روبوتات سحابية
تعلم الدماغ السحابي للروبوتات

النهج: التعلم مدى الحياة.
اقترح استخدام التعلم مدى الحياة لبناء دماغ سحابي للروبوتات من قبل CAS. استند هذا الاقتراح إلى مشكلة كيفية تمكين الروبوتات من دمج ونقل تجاربها لتتمكن من استخدام المعرفة السابقة بفعالية والتكيف السريع مع البيئات الجديدة. قُدمت لمعالجة هذه المشكلة معمارية تعلم للملاحة في أنظمة الروبوتات السحابية تحت اسم التعلم المعزز الفيدرالي مدى الحياة (LFRL). يتضمن هذا العمل خوارزمية دمج المعرفة لتحديث النموذج المشترك المُستضاف على السحابة، بالإضافة إلى تقديم طرق فعالة للتعلم بالنقل (Transfer Learning) في LFRL. يتماشى نموذج LFRL مع علم الإدراك البشري، مما يجعله مناسبًا لأنظمة الروبوتات السحابية. تُظهر التجارب أن LFRL يحسن بشكل كبير من كفاءة التعلم المعزز لملاحة الروبوتات. كما يوضح نشر النظام السحابي للروبوتات أن LFRL قادر على دمج المعرفة السابقة بفعالية.
النهج: التعلم الفيدرالي.
اقترح استخدام التعلم مدى الحياة لبناء دماغ سحابي للروبوتات في عام 2020. يستطيع البشر تعلم سلوك جديد من خلال مراقبة الآخرين وتقليد مهاراتهم، وبالمثل يمكن للروبوتات تطبيق هذا المفهوم من خلال التعلم بالتقليد (Imitation Learning). عندما يحصل البشر على توجيه خارجي، فإنهم يتمكنون من إتقان السلوك الجديد بكفاءة أعلى. فكيف يمكن للروبوتات تحقيق ذلك؟
قدم الباحثون لمعالجة هذه المسألة إطار عمل جديد يُدعى FIL، والذي يوفر آلية لدمج المعرفة غير المتجانسة في أنظمة الروبوتات السحابية، ثم طورت خوارزمية دمج المعرفة في FIL لتتيح للسحابة دمج المعرفة المختلفة القادمة من الروبوتات المحلية، ومن ثم إنشاء نماذج إرشادية للروبوتات التي تحتاج إلى خدمات معينة. قدمت بعد ذلك آلية لنقل المعرفة لمساعدة الروبوتات المحلية على اكتساب المعرفة من السحابة. يصبح الروبوت باستخدام FIL قادرًا على الاستفادة من المعرفة المكتسبة من روبوتات أخرى، مما يعزز دقة وكفاءة التعلم بالتقليد. بالمقارنة مع التعلم بالنقل (Transfer Learning) والتعلم الفوقي (Meta-Learning)، يُعد FIL أكثر ملاءمة لأنظمة الروبوتات السحابية. أجرى الباحثون لإثبات فعاليته تجارب على مهمة القيادة الذاتية للروبوتات (السيارات). أظهرت النتائج أن النموذج المشترك الذي تم إنشاؤه بواسطة FIL يزيد من كفاءة التعلم بالتقليد للروبوتات المحلية في الأنظمة السحابية.
النهج: التعلم بمساعدة الأقران.
اقترح استخدام التعلم بمساعدة الأقران لبناء دماغ سحابي للروبوتات من قبل UM. يشهد مجال الروبوتات ثورة تكنولوجية مدفوعة بتقنيات التعلم العميق القائمة على البيانات. إن إنشاء مجموعات بيانات لكل روبوت محلي يعد عملية مرهقة، كما أن الجزر المعزولة من البيانات بين الروبوتات المحلية تعيق الاستفادة التعاونية من البيانات. قدم الباحثون لمعالجة هذه المشكلة التعلم الروبوتي بمساعدة الأقران (PARL)، وهو مستوحى من مفهوم التعلم بمساعدة الأقران في علم النفس المعرفي والتربية. يقوم PARL بتنفيذ التعاون في البيانات داخل إطار أنظمة الروبوتات السحابية، حيث تقوم الروبوتات بمشاركة بياناتها ونماذجها مع السحابة بعد معالجة البيانات دلاليًا (Semantic Computing) والتدريب محليًا. تقوم السحابة بدمج البيانات وإجراء التحسينات والتكامل ونقل المعرفة. يُضبط بعد ذلك النموذج المشترك في السحابة ويُعاد توجيهه إلى الروبوتات المحلية للاستفادة منه، لذلك اقترحت شبكة DAT (شبكة تعزيز البيانات ونقلها - Data Augmentation and Transferring Network) لتنفيذ عمليات معالجة البيانات داخل إطار PARL. تستطيع شبكة DAT تعزيز البيانات القادمة من عدة روبوتات محلية، مما يزيد من فعالية التدريب التعاوني. أجريت تجارب على مهمة مبسطة للقيادة الذاتية للروبوتات (السيارات)، وأظهرت النتائج أن شبكة DAT حسنت بشكل كبير من عمليات تعزيز البيانات في سيناريوهات القيادة الذاتية، وقد أثبتت التجارب أن PARL قادر على تحسين نتائج التعلم من خلال التعاون في البيانات بين الروبوتات المحلية.