العودة إلى الوطن – كيف يلهم النمل الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

التنقل مثل النمل

نعلم أن الحشرات ليست ذكية بشكل خاص وفقًا للمعايير البشرية. ومع ذلك، وعلى الرغم من قيودها، فإنها قادرة على إنجاز إنجازات ملحوظة في التنظيم والتوجيه. وهذا يجعلها مصدر إلهام للباحثين الذين يعملون على الميكروروبوتات والطائرات بدون طيار الخفيفة، والتي تواجه قيودًا مشابهة.

على سبيل المثال، يمكن للنملة الصحراوية Cataglyphis أن تجمع الغذاء على مسافات طويلة ثم تمشي مباشرةً عائدًا إلى عشها، مع مسافات رحلات تصل إلى 1 كلم.

إن القدرة المحدودة على الحمل، بالإضافة إلى الطاقة المتاحة، تعني أن الحلول المستخدمة في الأنظمة الذاتية الأكبر وزنًا مثل السيارات ذاتية القيادة لا يمكن استخدامها. على سبيل المثال، يُعد LIDAR (“رادار الليزر”) ممتازًا لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد للبيئة، لكنه ثقيل جدًا ويستهلك الكثير من الطاقة. كما أنه يتطلب قدرًا كبيرًا من الحوسبة، التي بدورها تحتاج إلى الكثير من الذاكرة والمعالجة، مما يزيد من استهلاك الطاقة والوزن.

تُعد المنارات وإشارات GPS بدائل، لكنها تتطلب إعدادات مكلفة، وقد تكون غير موثوقة، أو مستحيلة تمامًا. لذلك، فإن فهم كيفية تنقل الحشرات مثل النمل والنحل في العالم باستخدام الحد الأدنى من “العتاد” وإمدادات الطاقة يمكن أن يساعدنا في تكرار ذلك في إبداعاتنا للروبوتات والطائرات بدون طيار.

هذه هي الفكرة العامة لاستخدام الروبوتات المستوحاة من الطبيعة، وهو موضوع استكشفناه بمزيد من التفصيل مع روبوتات مستوحاة من الأخطبوط، والسلمندر، والثعبان، والكلب في مقالتنا “كيف يمكن للروبوتات أن تستلهم من الطبيعة”.

لماذا نستخدم الميكروروبوتات؟

الروبوتات والطائرات بدون طيار الأصغر تكلفةً في البناء ويمكنها تغطية مساحات أكبر في آنٍ واحد بنفس التكلفة. وبما أنها أصغر حجمًا، فإنها تستطيع أيضًا مراقبة الأشياء بمزيد من التفصيل، دون خطر الاصطدام ببيئتها. على سبيل المثال، تطير داخل صوبة زراعية وتفحص العلامات المبكرة للأمراض أو الآفات على النباتات.

أو يمكن نشرها في مهام البحث والإنقاذ، حيث تستكشف الأنقاض أو البرية للعثور على الأشخاص المحتاجين للمساعدة. مثلًا، يمكن لسرب من الروبوتات “الطيور/النمل/اليعسوب” اكتشاف الناجين بسرعة بعد الزلزال.

المصدر: TU Delft

كيف يتنقل النمل في العالم

إحدى الطرق هي استخدام الرؤية، وهي شيء تتقنه الحشرات بشكل خاص لأنها تمتلك نظامًا بصريًا شبه شامل (يرى في جميع الاتجاهات في آنٍ واحد). ومع ذلك، فإن هذه الرؤية ذات دقة منخفضة نسبيًا.

بعض أقدم وأشهر النظريات حول كيفية استخدام الحشرات للرؤية لتوجيه نفسها تكمن في ما يُسمى “نموذج اللقطة”.

الفكرة هي أن دماغ الحشرة يلتقط لقطات من بيئتها بانتظام. عندما تحتاج إلى العودة إلى “المنزل”، تقارن البيئة الحالية باللقطات المخزنة مؤخرًا.

هذا المفهوم أصبح الآن مفهومًا جيدًا على المستوى العصبي. لذا يمكن تكراره بسهولة نسبية في الروبوتات.

نظريًا، قد تكون هذه الطريقة كافية بمفردها. لكن عمليًا، تعاني من بعض القيود:

• لكي تعمل بشكل جيد، تتطلب سلسلة محكمة جدًا من اللقطات، حيث إن فقدان أي بيانات قد يؤدي إلى فقدان الاتجاه وربما ضياع الروبوت تمامًا.
• وبما أنها تتطلب عددًا كبيرًا من اللقطات، فإن ذلك قد يكون مرهقًا لكل من أدمغة النمل وذاكرة الروبوتات.

إضافة قياس الإزاحة (Odometry)

طريقة أخرى يستخدمها النمل، والحشرات عمومًا، هي تتبع حركتها، وهي طريقة تُسمى قياس الإزاحة (odometry). هذه الطريقة تُستخدم أيضًا في الروبوتات، لكن المشكلة هي نقص الدقة. كل خطوة تُقدَّر من خلال حساسات الحركة (أو الإدراك الذاتي في حالة النمل)، لكنها لا تعكس الحركة الحقيقية بدقة تامة.

أدى ذلك إلى انزياح تدريجي في دقة التقدير المستند إلى قياس الإزاحة للموقع الحالي، مما يصبح أقل دقة مع مرور الوقت.

دمج الطريقتين هو الفكرة الرئيسية للباحثين في جامعة TU Delft، هولندا. في ورقة علمية بعنوان “متابعة المسار البصري للروبوتات الذاتية الصغيرة”، جمعوا بين اللقطات البصرية وقياس الإزاحة لزيادة استقلالية الميكروروبوتات.

أداء أعلى

سمح ذلك للروبوت بإعادة ضبط انزياح قياس الإزاحة بانتظام كلما عثر على إحدى لقطات العلامات المميزة.

المصدر: Science Robotics

في الوقت نفسه، الاعتماد بشكل أساسي على قياس الإزاحة يقلل من الحاجة إلى اللقطات القريبة جدًا، مما يمنح الميكروروبوتات القدرة على الانتقال بسرعة بين النقاط دون الحاجة إلى التحقق باستمرار من الأدلة البصرية لمسارها.

“الفكرة الأساسية التي تستند إليها استراتيجيتنا هي أنه يمكنك توزيع اللقطات على مسافات أبعد بكثير إذا كان الروبوت ينتقل بين اللقطات بناءً على قياس الإزاحة.

سيعمل التوجيه إلى المنزل طالما وصل الروبوت إلى موقع اللقطة بشكل كافٍ، أي طالما أن انزياح قياس الإزاحة للروبوت يقع ضمن منطقة التقاط اللقطة.”

Professor Guido de Croon.

استخدم فريق البحث برنامج التوجيه الجديد الذي يجمع بين اللقطة وقياس الإزاحة لاختبار الحد الأدنى من البيانات التي يمكن استخدامها لتوجيه روبوت يزن فقط 56 غرامًا على مسافة 100 متر.

المصدر: Science Robotics

يمكن أن يكون بحجم منخفض للغاية، فقط 1.16 كيلوبايت. للمرجع، الصورة المتوسطة التي تلتقطها الهواتف الذكية تكون بآلاف الكيلوبايت لكل صورة، ومعظم الصور على الإنترنت تكون بعشرات أو مئات الكيلوبايت.

والأفضل من ذلك، يمكن تنفيذ جميع معالجة الصور بواسطة حاسوب صغير خفيف الوزن يُسمى “ميكرو-تحكم” (micro-controller)، والذي يتواجد في العديد من الأجهزة الإلكترونية الرخيصة.

التطبيقات

الصناعة

ستكون مثل هذه الميكروروبوتات والطائرات بدون طيار محدودة جدًا في قدرة معالجة البيانات، حيث يكون معظم طاقة معالجة الميكرو-تحكم المدمجة مشغولة بإدارة التنقل وجمع البيانات.

ومع ذلك، يمكن استخدام هذه الطائرات بدون طيار لتتبع المخزون في المستودعات أو مراقبة المحاصيل في الصوب الزراعية. سيعمل ذلك من خلال جعلها تمشي أو تطير وتجمع بيانات مثل الصور، والباركود، أو علامات RFID. يمكن حفظ هذه النقاط البيانية على بطاقة SD صغيرة.

بعد ذلك، تُنقل هذه التسجيلات إلى حاسوب أو خادم أكبر يمكنه إجراء معالجة لاحقة وتحويلها إلى بيانات مفيدة.

العسكرية

مجال تطبيق محتمل آخر قد يكون التكنولوجيا العسكرية، خاصةً مع تزايد أهمية الطائرات بدون طيار في ساحة المعركة الحديثة، كما يتضح من الحرب في أوكرانيا.

يمكن إرسال طائرات بدون طيار صغيرة خفيفة الوزن تكفي لتوضع في حقيبة جندي مشاة مسبقًا للاستطلاع وإرجاع صور لمواقع العدو إلى الجنود المحصنين.

نظرًا لأن المنطقة من المحتمل أن تكون مشوشة بشدة بواسطة الحرب الإلكترونية (EW) وفي مناطق متغيرة باستمرار، فإن التنقل الذاتي للطائرات بدون طيار سيكون ضروريًا. من المرجح أن تكون الخفة واستهلاك الطاقة المنخفض أيضًا من الخصائص الرئيسية. في البحث الذي نوقش هنا، تمكنت طائرة بدون طيار من التنقل على مسار بطول 300 متر في بيئة غابة محاكاة.

المصدر: Flir

بحوث إضافية

استراتيجية دمج قياس الإزاحة واللقطات فعّالة جدًا ويمكن جعلها أكثر كفاءة عبر تحسين دقة عداد الإزاحة. كما يمكن تعديل الخوارزمية المستخدمة لتصبح أكثر كفاءة في استهلاك الذاكرة والطاقة.

تحسين آخر قد يكون إضافة قدرات تجنب الاصطدام للروبوت، خاصةً لأنه يمتلك بالفعل رؤية شمولية.

لا يزال من الضروري إيجاد حل عندما يضل الروبوت طريقه. على سبيل المثال، يقترح الباحثون أن “الروبوت يمكنه تقدير حجم منطقة الالتقاط عبر الإنترنت ومنحه إجراء بحث عند فقدان المسار“.

هذه العملية مناسبة بشكل خاص للروبوتات الصغيرة التي عادةً ما تواجه صعوبات في التنقل باستخدام طرق أخرى. ولكن يمكن أن تُطبق أيضًا على الروبوتات الأكبر حجمًا، لتقليل الحاجة إلى معدات مكلفة مثل LIDAR، وتقليل متطلبات الحوسبة والطاقة.

الشركات المتخصصة في الطائرات بدون طيار والروبوتات

1. AutoStore Holdings Ltd. (AUTO.OL)

قد تكون المركبات الذاتية مثل السيارات ذاتية القيادة على الأبواب، لكنها تقنية صعبة التطوير، حتى بالنسبة لقادة التقنية مثل Google وTesla. ولكن هناك قطاع يتم ثورته بالفعل بواسطة القيادة الذاتية والروبوتات: اللوجستيات.

توفر شركة AutoStore النرويجية مستودعات آلية لصناعات متنوعة مثل الصيدلة، والملابس، والبقالة، والطيران، واللوجستيات، أو الشركات الصناعية. تشكل شركات الأزياء، والصناعية، واللوجستيات الطرف الثالث أكبر ثلاثة قطاعات في أعمال AutoStore.

تعتمد مستودعات الشركة على روبوتات ذاتية يمكنها التعرف على الطرود أو المنتجات ورفعها ونقلها إلى المكان المطلوب تلقائيًا. يمكنك مشاهدة عملها في هذا الفيديو:

تتوسع الشركة بسرعة، بفضل إدراك المزيد والمزيد من الشركات الكبرى لفائدة إنشاء أنظمة لوجستية أكثر كفاءة ومرونة وسرعة بعد الجائحة. في المتوسط، يستغرق عائد الاستثمار في ترقية المستودعات إلى ذاتية التشغيل ما بين 1-3 سنوات فقط.

تعمل AutoStore في 50 دولة، وتدير 58,500 روبوتًا لـ 900 عميل مختلف. نمت إيراداتها بنسبة 50% CAGR منذ عام 2017. وهذا أسرع بمقدار 2-3 مرات من نمو سوق المستودعات الآلية السنوي، الذي يُقدّر بـ 15%.

المصدر: AutoStore

مثل العديد من الشركات التقنية الأوروبية، تقدم AutoStore حلولًا متقدمة جدًا تكون أيضًا غير مرئية إلى حد ما للجمهور العام.

ستتحول معظم المستودعات نحو الأتمتة. من المرجح أن يتفوق القادة في هذا القطاع على نمو القطاع، حيث من المنطقي الاعتماد على المزود القادر على نشر هذه الحلول على نطاق واسع وبسعر أقل.

يمكن أن تكون الروبوتات الأكثر استقلالية وكفاءة في العثور على طريقها فرصة وتهديدًا في آنٍ واحد لـ AutoStore. حاليًا، تحتاج إلى إعادة تصميم المستودع بالكامل لاستخدام حلول الروبوتات الخاصة بالشركة.

في المستقبل، قد تتمكن الروبوتات من العثور على طريقها دون الحاجة إلى الشبكة المستخدمة حاليًا، مما يجعل الاعتماد أسهل بكثير، وأقل اضطرابًا للعمليات الجارية، ويقلل الاستثمار الأولي بشكل كبير، مما يحل ما يزال يمثل العقبة الرئيسية أمام الاعتماد الواسع للتقنية.

المصدر: Autostore

2. Zebra Technologies Corporation (ZBRA)

تنتج Zebra Technologies (ZBRA ) ملصقات تتبع وماسحات تسمح بمراقبة كل مكون في “مصنع ذكي”. وتشمل أجهزة كمبيوتر محمولة، وماسحات باركود، ورؤية آلية، وتقنية تحديد المواقع، والبطاقات، وRFID (تحديد الهوية بترددات الراديو).

هذا المستوى من جمع البيانات وتحليلها هو عنصر أساسي في تنفيذ الروبوتات، خاصةً الأنواع الأكثر تنقلًا ومرونة، خارج خط التجميع.

كانت الشركة في صدارة انتشار الباركود، ومنذ عام 2018 وهي في حملة استحواذ لجمع جميع التقنيات المطلوبة لـ “الروبوتية” ورقمنة المستودعات والمصانع الحديثة.

المصدر: Zebra

حاليًا، القطاعات الرئيسية للشركة هي التجارة الإلكترونية & التجزئة والنقل/اللوجستيات، تليها الصناعة.

المصدر: Zebra

مع تزايد دور الروبوتات كمركز للتجارة الإلكترونية واللوجستيات، تزداد طلبات أنظمة تتبع Zebra.

حتى الآن، لا يزال من الضروري تجهيز المكان للروبوتات الكبيرة نسبيًا.

إذا كان بإمكان ميكروروبوت يزن بضعة عشرات من الغرامات الآن التجول ومسح علامات RFID، فقد نرى قريبًا مراقبة مستمرة لجميع الأنشطة في أرضية المصنع أو المستودع تُدار ذاتيًا، من خلال خلية من الطائرات بدون طيار الشبيهة بالنحل.