4653 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية نموذج MLA، وهو نموذج لغوي-حركي متعدد الحواس يعزز التلاعب الروبوتي في البيئات المعقدة الغنية بالتلامس عبر إعادة توظيف النماذج اللغوية الكبيرة من أجل المحاذاة متعددة الوسائط الخالية من المشفرات وتوظيف استراتيجية توليد متعددة الحواس مستقبلية لتحسين نمذجة العالم الفيزيائي، مما يؤدي إلى مكاسب كبيرة في الأداء مقارنة بطرق الفعل-اللغة-الرؤية الحديثة.
تقدم هذه الورقة نموذج الانتشار الواعي بالسياق (CAMPD)، وهو نموذج انتشار خالٍ من المصنف يستخدم آلية الانتباه للتشريط بناءً على معلومات سياقية غير مرتبطة بمستشعرات محددة، مما يمكّن روبوتاً بسبع درجات حرية من التعميم بسرعة في بيئات غير مرئية وتوليد مسارات متعددة الأنماط وعالية الجودة دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
يُعد Manual2Skill++ إطار عمل للرؤية واللغة يعزز التجميع الروبوتي من خلال معاملة الوصلات ككيانات أساسية، حيث يستخرج تلقائياً بيانات الوصلات المهيكلة من أدلة التعليمات لبناء رسوم بيانية مهامية هرمية للتنفيذ الموثوق عبر سيناريوهات متنوعة.
إنّ AdaptPNP هو إطار عمل مدعوم بنموذج رؤية-لغة، يُمكّن من المناولة الروبوتية التكيفية عبر الدمج السلس بين مهارات القبض والمهارات غير القابضة من خلال التخطيط عالي المستوى، والتدريب الذهني القائم على التوأم الرقمي، وإعادة التخطيط المعتمد على التغذية الراجعة عبر الإنترنت للتعامل مع مهام متنوعة في بيئات معقدة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للاستدلال البايزي معزز بمعالجات الرسوميات (GPU)، يتيح التنبؤ بمسارات متعددة للبشر بتردد عالٍ (125 هرتز)، وبوعي بالثقة، وبدقة تفصيلية، مما يعزز الملاحة الآمنة للروبوت في البيئات الديناميكية.
تقدم هذه الورقة خوارزمية متينة وفعالة حاسوبياً لتقدير الحالة للأنظمة الهجينة ذات الديناميكيات العشوائية والاتصال المتقطع، وذلك عبر الاستفادة من مصفوفات الملح (saltation matrices) ضمن إطار التحكم الأمثل بالتكامل المساري للتعامل بفعالية مع الضجيج غير الغاوسي وآثار القيم المتطرفة.
عقدت ورشة عمل "كير" (CARE) المنعقدة في ديسمبر ٢٠٢٥ في إنديانابوليس اجتماعاً لأصحاب المصلحة المتنوعين لوضع رؤية وطنية للنهوض بالروبوتات الطبية والذكاء الاصطناعي، حيث حددت الفجوات الحرجة في البيانات والتنظيم والتدريب مع التوصل إلى إجماع على الحاجة الملحة لإنشاء مركز وطني للتميز في الذكاء الاصطناعي والروبوتات لدفع عجلة النشر السريري الآمن والموثوق والعادل.
يُعد R2-Dreamer إطار عمل للتعلم المعزز القائم على النماذج وخالٍ من فك التشفير، حيث يستخدم هدف تقليل الفائض المستوحى من Barlow Twins كمنظم داخلي لتعلم تمثيلات قوية دون الحاجة إلى تعزيز البيانات، محققاً أداءً تنافسياً وسرعات تدريب أسرع من الخطوط المرجعية المتطورة.
يُعد GoalVLM إطار عمل للملاحة التعاونية متعددة الوكلاء، تعتمد على التعرف الصفري (zero-shot) والمفردات المفتوحة (open-vocabulary)، حيث يدمج نماذج الرؤية واللغة (Vision-Language Models)، وSAM3، وSpaceOM لتمكين الوكلاء من تفسير أهداف لغوية حرة الشكل والملاحة نحو أجسام جديدة دون الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل لرسم خرائط سطح القمر في الوقت الفعلي يدمج التجزئة الدلالية وتقدير العمق الكثيف مع تقنية "Gaussian Splatting" ثلاثية الأبعاد لتحقيق إعادة بناء ثلاثية الأبعاد عالية الدقة وتفصيلية في البيئات الصعبة، متفوقة بذلك على النماذج المرجعية التقليدية للسحابة النقطية التي لا تعتمد على تقنية ليدار (LiDAR).