الروبوتات
محولات حقيقية؟ المهندسون يصنعون روبوتات تتشكل في الهواء
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google
عالم الروبوتات يتقدم بسرعة. من الروبوتات العاملة إلى الروبوتات الشبه بشرية التي تتمتع بمهارة أكبر وقادرة على حركات معقدة، نحن ندخل عصرًا جديدًا للروبوتات.
في الشهر الماضي فقط، أنشأ الباحثون روبوتات تفاعلية تتصرف كخيول علاجية، تستجيب لعواطف البشر؛ روبوت ناعم لكنه ذكي يتحرك ويقبض على الأشياء عن طريق استشعار بيئته، مثل الأخطبوط؛ and a كلب روبوتي يقلد الثدييات للحصول على تنقل فائق على البر والماء.
لقد اخترع المهندسون حتى عضلة ذاتية الشفاء للروبوتات التي يمكنها اكتشاف الإصابة، شفاءها، ثم إعادة ضبط نفسها لاكتشاف الأضرار المستقبلية. القدرة على التحكم في الروبوتات عن بُعد مع الشعور بالتفاعل عند أطراف الأصابع تم تقديمه أيضًا.
وسط كل ذلك، طورت فريق من المهندسين الآن محولًا حقيقيًا يمكنه تغيير شكله أثناء الطيران. يتيح هذا التحول في الهواء للروبوت التدحرج بسهولة ثم بدء عملياته على الأرض دون توقف.
بهذه القدرة، تغلب مهندسو كالتيك على التحدي من خلال روبوتات متخصصة يمكنها القيادة والطيران دون أن تعلق في التضاريس الوعرة. إن المرونة المتزايدة لهذه الروبوتات يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص للمستكشفين الروبوتيين وعمليات التوصيل.
لماذا تكافح الروبوتات الأرضية والجوية في البيئات الواقعية
الحركة الفعّالة بين الأرض والجو أمر حاسم لمجموعة واسعة من تطبيقات الروبوتات؛ ومع ذلك، لا الروبوتات الأرضية ولا الجوية قادرة بعد على العمل بشكل موثوق في العالم الحقيقي.
في حين أن الروبوتات الأرضية محدودة بنطاق عملها، مما يجعل من المستحيل عليها عبور العوائق العالية أو تنفيذ مهام الفحص، تواجه الروبوتات الجوية مشكلة محدودية أداء البطارية بسبب متطلبات الحمولة ومخاوف السلامة عند الطيران في بيئة حضرية.
يمكن التغلب على هذه التحديات التي تواجه الأنظمة الذاتية اليوم من خلال دمج القدرات الجوية والأرضية. وبالتالي، يركز فريق مهندسي كالتيك على تطوير روبوتات تجمع بين الأرض والجو.
تميل تصاميم العديد من هذه الروبوتات إلى الاعتماد على فلسفة التكرار واستخدام عدة مشغلات لتلبية متطلبات الحركة ذات الوضعين.
ومع ذلك، غالبًا ما تنتهي تصاميم الروبوتات المتكررة باستخدام عدد أكبر من المشغلات والمكونات مما هو ضروري، مما يؤدي إلى زيادة الوزن والتكلفة.
هنا، يمكن للـ morphobots أو الروبوتات التي تعيد استخدام نفس الزوائد لمهام مختلفة عبر تغيير الشكل أن تولد أوضاعًا مختلفة للحركة مع تقليل كل من تعقيد النظام والوزن.
غالبًا ما تستلهم هذه الأنواع من تصاميم الروبوتات سلوكيات الحركة المتعددة الوظائف لدى الحيوانات، ومن المتوقع أن تعزز فعالية الروبوتات الذاتية المتنقلة التي تواجه بيئات متغيرة وغير منظمة.
على سبيل المثال، قدمت دراسة من باحثي جامعة ولاية كولورادو قبل بضع سنوات عرضت1 مخططًا مدمجًا لتغيير الشكل للأنظمة الروبوتية القابلة للتكيف الشكلاني.
طور الباحثون ثلاثة روبوتات يمكنها تغيير شكل أرجلها وأجسامها حسب الحاجة للتنقل عبر التضاريس الصعبة. صُممت هذه الأنظمة لتقليد طريقة الكائنات الحية، مثل الضفادع، التي تتكيف شكلها بناءً على بيئتها ودورة حياتها. لتطوير هذه الروبوتات، استخدم الباحثون مواد يمكن أن تصبح ناعمة أو صلبة مع تغيرات الحرارة وتتحرك دون أنظمة طاقة ضخمة.
استخدم مخطط التحول المدمج عضلة صناعية خفيفة الوزن، تشبه العضلة البشرية، تنقبض عند تطبيق الكهرباء، مما مكن الباحثين من تحقيق مجموعة متنوعة من الأشكال وجعلها أكثر تنوعًا وتجهيزًا أفضل للتنقل في البيئات الصعبة.
استخدمت الأبحاث الحديثة الزوائد متعددة الوظائف وتغييرات شكل الجسم لتحسين الحركة، مما يسمح بمناورات لم تكن ممكنة من قبل. لكن إحدى قدرات الـ morphobots التي لم تُدرس كثيرًا هي تحول الشكل في الهواء لتحسين كل من الحركة الأرضية والجوية.
يمكن لهذا أن يمنح الـ morphobots القدرة على تجاوز الحاجة إلى تفاعل المركبة الأرضية أثناء التحول.
يمكن للتغيير في الهواء أن يوفر مسارًا موثوقًا للرشاقة السلوكية وسلامة المهمة في السيناريوهات التي قد لا يكون فيها التحول الأرضي ممكنًا بسبب التضاريس الوعرة التي تعيق حركة زوائد الروبوت على الأرض.
لذا، قدم مهندسو كالتيك دراستهم التي تصور مناورة انتقال جوية تربط بين الطيران والقيادة.
تُسمى هذه المناورة بـ “الهبوط الديناميكي على العجلات”، حيث الهدف هو تحقيق انتقال سلس من الطيران إلى القيادة عن طريق التحول بالقرب من الأرض والهبوط على زوائد العجلات-الدافعات متعددة الاستخدامات بأقرب تكوين للقيادة ممكن، مما يعني أكبر زاوية ميل ممكنة، مع تحقيق سرعة الاصطدام المطلوبة.
على عكس مناورات هبوط الطائرات الرباعية التقليدية، حيث يهبط الروبوت عادةً بانحدار عمودي غير متحول، تتضمن المناورة المقدمة في الدراسة التحول الشكلاني، أي الانتقال بين وضعين عبر التحول القريب من الأرض.
لكن تحقيق هذا النوع من المناورات ليس مهمة سهلة؛ بل هو تحدٍ من منظور التصميم والنمذجة والتحكم.
ليس فقط أن المناورة تتطلب عزم دوران متزايد لتحمل قوى الدفع باستمرار، بل إنها تُدخل اقترانات ديناميكية جديدة بين حدود المشغلات ودرجات حرية الروبوت. تُعد عملية الطيران القريبة من الأرض ذاتيًا مشكلة معروفة صعبة بسبب تأثيرات الديناميكا الهوائية الأرضية. بالإضافة إلى ذلك، فإن ديناميكا الهواء للطيران المتحول والتحول القريب من الأرض لا تزال غير معروفة إلى حد كبير.
لمواجهة هذه التحديات، صمم باحثو كالتيك الروبوت المتحول جواً (ATMO) خصيصًا لحل مشكلة التحول في الهواء.
داخل ATMO: شرح الروبوت المتحول في العالم الحقيقي
نُشرت في مجلة Communications Engineering، الدراسة، المدعومة بتمويل من مركز الأنظمة والتقنيات الذاتية في كالتيك، التي تتناول تحدي التحول الجوي للـ Morphobots من خلال تصميم روبوت طائر-قاري يُدعى ATMO.
هذا الروبوت متخصص في التحول في الهواء عبر آلية تحول تسمح بتغيير شكل الجسم أثناء الطيران مع الحاجة إلى تحريك قليل.
يستخدم أربعة محركات دفع للطيران بينما تتحول الأغطية التي تحمي المحركات إلى عجلات النظام في تكوين قيادة بديل. يعتمد هذا التحول بالكامل على محرك واحد لتحريك مفصل مركزي، يدفع المحركات إلى وضع الطائرة أو إلى وضع القيادة.
النظام الروبوتي الجديد مستوحى من الطبيعة، حيث يوضح المؤلف الرئيسي إيوانيس مانداليس، طالب دراسات عليا في مجال الفضاء الجوي في كالتيك، كيف تطير الطيور وتضبط شكل أجسامها لتبطئ نفسها وتتجنب العقبات.
“امتلاك القدرة على التحول في الهواء يفتح الكثير من الإمكانات لتحسين الاستقلالية والموثوقية.”
– مانداليس
وعلى الرغم من أن رؤية طائر يهبط ويجري يبدو بسيطًا، إلا أنه ليس كذلك.
“في الواقع، هذه مشكلة تكافح صناعة الفضاء الجوي للتعامل معها منذ ربما أكثر من 50 عامًا”، قال موري غاريب، أستاذ هانس و. ليبمان في مجال الطيران والهندسة الطبية ومدير ورئيس مقعد القيادة بوث-كريسا في مركز كالتيك للأنظمة والتقنيات الذاتية (CAST)، حيث يتعاون الباحثون على تعزيز أبحاث الطائرات بدون طيار، والاستكشاف الذاتي، والأنظمة المستوحاة من الطبيعة.
يجب على جميع المركبات الطائرة التعامل مع قوى معقدة بالقرب من الأرض.
في حالة المروحيات، عندما تقترب للهبوط، تدفع محركاتها الكثير من الهواء إلى الأسفل. هنا، يتم توفير الرفع والدفع بواسطة الدوار الدوار. عندما يصطدم تدفق الهواء بالأرض، يعود بعضه إلى الأعلى. لذا، إذا نزلت المروحية بسرعة كبيرة، قد تُسحب إلى هذا الدوامة الهوائية وتفقد الرفع.
عندما يتعلق الأمر بـ ATMO، تصبح الأمور أكثر تعقيدًا لأنه يجب أن يتعامل مع القوى القريبة من الأرض بينما يمتلك أربعة محركات نفاثة تغير باستمرار مدى توجيهها نحو بعضها البعض. هذا يخلق اضطرابًا أكبر، وبالتالي عدم استقرار.
من أجل فهم أفضل للقوة الديناميكية الهوائية، أجرى المهندسون تجارب في مختبر الطائرات بدون طيار في CAST.
للتحقق من كيفية تأثير تعديل تكوين الروبوت أثناء الهبوط على قوة الدفع، أجرى الفريق تجارب خلية تحميل، والتي تتضمن قياس القوة المطبقة على جسم باستخدام خلية تحميل، وهي جهاز يحول القوة الميكانيكية إلى إشارة كهربائية.
كما أجرى الباحثون تجارب تصور الدخان، التي تُستخدم لجعل أنماط تدفق الهواء مرئية، لاكتشاف الحالة الأساسية التي تؤدي إلى هذه التغييرات الديناميكية.
بمجرد جمعها، تم إدخال الأفكار في الخوارزمية وراء نظام التحكم الجديد الذي أنشأه الباحثون لـ ATOM.
يستخدم هذا النظام تقنية تحكم متقدمة تُدعى التحكم التنبؤي النموذجي، والتي تتنبأ باستمرار بكيفية سلوك النظام في المستقبل القريب ثم تعدل إجراءاتها للبقاء على المسار.
وفقًا لمانداليس:
“خوارزمية التحكم هي أكبر ابتكار في هذه الورقة. تستخدم الطائرات الرباعية متحكمات خاصة بسبب طريقة وضع محركاتها وكيفية طيرانها. هنا نقدم نظامًا ديناميكيًا لم يُدرس من قبل. بمجرد أن يبدأ الروبوت في التحول، تحصل على اقترانات ديناميكية مختلفة — قوى مختلفة تتفاعل مع بعضها البعض. ويجب أن يكون نظام التحكم قادرًا على الاستجابة بسرعة لكل ذلك.”
اختبار ATMO: كيف تحقق المهندسون من صحة التحول في الهواء
حقق ATMO من مهندسي كالتيك كلًا من القيادة والطيران باستخدام الزوائد متعددة الاستخدامات عبر تغيير الشكل. لكن ما يميز ATMO عن غيره من الروبوتات المشابهة هو آلية المشغل القفل الذاتي للانحناء التي تسمح بالتحول في الهواء بتصميم أبسط، تكلفة أقل، ومتطلبات تحريك قليلة.
عند وضع الطيران، يُضبط الروبوت كطائرة رباعية قياسية ويستخدم ملحقات العجلات-الدافعات للدفع. في وضع القيادة، تُعاد استخدام نفس هذه الزوائد للحركة بالعجلات.
الروبوت المدمج الناتج يزن إجمالي 5.5 كغ، بما في ذلك البطارية. أما أبعاده، فيبلغ ارتفاعه 33 سم وعرضه 30 سم في تكوين الأرض، وارتفاعه 16 سم وعرضه 65 سم في التكوين الجوي.
للقيادة، يستخدم ATMO نظامين من الحزام والبكرة على كل جانب، يتم تشغيلهما بواسطة محركات القيادة، مما يتيح توجيهًا بالفرق.
بالإضافة إلى وجود حاسوب على متن الطائرة يُشغّل متحكمًا مخصصًا، يُجهز الروبوت أيضًا بأجهزة استشعار على متن لتقدير الحالة والدمج. يتم إنجاز جميع الاتصالات عبر البرنامج المتقدم ROS2.
للتحقق من النظام، تم تطبيق المتحكم على هبوط ديناميكي على العجلات في منطقة الطيران في CAST باستخدام نظام التقاط الحركة لتمكين تقدير الحالة.
في هذه التجربة، استُخدم المتحكم لتتبع مسار مرجعي في الفضاء يتضمن هبوطًا مع بعض الحركة الأمامية مع توجيه عجلات-الدافعات، والهبوط على العجلات، ثم القيادة إلى الأمام.
تم تطوير مخطط التحكم القائم على النموذج لتغطية حزمة التشغيل الكاملة للطيران والقيادة والانتقال. لمعالجة مشكلة تشبع المشغل التي تحدث عندما يميل الروبوت محركاته للهبوط على العجلات، استخدم الفريق “تحليلًا لدالة هدف التحكم إلى مجموعة مقعرة من الدوال الهدف المتخصصة لكل وضع حركة.”
وفر هذا إطارًا مرنًا للتحكم في الأنظمة أثناء الانتقال من الأرض إلى الهواء.
مكّن المتحكم المطور عمليات هبوط بزاوية ميل تتجاوز حدود تشبع المشغل. يتيح ذلك للروبوت الجديد تجاوز التضاريس الوعرة.
مع زاوية ميل نهائية عند الهبوط تبلغ 65°، أظهر الروبوت أنه قادر بنجاح على الهبوط بزاوية ميل تتجاوز الزاوية الحرجة. وأشارت الدراسة إلى أن ذلك يتحقق بفضل تغيير دالة التكلفة خلال مرحلة الانتقال، وبالتالي يمكن لـ ATMO الاستمرار في إمالة عجلات-الدافعات مع الحفاظ على الوضعية المطلوبة.
للتحقق من طريقة التحكم، نفّذ الفريق إقلاعًا قياديًا، تلاه هبوط ديناميكي على العجلات.
كما عرضوا حالة استخدام مهمة للتحول في الهواء، وهي مناورة عكسية تتضمن إقلاعًا سريعًا مع حركة قيادة أمامية، بالإضافة إلى الهبوط على منحدر.
في التجربة، تمكن ATMO من الهبوط بسلاسة على منحدر بارتفاع وموقع معروفين، قد يكون خطرًا بسبب خطر الانقلاب، ويمكن تجنبه عبر التحول قبل الهبوط والاستمرار في القيادة.
بشكل عام، يُظهر التحقق التجريبي من وظائف وجدوى هذه الروبوتات أن “استخدام التحول الروبوتي في الهواء يمكن أن يؤدي إلى مناورات انتقالية ديناميكية بين الأرض والجو تعزز رشاقة الروبوت وتوسع نطاق التشغيل – تمهيدًا لمزيد من الاستقلالية في مهام الروبوتات المتنقلة المستقبلية”، وفقًا للدراسة.
في حين نجح الفريق في إظهار مناورات الانتقال الديناميكي، كانت الظروف هنا مُتحكمًا فيها لتسهيل التطوير السريع. على سبيل المثال، تم استخدام نظام كاميرا التقاط الحركة لتقدير موقع واتجاه النظام الروبوتي بدقة وسرعة، متجاوزًا ما يمكن تحقيقه بواسطة المستشعرات الموجودة على متن الطائرة.
لذا، يلزم إجراء مزيد من التحقيق لتحديد كيفية عمل هذه المناورات في العالم الحقيقي، حيث يواجه الروبوتات تضاريس أكثر تعقيدًا وغير منظمة ويتخذون قرارات بناءً على معلومات حسية جزئية، تتعرض للضوضاء.
الاستثمار في الروبوتات: لماذا تبرز أمازون (AMZN)
عندما يتعلق الأمر باسم بارز في صناعة الروبوتات، فإن عملاق التجارة الإلكترونية Amazon (AMZN ) قد حقق الكثير من التقدم هنا. لقيادة الروبوتات، استحوذت أمازون أولاً على Kiva Systems في عام 2012 مقابل 775 مليون دولار، والتي أعيد تسميتها لاحقًا إلى Amazon Robotics LLC. ثم كشفت الشركة عن أول روبوت متنقل ذاتي القيادة (AMR) لها على الإطلاق يُدعى Proteus في عام 2022.
Amazon (AMZN )
اعتبارًا من مايو 2025، أمازون تُعلن أن لديها أكثر من 750,000 روبوت مُنشر عبر عملياتها لتصنيف ورفع وحمل الطرود.
“سمحت سنوات الابتكار لنا ببناء واختبار وتوسيع مجموعة فريدة ومتكاملة للغاية من أنظمة الروبوتات التي تعمل لدعم الموظفين في تنفيذ طلبات العملاء.”
– سكوت دريسر، نائب رئيس Amazon Robotics
وفقًا له، سمحت التطورات في الذكاء الاصطناعي بتكاملها السلس، مما يُحقق تحسينًا تقديريًا بنسبة 25٪ في الإنتاجية في مرافق التنفيذ الخاصة بها.
هناك إجمالي تسعة روبوتات. يشمل ذلك Proteus، الروبوت المتنقل الذاتي المملوك لأمازون المصمم للعمل حول الأشخاص باستخدام المستشعرات ومزيج من الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
روبوت Robin هو ذراع روبوتية مسؤولة عن فرز الطرود وقد أكملت بنجاح أكثر من ثلاثة مليارات عملية نقل طرد. ذراع روبوتية أخرى هي Cardinal، التي تضع الطرود في العربات. Sparrow هي أيضًا ذراع روبوتية تلتقط وتنقل العناصر الفردية.
يستخدم Sequoia الروبوتات والذكاء الاصطناعي وأنظمة الرؤية الحاسوبية لتجميع المخزون. يكتشف Hercules ويجلب حاويات العناصر للموظفين، كما يُكلف Titan بنفس المهمة، لكنه قادر على رفع ضعف ما يرفعه Hercules. ثم هناك Vulcan، وهو أول روبوت لأمازون يمتلك حس اللمس ويعمل جنبًا إلى جنب مع الموظفين.
علاوة على ذلك، تُستخدم مجموعة متنوعة من أنظمة الابتكار في التعبئة لتغليف طلبات العملاء، مع آلة أتمتة التعبئة المستخدمة لإنشاء أكياس ورقية مخصصة.
AMZN مخطط السعر
تتمتع أمازون الآن برأس مال سوقي قدره 2.18 تريليون دولار، مع تداول أسهمها عند 205.8 دولارًا في وقت كتابة هذا، بانخفاض قدره 6.24٪ منذ بداية العام. لديها ربحية السهم (TTM) تبلغ 6.13، نسبة السعر إلى الأرباح (TTM) 33.55، وعائد حقوق الملكية (TTM) 25.24٪.
فيما يتعلق بالبيانات المالية، أبلغت أمازون عن صافي مبيعات قدره 155.7 مليار دولار في الربع الأول المنتهي في 31 مارس 2025. ارتفعت المبيعات بنسبة 8٪ على أساس سنوي في أمريكا الشمالية إلى 92.9 مليار دولار و5٪ على أساس سنوي دوليًا إلى 33.5 مليار دولار.
في هذه الفترة، أبلغت أمازون عن دخل تشغيلي قدره 18.4 مليار دولار، وصافي دخل قدره 17.1 مليار دولار أو 1.59 دولارًا للسهم المخفف، وتدفق نقدي تشغيلي قدره 113.9 مليار دولار. انخفض التدفق النقدي الحر للشركة إلى 25.9 مليار دولار.
قال الرئيس التنفيذي أندي جاسي: “نحن سعداء ببداية عام 2025، خاصةً وتيرة الابتكار والتقدم في الاستمرار في تحسين تجارب العملاء.” وأضاف أن جيل Alexa التالي (Alexa+) يصبح “أذكى بشكل ملحوظ” وأكثر قدرة، وأن شرائح Trainium2 الجديدة وتوسعة نموذج Bedrock تجعل من الأسهل لعملاء AWS تدريب النماذج وتشغيل الاستدلال بتكلفة فعّالة، وأن أول أقمار مشروع Kuiper تم إطلاقها بنجاح إلى مدار منخفض لتوفير وصول واسع النطاق للإنترنت.
انقر هنا للحصول على قائمة بأفضل شركات الروبوتات.
آخر أخبار وتطورات سهم أمازون (AMZN)
الخلاصة: لماذا يمثل ATMO عصرًا جديدًا في الروبوتات
عالم الروبوتات يستفيد من الهندسة المستوحاة من الطبيعة، والتحول في الهواء، وأنظمة التحكم الذكية لتصميم روبوتات أرض-جو كانت تمثل تحديًا بسبب زيادة متطلبات التحريك، مما قد يضيف وزنًا ويقلل من كفاءة حركتها.
حقق مهندسو كالتيك ذلك من خلال ATMO، روبوت يتحول بالقرب من الأرض بانتقال سلس بين الوضعين الجوي والأرضي من خلال الاستفادة من الديناميكا الهوائية القريبة من الأرض وتثبيت النظام باستخدام متحكم تنبؤي نموذجي.
يمثل ATMO خطوة رئيسية في سد الفجوة بين التنقل الجوي والبرّي، وقد تم التحقق من ذلك من خلال العديد من التجارب العملية. بفضل قدراته التحولية في العالم الحقيقي، يُظهر الروبوت إمكانات هائلة في إعادة تعريف العمليات الذاتية عبر الصناعات وتمهيد الطريق لآلات أكثر رشاقة ومرونة وتكيفًا!
انقر هنا لتعرف كيف يمكن للروبوتات أن تستلهم من الطبيعة.
الدراسات المشار إليها:
1. Sun, J., Lerner, E., Tighe, B., Middlemist, C., & Zhao, J. (2023). Embedded shape morphing for morphologically adaptive robots. Nature Communications, 14(1), 6023. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41708-6
