أبوظبي: عبد الرحمن سعيد
طور فريق بحثي من «جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا» في أبوظبي منهجية تحكم عصبي بصري جديدة تهدف إلى تعزيز الدقة في أنظمة الحفر الروبوتي، وتوفر المنهجية حلاً جديداً يمكنه تعزيز الدقة في الحفر الروبوتي، بالاستفادة من مفاهيم الهندسة العصبية ودمج قدرات الاستشعار البصري، حيث تؤدي أنظمة الحفر الروبوتية دوراً مهماً في مختلف القطاعات الصناعية التي تشمل التصنيع والإنشاء واستخراج الموارد. ويعدّ تحديد المكان الدقيق لهذه الأنظمة من الأمور الأساسية لضمان الدقة والفعالية والسلامة في عمليات الحفر، ولمواجهة هذا التحدي.
ودرس الفريق البحثي الذي ضم عبدالله عياد، باحث مشارك، والطالب محمد حلواني من برنامج الدكتوراه، والدكتور راجكومار موذوسامي، زميل دكتوراه، والدكتور فهد المسكري، الأستاذ المساعد في هندسة الطيران، والدكتور يحيى زويري، أستاذ مشارك، ومدير مركز البحوث المتقدمة والابتكار في جامعة خليفة، تقنيات التحكم المتقدمة التي تسهم في تحسين عملية تحديد الموضع الدقيق لأنظمة الحفر الروبوتية.
وقال عبدالله عياد «تمثل عمليات الأتمتة في التصنيع الفيزيائي الإلكتروني جانباً مهماً من الثورة الصناعية الرابعة، حيث بلغ عدد الروبوتات الصناعية التي شحنت بين 2008 و2018 أكثر من ثلاثة أضعاف سنوياً، ويتوقع بحلول عام 2024 أن يشحن أكثر من 500 ألف روبوت صناعي في كل عام، حيث تهدف دولة الإمارات إلى أن تصبح مركزاً عالمياً في تكنولوجيا الثورة الصناعية الرابعة، ويتماشى مشروعنا البحثي بشكل مباشر مع هذه الرؤية في مجال دعم الحلول الرامية إلى تحقيق الفعالية والإنتاجية والسلامة».
وقال الدكتور يحيى «يشهد قطاع التصنيع في الوقت الراهن نقلة نوعية نتيجة تحوله إلى الروبوتات الصناعية، حيث أصبحت رؤية الآلة تكنولوجيا مهمة تمكن الروبوتات من أداء عمليات دقيقة في الظروف غير المنظمة والرؤية العصبية هي تكنولوجيا حديثة ذات قدرة على مواجهة جميع التحديات التي تقف عائقاً أمام الرؤية التقليدية بدقة زمنية عالية ووقت استجابة منخفض وبنطاق ديناميكي واسع، ونقترح في هذه الورقة البحثية للمرة الأولى متحكم عصبي بصري للاستفادة منه التطبيقات الروبوتية في مجال تسهيل العمليات بشكل أسرع وأكثر فعالية، كما نستعرض نظامًا روبوتيًا متكاملًا لأداء مهام الحفر بدقة تقل عن درجة المليمتر».
وركز الفريق البحثي في الدراسة على تطوير إطار عمل شامل يجمع بين مستشعرات الرؤية المتقدمة وخوارزميات معقدة وآليات تحكم فعالة، وقد أسهم دمج مستشعرات الرؤية العصبية في تمكين أنظمة الحفر الروبوتية من جمع بيانات بصرية لظروف الحفر في الوقت الفعلي، وتشمل البيانات تحديد مواقع أهداف الحفر والاختلالات السطحية والعقبات المحتملة. كما أسهمت الاستفادة من الإشارات البصرية في تمكين خوارزميات التحكم من إجراء التعديلات الدقيقة على موضع نظام الحفر بشكل يضمن التحديد الدقيق للهدف وفعالية الأداء خلال الحفر.
وقال الدكتور يحيى «يصل معدل تتالي الصور في الكاميرات التقليدية إلى أقل من 200 صورة في الثانية، ما يؤثر في الحوسبة في الخوارزميات المعقدة خلال عمليات معالجة الرؤية لأن هذه الكاميرات تستغرق وقتاً كبيراً. لذلك، يمكن بتسريع عمليات معالجة الرؤية تحسين فعالية مستوى الإدراك».
ويرى الفريق البحثي أن المستشعرات العصبية التي تعتمد على الأحداث تحظى بقدرة على التصدي للتحديات التي عجزت عنها مستشعرات الرؤية التقليدية، إلا أنها تتضمن تحديات أخرى جديدة تتمثل بتطوير خوارزميات الإدراك والتحكم لتتلاءم مع مخرجاتها غير التقليدية وغير المتزامنة.
وكشفت نتائج البحث عن عدد من مزايا وحدة التحكم البصرية العصبية لأنظمة الحفر الروبوتية، حيث أتاحت مستشعرات الرؤية القائمة على مبدأ بيولوجي للروبوتات التقاط معلومات بصرية بدقة عالية فاقت أنظمة الرؤية التقليدية، ما عزز مفهوم الإدراك وحسن مستوى التعرف إلى الأهداف وبالتالي الحصول على عمليات أكثر حفر أكثر دقة وأقل خطأً.
