يُستخدم التعلم المعزز العميق(Deep Reinforcement Learning – DRL) في الروبوتات لتعليمها اتخاذ قرارات ذاتية وتحسين أدائها في بيئات معقدة من خلال التجربة والخطأ، حيث تُطبق هذه التقنية في عدة مجالات مثل: التحكم في الحركة (Walking, Running, Balancing) لتعليم الروبوتات ذات الأرجل أو العجلات كيفية التنقل بمرونة، والملاحة الذاتية (Autonomous Navigation) لتمكين الروبوتات من استكشاف البيئات الجديدة وتجنب العوائق، والتقاط الأشياء والتعامل معها (Object Manipulation) لتحسين أداء الأذرع الروبوتية في المهام الدقيقة مثل التجميع أو الجراحة الروبوتية، وكذلك في التنسيق بين روبوتات متعددة (Multi-Robot Coordination) للعمل التعاوني، مما يجعل DRL أداة أساسية لبناء جيل من الروبوتات الذكية القادرة على التكيف مع بيئات متغيرة ومعقدة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق