روبوت بعقل كمّي يتعرّف على الأجسام وسط الحشود بدقة أعلى

يعمل روبوت متنقل مزود بعقل كمّي على التعرف على الأجسام وسط الحشود بدقة أعلى، وهو قادر على العمل بكفاءة في المناطق المزدحمة مثل مراكز التسوق ومحطات القطار، حيث يتابع الأجسام بسرعة تصل إلى 23 إطارًا في الثانية ويرسم مسارًا مثالياً أثناء الحركة ويتفاعل بشكل فوري مع العوائق لضمان حركة أكثر أمانًا.

دمج الحوسبة الكمية في أنظمة القيادة الذاتية

أفادت مجلة Interesting Engineering أن توشيبا وشركة MIRISE Technologies نجحتا في دمج نظام تحسين كمّي داخل جهاز محمول مخصص للقيادة الذاتية، وفق موقع hayka. يعتمد الابتكار على تقنية SBM، آلة التشعب المحاكاة التي طورتها توشيبا، وهي فئة من أجهزة الكمبيوتر المصممة لتحسين الأداء باستخدام الحوسبة الكمية، وتُشغَّل على منصة تطوير مستقلة طورتها MIRISE. يسهم هذا النظام في معالجة البيانات في ظل قيود الحجم والطاقة والتكلفة بتوفير قدرات حوسبة كمية تقود إلى تحسين أداء الأجهزة التقليدية في بيئة القيادة الذاتية.

خوارزمية متقدمة لتتبع الأجسام

عمل المهندسون على تطوير واختبار منصة نموذجية مزودة بخوارزمية تتبع متعددة للأجسام في الوقت نفسه، وهي لا تقتصر على مطابقة جسم واحد بل تدعم المطابقة المتعددة، وبفضل خاصية البحث السريع التي يوفرها SBM يستطيع الروبوت إعادة تحديد موقع الجسم حتى عند اختفائه مؤقتًا عن مجال الرؤية. أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في الأداء، حيث بلغت سرعة الكشف والتتبع مستوى يفوق الحد الأدنى المعتاد في أنظمة القيادة الذاتية البالغة 10 إطارات في الثانية، كما تحسنت دقة التتبع بنسبة 4% مقارنة بالاختبارات القياسية وارتفعت نتائج اختبارات الحجب بنسبة 23%.

اختبارات عملية وتطبيقات مستقبلية

وُجد أن نظام MIRISE FPGA المزود بالخوارزمية الجديدة تم تثبيته على روبوت متحرك يعمل بالقيادة الذاتية، فقام الجهاز بتنفيذ تخطيط ديناميكي للمسار بتحليل مواقع الأجسام واتجاهاتها وتعديل مناطق وجودها والتنبؤ بمواقعها المستقبلية. هذا التوجه أدى إلى تقليل المناورات غير الضرورية وتحسين كفاءة الملاحة. أكّدت شركة توشيبا أن أنظمة الحوسبة المحسّنة بتقنية الكم استخدمت سابقًا للتحكم المركزي في أنظمة متنقلة لكنها لم تُدمج سابقاً بشكل مباشر داخل منصة متنقلة للتحكم الذاتي. يخطط المطورون مستقبلاً لتوسيع استخدام SBM في المركبات الآلية، كما يهدفون إلى تنسيق عمل مجموعات الروبوتات وتحسين المسارات المعقدة وتوزيع المهام في الوقت الفعلي.