إيكا بـ1.45 مليار دولار: نموذج فيزيائي يعيد تعريف قبضة الروبوت

على الرغم من المليارات التي تدفقت على قطاع الروبوتات خلال السنوات الأخيرة، وعلى الرغم من ملايين الساعات من مقاطع الفيديو التي غذّت نماذج التعلم العميق، ظلّت مهارة بسيطة تُربك الآلات: أن تمسك شيئاً ما بشكل موثوق دون أن تُسقطه أو تسحقه. هذه العقبة تحديداً هي ما يبدو أن شركة ناشئة اسمها Eka Robotics قد بدأت بتجاوزها، بطريقة دفعت باحثين مخضرمين في المجال إلى التعبير عن دهشتهم علناً.

جولة تمويل ضخمة لشركة في بداياتها

أعلنت الشركة إغلاق جولة تمويل من الفئة A بقيمة 150 مليون دولار، لتصل قيمتها السوقية إلى 1.45 مليار دولار بعد التمويل. قادت الجولة صندوقا a16z وF-Prime. أسّس الشركة كل من بولكيت أغراوال، أستاذ في معهد ماساتشوستس للتقنية، وتوماس هارنويا، الباحث السابق في Google DeepMind، وقد تعرّف الاثنان على بعضهما أثناء دراستهما العليا في جامعة كاليفورنيا بيركلي، ويُعدّان من الأسماء البارزة في مجال التعلّم المعزّز لأغراض التحكم الروبوتي.

ويقول راغو راغورام، الشريك العام في a16z والذي شارك في قيادة الجولة، إن أداء النظام تجاوز بالفعل القدرة البشرية في مهام معيّنة، ويتوقع أن يتسع هذا التفوّق ليشمل مهام مناولة دقيقة أخرى خلال الأشهر المقبلة.

ما الذي يميّز العرض التقني؟

في زمن تكثر فيه العروض الترويجية للروبوتات، لفتت نتائج إيكا انتباه أكاديميين لا يُعرفون بالتهويل. فقد وصف كريس هاوزر، أستاذ في جامعة إلينوي أوربانا-شامبين، ما رآه بأنه مختلف نوعياً عمّا شاهده حديثاً، مشيراً إلى قدرة الروبوت على التعامل مع عدد كبير من الأجسام المختلفة دون إعادة تدريب، وإلى سلوك «بشري» مُقلق بعض الشيء: إذ يعيد المحاولة مرة بعد أخرى إذا فشل في المرة الأولى.

أما الأرقام فتوضح الفارق:

• التقاط نحو 1500 جسم في الساعة بوزن يصل إلى كيلوغرام واحد، مقابل نحو 600 جسم للعامل البشري.
• معدل نجاح يتجاوز 95% في الالتقاط الموثوق، حسب الشركة.
• سرعة حركة عالية إلى حدّ أن الذراع قادرة على إيذاء نفسها، ما يشير إلى ثقة كبيرة في استقرار الخوارزمية.

باحث في أحد المختبرات المتقدمة، تحدّث شرط عدم ذكر اسمه، شبّه التجربة بلحظة تحقيق الروبوتات للمشي المتوازن قبل سنوات. وروى أنه قدّم للروبوت حبة توت العليق — عنصر الاختبار المفضّل في مختبره — فأمسكها دون أن يسحقها، ثم وصف اقتراب الذراع الثقيلة نحو جسده وتباطؤها في اللحظة المناسبة قبل أن تلمسه بلطف.

من «رؤية-لغة-حركة» إلى «رؤية-قوة-حركة»

مفتاح الاختلاف يكمن في بنية النموذج الأساسي. فمعظم نماذج الروبوتات التوليدية اليوم تنتمي إلى فئة «الرؤية واللغة والحركة»، أي أنها تتعلّم العلاقة بين الأوامر اللغوية والمدخلات البصرية والأفعال. أما إيكا فتبني نموذجاً من نوع «الرؤية والقوة والحركة»، يركّز على العلاقة بين الأوامر ومدخلات القوة والحركة.

يشرح أغراوال المنطق قائلاً إن الرؤية ليست الوسيلة الأساسية لحلّ «مشكلة الميليمتر الأخير»: فهي تخبرك تقريباً بموقع الجسم ووضعيته، لكن عملية الإمساك الفعلية والتحسس تحدث عبر القوى. وهذا يمنح حجة النقاد — مثل رودني بروكس — بعض الوجاهة، إذ حذّروا من أن نماذج الروبوتات ستتعثّر ما لم تُمثّل اللمس والقوة.

يد مختلفة ومحاكاة واسعة النطاق

لتحقيق ذلك، صمّمت الشركة يداً روبوتية أكثر مرونة من القوابض التقليدية ومزوّدة بعدد أكبر من مستشعرات القوة، بحيث تتفاعل مع التلامس لحظياً. الشركة متحفّظة في تفاصيل التنفيذ لأسباب تنافسية، لكن الجوهر يعتمد على محاكي فيزيائي يصوغ القوى المتعددة التي يواجهها الروبوت أثناء الإمساك، ثم يُستخدم لبناء بيئة تعلّم معزّز قابلة للتشغيل على نطاق هائل. وتقول إيكا إنها تستطيع توليد آلاف الساعات من «خبرة الروبوت» في دقائق.

الرهان الأساسي هنا هو الاستغناء عن الاعتماد الكبير على بيانات العروض البشرية التي يجمعها مشغّلون أو عمال مؤقتون. وكما يلاحظ هاوزر، فإن التعلّم المعزّز يسمح للروبوت بتجاوز جودة أي عرض بشري قُدّم له، بدل أن يبقى سجيناً لحدود بياناته التدريبية.

سدّ الفجوة بين العمومية والأداء

يصف أغراوال ما تفعله شركته بأنه جسر فوق «فجوة العمومية مقابل الأداء» التي تؤرق الروبوتات الحديثة. فالنماذج الأكثر قابلية للتعميم اليوم تستطيع محاولة مهام كثيرة لكنها ليست جيدة في أيٍّ منها، بينما النماذج المتخصصة في مهمة واحدة قد لا تبني حالة تجارية مقنعة.

التصوّر المستقبلي الذي تطرحه إيكا هو تقسيم للعمل: نموذج عام كبير يتولّى التخطيط واتخاذ القرار — كأن يعرف أن الأطباق تُرصف في الخزانة بعد غسّالة الأطباق — ونموذج مثل نموذج إيكا يتولّى الجانب الفيزيائي، أي رفع الطبق فعلياً دون كسره. وبهذا المعنى، فإن قيمة الشركة لا تُقاس بذكاء الآلة وحدها، بل بقدرتها على لمس العالم بلطف وسرعة في الوقت نفسه.

✦ بقلم فريق دروب أيديا