نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

ذباب اليعاسيب ونظم الدفاع الصاروخي

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

تتمتع ذباب اليعاسيب بوقت استجابة سريع للغاية مع عمق إدراك ضعيف. وقت استجابتهم للفريسة التي تتحرك في الهواء أو على الأرض هو 50 مللي ثانية، وهو نفس الوقت الذي يستغرق لعبور المعلومات عبر ثلاثة عصبونات. تعمل مختبرات سانديا الوطنية على بحث لتحديد كيفية عمل أدمغة ذباب اليعاسيب وتعلم طرق حساب المسارات المعقدة.

تترأس البحث عالمة الأعصاب الحاسوبية فرانسيس تشانس. وهي المسؤولة عن تطوير الخوارزميات وسوف تقدم بحثها في المؤتمر الدولي للأنظمة الشبيهة بالدماغ في نوكسفيل، تينيسي. تم تقديم البحث بالفعل في الاجتماع السنوي لمنظمة علوم الأعصاب الحاسوبية في برشلونة، إسبانيا.

تتخصص فرانسيس تشانس في تكرار الشبكات العصبية البيولوجية مثل الأدمغة، خاصة العصبونات وعملية إرسال المعلومات في جميع أنحاء الجهاز العصبي. الأدمغة أكثر تعقيدا وأفضل من الحواسيب. أنها أكثر كفاءة في الطاقة بينما تت学 وتتكيف بسرعة أكبر.

“أحاول التنبؤ بكيفية توصيل العصبونات في الدماغ وفهم ما هي أنواع الحسابات التي يقوم بها تلك العصبونات، بناءً على ما نعرفه عن سلوك الحيوان أو ما نعرفه عن الاستجابات العصبية،” сказала تشانس.

شمل البحث الذي أجراه مختبر سانديا الوطني الوطنية إنشاء بيئة بسيطة تمت فيها إنشاء ذباب اليعاسيب من خلال محاكاة حاسوبية. استخدموا خوارزميات حاسوبية لجعل ذباب اليعاسيب يلتقط الفريسة مثل نظيراتها في الحياة الواقعية. كانت ذباب اليعاسيب المحاكاة قادرة على معالجة المعلومات البصرية أثناء الصيد مثل ذباب اليعاسيب في البيئة الفعلية. هذا أظهر أن البرمجة بهذه الطريقة ممكنة، والتي يمكن تطبيقها في العديد من القطاعات المختلفة.

يتم تطبيق البحث الجديد بالفعل على قطاع الدفاع الصاروخي. باستخدام نفس النظام مثل نظام ذباب اليعاسيب المحاكاة يمكن تحسين أنظمة الدفاع الصاروخي. تعمل أنظمة الدفاع الصاروخي بطريقة مشابهة لذباب اليعاسيب التي تستهدف ويلتقط الفريسة. إنها تقاطع كائن في الطيران مثل ذباب اليعاسيب الذي يقاطع الفريسة في البيئة. ذباب اليعاسيب هي واحدة من أفضل المفترسين في العالم لأنها تلتقط 95٪ من الفريسة التي تستهدفها.

مع هذه التطورات الجديدة، يحاولون جعل الحواسيب على متن أنظمة الدفاع الصاروخي أصغر مع كونها سريعة ودقيقة. الطريقة الحالية لأنظمة الدفاع الصاروخي تعمل من خلال تقنيات اعتراض محددة تتطلب حمولة حسابية ثقيلة. هذا هو أحد المجالات التي يمكن أن تساعد فيها نموذج يعتمد على ذباب اليعاسيب وأدمغتهم.

يمكن أن يساعد التكنولوجيا والبحث الجديد على تحسين أنظمة الدفاع الصاروخي في العديد من الطرق، بما في ذلك تقليل حجم ووزن ومتطلبات الطاقة للحواسيب على متن الطائرة. ثم يمكن أن تصبح المقاطعات أصغر وأخف، مما يجعل من السهل عليها التحرك. يمكن أن تتعلم الأنظمة الجديدة طرقا جديدة لاعتراض الأهداف المتحركة مثل الأسلحة الهيبersonic. على عكس الصواريخ البالستية، لا تتبع هذه الأهداف مسارا تنبؤيا مماثلا. أخيرا، يمكن أن تستخدم النظام حساسات أبسط بدلا من الحساسات المعقدة المستخدمة حاليا لاعتراض الهدف.

أحد مشاكل هذا البحث والفكرة هي أن الصواريخ وذباب اليعاسيب تسافر بسرعات مختلفة جدا. هذا يمكن أن يسبب بعض التناقضات.

خارج أنظمة الدفاع الصاروخي، يمكن أن يساعد نموذج حساب أدمغة ذباب اليعاسيب على تطوير تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. مع نمو استخدام هذه التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، يجد طريقه إلى المزيد والمزيد من القطاعات. قطاع الدفاع هو واحد من القطاعات التي تستخدم هذا لتصبح أكثر كفاءة وتوسعا بسرعة. هذا البحث يظهر كيف يمكننا تطوير أنظمة معقدة بناءً على تلك التي توجد بالفعل في بيئتنا، من بينها ذباب اليعاسيب وأدمغتهم. تكنولوجيا جديدة تسمح لنا بنمذجة هذا وإنشاء نسخة أفضل.

Alex McFarland هو صحفي وكاتب في مجال الذكاء الاصطناعي يستكشف أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. وقد تعاون مع العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمنشورات في جميع أنحاء العالم.