علي أسمري، دكتوراه في哲، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في شركة ULC Technologies – سلسلة المقابلات

علي أسمري، دكتوراه في الفلسفة، هو رئيس قسم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في شركة ULC Technologies. تعتبر شركة ULC Technologies رائدة في مجال هندسة الروبوتات وتطوير التكنولوجيا لأسواق الطاقة والمرافق والصناعة. منذ بدايتها في عام 2001، ركزت شركة ULC دائمًا على تحسين عمليات المرافق ودعم تحسين البنية التحتية.

ما الذي جذبك في البداية إلى الروبوتات والذكاء الاصطناعي؟

كنت جيدًا جدًا في الرياضيات والفيزياء في المدرسة الثانوية، مما دفعني إلى دراسة الهندسة الميكانيكية في الكلية. كانت مواضيعي المفضلة في الكلية هي ديناميكا الآلات وسيطرة غير الخطية، وكلاهما ضروري في سيطرة الأنظمة الروبوتية. توفر هذه المواضيع لك جميع الأدوات اللازمة لتحويل خيالك الروبوتي إلى حقيقة. لم أ建ب فقط روبوتاتي الخاصة في الكلية، بل أيضًا شاركت في منافسات روبوتية دولية في جميع أنحاء العالم. كما قررت مواصلة دراستي في هذا المجال ودخلت المدرسة العليا ل trở thành روبوتي.

كانت تعلم الآلة مفهومًا أصبح شائعًا جدًا في التطبيقات في أوائل عام 2010. بعد أخذ بعض الدورات الأساسية في تعلم الآلة وشبكات العصبية، بدأت فورًا في تطبيق هذه الطرق في بحثي وعملي. أنا شخصيًا مذهل من كيفية تشابه مفاهيم تعلم الآلة مع طريقة عمل الدماغ البشري. استخدام تعلم الآلة في الروبوتات هو جديد نسبيًا وله طريق طويل للذهاب، وأشعر نفسي محظوظًا جدًا لأنني جزء من هذا الحراك.

تتمتع شركة ULC Technologies بالعديد من الروبوتات المصممة للذهاب تحت الأرض في بعض التضاريس الصعبة. ما هي بعض التحديات التي تواجهها في بناء تجنب العوائق وتخطيط المسار بالكامل للروبوتات هذه؟

ركزت معظم أعمالنا على تفتيش وتجديد الأنابيب القديمة في المناطق الحضرية، وفي هذه الأنابيب، يتم العثور على مخلفات شائعة مما يجعل الحلول الذكية بالكامل صعبة. كحل، طورت شركة ULC أنظمة روبوتية تجارية للأنابيب التي يتم تشغيلها يدوياً عبر خطوط الغاز. على مدار العشرين عامًا الماضية، توسعت خبرتنا في روبوتات الأنابيب، مما يسمح لنا الآن بدمج عناصر أكثر من التأتمتية وتعلم الآلة.

من المبادرات التي قمنا بها هو مشروع Distribution Network Information Mapping (DNIM)، وهو مشروع تعاوني مع شبكة الغاز في المملكة المتحدة، SGN، لتطبيق تعلم الآلة على شبكات الأنابيب حتى نتمكن من تحديد وتحديد مواقع الأنابيب والميزات داخل الأنبوب بفعالية. ستساعد هذه البيانات في النهاية على فتح طرق لتجنب العوائق وتخطيط المسار في بيئات الأنابيب المعقدة.

ما هي بعض الحلول الروبوتية الحالية التي تقدمها الشركة؟

تعمل شركة ULC مع شركات المرافق والطاقة لتطوير ونشر حلول روبوتية لتفحص وتصليح وصيانة البنية التحتية أعلى وأسفل الأرض، مثل الأنابيب ومحطات الغاز ومحطات الكهرباء والبيئات المعقدة الأخرى.

قمنا بتطوير روبوت يسمى CISBOT الذي يدخل إلى خطوط الغاز الحية ويتم تشغيله عبر الأنبوب لختم المفاصل داخليًا، مما يساعد شبكات الغاز على منع التسريبات وتمديد عمر الأنبوب لمدة تصل إلى 50 عامًا، دون إيقاف تشغيل الغاز للعملاء. كما قمنا بتطوير مجموعة من أنظمة الكاميرا والروبوتات للتفتيش المباشر للخطوط الرئيسية للغاز لمساعدة المرافق على تقليل المخاطر وتحسين الكفاءة وتحديد التحديات التشغيلية.

خارج نظامنا الحالي للروبوتات تحت الأرض، لدينا فريق بحث وتطوير داخلي يعمل على حلول روبوتية لصناعات أخرى. واحد من الأمثلة على ذلك هو نظام الأشغال الروبوتية والاستخراج، وهو مشروع نقوم بتطويره بالتعاون مع شركة SGN في المملكة المتحدة. نظام RRES هو نظام روبوتي كهربائي بالكامل مصمم لاستبدال الطرق التقليدية للحفريات، مع القدرة على الحفر والقطع والتركيب الآلي. من خلال التطوير المستمر، نأمل في توسيع نطاق العمليات التي يمكن أن يقوم بها نظام RRES في المستقبل.

هذا مجرد مثال على الحلول الروبوتية التي نقدمها حاليًا، ولكن يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول تكنولوجياتنا على موقعنا الإلكتروني. لدينا العديد من المشاريع قيد التطوير، ونحن دائمًا نبحث عن الشراكات مع الشركات في صناعات المرافق والطاقة والصناعة التي تبحث عن حلول آلية.

ما نوع البيانات التي يتم جمعها؟

تطوير شركة ULC Technologies حلول روبوتية مخصصة لمواجهة التحديات الفنية المختلفة في الصناعة. بناءً على نوع التطبيق، يجمع كل روبوت نوعًا مختلفًا من البيانات من بيئته. فيما يلي قائمة ببعض أنواع البيانات الشائعة التي نجمعها خلال عمليات التفتيش:

1. صور ملونة عالية الدقة. على سبيل المثال، تقوم طائراتنا بدون طيار بجمع صور عالية الدقة خلال عمليات التفتيش.
2. سحب ثلاثية الأبعاد. مثال على ذلك هو سحب ثلاثية الأبعاد التي تقوم بعض روبوتاتنا داخل الأنابيب بجمعها.
3. بعض روبوتاتنا على سطح الأرض تقوم بمعالجة بيانات الليدار للتنقل.
4. صور الأشعة تحت الحمراء. يمكن لطائراتنا بدون طيار و حلولنا لتحديد وتحديد المواقع جمع صور الأشعة تحت الحمراء خلال عمليات التفتيش لتقييم حالة الأصول.
5. رادار عالي التردد. يستخدم نظام RRES رادار اختراق الأرض لتحديد موقع الأصول المدفونة تحت الأرض.

هناك العديد من أنواع البيانات المختلفة التي تقوم بعض منصاتنا بجمعها لأغراض مختلفة، والتي لم يتم تضمينها في هذه القائمة بسبب تطبيقها المحدد لصناعة معينة.

يمكنك مناقشة كيفية وضع علامات جغرافية على هذه الصور؟

يتم وضع علامات جغرافية على الصور التي يتم جمعها على كل منصة روبوتية بشكل فريد لنظامها و المعلومات المتاحة في بيئتها.

نظامنا AIM يستخدم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتحديد مسار مركبة المسح. باستخدام حساسات أخرى ومعالجات رؤية حاسوبية وتحديد الأهداف، يقوم برنامجنا الخاص بقياس موقع كل أصل تم تحديده ووضع علامات جغرافية على صوره بشكل مناسب. في بيئات محرومة من نظام GPS مثل داخل أنبوب تحت الأرض، تستخدم روبوتاتنا طرقًا أخرى للتواصل مع مركبات المسح على سطح الأرض لوضع علامات جغرافية على البيانات التي تم جمعها من داخل الأنبوب.

ما هي بعض تقنيات تعلم الآلة التي يتم استخدامها حاليًا لمعالجة البيانات؟

هناك ثلاث طرق رئيسية لتعلم الآلة يتم استخدامها في الروبوتات ومعالجة البيانات الذكية، جميعها يتم استخدامها في تطبيقات مختلفة في شركة ULC Technologies.

1. التعلم الخاضع للإشراف، حيث يلزم وجود حقائق أساسية لتدريب النموذج. هذه النماذج لديها دقة أعلى في معالجة البيانات. يستخدم حل AIM لشركة ULC نموذجًا من هذا النوع لتحديد أصول البنية التحتية الكهربائية على سطح الأرض بدقة عالية وثبات.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف، حيث يحدد النموذج التشابهات والتناقضات في البيانات. لقد استخدمنا هذه الطريقة لمعالجة لقطات الكاميرا من روبوتاتنا داخل الأنابيب ووضعها على الخريطة.
3. تعلم التعزيز، وهو نظام قائم على المكافأة لتدريب الأجهزة المعقدة دون حسابات عكسية معقدة. نحن نستخدم هذه الطريقة لتشغيل الذراع الروبوتي على منصة RRES لأداء عمليات الحفريات المختلفة.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول شركة ULC Technologies؟

نحن دائمًا نبحث عن الشراكات مع قادة الصناعات الصناعية والطاقة والبناء لتحديد وتطوير حلول مبتكرة. من خلال عملنا واختبارات الحقل، نواصل تحسين قدراتنا في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وننظر إلى الأمام لحل التحديات الجديدة لعملائنا في المستقبل.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة شركة ULC Technologies.