مستوحى من قدرة القطط على الدوران والهبوط، استخدم فريق بحثي في معهد هاربين للتكنولوجيا (الصين) التعلم المعزز (RL) - وهو نوع من الذكاء الاصطناعي (AI) - لتدريب الروبوتات على تعديل وضعيتها في الهواء عند القفز فوق الأسطح الخشنة ذات الجاذبية المنخفضة على الكويكبات.
قام فريق بحثي صيني بتدريب روبوت رباعي الأرجل على تعديل وضعيته والهبوط كالقط للتحرك على سطح كويكب. (الصورة: SCMP)
بخلاف الأنظمة التقليدية التي تعتمد على أجهزة تثبيت متخصصة وثقيلة، يستخدم الروبوت نظام تحكم "بدون نموذج" لتحريك أرجله الأربعة بحركة منسقة. يسمح هذا للروبوت بتعديل ميله وإعادة توجيه مساره في الهواء، وفقًا لما ذكره الباحثون في مجلة الملاحة الفضائية.
يتناول البحث تحديًا رئيسيًا يتعلق بقفز الروبوتات عند التحرك على الكويكبات، حيث تكون البيئة منخفضة الجاذبية وحتى الخلل الطفيف في قوى الساق يمكن أن يتسبب في دوران الروبوت بشكل لا يمكن السيطرة عليه، أو هبوطه دون جدوى، أو ارتداده عن السطح بالكامل.
في بيئة الكويكبات منخفضة الجاذبية، تمر الروبوتات بفترات طويلة من السقوط الحر خلال كل قفزة. من المهم استغلال هذه الفترة لضبط الانحراف الناتج عن القفزة، لضمان هبوط آمن، أو لتغيير زاوية الدوران لضبط اتجاه الحركة، وفقًا لما ذكره الفريق في التقرير.
وأضاف فريق البحث أنه "تم تصميم وبناء منصة محاكاة الجاذبية الدقيقة، وبالتالي التحقق من فعالية طريقة القفز هذه من خلال التجارب على نموذج أولي لروبوت رباعي الأرجل" .
الكويكبات من بقايا نشأة النظام الشمسي، وتحمل مفتاح فك رموز أصوله. كما أنها غنية بموارد كالبلاتين ومعادن نادرة أخرى، مما قد يُسهم في استكشاف الفضاء والتطبيقات الصناعية مستقبلًا.
التحديات على سطح الكويكب
حتى الآن، نجحت وكالات الفضاء في أوروبا واليابان والولايات المتحدة في إنزال مركبات فضائية على الكويكبات لاستعادة العينات، ولكن لم يقم أي منها بنشر مركبات قادرة على استكشاف السطح على المدى الطويل.
تواجه المركبات ذات العجلات التقليدية، مثل تلك المستخدمة على القمر والمريخ، تحديات في بيئات الكويكبات لأن الجاذبية الضعيفة، والتي عادة ما تكون بضعة آلاف من جاذبية الأرض، لا توفر قوة جر كافية لتشغيل العجلات بشكل فعال.
ولمعالجة هذه القيود، اقترح العلماء استخدام الروبوتات القافزة في المهام المستقبلية، ولكن هذا يطرح مجموعة جديدة من التحديات.
في كل مرة يقفز فيها الروبوت، فإنه يبقى في الهواء لمدة 10 ثوان أو نحو ذلك، وهي مدة كافية لقوى الساق غير المتوازنة لتتسبب في دوران الروبوت بشكل لا يمكن السيطرة عليه أو حتى الارتداد عن السطح والانجراف إلى الفضاء.
استخدم فريق هاربين التعلم المعزز لتدريب الروبوت في محاكاة افتراضية. على مدار سبع ساعات، تعلم الذكاء الاصطناعي من أخطائه التجريبية وحسّن حركاته ليهبط بثبات. أظهر نظام الذكاء الاصطناعي للروبوت قدرته على تعديل اتجاهه، بما في ذلك الميلان (الميل للأمام أو للخلف)، والميلان (الميل جانبيًا)، والانحراف (زاوية الدوران)، في ثوانٍ معدودة.
على سبيل المثال، عند الانطلاق للأمام بزاوية كبيرة تصل إلى ١٤٠ درجة، يستطيع الروبوت تثبيت وضعيته في غضون ٨ ثوانٍ. كما يمكنه الدوران في الهواء بزاوية تصل إلى ٩٠ درجة لتغيير اتجاه الحركة.
يتم تدريب الروبوتات باستخدام التعلم التعزيزي. (الصورة: SCMP)
ولإثبات فعالية النظام، قام الباحثون ببناء منصة محاكاة الجاذبية الصغرى التي تسمح للروبوت "بالطفو" على سطح خالٍ من الاحتكاك تقريبًا.
ورغم أن التجربة اقتصرت على الحركة ثنائية الأبعاد، إلا أنها أكدت فعالية النظام وعززت النتائج التي توصلت إليها عمليات المحاكاة، حسبما قال الفريق.
بالإضافة إلى ذلك، وجد العلماء أن العملية تتطلب طاقة حوسبة ضئيلة جدًا من الروبوت. تصميم النظام خفيف الوزن وموفر للطاقة يجعله مناسبًا بشكل خاص لمهام استكشاف الفضاء العميق.
في المستقبل، قد يكون لهذا النظام تطبيقات واسعة النطاق، من الاستكشاف العلمي إلى استخراج الموارد من الكويكبات. ومع ذلك، أشار الفريق إلى ضرورة إجراء المزيد من الأبحاث لتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مختلف التضاريس والبيئات.
[إعلان 2]
مصدر
تعليق (0)