Mga Aerial Robot na Makikinabang mula sa AI-Powered Strain Receptors

Patuloy na nagdadala ng mga inobasyon ang artificial intelligence sa mga industriya ng aeronautics at robotics. Ang mga kamakailang pag-unlad na kinasasangkutan ng pinagsamang AI-powered strain receptors ay maaaring magbigay-daan sa paglikha ng mas mabilis at magaan na mga opsyon sa mga darating na taon. Narito ang lahat ng kailangan mong malaman.

Mula pa noong unang panahon, ang tao ay tumingin sa kalikasan upang mas maunawaan ang paglipad. Gayunpaman, ang paggawa ng mga robot na kumakawag ng kanilang mga pakpak upang lumipad ay napatunayang mas kumplikado kaysa sa tradisyunal na mga sasakyang may pakpak. Sa kasamaang palad, nag-iwan ito ng mga aerial robot na walang ilang mahahalagang kakayahan na taglay ng kanilang mga likas na katapat, tulad ng mabilis na paglipat mula sa pag-ikot (hover) patungo sa pinahusay na paglipad. Sa kabutihang palad, maaaring magbago na ang sitwasyong ito.

Mga Aerial Robot na may Kumakawag na Pakpak

Sa kasalukuyan, laganap ang mga aerial robot sa maraming sektor, at patuloy na tumataas ang kanilang impluwensya, kakayahan, at availability. Madalas iniisip ng mga tao ang mga sasakyang pinapagana ng propeller at mga pakpak lamang kapag pinag-uusapan ang aerial robotics. Gayunpaman, may ilang iba pang mga opsyon na maaaring hindi napapansin ngunit tiyak na may natatanging benepisyo na nagpapatingkad sa kanila.

Kumakawag na Pakpak

Ang kumakawag na pakpak ay nagbibigay ng pinakamahusay na kombinasyon ng dalawang mundo. Pinahihintulutan nito ang mga ibon na mabilis na makakuha ng patayong pag-angat at magpatatag upang lumipad nang matagal. Ang mga insekto na may pakpak ay maaaring mag-hover at mabilis na magbago ng direksyon. Isipin kung paano ang isang bubuyog o hummingbird ay mabilis na umiikot sa isang lugar, o kung paano ang isang gamu-gamo ay paikot-ikot sa isang bombilya.

Sa kasalukuyan, may ilang mahahalagang pag-unlad sa disenyo ng mga robot na may kumakawag na pakpak. Gayunpaman, ang mga flight controller na kinakailangan upang mapatakbo nang maaasahan ang mga sasakyang ito sa nagbabagong kondisyon kaysa sa laboratoryo ay napatunayang mahirap likhain. Gayunpaman, patuloy na kinahuhumalingan ng mga developer at tagalikha ang mga disenyo, kung saan kamakailan ay ipinakita ng pelikulang Dune ang isang Ornithopter na umaasa sa kumakawag na pakpak na kahawig ng dragonfly.

Pinagmulan – Fandom

Pag-aaral sa AI-Powered Strain Receptors

Isang kamakailang pag-aaral, “Machine Learning-Based Wind Classification by Wing Deformation in Biomimetic Flapping Robots: Biomimetic Flexible Structures Improve Wind Sensing,”¹ ay kumukuha ng inspirasyon mula sa kalikasan upang mapabuti ang kakayahan ng mga robot na may kumakawag na pakpak. Partikular, sinuri ng mga mananaliksik ang maraming nilalang upang matukoy kung paano pinapagana ng kanilang mga pandama ang tumpak na pag-optimize ng kanilang mga pattern ng paglipad.

Ang AI-Powered Strain Receptors ay Kumukuha ng Inspirasyon mula sa Kalikasan.

Napansin ng koponan na lahat ng mga ibon at insekto na may kumakawag na pakpak ay mayroong ilang uri ng sensory organ na matatagpuan sa kanilang mga pakpak. Naisip nila na ang organ na ito ay gumagawa ng iba’t ibang gawain sa iba’t ibang hayop na nagbibigay-daan sa kanila na itama ang kanilang mga katangian sa paglipad upang mapabuti ang kanilang mga resulta. Napansin ng koponan na ang mga locust ay may strain receptors na matatagpuan sa mga ugat ng kanilang mga pakpak. Samantalang maraming ibon, tulad ng manok, ay may mga sensor malapit sa kanilang mga follicle ng balahibo.

Hanggang sa pag-aaral na ito, kakaunti lamang ang pag-unawa kung anong datos ang ibinibigay ng mga sensor na ito sa hayop. Gayunpaman, napag-alaman ng mga mananaliksik na ang impormasyong pandama ay nagpapahintulot sa mga hayop na madetect ang hangin, galaw ng katawan, at nagbabagong kondisyon ng kapaligiran sa real-time. Upang bigyan ang mga robot ng parehong kakayahan, nagsimula ang koponan na lumikha ng isang maaasahang AI-powered strain sensor na maaaring tularan ang mga natural na katapat nito, na nagbibigay-daan sa robot na “maramdaman” ang kapaligiran at mga kondisyon, at mag-adjust nang naaayon.

Disenyo ng Pakpak

Humango ang koponan mula sa isa sa pinaka-agile na flyers ng kalikasan, ang hummingbird. Nagsimula silang lumikha ng mga pakpak na kahawig ng hummingbird na may katulad na estruktura sa mga buto ng ibon. Ang mga shaft ay nagtatapos nang mas makitid sa dulo at nagsisilbing mga ugat ng pakpak, na nagbibigay ng karagdagang katatagan sa estruktura ng pakpak.

Ang mga flexible na pakpak ay 3D printed gamit ang dual-nozzle fused deposition modeling 3D printer. Ang pamamaraan na ito ay nagbigay-daan sa koponan na mag-print gamit ang 12.5 μm-thick copolyester polymer at carbon-fiber-reinforced polyethylene terephthalate. Ang pamamaraang ito ay nagbigay ng katangian ng natural na pakpak na maaaring yumuko at gumalaw sa kahabaan ng landas nito.

Libreng Paggalaw

Partikular, ang pakpak ay maaaring malayang mag-feather hanggang sa anggulo na ±23°. Ang pakpak ay iikot din sa kahabaan ng leading edge sa bawat pag-flap. Ang galaw na ito ay nagbigay ng karagdagang kapangyarihan sa pamamagitan ng pag-maximize ng lift force, katulad ng mga insekto. Itinakda ng mga inhinyero ang amplitude ng pag-flap ng pakpak sa 158°, at ang frequency ng pag-flap ay inadjust sa ≈12 Hz para sa mga eksperimento.

Pinagmulan – Advanced Intelligent Systems

AI-Powered Strain Receptors

Isinama ng koponan ang mga strain gauge sa loob ng estruktura ng pakpak na kahawig ng hummingbird. Partikular, pitong commercially available low-cost strain receptors na may base widths at lengths na 1.4 at 4.2 mm ay idikit sa mga tiyak na lokasyon sa mga test wing. Ang mga sensor na ito ay ginamit upang sukatin ang pressure at strain ng pakpak sa pitong iba’t ibang direksyon ng hangin. Ang mga direksyon na ginamit ay kinabibilangan ng 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75°, at 90°.

Motor

Upang mapakawag ang mga pakpak, isang DC motor ang ikinabit. Ang motor ay gumamit ng Scotch yoke mechanism at reduction gears upang magbigay ng realistic na paggalaw ng pag-flap. Ang aparato ay itinakda sa 12 cycles per second, at ang mga sensory wires ay dinala sa mga connector sa pakpak papunta sa data register. Kapansin-pansin, gumamit ang mga inhinyero ng TEXIO TECHNOLOGY device na may constant voltage power supply upang matiyak ang pagkakapare-pareho at nasusukat na data.

AI-Powered Strain Receptors Convolutional Neural Network Model

Isa sa mga pangunahing bahagi ng eksperimento ay ang paggamit ng convolutional neural network. Ang modelong ito ay nagbigay-daan sa mga mananaliksik na magrehistro, magklasipika, at magsanay ng flight controller na kayang gumawa ng mga pag-aayos on the fly gamit ang data na nakalap mula sa mga strain sensor at ikinumpara laban sa CNN model.

Ang data ng strain sensing ay nagpapahintulot sa machine learning algorithm na tumpak na iklasipika ang mga kondisyon ng hangin. Bilang bahagi ng pagsasanay, nakuha ang data ng sensor upang tularan ang hovering flight sa wind tunnel. Kapansin-pansin, 720 strain at phase datasets ang nakuha para sa bawat kondisyon ng hangin. Ang data na ito ay hinati sa indibidwal na pag-flap ng pakpak.

Pagsubok sa AI-Powered Strain Receptors 

Ang koponan ay nagsimula sa yugto ng pagsubok sa pamamagitan ng pagrerehistro ng sensor data ng mga pakpak na walang hangin. Ang kawalan ng airflow ay nagbigay-daan sa mga sensor na mag-zero out at gumawa ng tumpak na paghahambing habang pinapabuti ang mga kondisyon. Gayundin, sinubukan ng koponan ang tatlong magkaibang pakpak na may parehong strain gauge data at ikinumpara ang mga resulta.

Isang magnetic rotary encoder ang ginamit upang tumpak na makuha ang estado ng pakpak sa iba’t ibang kondisyon. Ang aparato ay nakaupo direkta sa itaas ng mga pakpak, na nagbibigay ng resolusyon na 0.703° sa panahon ng pag-flap. Nakakatuwang, sinimulan ng koponan ang proseso sa pamamagitan ng pagtatakda ng isang pag-ikot ng encoder sa isang pag-flap cycle.

Wind Tunnel

Ang wind tunnel ay isang mahalagang bahagi ng mga eksperimento. Pinahintulutan nito ang koponan na mag-simulate ng hovering flight sa ilalim ng banayad hanggang sa matinding kondisyon ng hangin. Partikular, walong alternating wind conditions ang ginamit sa yugong pagsubok. Bawat kondisyon ay may 3 sukat na kinuha sa isang pag-flap cycle.

Mga Resulta ng Pagsubok sa AI-Powered Strain Receptors

Ang mga resulta ng pag-aaral ay kahanga-hanga. Nakapag-determina ang koponan ng 99% na katumpakan sa mga kondisyon ng hangin. Kahanga-hanga, ang pagtukoy ay nagtagal lamang ng isang pag-flap at sa ilang pagkakataon, kahit na 0.2 na siklo ng pag-flap ay nagbigay ng napaka-tumpak na resulta. Dagdag pa, natuklasan ng pag-aaral na ang mga sensor na pinakamalapit sa wing shafts ay nagbigay ng pinakamabilis na resulta.

Mahalaga ang Oras ng Siklo

Ang oras ng bawat sukat ay may malaking epekto sa mga resulta. Napansin ng koponan na sa ilalim ng 0.2 na siklo, bumabagsak nang matindi ang pagiging maaasahan ng data. Gayunpaman, sa 0.2, nakamit ng mga sensor ang 85% na katumpakan. Ang katumpanang ito ay maaaring mapabuti o mabawasan batay sa dami ng mga sensor sa pakpak.

Pinapabuting ng Biomimetic Wing Shaft Structures ang Mga Resulta ng AI-Powered Strain Receptors

Natuklasan sa pagsubok na ang estruktura ng wing shaft ay may mahalagang papel sa pagkuha ng data at katumpakan. Bilang gayon, ang mga estrukturang pakpak na sinubukan ay maaaring matukoy ang kondisyon ng hangin nang mas mabilis kaysa sa hindi-estrukturang test subject. Ang pagtuklas na ito ay nagdala sa mga inhinyero upang matukoy na ang pagpapahusay ng estruktura ng pakpak at paglalagay ng sensor ay maaaring magbigay ng mas mataas na katumpakan sa hinaharap.

Mga Benepisyo ng AI-Powered Strain Receptors

May mahabang listahan ng mga benepisyo na hatid ng pag-aaral na ito sa merkado. Una, nagbigay ito sa mga robotic engineer ng simpleng kakayahan sa wing strain sensing na nakabatay sa commercially available off-the-shelf at abot-kayang mga piyesa. Ang mga mababang-gastos at mababang-konsumo ng enerhiya na mga device ay madaling maisama sa mga lumilipad na bot nang hindi kinakailangang gumawa ng malalaking pagbabago.

Agilidad

Ang agilidad na nakamit ng mga bubuyog ay halos hindi kapani-paniwala. Ang mga hayop na may pakpak na ito ay maaaring mabilis na huminto, mag-hover, at magbago ng direksyon nang walang gaanong strain. Inaasahan ng mga siyentipiko na lumikha ng mga drone na may parehong kakayahan, na magbibigay-daan sa isang bagong antas ng integrasyon.

Adaptabilidad

Walang sinuman ang makapagsabi kung aling direksyon ang iihip ng hangin palagi. Gayunpaman, ang sensory input ng mga pakpak na sinubukan ay maaaring direktang kilalanin ang mga kondisyon ng daloy nang walang tulong ng anumang karagdagang device. Ang data na ito ay maaaring magamit upang mapabuti ang kamalayan sa kapaligiran, na nagbibigay ng mas mahusay na kontrol at mabilis na pag-encode ng impormasyon batay sa mga kondisyon ng kapaligiran.

Simpleng Lapit

Isa pang pangunahing benepisyo ng kumakawag na pakpak kumpara sa iba pang teknolohiya ng pag-hover ay ang pagiging simple. Ang mga hovercraft ay nangangailangan ng maraming airflow at maaari lamang maabot ang tiyak na taas. Sa kabaligtaran, ang mga helicopter ay napakakomplikado, na nangangailangan ng libu-libong gumagalaw na bahagi na kailangang ma-calibrate nang perpekto upang makamit ang hover state. Ang pinakabagong pag-aaral na ito ay maaaring magbigay-daan sa pag-3D print ng mga pakpak ng sasakyan na kayang mag-stable hover at mabilis na pagbabago ng direksyon nang walang napakaraming gumagalaw at masalimuot na bahagi.

Mga Use Case ng AI-Powered Strain Receptors

May ilang mga use case para sa mga robot na may kumakawag na pakpak. Ang mga device na ito ay maaaring makatulong upang maabot ang mahirap mahanap na mga lokasyon o magbigay ng maayos na pag-scan ng mga natural na kalamidad o warzone. Ang maliliit na aerial robot ay kasalukuyang nagdaranas ng matinding limitasyon sa bigat at laki. Ang paggamit ng kumakawag na pakpak ay maaaring mapabuti ang kanilang payload sa pamamagitan ng pagbawas ng bigat na kinakailangan para sa mga flight apparatus.

Mga Mananaliksik ng AI-Powered Strain Receptors

Ang pag-aaral na ito ay isinagawa ng mga mananaliksik sa Institute of Science Tokyo. Ang ulat ay pinamunuan ni Associate Professor Hiroto Tanaka at kinabibilangan ng trabaho mula kay Hiroto Tanaka. Bukod pa rito, tumulong si Tomoya Fujii sa disenyo ng pakpak. Kapansin-pansin, nakatanggap ang mga mananaliksik ng suporta mula sa JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas “Science of Soft Robots” sa ilalim ng grant no. JP18H05468.

Mga Kumpanyang Maaaring Makikinabang mula sa AI Powered Strain Receptors

Ang kakayahang tumpak at mabilis na matukoy ang mga kondisyon ng hangin ay isang opsyon na maaaring magamit ng maraming kumpanya upang mapabuti ang kanilang mga alok. Ang paggamit ng mga sensor na ito sa mga robot na may kumakawag na pakpak ay nagbubukas ng pintuan para sa mga gumagawa ng drone na palawakin ang teknolohiyang ito upang lumikha ng mas agile at natatanging mga opsyon. Narito ang isang kumpanya na maaaring maisakatuparan ang gawain sa mga darating na buwan.

Kratos Defense & Security Solutions Inc

Ang Kratos Defense & Security Solutions Inc (KTOS ) ay orihinal na pumasok sa merkado noong 1994 bilang isang telecommunications infrastructure provider bago lumipat ng misyon at layunin patungo sa paggawa ng drone. Ang kumpanya ay nakabase sa San Diego CA.

Noong 2004, sinimulan ng Kratos Defense & Security Solutions Inc. ang paggawa ng mataas na antas ng mga acquisition sa buong merkado. Ang mga acquisition na ito ay nagbigay sa kumpanya ng access sa advanced na teknolohiya at nagdala sa kumpanya upang baguhin ang pangalan at pangkalahatang pokus patungo sa military defense technologies.

Sa kasalukuyan, kinikilala ang Kratos bilang nangungunang provider ng military drones at software. Ang stock ng kumpanya, KTOS, ay nakakita ng patuloy na paglago sa buong taon dahil sa iba’t ibang salik kabilang ang patuloy na inobasyon ng kumpanya sa kanilang mga alok kasabay ng tumataas na demand para sa automated at AI-powered warfare drones.

Ang malalim na ugnayan ng Kratos Defense & Security Solutions Inc. sa mga institusyonal na mamumuhunan, gobyerno, at ang napatunayan nitong track record ay ginagawa itong perpektong kumpanya upang isama ang teknolohiyang ito sa mga darating na buwan.

Hinaharap ng AI-Powered Strain Receptors

Naniniwala ang mga inhinyero sa likod ng pag-aaral ng AI-powered strain sensors na marami pang trabaho ang kailangang gawin upang matiyak na maaabot ng teknolohiyang ito ang pinakamataas na potensyal nito. Sa kasalukuyan, ang sektor ng winged drone ay isa pa ring baguhan na merkado.

Gayunpaman, habang ang mga benepisyo ng paglipad na may pakpak, tulad ng stable hovering at mabilis na pagbabago ng direksyon, ay lumilikha ng natatanging mga oportunidad, maaari mong asahan na mas tataas ang demand para sa mga bot na ito. Bilang gayon, ang koponan ay nagbabalak na magsagawa ng karagdagang pag-aaral sa mas kumplikadong kondisyon ng hangin at kombinasyon ng iba’t ibang lokasyon ng strain-sensing upang mapabuti ang kanilang disenyo.

AI-Powered Strain Receptors – Ginagawang Matalino ang mga Pakpak

Ang pagpapakilala ng maaasahan at abot-kayang AI-powered strain receptors sa mga robot na may pakpak ay tiyak na magpapahusay ng performance sa lahat ng aspeto. Ang pag-aaral na ito ay nagdadala sa industriya ng isang hakbang na mas malapit sa pag-mimic ng kalikasan at pagbubukas ng mga matagal nang misteryo ukol sa paglipad. Sa mga darating na buwan, maaaring magbunga ang pag-aaral na ito ng paglikha ng maraming bagong at kakayahang kumakawag na sasakyang may pakpak.

Alamin ang iba pang mga cool na proyekto sa robotics dito.

Sanggunian ng Pag-aaral:

^{1. Kubota, K., & Tanaka, H. (2024). Machine learning-based wind classification by wing deformation in biomimetic flapping robots: Biomimetic flexible structures improve wind sensing. Advanced Intelligent Systems, 6(11), 2400473. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}