A Hierarchical Stochastic Decision-Making Framework for Task Scheduling and Safety-Aware Human-Robot Collaboration

في مصانع المستقبل، المعروفة باسم الثورة الصناعية الخامسة (Industry 5.0)، يتمثل الهدف في إعادة الجمع بين البشر والآلات في مساحة عمل واحدة. لعقود من الزمن، كان يعني الأتمتة استبدال البشر بالروبوتات للقيام بالأعمال الخطرة أو المتكررة. أما الآن، فالرؤية مختلفة: بشر وروبوتات يعملون جنباً إلى جنب، يجمعون بين القدرة البشرية على التكيف والحكم وبين دقة الروبوتات وقوة تحملها. ومع ذلك، فإن مشاركة مساحة العمل تفرض مشكلة معقدة؛ إذ يحتاج الروبوت ليس فقط لمعرفة مكان القطعة، بل لمعرفة شعور العامل البشري أيضاً. هل العامل متعب؟ هل يتحرك بسرعة أم ببطء؟ هل المهمة عاجلة، أم يمكنها الانتظار؟ إذا لم يستطع الروبوت قراءة هذه الإشارات الدقيقة، فقد يتحرك بسرعة كبيرة ويتسبب في حادث، أو يتحرك ببطء شديد ويضيع الوقت. التحدي الذي يواجه المهندسين هو إنشاء نظام يتخذ قرارات في أجزاء من الثانية حول من يفعل ماذا، ومتى، وكيف، مع الحفاظ على سلامة وكفاءة الجميع.

لقد طور باحثون في جامعة الملك فهد للبترول والمعادن طريقة جديدة لحل هذه المشكلة. فقد أنشأوا إطار عمل حاسوبي يعمل بمثابة "دماغ ذي مستويين" لفرق العمل المكونة من بشر وروبوتات. وبدلاً من محاولة اتخاذ قرار واحد ضخم ومعقد يغطي كل شيء في آن واحد، قاموا بتقسيم المهمة إلى جزأين متميزين يتواصلان مع بعضهما البعض. الجزء الأول هو "المجدول عالي المستوى". فكر في هذا الجزء كمدير ينظر إلى قائمة الوظائف، ويتحقق من المتاح، ويقرر أي عامل — بشري أم روبوت — سيتولى المهمة التالية. يهتم هذا المدير بدقة بـ "إجهاد" العمال؛ فإذا كان الإنسان قد عمل بجهد كبير، يعرف النظام وجوب منحه استراحة قبل تكليفه بمزيد من العمل. وإذا كانت حالة الروبوت قد ارتففت، فيُطلب منه التبريد. كما يعطي المدير الأولوية للوظائف العاجلة ويحدد المهام التي يمكن تنفيذها في وقت واحد دون التسبب في اختناق سير العمل.

أما الجزء الثاني من النظام فهو "مسؤول السلامة" الذي يعمل في مستوى أدنى. وبينما يقرر المدير "ماذا" يجب فعله، يقرر مسؤول السلامة هذا "كيفية" القيام به. ولأن الروبوت لا يمكنه معرفة الحالة الداخلية للإنسان بدقة — مثل ما إذا كان يشعر بالاضطراب أو التركيز التام — فعليه أن يقوم بتخمينات مدروسة بناءً على ما يمكنه رؤيته. استخدم الباحثون نموذجاً يراقب حركات جسم الإنسان، وتحديداً مواضع الكتفين والمرفقين واليدين. وبناءً على هذه الحركات، يحافظ النظام على "اعتقاد" (belief) بشأن حالة الإنسان. فإذا كانت الحركات تشير إلى أن الإنسان مضطرب أو يتحرك بسرعة كبيرة، يقوم الروبوت تلقائياً بزيادة المسافة بينهما للبقاء آمناً. وإذا كان الإنسان هادئاً وتتطلب المهمة العمل عن قرب، يقترب الروبوت للتعاون. تقوم طبقة السلامة هذه بتحديث تخمينها باستمرار أثناء مراقبة حركة الإنسان، مما يسمح للروبوت بالاستجابة الفورية للتغيرات في السلوك.

وما يجعل إطار العمل هذا فريداً هو كيفية اتصال هذين الجزأين. في العديد من الأنظمة السابقة، كان تخطيط المهام ومراقبة السلامة يحدثان بشكل منفصل، وغالباً دون تبادل للمعلومات. أما هنا، فقد تم ربط الطبقتين بواسطة "وحدة تنسيق" تعمل كجسر. فعندما يكلف المدير مهمة ما، فإنه يخبر مسؤول السلامة بتفاصيل تلك المهمة. فإذا كانت المهمة فردية للروبوت، يحافظ مسؤول السلامة على مسافة واسعة. أما إذا كانت المهمة تتطلب العمل معاً، فإن مسؤول السلامة يسمح لهما بالاقتراب. والأهم من ذلك، أن مسؤول السلامة يرسل أيضاً معلومات إلى المدير؛ فإذا أصيب الإنسان بإجهاد شديد أثناء مهمة ما، يرسل مسؤول السلامة إشارة إلى المدير، الذي يقرر بدوره التوقف عن إسناد المهام لهذا الشخص وجدولة فترة راحة. وهذا يخلق حلقة مغلقة حيث تؤثر سلامة العامل مباشرة على جدول المصنع الزمني.

اختبر الباحثون هذا النظام باستخدام محاكاة حاسوبية لمعرفة كيفية تعامله مع تدفق اثنتي عشرة مهمة مختلفة. لقد أنشأوا سيناريوهات تغير فيها عبء العمل من مهام مختلطة إلى مهام تتطلب جهداً بشرياً في الغالب، ثم مهام تتطلب جهداً روبوتياً في الغالب، وأخيراً مهام تتطلب تعاوناً وثيقاً. نجح النظام في إدارة كل هذه التغييرات دون الحاجة إلى إعادة برمجته لكل موقف جديد. لقد أعطى الأولوية للوظائف العاجلة بشكل صحيح، وأسند المهام لأقل العمال إجهاداً، وضمن حصول كل من الإنسان والروبوت على فترات راحة عندما تصل مستويات الإجهاد لديهما إلى مستويات عالية جداً. وأظهرت المحاكاة أن النظام يمكنه اتخاذ هذه القرارات بسرعة فائقة؛ حيث قِيست المدة التي استغرقها النظام للبحث عن القرار الصحيح لحالة معينة بـ 3.082 ميكروثانية فقط. وتعني هذه السرعة أن النظام يمكنه الاستجابة فوراً للتغيرات في المصنع، وهو أسرع بكثير من قدرة أي مدير بشري على حساب خطة جديدة.

كانت إحدى أهم النتائج هي أن النظام استطاع الحفاظ على السلامة دون أن يكون مفرط الحذر. في الماضي، كان لزاماً على الروبوتات غالباً التوقف أو التحرك ببطء شديد كلما كان هناك إنسان بالقرب منها، لمجرد ضمان السلامة. لكن هذا النهج الجديد يسمح للروبوت بأن يكون أكثر مرونة؛ فعندما يعمل الإنسان بمفرده في مهمة ما، يظل الروبوت بعيداً. ولكن عندما يعمل الإنسان والروبوت معاً في مهمة مشتركة، يسمح النظام لهما بالاقتراب، بشرط أن يشير "اعتقاد" الروبوت حول حالة الإنسان إلى أن الأمر آمن للقيام بذلك. وقد أكدت المحاكاة أن الروبوت لم يدخل أبداً في حالة تصادم خطيرة، ومع ذلك كان قادراً على أداء المهام التعاونية بكفاءة. كما أظهر النظام قدرته على نقل مستويات الإجهاد للعمال من مجموعة مهام إلى أخرى، مما يضمن أن العامل الذي كان متعباً في نهاية نوبة عمل معينة لن يُرهق في النوبة التالية.

وقد حرص الباحثون على ملاحظة أن نتائجهم تأتي من محاكاة حاسوبية، وليس من روبوتات فيزيائية تعمل مع بشر حقيقيين في مصنع بعد. إن "الإجهاد" و"المزاج" للإنسان في المحاكاة استند إلى نماذج رياضية لكيفية استجابة الشخص، بدلاً من القياسات من مشاركين بشريين حقيقيين. كما استخدم النظام رؤية مبسطة لحركة الإنسان لاتخاذ قراراته. ورغم أن النتائج واعدة، إلا أن المؤلفين ذكروا أن الخطوة التالية هي اختبار إطار العمل هذا مع بشر وروبوتات حقيقيين لمعرفة مدى دقة النماذج الحاسوبية في عكس سلوك الناس الفعلي. ويخططون لاستخدام أجهزة استشعار لقياس معدلات ضربات القلب وحركات الجسم في الوقت الفعلي لتطوير فهم النظام لحالات الإنسان.

يمثل هذا العمل خطوة مهمة نحو جعل التعاون بين البشر والروبوتات أمراً عملياً وآمناً. فمن خلال فصل مشكلة جدولة المهام المعقدة عن مشكلة السلامة في الوقت الفعلي، ثم ربطهما معاً بنظام تواصل سريع ثنائي الاتجاه، أظهر الباحثون أنه من الممكن إدارة أرضية المصنع حيث يعمل البشر والروبوتات كفريق واحد. إن النظام لا يتبع مجرد مجموعة جامدة من القواعد، بل يتكيف مع حالة العمال ومدى استعجال الوظائف. وهو يثبت أنه مع هيكل اتخاذ القرار المناسب، يمكن للروبوتات ألا تكون قوية ودقيقة فحسب، بل وأن تكون مراعية ومستجيبة أيضاً للناس الذين تعمل معهم. إن القدرة على اتخاذ هذه القرارات في أجزاء من الميكروثانية تشير إلى أن مثل هذه الأنظمة قد تدير قريباً مصانع الغد، مما يحافظ على سلامة العمال مع رفع الإنتاجية إلى أقصى حد.