فريق من جامعة الإمارات يطور أسراباً روبوتية تحاكي النحل
تاريخ النشر: 22nd, July 2025 GMT
حصل فريق بحثي من جامعة الإمارات العربية المتحدة على براءة اختراع من مكتب الولايات المتحدة لبراءات الإختراع والعلامات التجارية، عن تصميم نظام متطور من الروبوتات الذكية المتحولة، المصممة خصيصا لفحص وصيانة الأنابيب الأرضية تحت السطح باستخدام تقنية السرب.
ضم الفريق كلا من الدكتور فادي النجار، المتخصص في الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان والروبوتات العصبية، والدكتور وليد أحمد، الخبير في التصنيع الإضافي والهندسة الميكانيكية، وأمجد الحسن، طالب ماجستير ومساعد باحث في الهندسة الميكانيكية، بالإضافة إلى المهندس الفني مثنى أحمد عزيز.
يعتمد النظام على مجموعة روبوتات صغيرة الحجم قادرة على التنسيق فيما بينها بآلية مستلهمة من سلوك النمل والنحل، حيث تتوزع المهام تلقائيا، وتتفاعل الروبوتات في الوقت الحقيقي مع التحديات البيئية.
ويمكن لكل روبوت أداء وظيفة محددة مثل الكشف عن التسريبات، والتقاط الصور، أو تنفيذ الإصلاحات داخل الأنابيب، ما يعزز من كفاءة الفحص والصيانة ويقلل من الحاجة لتدخل بشري أو حفر خارجي.
وأوضح الدكتور فادي النجار أن الروبوتات الذكية تم تطويرها لتعمل ضمن بنية جماعية مترابطة تتواصل فيما بينها وتتكيف مع البيئات المعقدة، مما يُعد نقلة نوعية في تقنيات إدارة وصيانة شبكات الأنابيب، خاصة في البيئات الصعبة.
وأشار إلى أن هذا النظام سيسهم في تقليل التكاليف التشغيلية، والحد من الأعطال، وتقليل نسب التلوث الناتج عن التسريبات، فضلًا عن إطالة عمر البنية التحتية الحيوية.
وأكد أن هذا الابتكار يعكس دعم جامعة الإمارات للبحث العلمي التطبيقي، ويمثل تقدما علميا نوعيا يعزز من دورها مركزاً رائداً في مجالات الذكاء الاصطناعي والروبوتات والهندسة المستدامة، مشيرا إلى أن الفريق يطمح إلى مواصلة تطوير ابتكارات جديدة تدعم الاستدامة وتخدم الاقتصاد المعرفي. أخبار ذات صلة
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: روبوتات الذكاء الاصطناعي جامعة الإمارات
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور