Voici la traduction en arabe égyptien :
الروبوتات دلوقتي بتتراقص برشاقة ودقة تنافس أفضل الراقصين البشر. بفضل التقدمات السريعة في الذكاء الاصطناعي، الآلات اللي كانت rigid زمان بقت فنانين قادرين على تنفيذ رقصات معقدة. في 2025، الثورة التكنولوجية دي هتفتح آفاق جديدة لعرض جديد ومثير للعالم الفني وأكثر. الخوارزميات المتقدمة بتخلي الروبوتات تتعلم وتتكيف مع أنماط رقص مختلفة، وبالتالي بتقدم عرض ساحر ومبتكر.
اكتشفوا إزاي الدمج بين التكنولوجيا والفن بيعيد تعريف حدود الإبداع وبيحوّل نظرتنا للأداءات الروبوتية.
مفهوم وعمل MotionGlot
MotionGlot، نموذج ذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة الباحثين من جامعة براون، بيثور التحكم في الروبوتات عن طريق السماح باستخدام أوامر باللغة الطبيعية. النظام المبتكر ده بيتعامل مع الحركة كلغة قابلة للترجمة، عشان يسهل التكيف مع أنواع مختلفة من الروبوتات، سواء كانت بشرية أو رباعية الأرجل.
مستوحى من نماذج اللغة زي ChatGPT، MotionGlot بيفكك الحركات لـ “tokens” عشان يتوقع وينظم الأفعال بشكل سلس وطبيعي. مثلاً، أمر زي “اتراجع خطوة وانط” ممكن يتم تنفيذه من غير برمجة معقدة، وده بيفتح المجال لتطبيقات جديدة في الروبوتات والرسوم المتحركة والواقع الافتراضي.
تدريب ومجموعات بيانات MotionGlot
عشان يدربوا MotionGlot، الباحثين استخدموا مجموعتين رئيسيتين من البيانات: QUAD-LOCO و QUES-CAP. QUAD-LOCO فيها بيانات حركات مصنفة من روبوتات رباعية الأرجل، بينما QUES-CAP بتجمع تسجيلات لحركات بشرية مرتبطة بوصف نصي مفصل.
بدمج المصادر دي، النموذج تعلم يفسر الحركات المتشابهة، زي المشي أو الدوران، اللي بتختلف حسب شكل الروبوت. المنهج ده بيخلي MotionGlot يفهم وينفذ أوامر زي “امشي وبعدين دور لليسار”، سواء كان لروبوت إنساني أو رباعي الأرجل، مع احترام أسلوب الحركة الخاص بكل نوع من الجسم.
تطبيقات محتملة وآفاق مستقبلية
MotionGlot بيفتح آفاق واعدة في مجالات متعددة. في الروبوتات، بيسهل التعاون بين الإنسان والآلة عن طريق السماح للروبوتات بفهم وتنفيذ التعليمات باللغة الطبيعية. في تطوير الألعاب والرسوم المتحركة، بيسهل إنشاء حركات واقعية للشخصيات، وبالتالي بيسرّع العمليات الإبداعية.
في الواقع الافتراضي، MotionGlot ممكن يحسن التفاعل مع أفاتار أكثر ديناميكية. لكن، النموذج عنده بعض القيود، خصوصًا اعتماده على مجموعات بيانات مُتحكم فيها. الباحثين بيفكروا في نشر الكود المصدر لتشجيع مشاركة المجتمع، ومع الأمل في تجاوز العقبات دي وتحسين النموذج ببيانات متنوعة أكثر.
