رواد الفضاء.. آلات الذكاء الاصطناعي و رحلة إلى المجهول

ماذا لو كان لدينا روبوت ذكي يراقب صحة مركبتنا الفضائية طوال الرحلة؟

فكرةٌ تبدو ضربًا من الخيال، أليس كذلك؟ لكنّها حقيقةٌ واقعةٌ في عالم الذكاء الاصطناعي المتسارع. تخيل معي رحلةً فضائيةً طويلة، قمرًا صناعيًا يدور حول الأرض، أو مسبارٌ ينطلق إلى كوكب بعيد، كلّها تحتاج إلى مراقبة مستمرةٍ ودقيقةٍ لأدائها.

و هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي ليُنقذنا من التحديات الهائلة في مراقبة هذه المهمات. نظامٌ ذكيٌ كأحد أفراد الطاقم، يحرس المركبة بدقة، يشخص الأعطال و يُحللها دون كللٍ أو مللٍ، مُقدمًا لنا معلوماتٍ قيّمةً تُساعدنا على اتّخاذ قراراتٍ حاسمةٍ في الوقت المناسب.

و لكنّ كيف يعمل هذا النظام؟

رحلة إلى عالم الذكاء الاصطناعي

يعتمد نظام مراقبة أداء المهمات الفضائية على الذكاء الاصطناعي على مجموعة من الخوارزميات الذكية التي تُحاكي طريقة تفكير الإنسان. تُقسّم هذه الخوارزميات إلى أقسام أساسية:

1. جمع البيانات:

تُجمع البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة على المركبة الفضائية، كالمُحركات، البطاريات، اللوحات الشمسية، و كل ما يُمكن أن يُؤثّر على أداء المهمة.

2. التحليل و التمييز:

تُحلّل البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) لتمييز الأنماط غير العادية و التنبّؤ بالأعطال المحتملة.

3. إتخاذ القرارات:

بعد التحليل، يُمكن للنظام اتخاذ قراراتٍ حاسمةٍ دون تدخّل الإنسان، كالقيام بإجراءاتٍ إصلاحيةٍ معينةٍ أو تحويل المهمة إلى وضعٍ آمنٍ.

4. الإبلاغ عن الخطأ:

يُبلغ النظام الطاقم على الأرض بالتغييرات المُهمة و الخطأ في الأنظمة، مُتيحًا لهم فرصةً للّتفاعل و التدخل عند اللّزوم.

أمثلةٌ عمليةٌ

مثال 1: مراقبة درجة حرارة المركبة:

#  تُمثّل  هذه  الوظيفة  مراقبة  درجة  حرارة  المركبة  و  إرسال  إنذار  في  حال  ارتفاع  الدرجة
def مراقبة_درجة_الحرارة(درجة_الحرارة):
    if درجة_الحرارة > 50:
        #  إرسال  إنذار  
        print("درجة  الحرارة  مرتفعة،  يُرجى  التدخل!")
    else:
        print("درجة  الحرارة  طبيعية")

#  قراءة  درجة  الحرارة  من  جهاز  الاستشعار
درجة_الحرارة = 40 

#  مراقبة  درجة  الحرارة  
مراقبة_درجة_الحرارة(درجة_الحرارة)

مثال 2: التنبؤ بفشل المحرك:

#  تُمثّل  هذه  الوظيفة  النبؤ  بفشل  المحرك  باستخدام  التعلم  الآلي
import sklearn.linear_model as lm

#  تُعرف  المتغيرات  و  البيانات  
data = ...  #  بيانات  عن  أداء  المحرك
model = lm.LinearRegression()
model.fit(data)

#  النبؤ  بفشل  المحرك 
prediction = model.predict(data)
if prediction > 0.8:
    #  إرسال  إنذار  
    print("من  المُحتمل  أن  يفشل  المحرك،  يُرجى  التدخل!")

مستقبلٌ واعدٌ

لا يُمكن نكران أنّ دور الذكاء الاصطناعي في مراقبة أداء المهمات الفضائية سوف يُصبح أكثر أهميةً في المستقبل. و مع التطور السريع في هذا المجال، سوف نرى أنظمةً أكثر ذكاءً و دقةً تُساعدنا على اكتشاف الكون واستكشافه بأمانٍ و فعاليةٍ أفضل.