سفن شحن عاملة بالطائرات الورقية

تمهد للاستفادة مجدداً من طاقة الرياح البحرية

سفن شحن عاملة بالطائرات الورقية
TT

سفن شحن عاملة بالطائرات الورقية

سفن شحن عاملة بالطائرات الورقية

تعتبر سفينة الشحن النموذجية، في العادة، ضخمة الحجم، إذ يبلغ طول الأكبر منها أكثر من 1300 قدم، أو ما يقرب من طول خمسة مجمعات سكنية في منطقة مانهاتن الأميركية. لكن شركة ألمانية ناشئة تدعى «كارغو كايت» CargoKite تتجه في الاتجاه المعاكس: حيث يمكن أن يكون طول بعض «السفن المصغرة» الخاصة بها أقصر بنحو 10 مرات.

سفينة مسيّرة بطاقة الرياح

يحتوي التصميم، الذي لا يزال قيد التطوير، على اختلاف رئيسي آخر. فبدلاً من الاعتماد على وقود الديزل، يستخدم طاقة الرياح. حيث ترفع طائرة ورقية كبيرة إلى ارتفاع نحو 1000 قدم فوق السفينة، وتقوم بسحب السفينة عبر الماء.

تقول إميلي بيندر، المؤسسة المشاركة والرئيسة التنفيذية للشركة الناشئة ومقرها ميونيخ: «مع السفن التي تعمل بالوقود الأحفوري، فإن أفضل طريقة لتقليل التكاليف هي بناء سفن أكبر حجماً. إلا أن لدينا تقنية لم تعد تعمل بالوقود الأحفوري، وهذا يكسر نموذج التكلفة. لدينا وحدة اقتصادية مختلفة تماماً».

في الوقت الحالي، يعد الوقود أكبر بند من بنود المصروفات التشغيلية لشركات الشحن. ومن خلال استخدام طاقة الرياح، تتوقع شركة «كارغو كايت» خفض التكاليف بما يكفي «لأن نبرر تكلفة بناء السفن على نحو أكبر مع الحفاظ على الجدوى الاقتصادية»، كما تقول السيدة بيندر. يمكن أن يؤدي وجود سفينة شحن أصغر إلى تسريع عمليات التسليم وزيادة المرونة.

قد تطلب شركة -تحتاج إلى شحن الأثاث أو الأجهزة الإلكترونية أو الملابس- حاوية واحدة فقط، على سبيل المثال، أو حتى أقل من حمولة الحاوية.

من وجهة نظر شركة مثل «إيكيا»، فإن السفينة الضخمة ليست ضرورية. فمع السفينة الصغيرة، من الممكن دخول الموانئ غير المجهزة لاستقبال سفن الشحن الكبيرة، ما يجعل من الممكن تجنب التأخير الناجم عن حركة الشحن الكثيفة. كما يمكن للسفن الصغيرة أيضاً الاستجابة بشكل أكثر مرونة للعملاء الذين يرغبون في إجراء عمليات تسليم في اللحظة الأخيرة.

تصاميم بطائرات ورقية

كيف يعمل التصميم العامل بالطائرة الورقية؟ تستفيد الطائرة الورقية من الرياح عالية الارتفاع التي تكون أكثر ثباتاً وقوة من الرياح القريبة من السطح. والنهج الأساسي مشابه لطائرة ورقية تُستخدم في ركوب الأمواج، ولكن على نطاق أكبر.

ورأى المؤسس المشارك للشركة ماركوس بيشوف -الذي هو مهندس وراكب أمواج بالطائرة الورقية بنفسه- تصاميم أخرى أضافت طائرات ورقية إلى سفن الشحن الحالية. ولكن على متن سفينة حالية، والتي لم يتم تحسينها لاستخدام طاقة الرياح، من الممكن فقط إحداث فرق صغير في الانبعاثات. وتقول بيندر إن بيشوف بدأ يفكر، ماذا لو صممتُ سفينة باستخدام طائرة ورقية بدلاً من الطريقة الأخرى.

يحتوي التصميم الجديد على أجنحة مُزعنفة بالأسفل تساعد في رفع الهيكل، مثل قارب السباق، لتقليل السحب. وعندما لا تهب الرياح، يمكن للسفينة استخدام محرك الديزل كاحتياطي. لكن الخطة النهائية هي استخدام بطارية مدمجة يمكن شحنها بالرياح التي تلتقطها الطائرة الورقية.

يتتبع برنامج الشركة بيانات الطقس، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لحساب المسار الأمثل باستمرار، بناء على سرعة واتجاه الرياح ومسار السفن الأخرى. في النهاية، يمكن للسفن أن تسافر بشكل مستقل، رغم أنه امتثالاً للوائح الحالية، سوف تبدأ الشركة بطواقم على متنها.

نجاح الاختبارات

وقد بنت الشركة الناشئة قارباً صغيراً لاختباره العام الماضي، ما أثبت نجاح المفهوم الأساسي. وتتعاون شركة شحن الآن في مجال البحث والتطوير، إذ أعلنت الشركة هذا الصيف عن شراكتها مع شركة «لومار لابس»، الذراع الاستثمارية لشركة الشحن البريطانية «لومار»، لمواصلة تطوير التصميم. وتخطط شركة «كارغو كايت» العام المقبل لبناء نموذج أولي جديد لاختبار قدرة السفينة على حمل البضائع على متنها.

تتوقع شركة «كارغو كايت» صنع نسختين من التصميم. يمكن للنموذج الأصغر «ميكرو شيب»، بطول نحو 130 قدماً، أن يحمل 16 حاوية شحن. ويعني الحجم والوزن الصغيران أن الأجنحة المزعنفة يمكن أن ترفع السفينة بالكامل حتى تتمكن من السفر بشكل أسرع بكثير من سفينة الشحن النموذجية.

لكن الشركة تخطط للبدء بنسخة أكبر، نحو 260 قدماً أو ضعف طولها. ومن خلال حمل المزيد من البضائع، يمكنها المساعدة في تقليل التكاليف قبل أن تنتقل الشركة إلى الاستقلال الذاتي التام.

* مجلة «فاست كومباني»

ـ خدمات «تريبيون ميديا»



3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب

3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب
TT

3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب

3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب

لا يخلو عالم الذكاء الاصطناعي من الوعود الكبيرة في مجال الرعاية الصحية، فقد أعلنت الحكومة الأميركية عن مبادرة «ستارغيت» بقيمة 500 مليار دولار لتمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بينما أعلنت الحكومة البريطانية عن تمويل أبحاث بقيمة 82.6 مليون جنيه استرليني لثلاثة مشروعات، اثنان منها يستخدمان الذكاء الاصطناعي لمعالجة السرطان ومرض ألزهايمر، كما كتب يورغي كامبلونغ(*).

ولكن اسأل أي مريض ينتظر تشخيصاً، أو طبيباً يبحث عن اليقين، فإنهما سيطرحان السؤال الحقيقي بجرأة: متى ستُحدث هذه الابتكارات تأثيراً حقيقياً في المجالات الأكثر أهمية؟

عصر البيانات الهائلة

لقد دخلنا عصراً تُقاس فيه بيانات الرعاية الصحية بسعة خزن «الإكسابايت exabytes» (وحدة الإكسوبايت تعادل مليار غيغابايت) - للجينومات والصور والملاحظات السريرية والمختبرات والإشارات من جميع القارات. وفي شركة «صوفيا جينيتكس» SOPHiA GENETICS، حققنا للتو إنجازاً بتحليل مليوني ملف تعريف مريض. إنه رقمٌ لم يكن من الممكن تصوّره قبل عقدٍ من الزمن.

ومع ذلك، فإن قيمة البيانات لا تكمن في حجمها، بل في كيفية استخدامها. إذ لا تُهمّ المعلومات إلا إذا غيّرت نتيجةً ما، أو قصرت رحلة التشخيص، أو فتحت فرصةً جديدةً للمريض.

حان الوقت للانتقال من الحوار إلى العمل. ففي كثيرٍ من الأحيان، تُحصر المعلومات في صوامع مؤسسية أو تُترك في مشروعات تجريبية لا نهاية لها، بعيداً عن متناول مَن يحتاجونها.

الذكاء الاصطناعي وثورة الطب

اليوم، يُمكن للتكنولوجيا، على سبيل المثال، ربط مريضٍ في ساو باولو بالبرازيل بخبراءٍ في سيول في كوريا الجنوبية، أو كشف أنماطٍ غير مرئيةٍ للعين البشرية.

وفيما يلي عدة طرقٍ يُساعد بها الذكاء الاصطناعي الآن:

1. تحسين دقة التشخيص: أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وخاصةً تلك القائمة على التعلم العميق، دقةً ملحوظةً في تشخيص الأمراض من الصور الطبية ونتائج الاختبارات. تُدرّب هذه الأنظمة على مجموعات بياناتٍ ضخمة، مما يسمح لها بالتعرف على الأنماط، وكذلك الشذوذات التي قد لا تُلاحظها العين البشرية. على سبيل المثال، في مجال الأمراض الجلدية، أظهرت أنظمة الذكاء الاصطناعي المُدرَّبة على صور آفات الجلد قدرتها على اكتشاف سرطانات الجلد، مثل الورم الميلانيني، بدقة عالية.

التنبؤ بمخاطر السرطان

2. تعزيز الوقاية من السرطان: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لفحص الأفراد بحثاً عن العلامات الجينومية وتطوير درجات تنبؤ شخصية بمخاطر الإصابة بالسرطان. يمكن أن يساعد هذا النهج الاستباقي في فحص المرضى الأصغر سناً بحثاً عن الاستعدادات الجينومية، مما يُمكِّنهم من اتخاذ قرارات وقائية مدروسة ومراقبة صحتهم بشكل استباقي.

علاجات جينية مصممة خصيصاً

3. تصميم العلاجات وفقاً للملفات الجينومية: يُعد مجال الجينوميات أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات بيانات جينومية ضخمة لتحديد الطفرات والاختلافات التي قد تؤثر على استجابة الفرد لعلاجات معينة.

على سبيل المثال، يمكن لمنتج SOPHiA DDM الخاص بنا تحديد علامات جينومية محددة قابلة للعلاج بعلاجات السرطان المُستهدفة، ما يزيد من فعالية العلاج ويقلل من مخاطر الآثار الجانبية، ما يوفر خطة علاج أكثر فعالية وأماناً للمرضى.

عوائق قانونية وتدريب الاختصاصيين

ولتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من العوائق التنظيمية والامتثالية التي يجب التغلب عليها. يتطلب ذلك الاستثمار في أمن البيانات، ووضع إرشادات واضحة، وتدابير أمن البيانات، وضمان تدريب الأطباء تدريباً كاملاً.

يجب أن يكون هدفنا تهيئة بيئة تنظيمية تُعزز الابتكار مع حماية بيانات المرضى وتعزيز ثقة الجمهور. يجب علينا تعميم هذه البيانات القوية لتمكين المزيد من الأطباء والممارسات والمستشفيات من دمج الذكاء الاصطناعي في الاستخدام السريري اليومي، بحيث يتمكن عدد أكبر من المرضى من الوصول إلى الطب القائم على البيانات، وليس فقط قلة مختارة منهم.

رسالتي للحكومات التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي واضحة: موازنة الاستثمار في أدوات الذكاء الاصطناعي المستقبلية مع التحقق من صحة الحلول الحالية التي أثبتت فعاليتها في تحسين نتائج المرضى، وبناء الجسور التي تُحوّل الإنجازات إلى فوائد، بحيث يصبح الطب القائم على البيانات واقعاً ملموساً لكل مريض.

* المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة «صوفيا جينيتكس»، مجلة«فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».