This post is also available in:
English (אנגלית)
צוותי חיפוש והצלה נתקלים שוב ושוב באתגר מבצעי בסיסי: אזורי אסון הם בלתי־צפויים, לא ממופים, מלאים מכשולים — וסביבות כאלה מבלבלות רובוטים סטנדרטיים. ניווט אוטונומי רגיל נשען במידה רבה על GPS, על מפות מוכנות מראש או על כללי פעולה קשיחים. כל אלו לא תקפים כשמדובר במבנים שקרסו, מסדרונות מלאי עשן או תוואי שטח פראי. כדי להיות באמת שימושיים לצד כוחות ההצלה, רובוטים צריכים לראות, לזכור ולהסתגל — לא רק לבצע הוראות מתוכנתות.
חוקרי הנדסה מאוניברסיטת טקסס A&M פיתחו מסגרת ניווט מבוססת־זיכרון שנועדה לפתור את האתגר הזה. המערכת משלבת מודל שפה רב־חושי (multimodal LLM) עם מצלמות על גבי הרובוט, ומאפשרת לרובוט קרקעי — שהודגם באמצעות "כלב רובוטי" — לפרש סצנות חזותיות, לשמור זיכרונות מאזורים בהם ביקר, ולתכנן מסלולים בזמן אמת. במקום להגיב רק למה שהחיישנים רואים ברגע נתון, הרובוט יוצר ייצוג פנימי של מה שפגש בעבר — יכולת שמאפשרת תנועה מחושבת ויעילה הרבה יותר במרחבים מורכבים.
הטכנולוגיה פותרת מגבלה מרכזית של רובוטי שדה כיום: היעדר זיכרון מצבי. בסביבות אסון, הם חוזרים שוב ושוב לסמטה חסומה או מעריכים בצורה שגויה את הדרך וגוזלים זמן יקר. בעזרת זיכרונות חזותיים מאוחסנים, הרובוט מסוגל לעשות שימוש מחדש במסלולים מוצלחים, להימנע מסריקות מיותרות ולהתאים את תכניתו בזמן שהתנאים משתנים. מסגרת הניווט משלבת חשיבה לטווח רחוק עם שליטה רפלקסיבית מהירה, כך שהרובוט מגיב מיידית למכשולים תוך שמירה על יעד ברמה גבוהה.
למשתמשי ביטחון וביטחון־פנים, ליכולות אלו יש ערך רחב מעבר לחילוץ אזרחי. רובוטים קרקעיים בעלי זיכרון אקטיבי יכולים לתמוך בסיורים בסביבות ללא GPS, להתמצא במנהרות, לבחון מבנים מסוכנים או לסייע לכוחות הפועלים בשטחים עירוניים צפופים. השילוב בין תכנון מסתגל, שליטה בקול וראייה מבוססת מצלמות הופך את הרובוטים הללו לכלים חיוניים במשימות שבהן מסוכן או בלתי אפשרי להציב אדם.
על פי דיווח של Interesting Engineering, צוות המחקר אימן את המודל לעבד קלטים חזותיים, לזהות עצמים ולהמיר את המידע להוראות ניווט. באמצעות למידת חיקוי וניסויים חוזרים, הרובוט למד לשלב מידע בזמן אמת עם רמזים סביבתיים שנשמרו בזיכרון — בדומה לאדם המשתדל למצוא את דרכו בבניין לא מוכר. המחקר, שנתמך על ידי הקרן הלאומית למדע של ארה"ב, הדגים שגם פקודות קוליות יכולות להשפיע על קבלת ההחלטות של הרובוט — פתח לשיתוף פעולה טבעי ואינטואיטיבי יותר בין אדם למכונה.
לפי החוקרים, ניווט מבוסס־זיכרון הוא השלב הבא באוטונומיה רובוטית. ככל שכוחות חילוץ, ארגוני ביטחון ומפעילים תעשייתיים מחפשים כלים הפועלים בצורה אמינה בתנאי שטח לא־מובנים, מערכות המשלבות ראייה, שפה וזיכרון לטווח ארוך עשויות להפוך לסטנדרט החדש של רובוטים ניידים מוכנים לתנאי שטח.
המחקר פורסם כאן.
