هل يمكن توظيف سلوكيات ذبابة الفاكهة أثناء الطيران في تطوير تقنيات توجيه السيارات ذاتية القيادة؟.. سؤال يجيب عليه الخبراء
ومؤخرا توصل فريق من الباحثين من جامعة نورث ويسترن بالولايات المتحدة إلى أن فهم سلوكيات ذبابة الفاكهة وآليات اتخاذ القرار لديها أثناء الطيران، فضلا عن قدرتها على التعلم واكتساب الخبرات المختلفة لتفادي العقبات والعراقيل، قد يساعد في تطوير تقنيات توجيه السيارات ذاتية القيادة.وفي إطار دراسة بحثية نشرتها الدورية العلمية “نيتشر كوميونيكيشنز” المتخصصة في مجال أبحاث الطبيعة، أخضع فريق من الباحثين ذبابة الفاكهة، واسمها العلمي “دروسوفيلا” لسلسلة من التجارب والاختبارات لفهم استراتيجيتها من أجل تفادي عقبات معينة أثناء التحليق مثل قدرتها على الابتعاد عن الحرارة على سبيل المثال.
ونقل الموقع الإلكتروني “فيز دوت أورج” المتخصص في التكنولوجيا عن ماركو جاليو رئيس فريق الدراسة قوله إن “اكتشاف مرونة اتخاذ القرار وآليات التعلم والذاكرة التي تستخدمها هذه الحشرات في الطيران وتوجيه حركتها في الهواء هو مسألة جديدة ومدهشة، وتدفعنا إلى إعادة النظر في برامج توجيه السيارات ذاتية القيادة بحيث تصبح أكثر مرونة وأمان”.
ومن أجل دراسة قدرة ذبابة الفاكهة على تفادي المخاطر اثناء الطيران، صنع الفريق البحثي غرفة بلاستيكية مقسمة إلى أربعة مستويات بحيث يمكن التحكم في درجة الحرارة في كل مستوى، وتم وضع ذباب الفاكهة داخل هذه الغرفة وملاحظة سلوكياتها في تفادي درجات الحرارة المرتفعة أثناء الطيران، والتحرك تلقائيا نحو المستويات التي تنخفض فيها درجات الحرارة، كما لو كانت تتفادئ جدارا غير مرئيا.
ويقول فريق الدراسة إنه عندما يواجه ذباب الفاكهة موجة حارة مفاجئة، فإن يتخذ قرارا سريعا لتغيير اتجاهه لتفادي الخطر الداهم، وأضاف الفريق أن ملاحظة هذه السلوكيات ودراستها تساعد الباحثين في تحسين آليات توجيه المنظومات الروبوتية.
وصنع فريق جامعة نورث ويسترن سيارة روبوتية تعمل باستخدام منظومة حوسبية لمحاكاة سلوكيات ذبابة الفاكهة أثناء الحركة. وتم إشراك هذه السيارة في نماذج افتراضية لسباقات السيارات لقياس قدراتها المختلفة، وتبين من خلال الدراسة أن السيارات الروبوتية تستطيع التحرك ذاتيا وفق أنماط تتشابه مع أنماط طيران ذباب الفاكهة، ولكن في حين أن ذباب الفاكهة استطاع تحسين أدائه بمرور الوقت وتكرار التجارب بحيث تتعلم انتهاج استراتيجيات توجيه أكثر كفاءة، إلا أن السيارات ذاتية القيادة ظلت تفتقر إلى المرونة والقدرة إلى اتخاذ قرارات سريعة أثناء الحركة.
