيث يمكن للنظام الجديد تزويد الروبوتات بقدرة على الإجابة عن أسئلة عملية تتعلق بمواقع الأدوات أو الأشياء التي تم استخدامها في الماضي، بالاعتماد على سياقاتها المكانيّة والزمنيّة.
من المثير للاهتمام أن هذا الإطار الجديد لا يكتفي بتخزين المعلومات، بل يقوم أيضًا بتقليل حجم البيانات عن طريق تجميع العناصر المتشابهة واختيار لقطات رئيسية، مما يساعد في تسريع عملية المعالجة ويتيح العمل في الزمن الحقيقي ضمن بيئات واسعة ومعقدة. إذأ، يمكن للروبوتات أن تتفاعل مع المعلومات بشكل أسرع وأكثر فعالية، مما يسهم في تحسين أداءها في المهام المختلفة.
كما أشار الباحثون إلى أن النظام يستخدم نموذجاً لغوياً لتفسير الأسئلة وتوجيه عمليات البحث، مما يعزز دقة الإجابات ويقلل من الأخطاء الناتجة عن التقديرات غير المباشرة. وقد أظهرت التجارب أن هذه الطريقة تشدد فعالية التواصل بين الإنسان والآلة، حيث يمكن للروبوتات استرجاع المعلومات بشكل أسرع بعشر مرات مقارنة بالأساليب السابقة.
حالياً، يعمل الباحثون على تطوير النظام ليشمل تسجيل الأحداث المهمة بالإضافة إلى الأجسام والمواقع، ويسعون إلى إضافة مستويات ثقة إلى الإجابات، مما يسهل على الروبوتات إبلاغ المستخدمين بمقدار يقينها من المعلومات التي تقدمها. الهدف من هذه التطورات هو تمكين الروبوتات العامة من أداء وظائف متباينة استنادًا إلى أوامر لغوية بسيطة، وهذا يتطلب منها القدرة على تذكر كيفية تغير البيئات مع مرور الوقت.
يوفر هذا البحث أساساً متيناً لابتكار روبوتات ذكية قادرة على فهم العالم بالطريقة التي يتفاعل بها البشر مع المكان والزمن والمعلومات. يأمل القائمون على المشروع أن تسهم هذه التقنية في افراز جيل من الروبوتات الحساسة لاحتياجات البيئات البشرية، مما يزيد من فرص استخدامها في مجالات مختلفة مثل الصناعة والخدمات والواقع المعزز، وتوسيع نطاق التطبيقات التي يمكن أن تتفاعل فيها الروبوتات مع البشر بسلاسة وفاعلية.
