تتزايد نسبة استخدامنا للروبوتات في حياتنا اليومية مع مرور الوقت، نظرًا لدورها الفعال في مختلف المجالات كالتصنيع والخدمات اللوجستية والرعاية الصحية والأعمال المنزلية، إلّا أنها لا تزال تواجه عقبات كبيرة. وفي هذا الصدد، تسعى الفرق البحثية في جامعة خليفة إلى تحسين هذه التكنولوجيا من خلال الطريقتين التاليتين.

تعزيز الإدراك

يصعب على الروبوت التعرف على الأجسام وتقسيمها بدقة بسبب العراقيل والأشكال المعقدة والخلفيات المتغيرة باستمرار، الأمر الذي يعيق قدرته على استيعاب العالم من حوله.
يُعرَف المصطلح التقني لهذه المهمة الشاقة بـ “التجزئة الشاملة”، ويعني تقسيم الصورة إلى أجسام أمامية ومناطق خلفية في آنٍ واحد بهدف تحسين إدراك الروبوت لبيئته، وبالتالي تمكينه من التعامل مع المهام المعقدة بشكل أكثر فاعلية.

يعتبر حل هذه المشكلة أمرًا ليس بالسهل بسبب وجود بعض المؤثرات التي تزيد من صعوبة الأمر والتي تشمل المشاهد المشوشة وتنوع الأجسام التي تعيق الرؤية وضبابية الحركة والدقة الزمنية البطيئة للكاميرات التقليدية، كما يمكن أن يؤدي التأخر في الاستجابة في معالجة بيانات الاستشعار إلى التقليل من سرعة الاستجابة وانخفاض مستويات الدقة في المهام.

تواجه التطورات الأخيرة، في مجال تجزئة الأجسام باستخدام نموذج الرسم البياني للشبكات العصبية المتطورة بعض التحديات. تُضيف تلك التطورات مزيدًا من المتطلبات لأنه يجب إتمام كل من التخطيط والتجزئة الشاملة بشكل سريع وفعال، كما أنها بحاجة إلى خوارزميات وتقنيات أكثر تطورًا قادرة على التعامل مع تقلبات العالم الفعلي.

الصورة صممت باستخدام الذكاء الصناعي الرؤية والأوامر أنس البنّي، مجلة جامعة خليفة الرسومات Shutterstock

وفي هذا الصدد، طور يحيى زويري، مدير مركز البحوث المتقدمة والابتكار في جامعة خليفة مع فريقه البحثي طريقة للتغلب على هذه التحديات باستخدام النموذج البياني للشبكة العصبية بهدف تصميم التجزئة الشاملة القائمة على الحدث مع الحفاظ على الطبيعة غير المتزامنة لسير الأحداث والاستفادة من الروابط الزمانية المكانية لفهم المشهد. جدير بالذكر أن باحثي جامعة خليفة طوّروا هذه الطريقة بالتعاون مع باحثين من جامعة كينغستون في لندن.

عُرضت نتائج الباحثين في مؤتمر رؤية الكمبيوتر وتعرف الأنماط لعام 2023، التابع لجمعية مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، وهو أحد المؤتمرات المرموقة والمؤثرة في مجال الرؤية الحاسوبية. وتم منحهم جائزة أفضل ورقة بحثية من قبل لجنة ضمت خبراء من “ميتا” و”إنتل” وجامعات أمريكية رائدة.

قال يحيى الزويري: “لقد أثبت النموذج البياني للشبكة العصبية كفاءته وحقق أفضل أداء في بيانات التجزئة القائمة على الحدث، وهي مجموعة من المشاهد التي تصور الحركة الروبوتية التُقِطت بكاميرا ووُضعت بجوار مقبض ذراع آلي في ظروف متنوعة تشمل التشويش المتفاوت وسرعة الذراع واتجاه الحركة والمسافة بين الجسم والكاميرا والإضاءة. وقد حقق النموذج البياني للشبكة العصبية نتائج كبيرة من حيث متوسط التقاطع مع الاتحاد (مقياس رئيس لدقة التجزئة) ودقة البكسل، كما يعتبر تقدمًا كبيرًا في الكفاءة الحوسبية مقارنة بالطرق الحالية.

يضع هذا النموذج حجر الأساس لمستقبل يُمكّن الروبوتات من إدراك بيئتها والتفاعل معها بأكبر قدر ممكن من الفعالية، وبالتالي فتح المجال أمام مجموعة كبيرة من التطبيقات في مختلف القطاعات.

الحفر بدقة أكبر

تلعب أنظمة الحفر الروبوتية دورًا هامًا في العديد من المجالات التي تتضمن التصنيع والبناء واستخراج الموارد، كما يُعد تحديد المواقع الدقيقة لأنظمة الحفر هذه أمرًا ضروريًا لضمان الدقة والفعالية والسلامة في عمليات الحفر. وفي هذا الإطار، قام الباحثون باستكشاف التقنيات المتقدمة للتحكم التي يمكنها تحسين دقة تحديد المواقع لأنظمة الحفر الآلية لمواجهة هذا التحدي.

يُعتبر التحكم العصبي القائم على الرؤية واحدًا من هذه التقنيات التي أظهرت نتائج واعدة، حيث يقدم هذا النهج حلًا جديدًا لتعزيز دقة الحفر الآلي من خلال الاستفادة من مبادئ الهندسة العصبية ودمج قدرات الاستشعار القائمة على الرؤية.

طور كل من يحيى وفريقه، بالتعاون مع وديوالد سوارت من شركة ستراتا للتصنيع، نهج تحكم بصري عصبي للحصول على تشغيل آلي دقيق.

وقال عبد الله عياد، الباحث في الفريق: “يُعد التشغيل الآلي لعمليات التصنيع المادية الإلكترونية جانبًا بالغ الأهمية للثورة الصناعية الرابعة، حيث تضاعف عدد الروبوتات الصناعية التي تُشحن سنويًا أكثر من ثلاث مرات بين عامي 2008 و2018، ويُتوقع أن يُشحن أكثر من 500 ألف روبوت صناعي سنويًا بحلول العام 2024. وتهدف دولة الإمارات إلى أن تصبح مركزًا عالميًا لتكنولوجيا الثورة الصناعية الرابعة. لذلك، يتوافق مشروعنا مع هذه الرؤية لدعم الحلول وزيادة الكفاءة والإنتاجية والسلامة.”

ومن جانبه، قال الدكتور يحيى: “يشهد القطاع الصناعي حاليًا نقلة نوعية نتيجة الاعتماد غير المسبوق للروبوتات الصناعية، وتُعد الرؤية الآلية إحدى التكنولوجيات الرئيسة للإدراك التي تُمكّن هذه الروبوتات من أداء عمليات دقيقة في بيئات غير منظمة.”

---

“تُعتبر الرؤية العصبية تكنولوجيا حديثة تتميز بقدرتها على مواجهة تحديات الرؤية التقليدية بتحليلها الزمني العالي وزمن انتقالها المنخفض ونطاقها الديناميكي الواسع، ولأول مرة، نقترح وحدة تحكم جديدة تعتمد على الرؤية العصبية لتطبيقات تشغيل الآلات الروبوتية لتمكين تشغيلها تشغيلًا أسرع وأكثر موثوقية، وتقديم نظام آلي كامل يمكنه أداء مهام الحفر بدقة المليمتر.

ويعني التشغيل الآلي لبعض عمليات التصنيع زيادة الأداء والإنتاجية والفعالية والسلامة في حفر إحدى العمليات الأولية للتشغيل الآلي. وتُعتبر هذه عملية واسعة الانتشار خاصة في قطاعي صناعة السيارات والطيران، حيث يُعد الحفر عالي الدقة أمرًا ضروريًا نظرًا لاعتماده على كل من الأداء والعمر الافتراضي للمنتجات.