الذكاء الاصطناعي يساعد الروبوتات المجهرية على تعلم السباحة والحركة داخل أجسامنا

2 دقائق
الذكاء الاصطناعي يساعد الروبوتات المجهرية على تعلم السباحة والحركة داخل أجسامنا
حقوق الصورة: shutterstock.com/ Lightspring

خلال السنوات الماضية، أبدى الكثير من الباحثين اهتماماً بتطوير الروبوتات المجهرية (Microscopic Robots)، وهي روبوتات مصممة للتنقل بشكل مشابه للكائنات الحية الدقيقة، مثل البكتيريا. حيث يأمل العلماء في تكييفها لتصبح أداة طبية، فهي صغيرة بما يكفي لحقنها في الجسم، ويمكن استخدامها على سبيل المثال لاستهداف الخلايا السرطانية وتدميرها.

ومع ذلك، فإن معظم الروبوتات المجهرية التي تم تطويرها حتى الآن لا يمكنها سوى إجراء مناورات بسيطة نسبياً باستخدام حركات سباحة ثابتة، هذا في طريقه للتغير بعد نجاح علماء في تطوير الجيل الثاني من الروبوتات المجهرية مدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي، والتي يمكنها الحركة والسباحة في جميع الاتجاهات دون توجيه بشري.

كيف تمكن العلماء من تعليم الروبوتات المجهرية التجول وحدها؟

وفقاً لمنهجية تعلم السباحة لكل مبتدئ، والتي تتطلب من السباح البشري التعلم والتكيف مع الظروف المتغيرة، تمكن باحثون من جامعة سانتا كلارا ومعهد نيوجيرسي للتكنولوجيا وجامعة هونغ كونغ من تعليم الروبوتات المجهرية كيفية السباحة بنجاح من خلال استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، على الرغم من مجموعة التحديات الفريدة التي تفرضها الفيزياء في العالم المجهري.

اقرأ أيضاً: باحثون من إم آي تي يطورون روبوتات مضيئة بحجم الحشرات

وفي هذا الصدد، قال الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة سانتا كلارا، وعضو فريق البحث أون شون باك: "أن تكون قادراً على السباحة على نطاقٍ صغير هو في حد ذاته مهمة صعبة، فعندما تريد أن يقوم الروبوت المجهري بمناورات أكثر تعقيداً، يمكن أن يصبح تصميم المشي الحركي سريعاً وصعباً".

ولكن من خلال الجمع بين نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) والتعلم المعزز العميق (Deep Reinforcement Learning)، نجح الفريق في تعليم روبوت مجهري كيفية السباحة والتنقل نحو أي اتجاه دون أي توجيه بشري، فعندما يتحرك الروبوت السبّاح بطرق معينة، يتلقى ملاحظات حول مدى جودة إجراء معين، ثم يتعلم تدريجياً كيفية السباحة بناءً على تجاربه وتفاعله مع البيئة المحيطة.

يتم ذلك دون الاعتماد على المعرفة البشرية فقط ولكن بالاعتماد على خوارزمية التعلم الآلي، وفقاً لعضو فريق البحث والأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة هونغ كونغ آلا تسانغ. وكدليل على القدرة القوية للروبوت المجهري في السباحة والتحرك، أظهر الباحثون أنه يمكن أن يتبع مساراً معقداً دون أن يتم برمجته بشكل صريح. كما أظهروا أيضاً الأداء القوي للسباح في التنقل تحت الاضطرابات الناشئة عن تدفقات السوائل الخارجية.

تعتبر مثل هذه السلوكيات التكيفية ضرورية للتطبيقات الطبية الحيوية المستقبلية للروبوتات المجهرية، لتتمكن من السباحة في الوسائط المعقدة ذات العوامل غير المنضبطة والتي لا يمكن التنبؤ بها. وبحسب أستاذ الرياضيات في معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا وعضو فريق البحث يوان نان يونغ: "هذه هي خطوتنا الأولى في مواجهة التحدي المتمثل في تطوير الروبوتات المجهرية التي يمكنها التكيف مثل الخلايا البيولوجية والتنقل في البيئات المعقدة بشكل مستقل".

اقرأ أيضاً: كيف تساعد الروبوتات الذكية الممرضات على توفير الوقت والجهد؟

هل ستغزو الروبوتات المجهرية أجسادنا قريباً؟

لطالما استحوذت الروبوتات المجهرية على أفكار كُتّاب الخيال العلمي، خاصة بالنسبة لوعدها في مجال الطب، حيث تخيل كل من كُتّاب هوليوود والفيزيائي الشهير الدكتور ريتشارد فاينمان فرقًا من الروبوتات المجهرية التي يمكن ابتلاعها، لتجوب الجسم وتجري العمليات الجراحية حسب الطلب. والآن مع نضج تكنولوجيا التصنيع الدقيق والنانو خلال العقود الماضية، فإن إمكانية تطوير روبوتات بحجم الخلية متوافقة حيوياً وتقوم بدوريات في أجسادنا، وتبدو واقعاً قد نراه في المستقبل القريب جداً.

ومع ذلك، لكي تصبح الروبوتات المجهرية حقيقية وقابلة للاستخدام الطبي بالفعل، ستحتاج إلى أن تكون مستقلة تماماً وأن تستمد أو تحمل إمدادات الطاقة الخاصة بها وحدها، ولا يتم التحكم بها بأي نوع من أنواع التحكم البشري. وعلى الرغم من أن الوصول لهذه النقطة لا يزال متروكاً لخيال الباحثين والعلماء، فإنن الروبوتات المجهرية لديها بالفعل ميزة يمكن تطويرها بسهولة أكبر.

اقرأ أيضاً: هل يتسبب إدخال الروبوتات إلى المصانع بزيادة وفيات البشر؟

وذلك من خلال تصميم أدمغتها بتكنولوجيا قائمة على الدائرة، حيث يمكن دمج هذه الروبوتات بسهولة أكبر مع الإلكترونيات الدقيقة التقليدية القائمة على السيليكون، مقارنةً بتلك التي تعمل على المغناطيس، ما يقربنا من ظهور روبوتات ستمكننا من رؤية أشياء مذهلة، كانت سابقاً تعتبر ضرباً من الخيال.

المحتوى محمي