تقييم المطارات عن بُعد: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على جعل العملية آمنة وتلقائية؟

في عام 2022، قام راندال بيترسن، مهندس مدني في القوات الجوية الأمريكية، بمهمة تدريبية لتقييم الأضرار التي لحقت بمدرج مطار، وذلك كجزء من بروتوكول “استعادة القاعدة” بعد هجوم محاكى لساعات، سار فريقه في المنطقة مرتدين معدات الحماية الكيميائية، حيث قاموا بتسجيل الإحداثيات الجغرافية وتوثيق الأضرار والبحث عن تهديدات مثل الذخائر غير المنفجرة.

هذا العمل هو جزء من التدريب القياسي لمهندسي القوات الجوية، لكنه كان ذا أهمية خاصة لبيترسن، الذي قضى السنوات الخمس الماضية في تطوير أساليب أسرع وأكثر أمانًا لتقييم المطارات. كطالب ماجستير وحاليًا مرشح لنيل درجة الدكتوراة وزمالة MathWorks في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، رأى بيترسن في هذه العملية المكثفة والمحفوفة بالمخاطر فرصة لتطوير أنظمة تقييم عن بُعد باستخدام الذكاء الاصطناعي والطائرات بدون طيار.

التحديات والحلول المبتكرة
يقول بيترسن: “لقد كانت تلك التجربة مفيدة للغاية. لطالما قيل لنا إن نظامًا جديدًا يعتمد على الطائرات بدون طيار قيد التطوير، لكنه لا يزال محدودًا بسبب عدم القدرة على تحديد الذخائر غير المنفجرة؛ حيث تبدو من الجو مثل الصخور أو الحطام. حتى الكاميرات فائقة الدقة لا تعمل بشكل جيد بما يكفي. التقييم السريع والبعيد للمطارات ليس ممارسة قياسية بعد، وهذا هو المكان الذي يأتي فيه بحثي”.

يهدف بيترسن إلى إنشاء أنظمة تلقائية تعتمد على الطائرات بدون طيار لتقييم أضرار المطارات والكشف عن الذخائر غير المنفجرة. وقد قاده هذا الهدف إلى استكشاف مجالات بحثية متعددة، بما في ذلك التعلم العميق والأنظمة الجوية الصغيرة غير المأهولة والتصوير “الطيفي الفائق”، الذي يلتقط الإشعاع الكهرومغناطيسي عبر نطاق واسع من الأطوال الموجية.

التصوير الطيفي الفائق: مستقبل التقييم عن بُعد
يعد التصوير الطيفي الفائق تقنية واعدة، حيث أصبحت أكثر سرعة وأقل تكلفة وأكثر متانة. يمكن أن تجعل هذه التقنية بحث بيترسن مفيدًا في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الزراعة والاستجابة للطوارئ والتعدين وتقييم المباني.

يقول بيترسن: “إذا تعرض المدرج لهجوم، ستكون هناك قنابل وحفر في كل مكان. هذا يخلق بيئة صعبة للتقييم. أنواع مختلفة من المستشعرات تستخرج أنواعًا مختلفة من المعلومات، ولكل منها إيجابيات وسلبيات. لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به على جانبَي الأجهزة والبرمجيات، ولكن حتى الآن، يبدو أن البيانات الطيفية الفائقة واعدة في تمييز الكائنات باستخدام التعلم العميق”.

من الرياضيات إلى الذكاء الاصطناعي
نشأ بيترسن في ضواحي سكرامنتو بكاليفورنيا، حيث كان مهتمًا بالرياضيات والفيزياء. ومع ذلك، كان أيضًا رياضيًا في سباقات المسافات الطويلة وحاصل على رتبة “نسر كشافة”، مما دفعه إلى الجمع بين اهتماماته الأكاديمية والعملية.

يقول بيترسن: “أعجبتني التحديات المتعددة التي قدمتها أكاديمية القوات الجوية. لم تكن عائلتي لديها تاريخ في الخدمة العسكرية، لكن المجندين تحدثوا عن التعليم الشامل، حيث كانت الأكاديميات جزءًا واحدًا، ولكن اللياقة البدنية والقيادة كانت أيضًا جزءًا مهمًا. هذا النهج الشامل لتجربة الكلية جذبني”.

البحث بغرض إنساني
في صيف 2020، قام بيترسن بتدريب مع منظمة HALO Trust، وهي منظمة إنسانية تعمل على إزالة الألغام الأرضية والمتفجرات الأخرى من المناطق المتضررة من الحرب. أظهرت هذه التجربة تطبيقًا قويًا آخر لعمله في MIT.

يقول بيترسن: “لدينا مناطق ما بعد الصراع في جميع أنحاء العالم حيث يحاول الأطفال اللعب، ولكن هناك ألغام أرضية وذخائر غير منفجرة في ساحاتهم الخلفية. أوكرانيا هي مثال جيد على ذلك في الأخبار اليوم. هناك دائمًا بقايا حرب تُترك وراءها. حاليًا، يجب على الناس دخول هذه المناطق المحتمل أن تكون خطرة وتطهيرها، ولكن يمكن لتقنيات الاستشعار عن بُعد الجديدة تسريع هذه العملية وجعلها أكثر أمانًا”.

الخطوات القادمة
بعد التخرج، سيتم تعيين بيترسن في غوام، حيث يقوم مهندسو القوات الجوية بانتظام بإجراء عمليات محاكاة لتقييم المطارات. يأمل بيترسن أن تتم هذه التقييمات قريبًا باستخدام الطائرات بدون طيار بدلاً من البشر.

يقول بيترسن: “حاليًا، نعتمد على خطوط الرؤية المرئية. إذا تمكنا من الانتقال إلى التصوير الطيفي وحلول التعلم العميق، فيمكننا أخيرًا إجراء تقييمات عن بُعد تجعل الجميع أكثر أمانًا”.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي