ملخص: قام الباحثون بالتحقيق فيما إذا كانت الروبوتات الحديثة يمكنها أن تتفوق على الكائنات البيولوجية في السرعة وخفة الحركة. وخلصت الدراسة إلى أنه على الرغم من التقدم في الهندسة، لا تزال الحيوانات تتفوق على الروبوتات في أداء القاطرة في البيئات الطبيعية.
ووجد الباحثون أن تنسيق المكونات الروبوتية لا يرقى إلى مستوى النشاط المتماسك على مستوى النظام الذي نراه في الحيوانات. تقود هذه الرؤية إلى إنشاء أنظمة روبوتية أكثر قدرة على التكيف وتكاملاً، مستوحاة من تصميم الطبيعة.
مفتاح الحقائق:
- الكفاءة الروبوتية مقابل الكفاءة البيولوجية: تؤكد الدراسة أن الأنظمة الفرعية الروبوتية الفردية مثل القوة والتنقل يمكن أن تضاهي أو تتجاوز نظيراتها البيولوجية، على الرغم من أن الروبوتات لا تتصرف مثل الحيوانات عندما يتم دمج هذه الأنظمة.
- نماذج بيولوجية ملهمة: يسلط البحث الضوء على كيفية تفوق الحيوانات مثل العناكب الذئبية والصراصير في المناظر الطبيعية والمهام المعقدة بفضل أنظمتها البيولوجية المتكاملة والمتعددة الاستخدامات.
- الاتجاهات الهندسية المستقبلية: تشجع النتائج المهندسين على إعادة التفكير في تصميم الروبوت، مما يشير إلى نهج متكامل مماثل للأنظمة البيولوجية، حيث يتم دمج الوظائف المختلفة في مكونات واحدة.
مصدر: جامعة كولورادو
قد يكون السؤال نسخة من القرن الحادي والعشرين لحكاية السلحفاة والأرنب: من سيفوز في سباق على الأقدام بين الروبوت والحيوان؟
في مقالة جديدة في مجلة Perspectives، شرع فريق من المهندسين من الولايات المتحدة وكندا، بما في ذلك عالم الروبوتات كوشيك جايارام من جامعة كولورادو بولدر، في الإجابة على هذا اللغز.
وقام الفريق بتحليل البيانات من عشرات الدراسات وخلص إلى “لا”. في جميع الحالات تقريبًا، يبدو أن الكائنات البيولوجية مثل الفهود والصراصير والبشر تتفوق في الأداء على نظيراتها الآلية.
ونشر الباحثون، بقيادة صامويل بيرتون من جامعة واشنطن وماكسويل دونيلان من جامعة سيمون فريزر، النتائج التي توصلوا إليها الأسبوع الماضي في المجلة. الروبوتات العلمية.
بول م. في CU بولدر. قال جايارام، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة رادي: “كمهندس، إنه أمر محزن نوعًا ما”. ولكن من المحير أننا لا نملك روبوتات أفضل بكثير من الأنظمة البيولوجية التي تعمل في البيئات الطبيعية.
ويأمل أن تلهم هذه الدراسة المهندسين لتعلم كيفية بناء روبوتات أسرع وأكثر قدرة على التكيف. وخلص الباحثون إلى أن فشل الروبوتات، وليس الحيوانات، لا يرجع إلى عيوب في أي آلية واحدة، مثل البطاريات أو المحركات. وبدلاً من ذلك، فإن ما يمكن أن يعثر عليه المهندسون هو جعل هذه الأجزاء تعمل معًا بكفاءة.
هذا السعي هو أحد المشاعر الرئيسية لجيارام. يضم مختبره الموجود في حرم جامعة كاليفورنيا في بولدر عددًا من العناكب الزاحفة، بما في ذلك العديد من العناكب الذئبية المشعرة التي يبلغ حجمها نصف دولار.
وقال جايارام: “العناكب الذئبية صيادون طبيعيون”. “إنهم يعيشون تحت الصخور ويمكنهم الركض عبر التضاريس المعقدة بسرعات مذهلة للقبض على الفريسة.”
إنه يتصور عالماً يصنع فيه المهندسون روبوتات تتصرف مثل هذه العناكب غير العادية.
وقال: “الحيوانات، في بعض النواحي، هي تجسيد لمبدأ التصميم النهائي هذا، وهو نظام يعمل بشكل جيد معًا”.
طاقة الصرصور
“من يستطيع الركض بشكل أفضل، الحيوانات أم الروبوتات؟” معقد لأن الجري معقد.
وفي بحث سابق، صمم جايارام وزملاؤه في جامعة هارفارد سلسلة من الروبوتات التي غالبا ما تحاكي سلوك الصرصور الانتقامي. تم تركيب نموذج الفريق HAMR-Jr على عشرة سنتات ويعمل بنفس سرعة الفهد. لكن جايارام أشار إلى أن HAMR-Jr يمكنه التغلب على الحركة الأمامية والخلفية، ولن يتحرك جانبيًا أو فوق التضاريس غير المستوية.
في المقابل، لا تواجه الصراصير المتواضعة أي مشكلة في الجري على الأسطح التي تتراوح من السيراميك إلى الأوساخ والحصى. يمكنهم هدم الجدران والضغط على الشقوق الصغيرة.
لفهم سبب كون هذا التنوع تحديًا للروبوتات، قام مؤلفو الدراسة الجديدة بتقسيم هذه الآلات إلى خمسة أنظمة فرعية، بما في ذلك الطاقة والإطار والحركة والاستشعار والتحكم. ولدهشة الفريق، وجد أن بعض هذه الأنظمة الفرعية أقل وفرة من نظيراتها الحيوانية.
على سبيل المثال، يمكن لبطاريات الليثيوم أيون عالية الجودة أن توفر 10 كيلووات من الطاقة لكل كيلوغرام (2.2 رطل) تزنه. وعلى النقيض من ذلك، تنتج الأنسجة الحيوانية حوالي العُشر. وفي الوقت نفسه، لا يمكن للعضلات أن تقترب من عزم الدوران الكامل للعديد من المحركات.
وقال جايارام: “لكن على مستوى الكمبيوتر، فإن الروبوتات ليست جيدة إلى هذا الحد”. “نحن نتعامل مع مقايضات التصميم المتأصلة. إذا حاولنا تحسين شيء واحد مثل السرعة الأمامية، فإننا نفقد شيئًا آخر مثل القدرة على الدوران.
حواس العنكبوت
فكيف يمكن للمهندسين إنشاء روبوتات، مثل الحيوانات، أكثر من مجموع أجزائها؟
وأشار جايارام إلى أن الحيوانات لا تنقسم إلى أنظمة فرعية منفصلة مثل الروبوتات. على سبيل المثال، تقوم عضلات الفخذ الرباعية بدفع ساقيك بينما تحرك مشغلات HAMR-Jr أرجلها. لكن الكواد تنتج طاقتها الخاصة عن طريق تحطيم الدهون والسكريات وربط الخلايا العصبية التي تستشعر الألم والتوتر.
يعتقد جايارام أن مستقبل الروبوتات قد يقتصر على “المجموعات الفرعية الوظيفية” التي تفعل ذلك بالضبط: فبدلاً من إبقاء مصادر الطاقة من المحركات ولوحات الدوائر منفصلة، لماذا لا يتم دمجها في مصدر واحد؟
في ورقة بحثية نشرت عام 2015، اقترح عالم الكمبيوتر نيكولاس كوريل، الذي لم يشارك في الدراسة الحالية، مثل هذه “الأجسام الروبوتية” النظرية التي يمكن أن تعمل مثل الكواد الخاصة بك.
ولا يزال المهندسون بعيدين عن تحقيق هذا الهدف. البعض، مثل جايارام، يتخذ خطوات في هذا الاتجاه باستخدام روبوت الحشرة الروبوتية المفصلية المتوافقة مع الأرجل (CLARI) في مختبره، وهو روبوت متعدد الأرجل يتحرك مثل العنكبوت قليلاً.
وأوضح جايارام أن CLARI يعتمد على تصميم معياري تعمل فيه كل ساق من أرجله مثل روبوت مستقل بمحركه الخاص وأجهزة الاستشعار ودوائر التحكم. النسخة الجديدة والمحسنة للفريق، والتي تسمى mCLARI، هي الأولى من نوعها للروبوتات ذات الأرجل الأربعة التي يمكنها التحرك في جميع الاتجاهات في مساحات محدودة.
شيء آخر يمكن للمهندسين مثل جايارام أن يتعلموه من هؤلاء الصيادين المثاليين هو العناكب الذئبية.
“الطبيعة هي المعلم الأكثر فائدة.”
حول أخبار أبحاث الروبوتات والتكنولوجيا العصبية
مؤلف: دانيال سترين
مصدر: جامعة كولورادو
اتصال: دانيال سترين – جامعة كولورادو
صورة: يُنسب الفيلم إلى Neuronews
البحث الأصلي: الوصول المفتوح.
“لماذا تتفوق الحيوانات على الروبوتات؟“كوشيك جايارام وآخرون. الروبوتات العلمية
ملخص
لماذا تستطيع الحيوانات أن تتفوق على الروبوتات؟
الحيوانات أفضل في الجري من الروبوتات. ينشأ الاختلاف في الأداء في الأبعاد المهمة المتمثلة في خفة الحركة والمدى والقوة.
لفهم الأسباب الكامنة وراء هذه الفجوة في الأداء، قمنا بمقارنة التقنيات الطبيعية والاصطناعية عبر خمسة أنظمة فرعية مهمة للتشغيل: الطاقة، والإطار، والحركة، والإدراك، والتحكم.
وباستثناءات قليلة، فإن التقنيات الهندسية تلبي أو تتجاوز أداء نظيراتها البيولوجية.
نستنتج أن ميزة علم الأحياء على الهندسة تنشأ من التكامل الأفضل للأنظمة الفرعية، كما حددنا أربع عقبات أساسية يجب على علماء الروبوتات التغلب عليها.
ولتحقيق هذا الهدف، نسلط الضوء على الاتجاهات البحثية الواعدة التي لديها إمكانات عالية لمساعدة الروبوتات المستقبلية على تحقيق أداء على مستوى الحيوان.
“متعصب التلفزيون. مدمن الويب. مبشر السفر. رجل أعمال متمني. مستكشف هواة. كاتب.”