الروبوتات الجوية تستفيد من مستقبلات الضغط التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يواصل الذكاء الاصطناعي تقديم ابتكارات جديدة في قطاعي الطيران والروبوتات. وقد تُمكّن التطورات الحديثة، التي تشمل مستقبلات الضغط المدمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، من ابتكار خيارات أكثر مرونة وخفة وزن في السنوات القادمة. إليك كل ما تحتاج لمعرفته.

منذ فجر التاريخ، كان الإنسان نظر نحو الطبيعة ولكن من المؤسف أن هذا السيناريو قد ترك الروبوتات الجوية بدون بعض القدرات الأساسية التي تتمتع بها نظيراتها الطبيعية مثل التحويل السريع بين التحليق والطيران الأمثل. ولحسن الحظ، قد يتغير هذا السيناريو قريبًا.

روبوتات جوية ذات أجنحة خفقان

اليوم، تنتشر الروبوتات الجوية في العديد من القطاعات، ويتزايد تأثيرها وقدراتها وتوافرها. غالبًا ما يفكر الناس في الطائرات التي تعمل بالمراوح والأجنحة فقط عند مناقشة الروبوتات الجوية. ومع ذلك، هناك العديد من الخيارات الأخرى التي قد لا تحظى بالاهتمام ولكنها بالتأكيد تتمتع بفوائد فريدة تجعلها مميزة.

أجنحة ترفرف

توفر الأجنحة المرفرفة أفضل ما في العالمين. فهي تمكن الطيور من اكتساب الرفع العمودي بسرعة والاستقرار للانزلاق لمسافات طويلة. ويمكن للحشرات المجنحة أن تحوم وتغير اتجاهها بسرعة. فكر في كيفية تحرك النحلة أو الطائر الطنان حول منطقة ما، أو كيف تدور العثة حول مصباح كهربائي.

حتى الآن، حدثت بعض التطورات الكبرى في تصميم الروبوتات ذات الأجنحة المرفرفة. ومع ذلك، فقد ثبت أن أجهزة التحكم في الطيران اللازمة لجعل هذه المركبات تعمل بشكل موثوق في ظروف متغيرة بدلاً من المختبر أمر صعب الصنع. ومع ذلك، لا تزال هذه التصاميم تجذب خيال المطورين والمبدعين على حد سواء، حيث عرض فيلم Dune مؤخرًا طائرة Ornithopter تعتمد على أجنحة مرفرفة تشبه اليعسوب.

المصدر – Fandom

دراسة مستقبلات السلالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

دراسة حديثة، "تصنيف الرياح القائم على التعلم الآلي من خلال تشوه الجناح في الروبوتات الخفقانية الحيوية: تعمل الهياكل المرنة الحيوية على تحسين استشعار الرياح،"¹ يعتمد هذا البحث على الإلهام الطبيعي لتعزيز قدرات الروبوتات المجنحة الخافقة. وعلى وجه التحديد، قام الباحثون بفحص العديد من المخلوقات لتحديد كيف تمكنها حواسها من تحسين أنماط طيرانها بدقة.

مستقبلات الضغط المدعومة بالذكاء الاصطناعي تأخذ الإلهام الطبيعي.

لاحظ الفريق أن جميع الطيور والحشرات ذات الأجنحة المرفرفة لديها نوع من الأعضاء الحسية تقع في أجنحتها. وتصوروا أن هذا العضو يقوم بمهام مختلفة في الحيوانات المختلفة مما يمكنها من تصحيح خصائص طيرانها لتحسين نتائجها. ولاحظ الفريق أن الجنادب لديها مستقبلات إجهاد تقع في أوردة أجنحتها. في حين أن العديد من الطيور، مثل الدجاج، لديها أجهزة استشعار بالقرب من بصيلات ريشها.

حتى هذه الدراسة، لم يكن هناك فهم واضح للبيانات التي توفرها هذه المستشعرات للحيوان. ومع ذلك، استنتج الباحثون أن المعلومات الحسية تسمح للحيوانات باكتشاف الرياح وحركات الجسم والظروف البيئية المتغيرة في الوقت الفعلي. وفي محاولة لمنح الروبوتات نفس القدرات، شرع الفريق في إنشاء مستشعر إجهاد موثوق به يعمل بالذكاء الاصطناعي ويمكنه تقليد نظرائه الطبيعيين، مما يتيح للروبوت "الشعور" ببيئته وظروفه، والتكيف وفقًا لذلك.

تصميم الجناح

استلهم الفريق فكرته من أحد أكثر طيور الطبيعة رشاقةً، وهو الطائر الطنان. شرع الفريق في صنع أجنحة تحاكي أجنحة الطائر الطنان، ببنية مشابهة لعظامه. تتناقص أطراف الأجنحة تدريجيًا وتعمل كأوردة للجناح، مما يضيف طبقة إضافية من الثبات إلى بنيته.

تم طباعة هذه الأجنحة المرنة بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد باستخدام طابعة ثلاثية الأبعاد تعمل بتقنية الترسيب المندمج ثنائي الفوهة. وقد سمح هذا النهج للفريق بالطباعة باستخدام بوليمر كوبوليستر بسمك 3 ميكرومتر وبولي إيثيلين تيريفثالات مقوى بألياف الكربون. وقد وفر هذا النهج خصائص الجناح الطبيعي الذي يمكن أن ينثني ويتحرك على طول مساره.

حركة حرة

على وجه التحديد، يمكن للجناح أن يرفرف بحرية حتى زاوية ±23 درجة. كما يلتف الجناح على طول الحافة الأمامية أثناء كل رفرفة. وقد وفرت هذه الحركة قوة إضافية من خلال تعظيم قوة الرفع، على غرار الحشرات. وقد ضبط المهندسون سعة رفرفة الأجنحة عند 158 درجة، وتم ضبط تردد الرفرفة إلى ≈12 هرتز لإجراء التجارب.

المصدر – الأنظمة الذكية المتقدمة

مستقبلات الضغط المدعومة بالذكاء الاصطناعي

قام الفريق بدمج مقاييس إجهاد ضمن هيكل الجناح الشبيه بجناح الطائر الطنان. وتحديدًا، تم لصق سبعة مستقبلات إجهاد منخفضة التكلفة ومتوفرة تجاريًا، بعرض قاعدي وطولي 1.4 و4.2 مم، في مواقع محددة على أجنحة الاختبار. ثم استُخدمت هذه المستشعرات لقياس ضغط الجناح وإجهاده عبر سبعة اتجاهات مختلفة للرياح. وشملت الاتجاهات المستخدمة: 0 درجة، و15 درجة، و30 درجة، و45 درجة، و60 درجة، و75 درجة، و90 درجة.

محرك

ولجعل الأجنحة ترفرف، تم تركيب محرك تيار مستمر. واستخدم المحرك آلية نير سكوتش وتروس تخفيض لتوفير حركات رفرفة واقعية. وتم ضبط الجهاز على 12 دورة في الثانية، وتم تمرير أسلاك حسية عبر موصلات على الأجنحة إلى سجل بيانات. والجدير بالذكر أن المهندسين استخدموا جهاز TEXIO TECHNOLOGY مزود بمصدر طاقة بجهد ثابت لضمان الاتساق والقدرة على القياس.

نموذج الشبكة العصبية التلافيفية لمستقبلات الضغط المدعومة بالذكاء الاصطناعي

كان أحد المكونات الرئيسية للتجربة هو استخدام شبكة عصبية ملتوية. سمح هذا النموذج للباحثين بتسجيل وتصنيف وتدريب وحدة تحكم في الطيران قادرة على إجراء تعديلات أثناء الطيران باستخدام البيانات التي تم جمعها من أجهزة استشعار الضغط ومقارنتها بنموذج CNN.

تُمكّن بيانات استشعار الإجهاد خوارزمية التعلم الآلي من تصنيف ظروف الرياح بدقة. كجزء من التدريب، تم الحصول على بيانات المستشعر لمحاكاة الطيران المُحلّق في نفق الرياح. والجدير بالذكر أنه تم الحصول على 720 مجموعة بيانات إجهاد وطور لكل حالة رياح. وقُسِّمت هذه البيانات إلى أجنحة فردية للجناح.

اختبار مستقبلات الضغط المدعومة بالذكاء الاصطناعي

بدأ الفريق مرحلة الاختبار بتسجيل بيانات المستشعرات الخاصة بالأجنحة في حالة عدم وجود رياح. وقد سمح نقص تدفق الهواء للمستشعرات بالوصول إلى الصفر وإجراء مقارنات دقيقة مع تحسن الظروف. كما قام الفريق بتذوق ثلاثة أجنحة مختلفة بنفس بيانات مقياس الانفعال ومقارنة النتائج.

تم استخدام جهاز ترميز دوار مغناطيسي لالتقاط حالة الجناح بدقة أثناء ظروف مختلفة. تم تثبيت الجهاز مباشرة فوق الأجنحة، مما يسمح بدقة 0.703 درجة أثناء مرحلة الخفقان. ومن المثير للاهتمام أن الفريق بدأ العملية عن طريق ضبط دورة واحدة لجهاز الترميز على دورة خفقان واحدة.

قناة تهوية

كان نفق الرياح جزءًا أساسيًا من هذه التجارب. فقد سمح للفريق بمحاكاة الطيران المحلق في ظل ظروف رياح معتدلة وقاسية. وعلى وجه التحديد، تم استخدام ثمانية ظروف رياح متناوبة في مرحلة الاختبار. وتم أخذ 3 قياسات لكل حالة خلال دورة رفرف واحدة.

نتائج اختبار مستقبلات السلالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

كانت نتائج الدراسة مبهرة. فقد تمكن الفريق من تحديد ظروف الرياح بدقة بلغت 99%. ومن المثير للإعجاب أن التحديد لم يتطلب سوى رفرفة واحدة، وفي بعض الحالات، قدمت دورة رفرفة لا تتجاوز 0.2 دورة نتائج دقيقة للغاية. بالإضافة إلى ذلك، وجدت الدراسة أن أجهزة الاستشعار الأقرب إلى أعمدة الجناح قدمت أسرع النتائج.

أهمية وقت الدورة

لقد أحدث زمن دورة كل قياس فرقًا كبيرًا في النتائج. لاحظ الفريق أنه عند أقل من 0.2 دورة، انخفضت موثوقية البيانات بشكل حاد. ومع ذلك، عند 0.2، حققت المستشعرات دقة بنسبة 85%. يمكن تحسين هذه الدقة أو تقليلها بناءً على عدد المستشعرات في الجناح.

تحسين نتائج مستقبلات الضغط التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من خلال هياكل أعمدة الأجنحة المحاكية للحيوية

وقد وجد الاختبار أن بنية عمود الجناح تلعب دورًا حيويًا في استرجاع البيانات ودقتها. وعلى هذا النحو، يمكن للأجنحة المنظمة التي تم اختبارها تحديد ظروف الرياح بشكل أسرع بكثير من موضوع الاختبار غير المنظم. وقد دفع هذا الاكتشاف المهندسين إلى تحديد أن تحسين بنية الجناح ووضع المستشعر يمكن أن يؤدي إلى مزيد من الدقة في المستقبل.

فوائد مستقبلات السلالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تُقدم هذه الدراسة فوائد جمة للسوق. أولًا، زودت مهندسي الروبوتات بقدرة بسيطة على استشعار إجهاد الأجنحة، بالاعتماد على قطع جاهزة للاستخدام التجاري وبأسعار معقولة. هذه الأجهزة منخفضة التكلفة واستهلاكها للطاقة منخفض، ويمكن دمجها بسهولة في الروبوتات الطائرة دون الحاجة إلى إجراء أي تغييرات كبيرة.

رشاقة

إن المرونة التي تتمتع بها النحلة الطنانة تكاد تكون من عالم آخر. فهذه الحيوانات المجنحة قادرة على التوقف بسرعة والتحليق وتغيير الاتجاه دون بذل الكثير من الجهد. ويأمل العلماء في ابتكار طائرات بدون طيار تتمتع بنفس القدرات، مما يتيح مستوى جديدًا من التكامل.

القدرة على التكيف

لا يستطيع أحد أن يخبرك بالاتجاه الذي ستهب فيه الرياح طوال الوقت. ومع ذلك، فإن المدخلات الحسية للأجنحة التي تم اختبارها يمكنها التعرف بشكل مباشر على ظروف التدفق دون مساعدة أي أجهزة إضافية. ويمكن استخدام هذه البيانات لتحسين الوعي البيئي، وتوفير تحكم أفضل وتشفير سريع للمعلومات بناءً على الظروف البيئية.

النهج التبسيطي

ومن بين الفوائد الرئيسية الأخرى للأجنحة المرفرفة مقارنة بتقنيات التحليق الأخرى البساطة. إذ تتطلب المركبات الهوائية الكثير من تدفق الهواء ولا يمكنها الوصول إلا إلى ارتفاع معين. وعلى العكس من ذلك، فإن المروحيات معقدة للغاية، وتتطلب معايرة آلاف الأجزاء المتحركة بشكل مثالي لتحقيق حالة التحليق. وقد تجعل هذه الدراسة الأخيرة من الممكن طباعة أجنحة المركبات ثلاثية الأبعاد القادرة على التحليق المستقر والتغييرات الاتجاهية السريعة دون الحاجة إلى الكثير من الأجزاء المتحركة والمعقدة.

حالات استخدام مستقبلات السلالة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

هناك العديد من حالات الاستخدام للروبوتات ذات الأجنحة المرفرفة. يمكن أن تساعد هذه الأجهزة في الوصول إلى المواقع التي يصعب العثور عليها أو توفير مسح سلس للكوارث الطبيعية أو مناطق الحرب. تعاني الروبوتات الجوية الصغيرة حاليًا من قيود شديدة في الوزن والحجم. يمكن أن يؤدي استخدام الأجنحة المرفرفة إلى تعزيز حمولتها من خلال تقليل الوزن اللازم لأجهزة الطيران.

باحثون يعملون على مستقبلات السلالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تم طرح هذه الدراسة من قبل باحثين في معهد طوكيو للعلوم. وقد أشرف على إعداد التقرير الأستاذ المساعد هيروتو تاناكا وتضمن عمل هيروتو تاناكا. بالإضافة إلى ذلك، ساعد تومويا فوجي في تصميم الجناح. والجدير بالذكر أن الباحثين تلقوا الدعم من منحة JSPS KAKENHI للبحث العلمي في المجالات المبتكرة "علم الروبوتات اللينة" بموجب المنحة رقم JP18H05468.

الشركات التي يمكن أن تستفيد من مستقبلات السلالة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

تُعدّ القدرة على تحديد ظروف الرياح بدقة وسرعة خيارًا يُمكن للعديد من الشركات الاستفادة منه لتحسين عروضها. ويفتح استخدام هذه المستشعرات على الروبوتات ذات الأجنحة المُرفرفة الباب أمام مُصنّعي الطائرات بدون طيار لتوسيع نطاق هذه التقنية لابتكار خيارات أكثر مرونةً وتميزًا. وهنا شركة واحدة قادرة على إنجاز هذه المهمة في الأشهر المقبلة.

شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc

شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc (KTOS -5.39٪) دخلت الشركة السوق في الأصل في عام 1994 كمزود للبنية التحتية للاتصالات قبل تحويل مهمتها وأهدافها إلى تصنيع الطائرات بدون طيار. يقع مقر الشركة في سان دييغو بكاليفورنيا.

في عام 2004، بدأت شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc. في إجراء عمليات استحواذ عالية المستوى في مختلف أنحاء السوق. وقد أتاحت هذه الاستحواذات للشركة الوصول إلى التقنيات المتقدمة، مما أدى إلى تحويل الشركة لاسمها وتركيزها العام على تقنيات الدفاع العسكرية.

تُعتبر شركة كراتوس اليوم مزوّدًا رائدًا للطائرات المسيّرة العسكرية والبرمجيات. وقد شهد سهم الشركة، KTOS، نموًا مطردًا على مدار العام بفضل عوامل متعددة، منها استمرار الشركة في ابتكار عروضها، إلى جانب الطلب المتزايد على الطائرات المسيّرة الحربية الآلية والمزودة بالذكاء الاصطناعي.

إن العلاقات العميقة التي تربط شركة Kratos Defense & Security Solutions Inc. بالمستثمرين المؤسسيين والحكومات، بالإضافة إلى سجلها الحافل بالنجاحات، تجعلها الشركة المثالية لدمج هذه التقنية في الأشهر المقبلة.

مستقبل مستقبلات السلالات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يعتقد المهندسون الذين يقفون وراء دراسة أجهزة استشعار الضغط التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به لضمان وصول هذه التكنولوجيا إلى ذروتها. في الوقت الحالي، لا يزال قطاع الطائرات بدون طيار المجنحة سوقًا ناشئًا.

ومع ذلك، وبما أن مزايا الطيران المجنح، مثل التحليق المستقر والتغييرات السريعة في الاتجاه، تخلق فرصًا فريدة، فيمكنك توقع ظهور المزيد من الطلب على هذه الروبوتات. وعلى هذا النحو، يعتزم الفريق إجراء المزيد من الدراسات على ظروف الرياح الأكثر تعقيدًا ومجموعات من مواقع استشعار الضغط المختلفة من أجل تحسين تصميمها.

مستقبلات السلالات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي – جعل الأجنحة ذكية

من المؤكد أن إدخال مستقبلات الضغط الموثوقة والميسورة التكلفة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الروبوتات المجنحة من شأنه أن يعزز الأداء في جميع المجالات. وتأخذ هذه الدراسة الصناعة خطوة واحدة أقرب إلى محاكاة الطبيعة وحل الألغاز القديمة المحيطة بالطيران. وفي الأشهر المقبلة، قد تؤدي هذه الدراسة إلى إنشاء العديد من المركبات المجنحة الجديدة القادرة على الخفقان.

تعرف على مشاريع الروبوتات الرائعة الأخرى اضغط هنا.

مرجع الدراسة:

^{1. كوبوتا، ك.، وتاناكا، هـ. (2024). تصنيف الرياح القائم على التعلم الآلي من خلال تشوه الجناح في الروبوتات الخفقانية الحيوية: تعمل الهياكل المرنة الحيوية على تحسين استشعار الرياح. الأنظمة الذكية المتقدمة، 6(شنومكس)، شنومكس. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}