تمكن الباحثون من تطوير روبوت كلب يشبه القط قادر على القفز عبر أسطح الكويكبات ذات الجاذبية المنخفضة باستخدام الذكاء الاصطناعي، يعتمد هذا الروبوت على القدرة المدهشة للقطط في التواء أجسامها والهبوط على قوائمها، حيث قام الباحثون من معهد هاربين للتكنولوجيا بتطويره باستخدام التعلم المعزز.

تقنيات التحكم المستقل

بدلاً من الاعتماد على أجهزة تثبيت ثقيلة، يستخدم الروبوت نظام تحكم "خالي من النموذج"، والذي يتيح له تحريك أطرافه الأربعة بتنسيق عالي، يتيح هذا النظام للروبوت تعديل وضعه في الهواء وتصحيح الانحرافات وإعادة توجيه مساره في اتجاه جديد.

الابتكار في الجاذبية المنخفضة

يعد القفز في بيئات الجاذبية المنخفضة من التحديات الكبيرة في استكشاف الكويكبات الصغيرة، وهو ما يعالجه هذا البحث، هذه الكويكبات التي تعتبر بقايا من تكوين النظام الشمسي، غنية بالموارد مثل البلاتين، التي قد تسهم في الأبحاث المستقبلية للفضاء وتوفر رؤى هامة حول نشوء النظام الشمسي.

تواجه الروبوتات التقليدية، التي تعتمد على العجلات، صعوبة كبيرة في هذه البيئة بسبب الجاذبية المنخفضة، التي لا تتعدى بضعة أجزاء من ألف من جاذبية الأرض. وهذا يجعلها تواجه مشاكل في الحصول على الثبات والتحرك بسلاسة.

التعلم المعزز وتحقيق الاستقرار

لتجاوز هذه التحديات، طور الباحثون روبوتاً يمكنه تعديل وضعه في الهواء أثناء القفز باستخدام التعلم المعزز. بدلاً من الأنظمة التقليدية التي تعتمد على الأجهزة الثقيلة، يستخدم هذا الروبوت نظام تحكم خالي من النموذج، مما يسمح له بتحريك أطرافه الأربعة بتنسيق للحصول على التوازن الصحيح. هذا يمكنه من تصحيح الميلان وإعادة توجيه نفسه لضبط مساره.

ركز الفريق البحثي على حل مشكلة توازن القوى بين الأطراف الأربعة، وهي مشكلة قد تؤدي إلى التصادم أو الدوران غير المسيطر عليه أو ارتداد الروبوت عن الأرض. باستخدام تقنيات تعليق الهواء، طور الفريق منصة محاكاة للوزن الخفيف لاختبار تقنيات التحكم الخاصة بالروبوت وضمان قدرته على الهبوط بأمان وتعديل زاويته للانطلاق في قفزات أخرى.

استكشاف الكويكبات وتحقيق تحول في الفضاء

على الرغم من أن الوكالات الفضائية قد نجحت في الهبوط على الكويكبات لجمع عينات، إلا أن أي مهمة لم ترسل بعد روبوتاً قادرًا على إجراء استكشافات سطحية طويلة الأمد. ومع ذلك، فإن نجاح هذه الروبوتات القافزة قد يفتح آفاقًا جديدة لاستكشاف الكويكبات، مما يساهم في توسيع أفق الأبحاث حول هذه الأجرام السماوية المنقرضة ويعزز استغلال الموارد الفضائية.

تثبيت القفزات وتحقيق التوازن في الجاذبية المنخفضة

طور الفريق روبوتاً قادرا على تثبيت نفسه أثناء القفزات في بيئات الجاذبية المنخفضة، حيث يمكن لكل قفزة أن تبقي الروبوت في الهواء لمدة تصل إلى 10 ثوانٍ. وخلال هذه الفترة، قد تؤدي الاختلالات الطفيفة في قوة الأطراف إلى حدوث دوران غير مسيطر عليه أو حتى دفع الروبوت إلى الفضاء.

لتجاوز هذا، استخدم الفريق التعلم المعزز، وبالتحديد تحسين السياسة القريبة، لتدريب الروبوت في محاكاة افتراضية. خلال سبع ساعات من التدريب، تعلم الذكاء الاصطناعي تحسين حركاته لتحقيق هبوط مستقر وتصحيح انحرافات اللفة والدوران في ثوانٍ معدودة.

على سبيل المثال، عندما تم إطلاق الروبوت مع انحناء حاد للأمام بزاوية 140 درجة، تمكّن من التثبيت خلال 8 ثوانٍ فقط، وأصبح قادرا على التدوير في الهواء بزاوية تصل إلى 90 درجة لإعادة توجيه نفسه.

منصة محاكاة الجاذبية الدقيقة

قام الباحثون ببناء منصة محاكاة للجاذبية الدقيقة باستخدام وسائد هوائية لتقليد الظروف منخفضة الجاذبية التي تظهر على الكويكبات وتقييم النظام. بفضل هذه الإعدادات، تمكن الروبوت من التحليق على سطح شبه عديم الاحتكاك، وكانت النتائج تحقق نجاحا وتثبت فعالية تقنية التحكم.

التطبيقات المستقبلية في استكشاف الفضاء

يتميز الروبوت بتصميم خفيف الوزن وفعال من حيث استهلاك الطاقة، مما يجعله مثاليًا لاستكشاف الفضاء العميق. ورغم أن النظام يظهر إمكانات كبيرة في عمليات التعدين على الكويكبات والبحوث العلمية، إلا أن هناك حاجة لمزيد من العمل لجعل الروبوت أكثر قابلية للتكيف مع التضاريس المختلفة في الفضاء.