محاكاة اللمس عبر الذكاء الاصطناعي المتقدم – هل هو ممكن؟

ستمتلك روبوتات المستقبل حواسًا تقارن بنظرائها البشريين. بالفعل، هناك خوارزميات ذكاء اصطناعي تمكّن الأجهزة من الرؤية والشم والسماع. تستفيد هذه التحسينات من المستشعرات والخوارزميات المتقدمة لمحاكاة هذه الحواس. ومع ذلك، فقد ظلّت إحدى الحواس تفلت من الباحثين حتى الآن: اللمس.

الآن، كشفت مجموعة من الباحثين في معهد ستيفنز للتقنية عن طريقة جديدة تحاكي اللمس. إليك ما تحتاج إلى معرفته.

سعى الباحثون منذ زمن طويل إلى محاكاة اللمس عبر الأنظمة الروبوتية. الروبوت القادر على الإحساس سيفتح الباب أمام العديد من سيناريوهات الاستخدام. مع بدء المزيد من الأشخاص العمل جنبًا إلى جنب مع هذه الأجهزة، يزداد الاهتمام بالروبوتات القادرة على ‘الاحساس’. يعتقد المهندسون أن هذه الحاسة أساسية لتحسين الكفاءة والقدرات وسلامة مكان العمل.

تخيل روبوتات يمكنها معرفة ما إذا كانت تصطدم بك وتستجيب وفقًا لذلك. ستمكّن هذه القدرة الروبوتات التي تعمل عن كثب مع البشر من تقليل مخاطرها وتمكينها من تنفيذ مهام أكثر دقة وكانت في السابق مقصورة على البشر.

دراسة محاكاة اللمس عبر الذكاء الاصطناعي المتقدم

تكشف الدراسة¹، المنشورة في مجلة Applied Optics، عن كيفية تمكن الباحثين من محاكاة اللمس عبر الليزر وخوارزمية ذكاء اصطناعي. دمج الباحثون الذكاء الاصطناعي والتقنية الكمومية لتحقيق هذا الهدف في إعداد مختبر كمومي.
توفر التفاعلات الكمومية وفرة من البيانات التي يمكن استخدامها لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي وتحسينها. يجمع هذا النهج بين التعلم الآلي المتقدم، وجهاز LiDAR أحادي الفوتون الماسح بنمط نقطي، والتغذية الراجعة الكمومية على شكل ضوضاء البقع (speckle noise) لإنجاز هذه المهمة.

محاكاة اللمس باستخدام الليزر الماسح القاذف للفوتونات

أنشأ الفريق جهاز LiDAR أحادي الفوتون الماسح بنمط نقطي يمكن ضبطه لإصدار نبضات بفواصل زمنية مختلفة، مما مكن المهندسين من توثيق أي تغييرات وتغذية راجعة تنعكس من السطح. كل سطح يمتلك انكسارات مختلفة حسب تركيبه. أدرك الباحثون هذه الحقيقة وقرروا أن هذه هي الطريقة المثلى لتزويد النظام بقدرة اصطناعية لإجراء مسح طوبوغرافي سريع.

نماذج الذكاء الاصطناعي الخوارزمية

يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح السطح باستخدام الليزر المملوك كخطوة أولى. تُنتج هذه العملية صورة مفصلة للعنصر. ستولد الصورة المفصلة تغذية راجعة عشوائية تُسمى ضوضاء البقع (speckle noise). في الماضي، كانت ضوضاء البقع عائقًا أمام وضوح البصريات حيث كانت تقلل من الدقة.

لاحظ الباحثون أن هذه التغذية الراجعة كانت أكثر من مجرد تشويش. فقد وفرت توقيعًا فريدًا لكل سطح بناءً على خشونته. تم إدخال هذه البيانات إلى نظام الذكاء الاصطناعي، الذي قام بعد ذلك بتحليل المعلومات لتحديد أبعاد الهيكل وارتفاعه وخشونته.

المصدر – Magicplan

استخدم الباحثون هذا الإعداد لمسح أنواع متعددة من الأسطح لتدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي. على وجه التحديد، سجل النظام البروتونات المرتدة من نقاط مختلفة عبر السطح. من هناك، تُجمع البيانات وتُشكل في ألياف نمطية تُعدّ عبر كاشف فوتون واحد. يمكن لهذا الجهاز التمييز بين ضوضاء البقع وغيرها من التشويش، مما يمكّن الباحثين من استغلال هذا التشويش لتحديد نعومة الكائن.

اختبار محاكاة اللمس

لاختبار نظريتهم، بدأ الفريق بإعداد نظام LiDAR أحادي الفوتون الماسح بنمط نقطي ببيكسل واحد. كان هذا الجهاز مثاليًا للبحث لأنه قادر على إنتاج شعاع ليزر موجه يمكن إطلاقه في نبضات بيكوثانية، مما يوفر تغطية دقيقة واستجابة سريعة.
قرر المهندسون استخدام 31 نوعًا من ورق الصنفرة الصناعي كعينات اختبار. بدأوا بالحصول على جميع الأنواع المختلفة وخشونتها. على وجه التحديد، تراوح سمك ورق الصنفرة من 1 إلى 100 ميكرون. ثم مرر الليزر النبضات عبر جهاز الإرسال والاستقبال وعبر ورق الصنفرة. انعكست الضوء والتشويش إلى الخلف وحسبها نظام الذكاء الاصطناعي.

نتائج دراسة محاكاة اللمس

تظهر نتائج هذه الاختبارات واعدة. كان للنظام الجديد في البداية دقة تبلغ 8 ميكرون، والتي تم تقليلها إلى 4 ميكرون بعد الضبط الدقيق والتعديلات. ومن الجدير بالذكر أن هذا المستوى من الدقة يُقارن بحلول الصناعة الرائدة.
ومن الملحوظ أن النظام عمل بأفضل شكل عندما كان السطح ذو حبيبة دقيقة بدلاً من خشونة كبيرة. وبشكل مثير للإعجاب، تمكن المهندسون من تحديد بنية سطح ورق الصنفرة بدقة مع جهد قليل، مما يفتح الباب أمام هذه التقنية لإعادة تشكيل طريقة عمل الصناعات في السنوات القادمة.

فوائد دراسة محاكاة اللمس

يمكن لهذا البحث أن يفتح العديد من الفوائد عبر صناعات متعددة. أولاً، ستوفر هذه الطريقة وفورات تكلفة هائلة مقارنة بالأنظمة الحالية المستخدمة. بالإضافة إلى ذلك، ستمكن المصنعين من تقليل عدد الموظفين حيث أن الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بكثير. سيؤدي ذلك إلى خفض النفقات العامة وتحسين صافي أرباحهم.

رسم سطحي سريع

السرعة التي يمسح بها النظام السطح هي ميزة أخرى. تتطلب هذه الطريقة فقط أن يقوم الليزر بمسح السطح لبضع لحظات قبل اتخاذ القرار. وبالتالي، تكون أسرع بكثير وتحتاج إلى جهد أقل للاستخدام، مما يسمح للمصنعين بإجراء المزيد من المسحات وتوفير الوقت.

تكامل منخفض التكلفة

ميزة أخرى كبيرة لهذا البحث هي أنه يوفر حلول تكامل منخفضة التكلفة في السوق. في كثير من الحالات، يُستخدم LiDAR لتحديد سلامة البنية للمكونات الأساسية. يمكن لهذا النظام الجديد تحسين LiDAR المستخدم وتمكينه من إجراء قياسات على مستوى الميكرون.

مراقبة الجودة

سيسهم الشكل الجديد لمسح الأسطح في تحسين أساليب مراقبة الجودة للمكونات الدقيقة والمعقدة. استخدم المهندسون منذ زمن طويل أنظمة لضمان خلو المكونات الحيوية للطائرات وغيرها من العناصر من العيوب التي قد تتفاقم إلى مشكلات خطيرة.

فرز محسّن

تُستخدم فرّازات الروبوتات بالفعل بشكل كبير في جميع أنحاء العالم. يمكن لهذا التحديث مساعدة هذه الأنظمة على تحسين قدراتها من خلال منحها حاسة إضافية لاستخدامها عند تحديد تركيبة المنتج وفرزه المطلوب. على سبيل المثال، يد روبوتية قادرة على الإحساس يمكنها فحص الثمار لتحديد صلابتها ومعرفة ما إذا كانت ناضجة أم لا.

باحثو محاكاة اللمس

قاد مهندسو معهد ستيفنز للتقنية البحث في نظام الطوبوغرافيا الليزرية. عملوا عن كثب مع مديرة CQSE يوبينغ هوانغ كجزء من مشروعهم. بالإضافة إلى ذلك، حصل دانييل تافون ولوق ماك إيفو على الفضل في جهودهم بالمشروع.

التطبيقات المحتملة

هناك العديد من التطبيقات لهذه التقنية. بالفعل، يلعب LiDAR دورًا حيويًا في معايير السلامة. يحسن هذا البحث تلك القدرات بشكل كبير ويمكن المهندسين من إجراء مراقبة فورية للمكونات الحيوية لم تكن ممكنة من قبل.

الرعاية الصحية

شهدت صناعة الرعاية الصحية طلبًا متزايدًا على الروبوتات التي يمكنها الإحساس مثل البشر. يمكن لهذه الأنظمة أن تجد عدة استخدامات في الصناعة. أحد حالات الاستخدام المثيرة هو السماح لهذه الأجهزة بمسح الشامات للبحث عن الأورام الميلانينية الفتاكة. يمكن للخوارزمية القائمة على الليزر تحديد الفروق الدقيقة التي تجعل شامة واحدة آمنة والأخرى محتملة الفتك، مما ينقذ حياة آلاف المرضى.

تعزيز LiDAR

يُستخدم LiDAR اليوم في مجموعة متنوعة من المنتجات. تعتمد السيارات الذكية، والروبوتات، والهواتف الذكية، وغيرها من المنتجات على LiDAR لتكون عيونها. حتى مكنسة الروبوت الخاصة بك تحتوي على نوع من LiDAR لتجنب العقبات. يمكن لهذه التقنية الجديدة مساعدة الروبوتات الدقيقة على التنقل في بيئات مثل جسم الإنسان وتوصيل العلاج المنقذ للحياة مباشرة إلى المواقع المطلوبة.

الشركة التي يمكن أن تستفيد من هذا البحث

يمكن للعديد من شركات الروبوتات دمج هذه التقنية وتحسين نتائجها اليوم. الروبوتات قطاع سريع النمو يمتد الآن إلى كل صناعة تقريبًا. من إجراء الجراحات إلى قطف الفاكهة، يمكن لهذه الأجهزة أن تشهد دفعة كبيرة مع إدخال محاكي اللمس.

Samsara 

Samsara (IOT )  هي شركة إنترنت الأشياء مقرها سان فرانسيسكو تسعى لإحداث تأثير. تأسست الشركة على يد سانجيت بيسواس وجون بيكت في عام 2015 لإنشاء وإدارة وتقديم ميزة قوية للعملاء المؤسسين لتتبع ومراقبة اللوجستيات. اليوم، تقدم الشركة مجموعة واسعة من المنتجات لإنجاز هذه المهمة، بما في ذلك كاميرات داش كام مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحسين المسارات، تتبع المعدات، مراقبة المواقع، والاتصالات عن بُعد.

Samsara هي لاعب رئيسي في سوق إنترنت الأشياء (IoT). أجهزة إنترنت الأشياء هي الملايين من الأجهزة الذكية التي تراها تُستخدم اليوم. يمكن أن تكون أي شيء يمتلك اتصالًا بالإنترنت، ومستشعرًا، وقدرة على نقل البيانات. اليوم، يشمل قطاع إنترنت الأشياء مليارات الأجهزة الذكية عالميًا.

تمكن Samsara الشركات من دمج هذه الأجهزة في لوجستياتها لتحسين النتائج والكفاءة والأمان. يمكن استخدام أجهزة إنترنت الأشياء لمراقبة المنتجات في الوقت الحقيقي، بما في ذلك حالتها، أصالتها، موقعها، وأكثر من ذلك.

يُرى المحللون أن Samsara في موقع جيد لتحقيق النمو مع توسع صناعة إنترنت الأشياء. تمتلك الشركة قيمة سوقية تبلغ 30.433 مليار دولار وتحظى بدعم من بعض أكبر الأسماء في الصناعة. ومن الجدير بالذكر أن السهم تم إدراجه كواحد من أفضل اختيارات الأسهم في جامعة هارفارد هذا العام، مما يعزز ثقة المستهلكين.

محاولات أخرى لمحاكاة الحواس البشرية

يكشف فحص السباق لجعل الروبوتات تشعر عن بعض التطورات المثيرة. أول ما تلاحظه هو وجود نهجين مختلفين جدًا لجعل الروبوتات تكتسب حاسة اللمس. تشمل حلول الأجهزة أجهزة يمكنها محاكاة اللمس عن طريق تسجيل الضغط والنبض، في حين تدمج حلول البرمجيات خوارزميات تستخدم التغذية الراجعة لمحاكاة اللمس. إليك بعض الطرق الأخرى التي وجدها الباحثون لمنح الروبوتات القدرة على الإحساس.

السيراميك عالي الأداء

تُظهر دراسة حديثة كيف يمكن دمج جزيئات سيراميك دقيقة في طبقة مرنة شبيهة بالجلد لتمكين الجهاز من تسجيل الحرارة والضغط. توفر الجزيئات السيراميكية الصغيرة طريقة مثالية لنقل النبضات الكهربائية عبر سطح مرن.
رأى هذا البحث مهندسين يطورون علامات جلدية للروبوت يمكنها معرفة ما إذا كنت تمسحها وتبتعد عنها. ثم انتقلوا إلى إنشاء طرف صناعي ذكي يمكن للمستخدم من خلاله الإحساس بالأسطح والاستجابة وفقًا لذلك. أشاروا إلى أن جلد الروبوت الخاص بهم كان قادرًا على تسجيل اللمس باستخدام هذه النبضات حتى أدق إعدادات الضغط.

الأعصاب الاصطناعية

تحقق اختراق مثير آخر في مجال اللمس الروبوتي في أكتوبر عندما نجح فريق من المهندسين من مجموعة أبحاث زينان باو بجامعة ستانفورد في إنشاء عصب اصطناعي. صُمم الجهاز المصنوع يدويًا للعمل تمامًا مثل نظيره البشري بحيث يسمح للروبوتات بالاستجابة لللمس بفعالية.
يعتمد النظام على إعداد عصب اصطناعي يمكن تقسيمه إلى ثلاثة مكونات. تعمل المستقبلات الميكانيكية كحساسات ضغط مقاومة. هناك أيضًا مذبذبات حلقية عضوية، تعمل بطريقة مشابهة للخلايا العصبية، وترانزستورات كيميائية عضوية تمكّن النظام بأكمله من العمل.

سترة الروبوت

قدمت جامعة كارنيجي ميلون سترة روبوت يمكنها جعل الروبوتات الصناعية أكثر أمانًا. ومن الجدير بالذكر أن أنظمة السلامة الحالية غالبًا ما تتطلب إضافة قطع صلبة إلى الروبوتات. المشكلة في هذا النهج هي أن الروبوتات لا يمكن تغطيتها بالكامل لأن أجزاؤها المتحركة تحتاج إلى أن تظل مرنة. أدى هذا الرغبة إلى أن يفكر الباحثون في نسيج شبيه بالسترة كحل.
سترة الروبوت هي غطاء محاكٍ يُصنع آليًا يمكنه التناسب مع أي شكل ثلاثي الأبعاد. وبالتالي يمكن إنشاؤها لتوفير حماية كاملة للروبوتات وزملائها البشر. يعمل الجهاز باستخدام طبقتين من الألياف المعدنية المدمجة في سطحه. كلما لمس إنسان السترة، تُغلق الدائرة، مما يُعلم الروبوت بالحادث ويُثير استجابة.

مستقبل روبوتات محاكاة اللمس

الروبوتات القادرة على محاكاة اللمس هي المستقبل. ستفتح هذه الأجهزة الباب لمزيد من التكامل إلى جانب الزملاء البشر. سيؤدي هذا التطور إلى روبوتات تحسن السلامة، وتوفر التمويل، وتوفر للعديد من الصناعات حلولًا لمشكلات طويلة الأمد. وبالتالي، سيزداد الطلب على الروبوتات القادرة على محاكاة اللمس خلال السنوات القادمة. في الوقت الحالي، يجب أن تتوقع رؤية المزيد من الزملاء الروبوتيين في الأشهر المقبلة.

تعرف على مشاريع الروبوتات الرائعة الأخرى الآن.

مرجع الدراسة:

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Surface roughness metrology with a raster scanning single photon LiDAR. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}