تعمل الشركة الناشئة الكندية smartARM على نموذج أولي لذراع تعويضية حيوية يعتمد على الرؤية الحاسوبية لاختيار طريقة الإمساك المناسبة بالأشياء اليومية تلقائياً. وتقول الشركة إن هذا النهج يهدف إلى تقليل الحاجة إلى التبديل اليدوي بين أنماط القبض، وهي خطوة مطلوبة عادة عند الانتقال مثلاً من التقاط كوب إلى استخدام ملعقة.
المشروع، الذي عرضته Meta في 16 سبتمبر 2026، يجمع بين عتاد للذكاء الاصطناعي وبرمجيات مفتوحة المصدر. وتستخدم الذراع كاميرا مدمجة في راحة اليد لرصد البيئة، بينما تستعين smartARM بنموذج الرؤية المفتوح المصدر DINOv2 من Meta للتعرف على الأشياء انطلاقاً من عدد محدود من الصور المرجعية.
كيف تعمل آلية اختيار القبضة؟
بدلاً من الاعتماد على معرفة مسبقة بكل جسم أو برمجة منفصلة لكل عنصر، تحاول المنظومة قراءة السمات البصرية للشيء ثم ربطها بنمط القبض الملائم. ووفق المادة، تستطيع الذراع التكيف مع أشياء دُرّبت عليها باستخدام بضع صور فقط، في عملية تقول smartARM إنها قد تختصر زمناً كان يمكن أن يمتد إلى أسابيع.
النتيجة المستهدفة ليست زيادة عدد أنماط القبض فحسب، بل جعل تشغيل الطرف التعويضي أقرب إلى التفاعل الطبيعي. فالمستخدم لا يفترض أن يركز على اختيار الوضع البرمجي قبل كل حركة، بل على المهمة التي يريد تنفيذها. وتصف المادة النموذج بأنه قادر على العمل من المحاولة الأولى ومن دون تدريب، وهي نتيجة منسوبة إلى تجربة المشروع وليست بيانات مستقلة عن أداء سريري واسع.
دور نظارات Meta AI
تعمل نظارات Meta AI كإضافة اختيارية إلى الكاميرا الموجودة في الذراع. ومن خلال Meta Wearables Device Access Toolkit، توفر النظارات للمنظومة منظوراً من زاوية المستخدم، ما قد يضيف سياقاً حول الشيء الذي يحاول التفاعل معه. كما يتيح تطبيق الهاتف إضافة أشياء جديدة إلى النظام، بحيث يمكن للمستخدمين تخصيص قائمة العناصر وفق احتياجاتهم اليومية.
هذا التكامل يوضح أن smartARM لا تتعامل مع الطرف التعويضي كجهاز مستقل فقط، بل كمنظومة تجمع بين الاستشعار المحلي والبيانات القادمة من جهاز قابل للارتداء. ومع ذلك، لا تحدد المادة مواصفات الكاميرا أو زمن الاستجابة بالأرقام، ولا تعرض نتائج اختبار سريري أو معلومات عن الاعتماد التنظيمي أو موعد الإتاحة التجارية.
لماذا يهم هذا التطور؟
تكمن أهمية المشروع في معالجة جانب الاستخدام اليومي للطرف التعويضي، لا في إضافة مكون ذكاء اصطناعي بمعزل عن تجربة المستخدم. فإذا نجحت آلية التعرف والقبض في ظروف مختلفة، فقد تقلل العبء التشغيلي على بعض المستخدمين وتمنحهم طريقة أكثر مباشرة للتعامل مع الأشياء. لكن المادة المتاحة تظل عرضاً من Meta وsmartARM لنموذج أولي، لذلك لا تكفي وحدها للحكم على المتانة أو السلامة أو الدقة خارج الأشياء والبيئات التي جرى اختبارها.
قال Hamayal Choudhry، مؤسس smartARM ورئيسها التنفيذي، إن بناء يد قادرة ليس سوى جزء من التحدي، وإن سهولة استخدامها لا تقل أهمية. كما وصف Shaquem Griffin، وهو مستخدم قديم للمنتج ولاعب سابق في NFL، قابلية التوسع وإمكانية الوصول بأنهما أهم ما في التقنية بالنسبة إليه. وتبقى الأسئلة المفتوحة مرتبطة بمدى جاهزية النموذج للاستخدام الواسع، وبكيفية التعامل مع حالات التعرف الخاطئ أو الأشياء غير المألوفة.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.