הפיתוח של הדור הבא של רובוטים חכמים ויעילים עשוי להיות מושפע מטכנולוגיית מעקב פורצת דרך המספקת תובנות חדשות לגבי האופן שבו נמלים מדבריות מנווטות בסביבותיהן המורכבות.
אוניברסיטת שפילד היא חלק משיתוף פעולה מחקר בינלאומי. היוזמה יצרה טכנולוגיית מעקב חדשה העוקבת אחר נמלים מדבריות מסוימות לאורך כל חייהן, תוך שימוש בראייה ממוחשבת, ענף של מדעי המחשב, כדי לפרש תמונות וסרטונים. המכשיר עוקב אחר תנועותיה של נמלה מהרגע הראשון שהיא עוזבת את הקן ועד שהיא מוצאת מקור מזון וחוזרת למושבה שלה.
לפי מערך הנתונים החדש, נמלים לומדות מהר מאוד וזוכרות את דרכן הביתה רק לאחר טיול מוצלח אחד.
עם זאת, מעניין שמסלולם החיצוני השתנה עם הזמן, והצביע על שיטות שונות של חקר וניצול. הנתונים הרגישים ביותר חשפו גם פעילות קצבית בלתי נראית מתחת לפני השטח; זה עשוי לעזור להסביר כיצד נמלים בונות דפוסי חיפוש מורכבים בהתבסס על התנאים הקיימים.
התוכנה החדשה כבר נמצאת בשימוש על ידי קבוצות מחקר רבות ברחבי העולם והיא מושלמת ליוזמות מדעיות אזרחיות, שכן היא עובדת עם מגוון מיני בעלי חיים ומשתמשת בווידאו שצולם במצלמות רגילות. המידע המדויק המתקבל חיוני להבנת האופן שבו המוח מאפשר לבעלי חיים לנווט בסביבותיהם המורכבות ויכול לשמש השראה לסוג חדש של רובוט בהשראת ביו.
במחקר שפורסם זה עתה בכתב העת Science Advances, המרצה הבכיר של האוניברסיטה ללמידת מכונה ורובוטיקה, ד"ר. מייקל מנגן הדגים את הטכנולוגיה ואת מערך הנתונים החדשים, יחד עם לארס האאלק, בנג'מין ריס, אנטואן ויסטראך וליאו קלמנט ממרכז טולוז לביולוגיה אינטגרטיבית, ובארברה ווב מאוניברסיטת אדינבורו.
המאמר מראה כיצד CATER (Combined Animal Tracking & Environment Reconstruction) משתמש בבינה מלאכותית וראייה ממוחשבת כדי לעקוב אחר מיקומו של חרק בסרטונים שצולמו במצלמות רגילות.
המערכת פועלת בסביבת המחיה הטבעית של בעל החיים בו מערכות אחרות נכשלות, שכן היא יכולה לזהות אפילו עצמים מיקרוסקופיים שבלתי אפשרי לעין האנושית לזהות. זה גם עמיד בפני עומס רקע, מכשולים וצללים.
מרצה בכיר ללמידת מכונה ורובוטיקה באוניברסיטת שפילד, ד"ר. לדברי מייקל מנגן, לקח עשר שנים לפתח מערכת שתוכל לחלץ את הנתונים, כך שניתן לומר שמדובר בעשר שנים בהתהוות.
כיצד החרקים הללו מסוגלים לעבור מרחקים כה ארוכים של עד 50 ק"מ בסביבות כל כך מאיימות עם טמפרטורות מעל 1 מעלות צלזיוס, ד"ר. מייקל מנגן תמיד היה מסוקרן.
מעקב אחר מרחקים של נמלים מדבר נעשה באופן מסורתי באופן ידני עם עט ונייר, מה שמצריך הנחת רשת של חבלים ויתדות על הקרקע והתבוננות בהתנהגות הנמלים בתוך הרשת. שימוש במערכת מיקום גלובלית דיפרנציאלית (GPS) היא דרך נוספת לעקוף זאת, אך הציוד יקר ובעל דיוק מוגבל.
ישנם פערים בהבנתנו את התנהגות נמלת המדבר, שכן אין כלי אמין וזול לרישום עקבות חרקים מדויקות בשטח. בפרט, באיזו מהירות הם קובעים מסלולים חזותיים ובאילו טכניקות הם השתמשו כדי להקל על התהליך הזה.
מערכת המעקב הוויזואלית החדשה של CATER מתגברת על אתגרים אלו על ידי הקלטת תמונות ברזולוציה גבוהה של נמלים בסביבתן הטבעית ושימוש בטכנולוגיית הדמיה לזיהוי נמלים בודדות על סמך תנועה בלבד. לאחר מכן, הסצנה משוחזרת מתמונות ברזולוציה גבוהה תוך שימוש בגישה חדשנית של פסיפס תמונה. שיטה חדשנית זו מגשרת על הפער בין מחקר שדה ומעבדה, ומציעה תובנות חדשות לגבי האופן שבו נמלים מנווטות. סוג זה של מידע חיוני כדי להבין כיצד בעלי חיים עם ראש סיכה מנווטים כל כך טוב בסביבות המורכבות שלהם.
Opteran, חברת הספין-אאוט של אוניברסיטת שפילד שמהנדסת לאחור מוחות של חרקים כדי ליצור אוטונומיה עמידה ביותר באמצעות חיישנים ומחשוב במחירים סבירים, כבר הופכת ממצאים כאלה לפתרונות מסחריים.
השראה של רובוטים מהדור החדש מנמלים
ד"ר. לדברי מנגן, "נמלים מדבריות מהוות השראה אידיאלית עבור הדור הבא של רובוטים, שכן הן עוברות מרחקים גדולים וסביבות קשות כמו נמלים אחרות מבלי להסתמך על שבילי פרומונים או GPS ו-5G כמו הרובוטים הנוכחיים.
"אנו מקווים שהכלי שלנו יאפשר לנו לבנות תמונה מקיפה יותר של האופן שבו חרקים לומדים לנווט בבתי הגידול שלהם, להביא תובנות מדעיות חדשות ולהכשיר מהנדסים כיצד לבנות מערכות מלאכותיות בעלי יכולת דומה", כותבים החוקרים.
מקור: phys.org/news
Günceleme: 26/04/2023 18:49