يسعى الباحثون جاهدين لتطوير الطائرات دون طيار، محققين تقدمًا ملحوظًا في تحسين قدراتها التقنية وتطبيقاتها المتعددة.
يركز التطوير على تعزيز الأداء، وزيادة مدى الطيران، وتحسين الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لاستخدامات واسعة تشمل الأمن، والزراعة، والتصوير الجوي، والخدمات اللوجستية، والتطبيقات الصناعية.
أول نظام رؤية وتحكم عصبي في طائرة بدون طيار
نجح الباحثون في جامعة دلفت للتكنولوجيا في تطوير طائرة دون طيار قادرة على الطيران بشكل مستقل، مستندة إلى معالجة الصور العصبية والتحكم المستوحى من أدمغة الحيوانات. تعالج هذه الأدمغة البيانات وتستهلك الطاقة بكفاءة تفوق الشبكات العصبية العميقة التي تعمل عادةً على وحدات معالجة الرسومات، مما يجعل المعالجات العصبية مثالية للطائرات بدون طيار الصغيرة، حيث تُلغي الحاجة إلى الأجهزة الضخمة والبطاريات الكبيرة.
وأظهرت النتائج قدرة مذهلة أثناء الطيران، حيث تقوم الشبكة العصبية العميقة للطائرة بمعالجة البيانات بسرعة تصل إلى 64 مرة وتستهلك طاقة أقل بثلاث مرات مقارنة بوحدات معالجة الرسومات.
وقد تؤدي هذه التطورات إلى تحويل الطائرات دون طيار لتصبح صغيرة ورشيقة وذكية مثل الحشرات الطائرة أو الطيور.
التعلم من أدمغة الحيوانات
يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة لتزويد الروبوتات المستقلة بالقدرات اللازمة لتطبيقات العالم الحقيقي، إلا أن الذكاء الاصطناعي الحالي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة التي تتطلب قوة حاسوبية كبيرة، وتستهلك المعالجات المصممة لتشغيلها وحدات معالجة الرسومات كميات كبيرة من الطاقة، وهو ما يعتبر مشكلة بالنسبة للروبوتات الصغيرة مثل الطائرات بدون طيار، التي لا تستطيع حمل سوى موارد محدودة جدًا من حيث الاستشعار والحوسبة.
على النقيض، تقوم أدمغة الحيوانات بمعالجة المعلومات بطريقة مختلفة تمامًا، حيث تعمل الخلايا العصبية البيولوجية بشكل غير متزامن وتتواصل عبر نبضات كهربائية تُعرف بالمسامير، ونظرًا لأن إرسال هذه المسامير يكلف طاقة، يقوم الدماغ بتقليل هذه النبضات، مما يؤدي إلى معالجة متفرقة وفعالة من حيث الطاقة.
يعمل العلماء وشركات التكنولوجيا على تطوير معالجات عصبية جديدة مستوحاة من خصائص أدمغة الحيوانات، تسمح هذه المعالجات بتشغيل الشبكات العصبية المتقدمة، وتعد بأن تكون أسرع بكثير وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة.
تحسين كفاءة الطاقة والسرعة بواسطة الذكاء الاصطناعي العصبي
تؤكد القياسات إمكانات الذكاء الاصطناعي العصبي بوضوح، حيث تعمل الشبكة بمعدل يتراوح بين 274 إلى 1600 مرة في الثانية، بينما تعمل نفس الشبكة على وحدة معالجة رسومات صغيرة مدمجة بمتوسط 25 مرة فقط في الثانية، بفارق عامل يصل إلى 64، علاوة على ذلك، عند تشغيل الشبكة، تستهلك شريحة البحث العصبية Loihi من Intel 1.007 واط، منها 1 واط كطاقة خاملة تُستهلك فقط عند تشغيل الشريحة، بينما تشغيل الشبكة يكلف 7 مللي واط فقط.
بالمقارنة، تستهلك وحدة معالجة الرسومات المدمجة 3 واط، منها 1 واط في حالة الخمول و2 واط لتشغيل الشبكة. هذا النهج العصبي يؤدي إلى ذكاء اصطناعي يعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة، مما يسمح بالنشر على روبوتات مستقلة أصغر بكثير.”
التطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي العصبي للروبوتات الصغيرة
يقول جويدو دي كرون، أستاذ الطائرات دون طيار المستوحاة من الكائنات الحية: “سيمكن الذكاء الاصطناعي العصبي جميع الروبوتات المستقلة من أن تكون أكثر ذكاءً، لكنه عامل تمكين مطلق للروبوتات الصغيرة المستقلة”.
وجار العمل على طائرات دون طيار صغيرة الحجم ومستقلة يمكن استخدامها لتطبيقات تتراوح بين مراقبة المحاصيل في البيوت الزجاجية وتتبع المخزون في المستودعات.
وتتمثل مزايا الطائرات الصغيرة بدون طيار في أنها آمنة جدًا ويمكنها التنقل في البيئات الضيقة مثل نطاقات نباتات الطماطم. علاوة على ذلك، يمكن أن تكون رخيصة جدًا، بحيث يمكن نشرها في أسراب، وهذا مفيد لتغطية منطقة ما بسرعة أكبر، كما أظهرنا في إعدادات التنقيب وتحديد مصدر الغاز.
المصدر:
