الصين تدرب الروبوتات على القفز مثل القطط لاستكشاف الكويكبات

[إعلان 1]

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 مثل القطة للتحرك على سطح الكويكب. (الصورة: صحيفة ساوث تشاينا مورنينغ بوست)

وعلى عكس الأنظمة التقليدية التي تعتمد على أجهزة تثبيت متخصصة ولكنها ثقيلة، يستخدم الروبوت نظام تحكم "خاليًا من النماذج" لتحريك أرجله الأربعة في حركة منسقة. ويسمح هذا للروبوت بتعديل ميله وإعادة توجيه اتجاه سفره في الهواء، حسبما أفاد الباحثون في مجلة الملاحة الفضائية.

يتناول البحث تحديًا رئيسيًا يتعلق بقفز الروبوت 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 هي بقايا تشكل النظام الشمسي وتحمل المفتاح لفك رموز أصوله. كما أنها غنية بالموارد مثل البلاتين والمعادن النادرة الأخرى، والتي يمكن أن تساعد في استكشاف الفضاء في المستقبل والتطبيقات الصناعية.

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 لتجعل الروبوت يدور بشكل لا يمكن السيطرة عليه أو حتى يرتد عن السطح وينجرف إلى الفضاء.

استخدم فريق البحث في هاربين أساليب التعلم التعزيزي لتدريب الروبوتات في المحاكاة الافتراضية. على مدى سبع ساعات، تعلم الذكاء الاصطناعي واكتسب الخبرة من أخطائه الاختبارية لتحسين تحركاته حتى يتمكن من الهبوط بثبات. وأظهر نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بالروبوت قدرته على تعديل اتجاهه، بما في ذلك الميل (الانحناء للأمام أو للخلف)، والميل (الانحناء من جانب إلى آخر)، والانحراف (زاوية الدوران)، في ثوانٍ قليلة.

على سبيل المثال، عند الإطلاق للأمام بزاوية كبيرة تصل إلى 140 درجة، يمكن للروبوت تثبيت وضعيته في غضون 8 ثوانٍ. ويمكنه أيضًا الدوران في الهواء حتى 90 درجة لتغيير اتجاه السفر.

يتم تدريب الروبوتات باستخدام أساليب التعلم المعزز. (الصورة: صحيفة ساوث تشاينا مورنينغ بوست)

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.

وبالإضافة إلى ذلك، وجد العلماء أن العملية تتطلب قدرًا ضئيلًا جدًا من قوة الحوسبة الخاصة بالروبوت. يعد تصميم النظام خفيف الوزن والموفر للطاقة مناسبًا بشكل خاص لمهام استكشاف الفضاء العميق.

وفي المستقبل، قد يكون لهذا النظام تطبيقات واسعة النطاق، بدءاً من الاستكشاف العلمي وحتى استخراج الموارد من الكويكبات. ومع ذلك، قال الفريق إن هناك حاجة إلى مزيد من الأبحاث لتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع التضاريس والبيئات المتنوعة.

هوا يو (المصدر: صحيفة ساوث تشاينا مورنينج بوست)

[إعلان 2]
مصدر