في طفرة تُعيد تعريف تحكم الطائرات الذاتية، طوّر باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نظام تحكم ذكيًا قادرًا على إبقاء الدرونز في مسارها بدقة استثنائية حتى في أقسى الظروف الجوية. التقنية الجديدة التي تعتمد على “التعلم الفوقي” (Meta-Learning) تُقلّص نسبة الانحراف عن المسار بنسبة 50% مقارنة بالأنظمة التقليدية، وتمهد الطريق لتطبيقات إنقاذية ثورية.
كيف يعمل هذا السحر التكنولوجي؟
عند مواجهة رياح عاتية غير متوقعة (مثل رياح “سانتا آنا” في كاليفورنيا)، يقوم النظام الجديد بما يلي:
التعلم الذاتي من 15 دقيقة فقط: يَستخلص أنماط الاضطرابات من بيانات طيران أولية دون حاجة لمُدخلات بشرية مسبقة.
اختيار الخوارزمية الأمثل تلقائيًا: يحدد النظام من بين عائلة خوارزميات “نزول المرآة” (Mirror Descent) الأكثر كفاءة لمواجهة الاضطرابات المحددة.
التكيف الفوري: يُعيد حساب مسار الطيران كل مللي ثانية للحفاظ على الهدف رغم تغير شدة الرياح.
مقارنة الأداء: النظام الجديد vs. الأنظمة التقليدية
المعيار النظام الجديد الأنظمة التقليدية
دقة التتبع ✔️ انحراف أقل بنسبة 50% ❌ أخطاء مسار كبيرة
التكيف مع رياح جديدة ✔️ أداء ممتاز حتى بسرعات غير مدربة ❌ تدهور الأداء
المرونة ✔️ لا يحتاج معرفة مسبقة بالاضطرابات ❌ يتطلب نماذج رياح جاهزة
تطبيقات إنقاذية تغير قواعد اللعبة:
مكافحة الحرائق: توصيل المياه لإطفاء حرائق الغابات وسط عواصف متقلبة.
توصيل الطرود: ضمان وصول الشحنات الثقيلة رغم الرياح العاتية.
مراقبة الكوارث: مسح المناطق الخطرة (كالبراكين أو الغابات) بدقة عالية.
كلام الخبراء:
يؤكد البروفيسور نافيد عزيزان (رئيس الفريق):
“بدمج التعلم الفوقي مع تحكم ذكي ديناميكي، نجحنا في خلق نظام يتكيف ذاتيًا مع المجهول. السرّ هو اختيار الخوارزمية الأمثل في الوقت الفعلي!”.
ويضيف الباحث صنبوشن تانغ:
“حتى مع رياح أشدّ مما توقعنا، ظلّ النظام متفوقًا. هذه ليست نهاية الطريق، بل بداية عصر جديد للدرونز الذكية”.
الخطوات القادمة:
اختبار النظام على درونز حقيقية في ظروف جوية متطرفة.
تطويره لمواجهة اضطرابات متعددة المصادر (مثل تحرّك الأحمال السائلة داخل الطائرة).
تمكينه من “التعلم المستمر” دون إعادة تدريب من الصفر.
البحث مدعوم من MathWorks، مختبر MIT-IBM واتسون للذكاء الاصطناعي، وبرنامج MIT-جوجل للابتكار الحاسوبي، ويُعدّ نقلة نوعية في صناعة الطائرات الذاتية.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
