كشف الباحثون في جامعة كوينزلاند للتكنولوجيا (QUT) أسرار نظام الملاحة في أدمغة الحيوانات، لبناء روبوتات أكثر ذكاءً، وبشكل خاص، لجأوا إلى أدمغة الحشرات والحيوانات للحصول على رؤى حول تطوير أنظمة الملاحة الآلية الموفرة للطاقة. وبقيادة سمية حسيني، طور فريق من الباحثين نظام ملاحة جديد يحاكي الطريقة التي تعالج بها أدمغة الحيوانات المعلومات، وفق “إنترستينغ إنجينيرينغ».
وقال توبياس فيشر من مركز الروبوتات بجامعة كوينزلاند للتكنولوجيا: “الحيوانات بارعة بشكل ملحوظ في التنقل في بيئات كبيرة وديناميكية بكفاءة ومتانة مذهلة، يعد هذا العمل خطوة نحو هدف أنظمة الملاحة المستوحاة من البيولوجيا والتي يمكن أن تنافس أو حتى تتفوق يومًا ما على الأساليب الأكثر تقليدية اليوم».
وحتى مع الاختراقات التكنولوجية الحديثة، لا تزال الروبوتات تفشل عندما يتعلق الأمر بالتنقل في بيئات معقدة في العالم الحقيقي، وعلاوة على ذلك، غالبًا ما تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتطلب طاقة كبيرة وتتطلب تدريبًا حاسوبيًا، و يتطلب التبني المتزايد للروبوتات عبر قطاعات مختلفة تطوير أنظمة ملاحة متقدمة، و يعتمد نهج فريق جامعة كوينزلاند للتكنولوجيا على الشبكات العصبية المتصاعدة (SNNs) خوارزمية التعرف على المكان، والتي تقدم حلاً أكثر كفاءة وقوة، مما قد يساعد في حل هذه المشاكل القائمة.
وتقول سمية حسيني: “الشبكات العصبية المتصاعدة هي شبكات عصبية اصطناعية تحاكي كيفية معالجة الأدمغة البيولوجية للمعلومات باستخدام إشارات موجزة ومنفصلة، ​​تمامًا مثل كيفية تواصل الخلايا العصبية في أدمغة الحيوانات، هذه الشبكات مناسبة بشكل خاص للأجهزة العصبية الشكلية - أجهزة الكمبيوتر المتخصصة التي تحاكي الأنظمة العصبية البيولوجية - مما يتيح معالجة أسرع واستهلاكاً أقل بكثير للطاقة».
تم اختبار النظام بنجاح على روبوت منخفض الطاقة، والذي أثبت جدواه للتطبيقات الموفرة للطاقة.
​​ومن خلال معالجة المعلومات في دفعات قصيرة ومنفصلة، ​​يمكن للشبكات العصبية السينيّة أن تقلل بشكل كبير من التكاليف الحسابية، وهذا يجعلها مثالية للروبوتات المحدودة الطاقة، مثل تلك المستخدمة في استكشاف الفضاء أو الإغاثة في حالات الكوارث.