روبوتات «مقيمة» في الأعماق لمراقبة الأنابيب والكابلات البحرية

تشغيل طويل الأمد وتقليل الاعتماد على سفن الدعم

تختبر النرويج روبوتات ذاتية يمكنها البقاء في قاع البحر وتنفيذ مهام تفتيش متكررة (الجامعة)
تختبر النرويج روبوتات ذاتية يمكنها البقاء في قاع البحر وتنفيذ مهام تفتيش متكررة (الجامعة)
TT

روبوتات «مقيمة» في الأعماق لمراقبة الأنابيب والكابلات البحرية

تختبر النرويج روبوتات ذاتية يمكنها البقاء في قاع البحر وتنفيذ مهام تفتيش متكررة (الجامعة)
تختبر النرويج روبوتات ذاتية يمكنها البقاء في قاع البحر وتنفيذ مهام تفتيش متكررة (الجامعة)

اختبر باحثون في النرويج روبوتاً ذاتي التشغيل تحت الماء استطاع تنفيذ مهام تفتيش لبنية تحتية بحرية، ثم العودة تلقائياً إلى محطة ثابتة في قاع البحر لإعادة شحن بطاريته، ونقل البيانات التي جمعها.

وأجريت التجارب على عمق 90 متراً بمضيق تروندهايم، في خطوة تهدف إلى تطوير روبوتات يمكنها البقاء تحت الماء لأشهر أو سنوات، بدلاً من إعادتها إلى السفن أو البر لإجراء الصيانة والشحن بعد كل مهمة.

تزداد الحاجة إلى مراقبة خطوط الأنابيب وكابلات الاتصالات والطاقة والمنشآت البحرية، مع توسع النشاط الاقتصادي في البحار وارتفاع المخاوف المرتبطة بأمن البنية التحتية تحت الماء.

وتعتمد عمليات التفتيش الحالية غالباً على سفن كبيرة مزودة بأجهزة سونار، أو مركبات تحت الماء ترافقها سفن دعم وفرق تشغيل. وتتطلب هذه العمليات أعداداً كبيرة من العاملين، إضافة إلى تكاليف مرتفعة وانبعاثات كربونية ناتجة عن تشغيل السفن لفترات طويلة.

ويهدف المشروع الجديد إلى استبدال روبوتات «مقيمة» في البحر بجزء من هذا النموذج، تنطلق من قواعد ثابتة في القاع، وتنفذ مهام التفتيش عند الحاجة، ثم تعود إلى محطاتها من دون تدخل بشري مباشر.

وقال مارتن لودفيغسن، الأستاذ في قسم التكنولوجيا البحرية بالجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا، إن هذه الروبوتات قد تؤدي دوراً مهماً في مراقبة البنية التحتية وحمايتها، من دون الاعتماد المستمر على سفن سطحية مكلفة.

تهدف التقنية إلى مراقبة خطوط الأنابيب والكابلات البحرية مع تقليل الاعتماد على سفن الدعم المكلفة (الجامعة)

روبوت يزن 10 كيلوغرامات

استخدم الباحثون خلال الاختبارات روبوتاً من طراز «Blueye X3» يزن نحو 10 كيلوغرامات، جرى تجهيزه بكاميرا وسونار وحساسات ومعدات اتصال وشاحن حثي ونظام تثبيت مغناطيسي.

وبعد انتهاء المهمة، يستخدم الروبوت مجموعة من تقنيات الملاحة للعثور على محطة الشحن والاتصال بها. ويعتمد أولاً على أنظمة صوتية لتحديد الموقع والتواصل منخفض السرعة، ثم ينتقل إلى الإرشاد البصري عند الاقتراب من المحطة، حيث تقرأ الكاميرا علامات محددة، وتستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية لتوجيهه إلى نقطة الالتحام.

وعند الاتصال بالمحطة، يبدأ نقل البيانات بسرعة أعلى، بينما تُشحن البطارية لاسلكياً عبر الحث. وترتبط محطة القاع بمنشآت على اليابسة، بواسطة كابل يوفر الطاقة والاتصال.

نجاح بنسبة 90 %

نُشر النظام في مناسبتين، وحقق ما مجموعه أربعة أسابيع من الخدمة التشغيلية. وخلال هذه الفترة، أكمل الروبوت مهام التفتيش، وسجَّل معدل نجاح بلغ 90 في المائة في العودة والالتحام بمحطة الشحن.

ورغم أن النتيجة تشير إلى إمكانية تكرار العملية، يرى الفريق أن النسبة يجب أن تصل إلى 100 في المائة، قبل الاعتماد على النظام بصورة مستقلة.

وقال لودفيغسن إن نجاح الالتحام أمر حاسم، لأن عدم قدرة الروبوت على العودة إلى المحطة قد يعني فقدانه وعدم إمكانية استعادته، خصوصاً عند تشغيله من دون وجود مشغل أو سفينة دعم قريبة.

ولهذا السبب، أُجريت الاختبارات الحالية باستخدام حبل أمان يسمح باستعادة الروبوت عند الضرورة. وسيستمر استخدام وسائل الاسترجاع الاحتياطية في التجارب المقبلة إلى أن يثبت النظام قدرته على العمل ذاتياً بصورة موثوقة.

حقق الروبوت معدل نجاح بلغ 90 في المائة في العودة والالتحام بمحطة الشحن خلال الاختبارات (الجامعة)

صعوبة الملاحة تحت الماء

تختلف الملاحة في أعماق البحر عن الحركة على اليابسة أو فوق سطح الماء، لأن إشارات أنظمة تحديد المواقع العالمية لا تصل إلى الأعماق. ويحتاج الروبوت إلى الجمع بين عدة وسائل لتقدير موقعه واتجاهه، تشمل الجيروسكوبات ومقاييس التسارع وأنظمة الملاحة بالقصور الذاتي، إضافة إلى تقنيات صوتية تقيس الحركة بالنسبة إلى قاع البحر. وتستهلك هذه الأنظمة قدرة حاسوبية وطاقة، ما يجعل تحسين الملاحة والكفاءة من أبرز التحديات أمام التشغيل الطويل. كما كشفت الاختبارات عن مشكلات غير متوقَّعة في الرؤية الحاسوبية. فعندما كانت الأسماك تمر أمام الكاميرا، كانت تربك البرنامج المسؤول عن تفسير الصور، وهو ما يدفع الباحثين إلى تحسين قدرة النظام على التمييز بين الأجسام والبيئة المحيطة.

تعود الروبوتات تلقائياً إلى محطات ثابتة في الأعماق لشحن بطارياتها ونقل البيانات (الجامعة)

من التجارب إلى التشغيل التجاري

لا يزال المشروع في مرحلة التطوير، وتبقى أمام الباحثين تحديات تتعلق بمتانة محطات الالتحام، والاستقلالية الكاملة، والاتصال، والحفاظ على المسار والاتجاه، إضافة إلى خفض التكلفة.

ويرى الفريق أن الحوادث التي استهدفت خطوط الأنابيب وكابلات الاتصالات والطاقة رفعت الحاجة إلى حلول أبسط وأكثر انتشاراً لمراقبة قاع البحر. ولا توجد حتى الآن منظومة تجارية جاهزة للعمل الدائم من دون إشراف، لكن الباحثين يرون أن التجارب أثبتت قابلية الفكرة للتطبيق والتكرار. وقد تسمح هذه الأنظمة مستقبلاً بإجراء عمليات تفتيش متكررة بتكلفة أقل، مع تقليل الاعتماد على السفن، والحد من تعريض العاملين للمخاطر في البحر، إلى جانب تسريع اكتشاف الأعطال أو الأضرار التي قد تصيب خطوط الأنابيب والكابلات والمنشآت تحت الماء.


مقالات ذات صلة

من دون مراوح... روبوت يطير داخل التيارات الهوائية

تكنولوجيا يساعد خفض مركز الثقل وتعديل شكل الأسطح على تحقيق استقرار ذاتي وتقليل الاعتماد على أنظمة التحكم (الجامعة)

من دون مراوح... روبوت يطير داخل التيارات الهوائية

الروبوت يثبت نفسه داخل التيارات الصاعدة بتغيير شكل جسمه محققاً طيراناً منخفض الطاقة من دون مراوح أو محركات دفع.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا النظام يمنح الروبوتات ذاكرة طويلة الأمد تربط الأشياء بالأماكن والأوقات التي ظهرت فيها (الجامعة)

تقنية جديدة تمنح الروبوتات ذاكرة للمكان والزمان

النظام يمنح الروبوتات ذاكرة مكانية وزمنية تساعدها على تذكّر الأشياء والمواقع واسترجاعها عبر أوامر بلغة طبيعية بسرعة أكبر.

نسيم رمضان (لندن)
يوميات الشرق الروبوتات أيضاً بدأت تبحث عن أناقتها الخاصة (إ.ب.أ)

روبوتات ترتدي أحدث صيحات الموضة في سيول

راح كلّ عارض بشريّ يطلُّ على المنصة مع رفيقه الآليّ الأقصر...

«الشرق الأوسط» (سيول)
رياضة سعودية فريق جامعة أم القرى على منصة التتويج (الشرق الأوسط)

«أم القرى» تتصدر بطولة العالم للروبوتات البشرية لكرة القدم

حققت فرق جامعة أم القرى المركزين الأول والثالث في نهائيات بطولة العالم للروبوتات البشرية لكرة القدم 2026.

لولوة العنقري (الرياض )

دعماً لحوسبة الذكاء الاصطناعي...«آي بي إم» تدخل عصر الشرائح دون النانومتر

تسمح البنية الجديدة بدمج نحو 100 مليار ترانزستور في شريحة بحجم ظفر الإصبع «آي بي إم»
تسمح البنية الجديدة بدمج نحو 100 مليار ترانزستور في شريحة بحجم ظفر الإصبع «آي بي إم»
TT

دعماً لحوسبة الذكاء الاصطناعي...«آي بي إم» تدخل عصر الشرائح دون النانومتر

تسمح البنية الجديدة بدمج نحو 100 مليار ترانزستور في شريحة بحجم ظفر الإصبع «آي بي إم»
تسمح البنية الجديدة بدمج نحو 100 مليار ترانزستور في شريحة بحجم ظفر الإصبع «آي بي إم»

كشفت شركة «آي بي إم» عن تقنية جديدة لأشباه الموصلات قالت إنها الأولى عالمياً القادرة على إنتاج ترانزستورات بأبعاد تقل عن نانومتر واحد، في خطوة تستهدف رفع كثافة الشرائح وتحسين أدائها وكفاءتها في ظل الطلب المتزايد على قدرات الحوسبة اللازمة للذكاء الاصطناعي.

وتعتمد التقنية على بنية ترانزستورات بقياس 0.7 نانومتر، أو 7 أنغسترومات، أطلقت عليها الشركة اسم «نانوسْتاك». وبدلاً من توزيع الترانزستورات أفقياً فقط، تسمح البنية الجديدة بتكديسها عمودياً في ثلاثة أبعاد، بما يتيح وضع عدد أكبر منها داخل المساحة نفسها.

نحو 100 مليار ترانزستور

بحسب «آي بي إم»، تستطيع التقنية الجديدة جمع ما يقارب 100 مليار ترانزستور على شريحة لا تتجاوز مساحتها تقريباً حجم ظفر الإصبع. ويعادل ذلك نحو ضعف الكثافة التي حققتها تقنية الشركة بدقة نانومترين، والتي أعلنت عنها في عام 2021.

وتتوقع الشركة أن توفر البنية الجديدة زيادة في الأداء تصل إلى 50 في المائة، أو تحسناً في كفاءة استهلاك الطاقة يصل إلى 70 في المائة مقارنة بجيلها السابق بدقة نانومترين. ويعتمد الاختيار بين الأداء الأعلى أو استهلاك الطاقة الأقل على طريقة تصميم الشريحة ومتطلبات الاستخدام.

وتكتسب هذه الأرقام أهمية خاصة مع توسع استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي تحتاج إلى قدرات معالجة ضخمة وتستهلك كميات كبيرة من الكهرباء داخل مراكز البيانات. وتتيح زيادة عدد الترانزستورات تنفيذ مزيد من العمليات داخل مساحة أصغر، مع إمكانية خفض استهلاك الطاقة أو تحسين السرعة.

تستطيع البنية تقليص المساحة المطلوبة لذاكرة «SRAM» بنسبة تصل إلى 40 في المائة «آي بي إم»

تجاوز قيود التصغير

واجهت صناعة الرقائق خلال السنوات الماضية صعوبة متزايدة في الاستمرار بتصغير الترانزستورات وفق الأساليب التقليدية. فكلما اقتربت أبعادها من المستوى الذري، أصبحت زيادة الكثافة أكثر تعقيداً، وبرزت مشكلات تتعلق بتسرب الطاقة والحرارة ودقة التصنيع.

وتحاول بنية «نانوسْتاك» معالجة هذه القيود من خلال استغلال البعد العمودي. فبدلاً من الاعتماد حصراً على تصغير العناصر ووضعها جنباً إلى جنب، يجري تكديسها فوق بعضها البعض، ما يزيد عدد المكونات الممكن دمجها داخل الحجم نفسه.

وقال جاي غامبيتا، مدير «آي بي إم ريسيرش»، إن البنية الجديدة لا تركز فقط على صنع ترانزستورات أصغر، بل على إعادة تصميم طريقة بناء الشرائح بهدف تحقيق زيادات أكبر في القوة الحاسوبية وكفاءة الطاقة.

ذاكرة أصغر للمعالجات المتقدمة

لا تقتصر التحسينات على دوائر المعالجة، حيث قالت «آي بي إم» إن التقنية الجديدة تستطيع تقليص المساحة المطلوبة لـ«ذاكرة الوصول العشوائي الساكنة» (SRAM) بنسبة تصل إلى 40 في المائة.

وتستخدم هذه الذاكرة داخل المعالجات لتوفير وصول سريع إلى البيانات، كما تمثل جزءاً مهماً من تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي. ويساعد تقليص حجمها على زيادة كمية الذاكرة المدمجة داخل الشريحة أو توفير مساحة لمكونات إضافية.

ويعد هذا الجانب مهماً للمعالجات التي تتعامل مع أحجام كبيرة من البيانات وتحتاج إلى نقلها بسرعة بين وحدات الحساب والذاكرة. وكلما أمكن الاحتفاظ بقدر أكبر من البيانات داخل الشريحة، انخفضت الحاجة إلى نقلها باستمرار من ذاكرة خارجية، وهي عملية قد تستهلك وقتاً وطاقة إضافيين.

لا تزال التقنية في مرحلة البحث وقد تحتاج إلى نحو خمس سنوات قبل الوصول إلى الإنتاج التجاري «آي بي إم»

ليست منتجاً تجارياً

على الرغم من وصف الإعلان بأنه اختراق في تصميم أشباه الموصلات، فإن «آي بي إم» لم تطرح شريحة تجارية جاهزة للبيع. فالإنجاز يتعلق بتقنية تصنيع وبنية ترانزستورات لا تزال في مرحلة البحث والتطوير.

وتوقعت الشركة أن تبدأ إمكانية الإنتاج خلال نحو خمس سنوات، لكنها لم تعلن بعد عن شريك سيتولى التصنيع التجاري. وكانت «آي بي إم» قد رخّصت تقنياتها السابقة لشركات، من بينها «سامسونغ» وشركة «رابيدوس» اليابانية.

ويظل الانتقال من نموذج بحثي إلى إنتاج واسع النطاق تحدياً منفصلاً، إذ يتطلب تحقيق مستويات مرتفعة من الدقة والجودة والعائد التصنيعي، إلى جانب توفير المعدات والمواد الملائمة على نطاق صناعي.

شرائح أكثر كثافة

يأتي إعلان «آي بي إم» في وقت تتنافس فيه الشركات على تطوير أجيال أصغر وأكثر كفاءة من الرقائق. وتسعى شركات التصنيع إلى مواصلة زيادة عدد الترانزستورات، رغم تباطؤ الوتيرة التي ميّزت صناعة أشباه الموصلات لعقود.

وتضع التقنية الجديدة «آي بي إم» في موقع بحثي متقدم، لكنها لا تعني أنها سبقت المنافسين إلى طرح منتجات تجارية بدقة 0.7 نانومتر. فالمرحلة الحالية تثبت إمكانية التصميم والتصنيع البحثي، بينما سيعتمد أثرها الفعلي على القدرة على تحويلها إلى عملية إنتاج مستقرة ومجدية اقتصادياً.

وقد تفتح هذه البنية الطريق أمام معالجات أسرع وأكثر كفاءة لمراكز البيانات والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية والأجهزة الإلكترونية المقبلة. لكن وصولها إلى المنتجات الفعلية سيظل مرتبطاً بنتائج التطوير خلال السنوات المقبلة وقدرة الشركاء على تصنيعها على نطاق واسع.


«سيلزفورس»: وكلاء الذكاء الاصطناعي ينتقلون من الرد إلى حل مشكلات العملاء

ارتفع تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء من 39 إلى 66 في المائة خلال عام واحد.
ارتفع تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء من 39 إلى 66 في المائة خلال عام واحد.
TT

«سيلزفورس»: وكلاء الذكاء الاصطناعي ينتقلون من الرد إلى حل مشكلات العملاء

ارتفع تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء من 39 إلى 66 في المائة خلال عام واحد.
ارتفع تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء من 39 إلى 66 في المائة خلال عام واحد.

يُظهر تقرير حديث لـ«سيلزفورس» أن 85 في المائة من مؤسسات خدمة العملاء تستخدم شكلاً واحداً على الأقل من الذكاء الاصطناعي، فيما ارتفعت نسبة استخدام الأنظمة الوكيلة من 39 في المائة إلى 66 في المائة خلال عام واحد.

يختلف وكيل الذكاء الاصطناعي عن روبوت المحادثة التقليدي في قدرته على اتخاذ إجراءات داخل أنظمة المؤسسة؛ فبدلاً من الاكتفاء بشرح كيفية تعديل فاتورة أو تتبع طلب، يمكنه الوصول إلى حساب العميل، وجمع المعلومات ذات الصلة، وتنفيذ الإجراء أو إحالة الحالة إلى الموظف المناسب مع تقديم ملخص كامل للمحادثة.

وتشير نتائج الدراسة إلى أن 40 في المائة من تفاعلات حل الحالات التي يدخل فيها الذكاء الاصطناعي تُنجز بصورة مستقلة تماماً. كما تستخدم 83 في المائة من المؤسسات التي تبنَّت الوكلاء هذه الأنظمة عبر خمس قنوات أو أكثر، من بينها البريد الإلكتروني والمحادثات الفورية وتطبيقات المراسلة والرسائل النصية والمكالمات الهاتفية. هذا الانتشار يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد أداة منفصلة داخل مركز الاتصال، بل أصبح جزءاً من مسار الخدمة عبر قنوات متعددة.

تؤخر مخاوف الخصوصية خطط نشر الذكاء الاصطناعي أو تحد من نطاق استخدامه لدى كثير من المؤسسات (أ.ف.ب)

نتائج سريعة

تقول 70 في المائة من المؤسسات التي تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي إنها لاحظت قيمة قابلة للقياس خلال 60 يوماً من بدء الاستخدام. وتشمل التحسينات التي أبلغ عنها المشاركون رضا العملاء، وإنتاجية الموظفين، وسرعة الاستجابة، وتقليص الوقت اللازم لمعالجة الحالات. كما أفاد 88 في المائة من موظفي الخدمة الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بأنه يقلل الوقت الذي يقضونه في التنقل بين الأنظمة والأدوات المختلفة. لكن هذه النتائج تستند إلى تقييمات العاملين والمؤسسات المشاركة، ولا تعني بالضرورة أن جميع عمليات النشر تحقق المستوى نفسه من النجاح؛ فالقدرة على قياس الدقة ونسب الحل المستقل وتأثير التقنية في تجربة العميل تظل ضرورية قبل توسيع الاستخدام.

البيانات أكبر عقبة

على الرغم من سرعة التبني، تكشف الدراسة أن التحدي الأساسي لا يتعلق بقدرات النماذج وحدها، بل بالبيانات التي تعتمد عليها؛ فقد وصف 59 في المائة من قادة خدمة العملاء جاهزية البيانات بأنها عقبة رئيسية، وارتفعت النسبة إلى 63 في المائة بين موظفي الخدمة و72 في المائة بين فرق عمليات الخدمة.

ويعتمد الوكيل على معلومات دقيقة ومحدثة لفهم سجل العميل واتخاذ الإجراء المناسب. وعندما تكون البيانات موزعة بين أنظمة قديمة أو غير مترابطة، قد يقدم إجابة ناقصة أو ينفذ إجراءً غير ملائم.

وتزداد حساسية المسألة لأن أنظمة خدمة العملاء قد تصل إلى بيانات شخصية أو مالية أو صحية. ولهذا قال 70 في المائة من المشاركين إن مخاوف الخصوصية تؤخر خطط استخدام الذكاء الاصطناعي أو تحد من نطاقها.

تمثل جاهزية البيانات وتكامل الأنظمة القديمة عائقاً رئيسياً أمام توسيع استخدام الوكلاء الأذكياء (رويترز)

فجوة في الثقة

يرى 65 في المائة من العاملين في قطاع الخدمة أن العملاء يثقون بصورة كاملة في الخدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. لكن دراسة منفصلة أشار إليها التقرير وجدت أن أقل من 44 في المائة من المستهلكين يثقون في قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة احتياجاتهم المتعلقة بخدمة العملاء. وتكشف هذه الفجوة أن المؤسسات قد تبالغ في تقدير استعداد العملاء للتعامل مع أنظمة مستقلة؛ خصوصاً عندما تكون المشكلة معقدة أو حساسة. ولهذا تسمح 77 في المائة من المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في الواجهة الأمامية للعميل بطلب موظف بشري في أي مرحلة من المحادثة.

دور بشري مختلف

لا تشير النتائج إلى اختفاء الموظف البشري، بقدر ما تكشف عن تغير دوره؛ فمع تولي الذكاء الاصطناعي الأسئلة المتكررة، يصبح الموظفون مسؤولين بصورة أكبر عن الحالات المعقدة، ومراجعة قرارات الأنظمة، والتعامل مع الاستثناءات والمواقف التي تحتاج إلى تعاطف وحكم بشري. ويعتمد نجاح هذه المرحلة على وضوح الحدود بين ما يمكن للوكيل تنفيذه بصورة مستقلة وما يجب تصعيده إلى الإنسان؛ فالتحدي لم يعد مجرد إدخال الذكاء الاصطناعي إلى خدمة العملاء، بل ضمان أن يؤدي استخدامه إلى تجربة أسرع من دون التضحية بالدقة والخصوصية وحق العميل في الوصول إلى شخص حقيقي.


من دون مراوح... روبوت يطير داخل التيارات الهوائية

يساعد خفض مركز الثقل وتعديل شكل الأسطح على تحقيق استقرار ذاتي وتقليل الاعتماد على أنظمة التحكم (الجامعة)
يساعد خفض مركز الثقل وتعديل شكل الأسطح على تحقيق استقرار ذاتي وتقليل الاعتماد على أنظمة التحكم (الجامعة)
TT

من دون مراوح... روبوت يطير داخل التيارات الهوائية

يساعد خفض مركز الثقل وتعديل شكل الأسطح على تحقيق استقرار ذاتي وتقليل الاعتماد على أنظمة التحكم (الجامعة)
يساعد خفض مركز الثقل وتعديل شكل الأسطح على تحقيق استقرار ذاتي وتقليل الاعتماد على أنظمة التحكم (الجامعة)

طوّر باحثون ألمان روبوتاً طائراً يستطيع البقاء مستقراً في الهواء والتحرك داخل التيارات الصاعدة، من دون استخدام مراوح أو محركات تولّد قوة الدفع. ويعتمد الروبوت، الذي أطلق عليه اسم «فلوتي»، على تعديل شكله للتحكم في حركة الهواء المحيطة به، بطريقة مستوحاة من الطيور التي تغيّر وضعية أجنحتها للاستفادة من الرياح.

جاء المشروع ثمرة تعاون بين «معهد ماكس بلانك للأنظمة الذكية» و«جامعة شتوتغارت»، بهدف معالجة مفاضلة أساسية في تصميم الروبوتات الطائرة: الطائرات المسيّرة متعددة المراوح تتمتع بقدرة كبيرة على المناورة والتحليق في مكان ثابت، لكنها تستهلك طاقة مرتفعة، بينما توفر الطائرات ثابتة الأجنحة كفاءة أفضل، إلا أنها تحتاج إلى حركة أمامية ولا تستطيع البقاء معلّقة بسهولة.

أربعة أسطح متحركة

يتكوّن «فلوتي» من جسم مركزي وأربعة أسطح قابلة للدوران بصورة مستقلة. ويغير الروبوت زوايا هذه الأسطح للتحكم في مقاومة الهواء، وبالتالي تعديل ارتفاعه واتجاهه ودرجة ميله.

فعندما يفتح الأسطح الأربعة أو يغلقها معاً، يغير مساحة الجسم المواجهة للتيار الهوائي، ما يسمح له بالصعود أو الهبوط. أما تدوير سطحين متقابلين بطريقة مختلفة عن السطحين الآخرين فيولد عزماً يغير اتجاه الروبوت. ويمكنه أيضاً التحكم في الميلان إلى الأمام والخلف أو إلى الجانبين من خلال تحريك سطحين متجاورين.

ولا يولد الروبوت قوة الدفع بنفسه، بل يستفيد من الهواء الصاعد لحمل وزنه. وتوفر الطاقة الموجودة في التيار الهوائي معظم القوة اللازمة للتحليق، بينما تُستخدم الطاقة الكهربائية فقط لتحريك الأسطح وتشغيل أنظمة التحكم والاستشعار.

استقرار يبدأ من التصميم

واجه الباحثون في النماذج الأولى مشكلة تتعلق بفقدان التوازن حيث كان التصميم المسطح يميل إلى الانقلاب جانبياً عند تعرضه للاضطرابات، بدلاً من العودة تلقائياً إلى الوضع الصحيح.

ولمعالجة ذلك، خفّض الفريق مركز ثقل الروبوت وأضاف انحناءات محسوبة إلى الأسطح الصلبة. وأدى هذان التعديلان إلى تحقيق استقرار طبيعي في حركتي الميلان الأمامي والجانبي، بحيث يسهم شكل الروبوت نفسه في تصحيح وضعه قبل تدخل نظام التحكم. ويصف الباحثون هذه الفكرة بـ«الذكاء الشكلي»، أي تصميم الجسم بحيث يؤدي جزءاً من مهمة الاستقرار والتحكم ميكانيكياً، بدلاً من الاعتماد الكامل على البرمجيات والمحركات.

نموذج يتعلم من التجارب

لا يعتمد «فلوتي» على معادلات نظرية وحدها، إذ جمع الباحثون بيانات من تجارب متعددة داخل نفق هوائي رأسي، ثم استخدموها لبناء نموذج يصف العلاقة بين زوايا الأسطح والقوى الديناميكية الهوائية الناتجة عنها. ومن خلال هذا النموذج التجريبي، طور الفريق نظام تحكم يحدد التعديلات المطلوبة للحفاظ على موضع الروبوت واتجاهه. وأظهرت الاختبارات قدرته على التحليق والمناورة واستعادة توازنه بعد تعرضه لدفعات جسدية أو اضطرابات في تدفق الهواء.

وأجريت التجارب في تيارات صاعدة وصلت سرعتها إلى 10 أمتار في الثانية. وحقق الروبوت استهلاكاً نوعياً للطاقة بلغ 10 واط لكل كيلوغرام، وهو أقل بنحو عشر مرات من استهلاك أنظمة الطيران التي تعتمد على محركات تولد قوة الدفع باستمرار.

طيران منخفض الطاقة

لا يمثل «فلوتي» بديلاً مباشراً للطائرات المسيّرة التقليدية في جميع الاستخدامات، لأنه يحتاج إلى تيار هوائي صاعد كي يبقى محمولاً. كما أن اعتماده الأساسي على قوة مقاومة الهواء، بدلاً من قوة الرفع التي تنتجها الأجنحة التقليدية، يضع قيوداً على البيئات التي يستطيع العمل فيها.

لكن الباحثين يرون أن هذه القيود قد تتحول إلى ميزة في المواقع التي تتوفر فيها تيارات صاعدة بصورة طبيعية أو صناعية. ومن التطبيقات المطروحة فحص مداخن المصانع؛ حيث ينتج الهواء الساخن المتصاعد تياراً يمكن للروبوت استخدامه للتحليق مع استهلاك محدود للطاقة.

وقد تمتد الفكرة، بعد مزيد من التطوير، إلى المساعدة في توجيه بالونات الطقس أو أنظمة تستخدم أثناء عودة المركبات الصاروخية عبر الغلاف الجوي. ولا تعني هذه الاستخدامات أن الروبوت الحالي جاهز لها، بل تمثل مجالات محتملة لتطبيق مبدأ التحكم بالشكل والاستفادة من تدفقات الهواء الخارجية.

ويقدم «فلوتي» نموذجاً مختلفاً لتطوير الروبوتات الجوية، يقوم على الجمع بين التصميم الميكانيكي المستقر والتحكم القائم على البيانات، مع استخدام الطاقة الموجودة في البيئة بدلاً من توليد قوة الطيران كاملة على متن الروبوت.