أطلقت شركة Figure عرضًا جديدًا لروبوتها البشري، بحيث يقوم بمهمة غير تقليدية تتمثل في طي المناشف، حيث يظهر في الفيديو الذي نشرته الشركة الروبوت وهو يلتقط كل منشفة على حدة، ويفردها بعناية، ثم يطويها بشكل مرتب قبل أن يضعها في السلة، حيث إن حركاته ليست مثالية ولكنها تعكس حرصه على إنجاز المهمة بدقة مقبولة، مما يدل على مستوى متقدم من التحكم والتكيّف.
من المثير أن الروبوت يعمل باستخدام النموذج الجديد Helix، وهو نظام يجمع بين الرؤية واللغة والفعل (VLA)، حيث تم تصميمه لمواجهة التحديات التقليدية في مجال الروبوتات مثل التفاعل مع البيئة وفهم التعليمات وتنفيذ المهام المعقدة بتكيف يشبه البشر، وقد عرضت الشركة في وقت سابق من عام 2025 مقطع فيديو آخر يوضح كيف استطاعت تطوير مشية أكثر سلاسة للروبوت بفضل التعلم المعزز، وفقًا لموقع Interesting Engineering.
إن نظام Helix يمنح الروبوت المرونة اللازمة في استخدام معصميه وأصابعه وجذعه ورأسه، مما يمنحه القدرة على أداء حركات دقيقة، والتفاعل بشكل أكثر واقعية، ومن أبرز مميزاته أنه يتيح لروبوتين العمل معًا على مهمة واحدة لفترات طويلة حتى عندما تكون الأدوات المستخدمة غير مألوفة، حيث يتعلم النظام سلوكيات متنوعة باستخدام مجموعة واحدة من الأوزان العصبية، مما يلغي الحاجة إلى إعادة برمجة أو ضبط كل مهمة جديدة.
تستطيع الروبوتات المزودة بنموذج Helix التعامل مع مجموعة متنوعة من الأدوات المنزلية مثل الأدراج والثلاجات، حيث تقوم بتنفيذ التعليمات عبر محفزات اللغة الطبيعية، مما يعزز من شمولية التعلم ويوسع من نطاق القدرات، وفي نفس الوقت، يقلل من تعقيدات التطوير، كما أن هذا النموذج يعمل بفعالية على وحدات معالجة رسومية منخفضة الطاقة، مما يجعله أكثر كفاءة وصلاحية للاستخدام التجاري.
يعتمد Helix على نظامين متكاملين: الأول هو S1، وهو نظام حركي بصري سريع يقوم بتنفيذ الأفعال الفورية، بينما الثاني هو S2، وهو وحدة أبطأ تعتمد على نماذج اللغة والرؤية لفهم المشهد وتنفيذ التفكير المعقد، حيث يسمح الفصل بين هذين النظامين بترقية كل منهما بشكل مستقل مع الحفاظ على دقة الأداء وسرعته.
استخدمت الشركة حوالي 500 ساعة من السلوكيات المُشغلة عن بعد لتدريب الروبوت، كما تم إنشاء تعليمات بلغة طبيعية بواسطة نظام VLM لتسريع عملية التعلم، ويجمع التصميم بين محول يحتوي على 80 مليون معلمة للتحكم، ووحدة VLM تضم 7 مليارات معلمة لمعالجة اللغة والرؤية، مما أدى إلى تكوين نظام أكثر قدرة على التكيف، وأكثر سرعة في التعلم، ومستعد بشكل أكبر للتطبيقات العملية في الحياة اليومية.