الاقتصاد الأخضرابتكارات ومبادرات

أقل تكلفة وأكثر دقة.. الروبوتات تحل محل السفن في البعثات العلمية

الذكاء الاصطناعي يربط الروبوتات في البحر والجو والفضاء

من علوم القطب الشمالي إلى الطاقة البحرية، بدأت الروبوتات ذاتية التشغيل في البحر بتنظيم نفسها، وتبديل الأدوار بسرعة، وإعادة رسم خطط مهامها.

هذه المرونة الجديدة تتيح إنجاز مهام كانت تتطلب في السابق سفنًا ضخمة، وأطقمًا كبيرة، وجداول زمنية طويلة.

يؤكد الباحثون في الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا (NTNU)، وجامعة إكوينور، وجامعة بورتو، والمعاهد الشريكة في أوروبا والولايات المتحدة، أن المنظمات الروبوتية المستقلة، أو ما يُعرف بـ(AROs)، تمثل قفزة نوعية تتجاوز النظم التقليدية التي تعتمد على منصات منفردة.

وقد نُشرت الدراسة في مجلة Science Robotics.

تجمع هذه التقنية بين المركبات البحرية المستقلة، والمركبات السطحية غير المأهولة، والطائرات بدون طيار، وحتى الأقمار الصناعية الصغيرة، وجميعها متصلة بشبكة قيادة وتحكم موحدة.

شبكة روبوتية منسقة

في مراحلها الأولى، اعتمدت الروبوتات البحرية على عدد محدود من الآلات المتخصصة أو على أسراب من الوحدات المتطابقة. أما الروبوتات الحديثة، فتسلك مسارًا مختلفًا؛ إذ يحتفظ كل روبوت بأجهزة استشعاره ونقاط قوته الخاصة، مع إمكانية تمرير المهام إلى روبوتات أخرى حسب تغيّر الظروف.

فقد تقوم مركبة برسم خريطة لسلسلة من قمم قاع البحر، وتأخذ أخرى عينة من عمود الماء، بينما تنقل طائرة بدون طيار فيديو حي، ويبثّ قمر صناعي بيانات واسعة النطاق.

يقوم البرنامج الموحّد بدمج جميع البيانات آنيًا، والنتيجة هي “نظام من أنظمة” مرن، يعمل بسرعة أكبر، وتكلفة أقل، وقدرة أعلى على تجاوز العقبات مقارنة بأي جهاز فردي.

من قاع البحر إلى القمر الصناعي

انتقل هذا المفهوم من النظرية إلى التطبيق العملي في الدائرة القطبية الشمالية. ففي عام 2022، شُغّل نظام مراقبة متكامل في كونغسفيوردن، سفالبارد.

قام روبوت تحت الماء ذاتي التشغيل بمسح الأعماق، بينما رسمت مركبة سطحية غير مأهولة خريطة التيارات البحرية.

وفي الأجواء، التقطت طائرة بدون طيار صورًا لأنماط سطحية، فيما جمع أول قمر صناعي بحثي تابع للجامعة النرويجية بيانات حول ألوان المحيط.

ركّزت جميع المنصات على نفس المضيق البحري وفي نفس الفترة الزمنية، لتوثيق ظاهرة ازدهار الطحالب السنوي في الربيع، بدءًا من قاع البحر وحتى المدار الفضائي.

جاء هذا الإنجاز بعد سنوات من التجارب المحدودة التي جمعت بين الروبوتات تحت سطح البحر، والمركبات السطحية، والطائرات المسيرة.

وأدى إدخال القمر الصناعي إلى إغلاق الحلقة، مما سمح بتتبع الإشارات البيولوجية من الأعماق إلى المحيط المفتوح.

الروبوتات

العمل الجماعي يقلل الوقت والتكلفة

رغم أن الحملات البحرية التقليدية قوية من حيث النتائج، فإنها باهظة التكلفة؛ إذ قد تستغرق الرحلة الواحدة أسابيع من وقت السفينة، وتستهلك كميات ضخمة من الوقود، فضلًا عن أجور الطاقم.

أما حملات ARO، فبإمكانها تغطية نفس المساحة بجزء بسيط من التكلفة.

يمكن للروبوتات أن تبقى في البحر لعدة أشهر، أو تعود للشحن عند عوامات السطح، أو تخضع للصيانة عند العودة.

وتتميز بسرعة التكيف مع التغيرات المفاجئة كالعواصف، أو الجليد، أو القيود الأمنية، كما أنها تُقلّص البصمة الكربونية، وهو عامل حاسم في الصناعات الحديثة.

العمل في الخارج يتحول إلى الروبوتات

بدأت شركة إكوينور بالفعل في استخدام الروبوتات ضمن العمليات البحرية الروتينية.

فالمركبات تحت الماء تُستخدم لفحص خطوط الأنابيب والمنصات، فيما تراقب المركبات السطحية النظم البيئية الحساسة بالقرب من مواقع الحفر.

وتنقل الطائرات بدون طيار النتائج، ما يمكّن المهندسين على اليابسة من الرد خلال ساعات بدلاً من أسابيع.

ويجري تحقيق مكاسب مماثلة في رسم الخرائط البيئية، والمراقبة العسكرية، والاستجابة لحالات الطوارئ.

عقدان من التقدم الروبوتي

استندت تجربة سفالبارد إلى أكثر من عشرين عامًا من البحث والتطوير.

فقد قادت جامعة NTNU وجامعة بورتو بعثات ميدانية في المحيط الأطلسي، والقطب الشمالي، والمحيط الهادئ، والبحر الأبيض المتوسط، والبحر الأدرياتيكي.

وأدارت مراكز بحثية متعددة التخصصات، مثل NTNU AMOS وNTNU VISTA CAROS وSFI HARVEST، دراسات في خوارزميات التحكم، وتخزين الطاقة، والاتصالات الصوتية، والتسامح مع الأعطال.

وفي البرتغال، يدير البروفيسور جواو سوزا برامج مدعومة من حلف شمال الأطلسي (الناتو) لاختبار مفاهيم الأمن البحري، بينما تساهم مؤسسات نرويجية مثل SINTEF ومؤسسة أبحاث الدفاع في توفير أجهزة الاستشعار والبرمجيات والخدمات اللوجستية.

قدرات الروبوتات المستقلة

تعتمد الروبوتات ذاتية التشغيل على ثلاث قدرات رئيسية:

التعاون المتقدم: إذ يجب أن تتفاوض الروبوتات على توزيع المهام دون إغراق المشغّلين البشريين بالتفاصيل.

التحكم القوي: لضمان بقاء كل وحدة آمنة، حتى في حال تعطّلت أخرى أو انقطعت الاتصالات.

المرونة: لإعادة تنظيم المهام بشكل ذاتي عند تغيّر الظروف البيئية أو التقنية.

يتطلب تحقيق هذه القدرات تكاملًا عميقًا بين الذكاء الاصطناعي، والملاحة، وإدارة الطاقة، والاتصالات واسعة النطاق.

انخفاض التكاليف وارتفاع الجودة

يتوقع الخبراء أن تساعد AROs في مسح مساحات واسعة من الأراضي البحرية، وفحص الكابلات، ورسم خرائط لمخزون الأسماك، بتكاليف أقل من الأساليب التقليدية.

تسمح البيانات السريعة للمؤسسات التنظيمية والشركات بالالتزام بالجداول الزمنية الدقيقة، كما يُعزز التكرار والاعتمادية في أداء المهام، حتى في حال تعطل إحدى الوحدات.

النظر إلى ما وراء المحيط

رغم أن المحيطات تُشكل الدافع الأساسي الحالي، فإن الفكرة الأساسية تمتد إلى البر والجو.

فيمكن استخدام نفس المبادئ لربط الروبوتات الأرضية، والشاحنات ذاتية القيادة، وأجهزة الاستشعار الثابتة، والأقمار الصناعية، في شبكات لوجستية متكاملة.

قد تتمكن فرق الطوارئ من نشر وحدات روبوتية مختلطة بعد الكوارث الطبيعية، كما يستطيع المزارعون دمج صور الطائرات المسيرة مع مجسات التربة وروبوتات الري.

وفي أي بيئة تمتد فيها المهام بين الهواء والسطح وتحت السطح، تقدم AROs حلاً متكاملاً.

الخطط المستقبلية للروبوتات المستقلة

يعتزم الباحثون توسيع تجارب القطب الشمالي لتشمل مهام أكثر تعقيدًا، مثل الصيانة الذاتية، والتسليم بين روبوتات من فئات مختلفة. كما يعملون على تعزيز أنظمة اتخاذ القرار، لتمكين الأساطيل من تقييم المخاطر والطاقة والبيانات بشكل فوري.

ويُعطى الأمن السيبراني أولوية كبرى مع ازدياد الاعتماد على الأنظمة الموزعة بدلًا من السفن المأهولة.

تمهّد المنظمات الروبوتية ذاتية التشغيل الطريق نحو عصر جديد من الكفاءة والمرونة والقدرة على الوصول في البيئات البحرية.

ومع انخفاض التكاليف وارتفاع الإمكانيات، يبدو أن الروبوتات ستصبح قريبًا شريكًا أساسيًا في مجالات العلوم والصناعة والدفاع – بل وربما تتجاوز هذه الأدوار بكثير في المستقبل القريب.

مقالات ذات صلة

هذا الموقع يستخدم خدمة أكيسميت للتقليل من البريد المزعجة. اعرف المزيد عن كيفية التعامل مع بيانات التعليقات الخاصة بك processed.

زر الذهاب إلى الأعلى

اكتشاف المزيد من المستقبل الاخضر

اشترك الآن للاستمرار في القراءة والحصول على حق الوصول إلى الأرشيف الكامل.

Continue reading