ماجد الفطيم تتعاون مع مختبرات دبي للمستقبل لتوظيف الروبوتات بقطاع التجزئة
تاريخ النشر: 26th, May 2025 GMT
أعلنت "ماجد الفطيم"، الشركة المتخصصة في تطوير وإدارة مراكز التسوق ومنشآت التجزئة والترفيه في منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا، عن شراكتها مع مختبرات دبي للمستقبل التابعة لمؤسسة دبي للمستقبل، لتوظيف الروبوتات في قطاع التجزئة بما يسهم بتقديم تجربة نوعية ومستقبلية للمتسوقين.
ويهدف التعاون إلى استكشاف فرص توظيف الروبوتات في تحسين تجارب العملاء في مراكز التسوق والفنادق وأماكن الترفيه وغيرها.
وسيتضمن تطوير تجارب واقعية وبرامج تجريبية وعروضاً توضيحية عامة، لاختبار دور التطبيقات التكنولوجية المتقدمة في مساعدة المتسوقين على الشعور بمزيد من الراحة.
ويتم إجراء اختبارات تجريبية للروبوتات في "سيتي سنتر مردف" لمساعدة الزوار على التنقل في المركز التجاري واقتراح خيارات لزيارة المتاجر التي يبحثون عنها، ودراسة وتحليل كيفية تفاعل الناس معها لتعزيز كفاءة الروبوتات وقدرتها على تقديم حلول روبوتية جديدة ومناسبة للمتسوقين، مع مراعاة الاعتبارات القانونية والأخلاقية والمجتمعية.
وقال خليفة القامة مدير مختبرات دبي للمستقبل، إن هذا التعاون مع "ماجد الفطيم" يأتي في إطار شراكات "برنامج دبي للروبوتات والأتمتة" الذي يهدف لدعم تطوير واختبار وتبني تقنيات الروبوتات، وتسريع تبني هذه التطبيقات التكنولوجية المتقدمة في مختلف القطاعات الاقتصادية الرئيسية، بما يسهم في تعزيز ريادة دبي إقليمياً وعالمياً لتكون واحدة من أفضل مدن المستقبل وأكثرها استعداداً لتوظيف وتطوير تكنولوجيا المستقبل.
ويجسّد المشروع رؤية "ماجد الفطيم" الأوسع لإعادة ابتكار مستقبل تجارب العملاء، من خلال الاعتماد المسؤول على الذكاء الاصطناعي وبالاستفادة من التقنيات الناشئة.
وبدلاً من مجرد استعراض الابتكارات، تركز التجربة على الاستفادة من التفاعل المباشر والملاحظات والآراء الفورية لتوجيه تطبيقات مستقبلية مفيدة للروبوتات في قطاع التجزئة.
وبدءاً من إرشاد الزوار إلى الوجهة المطلوبة وتسهيل الوصول، ووصولاً إلى تحسين سرعة الاستجابة وكفاءة العمليات، تمثّل مبادرة "سيتي سنتر مردف" المرحلة الأولى في رحلة متعددة المستويات لتوسيع نطاق حلول مُصممة خصيصاً لتحسين تجربة الأفراد بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي ضمن محفظة "ماجد الفطيم".
ويُعد هذا المشروع واحداً من عدة مبادرات تقنية تنفذها المجموعة ضمن ‘ستراتيجيتها الأشمل للتحول الرقمي، والتي صُممت جميعها لتقديم تجارب سلسة وهادفة ومميزة.
وقال فؤاد منصور شرف، المدير العام لمراكز التسوق في الإمارات لدى ماجد الفطيم العقارية، بهذه المناسبة، إن هذه الخطوة تشكل امتداداً طبيعياً لمسيرة الشركة نحو تقديم بيئات تجزئة أكثر ذكاءً واستجابة وتُعنى بتجربة المستخدم قبل كل شيء، مشيرا إلى أن التقنيات الناشئة، عند استخدامها بطريقة مسؤولة، يمكن أن ترتقي بطريقة تفاعل الزوار .
ويُعد هذا المشروع جزءاً من تعاون بحثي أوسع بين مختبرات دبي للمستقبل وجامعة أوساكا اليابانية، في مبادرة عالمية لتوظيف الروبوتات المتقدمة بدعم من وكالة العلوم والتكنولوجيا اليابانية.
ويهدف البرنامج إلى إنشاء مجتمع منسجم مع الروبوتات الشبيهة بالبشر بحلول عام 2050، مما يتيح تجاوز القيود الفيزيائية والمكانية بالاعتماد على الروبوتات المتطورة.
وتعمل مؤسسة دبي للمستقبل وماجد الفطيم في الوقت ذاته على معالجة الجوانب القانونية والأخلاقية والاجتماعية بدءاً من المراحل الأولى، لضمان دمج التكنولوجيا بطريقة مسؤولة تعبّر عن احتياجات المجتمع وقيمه.
وتمثل هذه الشراكة خطوة مهمة نحو تسهيل الوصول إلى التقنيات المتقدمة، من خلال دمج الروبوتات في الحياة العامة بطريقة مدروسة تركز على الإنسان، بما يعزز قيمتها وثقة المجتمع بها.
المصدر
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: ماجد الفطيم مختبرات دبی للمستقبل ماجد الفطیم
إقرأ أيضاً:
كيف تعلم الروبوت مثل الأطفال؟.. باحثون يكشفون تفاصيل نظام RL-100
يشهد عالم الروبوتات والذكاء الاصطناعي تطورات متسارعة تهدف إلى جعل الآلات أكثر قدرة على أداء المهام اليومية بكفاءة واستقلالية، وذلك في خطوة تقربها من التفاعل مع البيئات الواقعية كما يفعل الإنسان.
وفي أحدث هذه التطورات، نجح باحثون في تطوير نظام تدريبي مبتكر يمكّن الروبوتات من التعلم عبر تقليد البشر أولًا، ثم تحسين أدائها ذاتيًا من خلال التجربة، ما يفتح آفاقًا جديدة لاستخدامها في المنازل والمصانع وقطاعات الخدمات.
تقدم جديد في مجال الروبوتات الذكيةوحقق باحثون تقدمًا جديدًا في مجال الروبوتات الذكية، بعدما نجحوا في تطوير نظام تدريبي يمكّن الروبوت من تعلم المهام عبر تقليد البشر في البداية، ثم تحسين أدائه ذاتيًا من خلال التجربة، ما يعزز قدرته على العمل باستقلالية داخل البيئات الواقعية.
ووفقًا لموقع Interesting Engineering، استطاع الروبوت تنفيذ مجموعة متنوعة من المهام اليومية، من بينها لعب البولينج، وطي المناشف، وفتح الأغطية، وسكب المشروبات، وإعداد عصير البرتقال، وذلك بعد تدريبه باستخدام إطار جديد يحمل اسم RL-100، والذي يجمع بين التعلم بالتقليد والتعلم المعزز.
وأظهرت نتائج الاختبارات أن الروبوت لم يقتصر على تنفيذ المهام التي تدرب عليها فقط، بل تمكن أيضًا من التكيف مع مواقف غير متوقعة والتعامل مع الاضطرابات أثناء العمل، بل وتفوق في بعض الحالات على المشغلين البشريين الذين يتحكمون في الروبوتات عن بُعد.
كما أثبت النظام كفاءته خلال تجربة عملية، إذ نجح الروبوت في تشغيل خدمة إعداد العصائر داخل أحد المراكز التجارية لمدة سبع ساعات متواصلة دون التعرض لأي أعطال.
تطبيق طريقة تعلم الأطفالطور فريق بحثي بقيادة علماء من جامعة شنغهاي جياو تونغ نظام RL-100 لمعالجة إحدى أبرز العقبات في عالم الروبوتات، والمتمثلة في الانتقال من مجرد تقليد الحركات البشرية إلى اكتساب القدرة على اتخاذ القرارات والعمل بكفاءة داخل بيئات غير منظمة.
واستند الباحثون في تصميم النظام إلى الطريقة التي يتعلم بها الأطفال، إذ يبدأ الطفل بالملاحظة والتقليد، ثم يطور مهاراته تدريجيًا من خلال التجربة والخطأ حتى يصل إلى الاستقلالية في الأداء.
مراحل تطوير النظام الجديديعتمد النظام الجديد على ثلاث مراحل رئيسية. ففي المرحلة الأولى، يشاهد الروبوت مهام ينفذها خبراء بشريون عبر التحكم عن بُعد، ليتعلم الربط بين الصور التي تلتقطها الكاميرات والحركات المطلوبة لإنجاز المهمة، ما يمنحه أساسًا أوليًا للسلوك المطلوب.
وفي المرحلة الثانية، يبدأ الروبوت في تطوير أدائه بشكل مستقل، إذ يكرر تنفيذ المهام، ويحتفظ بالتجارب الناجحة ويستفيد منها لتحسين قراراته، وهو ما يقلل تدريجيًا من اعتماده على التدخل البشري.
أما المرحلة الأخيرة، فتتم داخل بيئة العمل الحقيقية، حيث يركز الروبوت على معالجة الأخطاء النادرة وتحسين مستوى الدقة والاعتمادية أثناء تنفيذ المهام.
سرعة استجابة الروبوتاتولم يقتصر التطوير على تحسين قدرات التعلم، بل شمل أيضًا رفع سرعة استجابة الروبوت. فبدلًا من الاعتماد على نماذج تحتاج إلى عدة خطوات حسابية قبل تنفيذ الحركة، استخدم الباحثون تقنية تقطير نموذج الاتساق، ما خفض زمن الاستجابة من نحو 100 مللي ثانية إلى قرابة 10 مللي ثوانٍ فقط، وهو ما انعكس على سرعة التحكم وسلاسة الحركة.
تطبيق النظام البحثي للروبوتاتاختبر الفريق البحثي النظام في ثماني مهام متنوعة تضمنت التعامل مع أجسام صلبة ومواد مرنة وسوائل، إلى جانب مهام تتطلب درجة عالية من الدقة، مثل لعب البولينج، وطي الملابس، وسكب السوائل، وفتح العبوات، وتجميع بعض المكونات، وعصر البرتقال.
وبعد انتهاء مراحل التدريب، حقق الروبوت معدل نجاح بلغ 100% خلال ألف تجربة تقييم، كما أثبت قدرته على التعامل مع أجسام لم يسبق له رؤيتها والتكيف مع تغيرات البيئة المحيطة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه، في خطوة قد تمهد الطريق لجيل جديد من الروبوتات القادرة على التعلم والعمل باستقلالية أكبر.
اقرأ أيضاًهل تنجح OpenAI في تحويل شات جي بي تي إلى منصة إنتاجية متكاملة؟
تسريبات تكشف مفاجآت هاتف آيفون 18 برو ماكس.. بطارية أكبر ومعالج جديد
لو كسلان تقوم من سريرك.. الصين تكشف عن أول «مرحاض ذاتي القيادة»
نادي الأسير الفلسطيني: ارتفاع عدد الأسيرات إلى 89 داخل السجون الصهيونية