ذات صلة

اخبار متفرقة

طريقة تحضير برغر الدجاج من ربع صدور

مكونات برغر الفراخ ابدأ بخليط مكون من نصف كيلو صدور...

بعد انفصال النجوم.. كيف يستمر الزواج طوال الحياة؟

احترام عميق متبادل اعتمد احتراماً عميقاً كأصل للزواج الناجح؛ عندما...

بعد وفاة نيفين القاضي، تحذير: هؤلاء أكثر عرضة للإصابة بسرطان الرحم.

توفيت الإعلامية نيفين القاضي نتيجة معاناتها من سرطان الرحم...

فحوص منزلية لتقييم صحة القلب والشرايين

ابدأ بمراقبة صحتك القلبية من خلال اتباع نظام غذائي...

مشكلات صحة العين في عام 2025 نتيجة نمط الحياة العصرية وطرق الوقاية

أبرز مشاكل صحة العيون وتطورها حتى 2026 تشهد العناية بالعين...

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يعزز قدرة السيارات الكهربائية على اكتشاف فقدان السيطرة

تتزايد الاعتماد على البرمجيات في السيارات الكهربائية للحفاظ على الاستقرار والكفاءة والسلامة، ومع توسع أنظمة القيادة الآلية بات من الضروري تفسير ظروف الطريق بسرعة تفوق قدرة السائق البشري، وهذا الواقع دفع المهندسين إلى إعادة التفكير في كيفية فهم المركبات لحركتها الذاتية، خاصة أن أنظمة التحكم الحديثة تتطلب معرفة دقيقة بحالة المركبة في كل لحظة، حيث يمكن حتى للأخطاء الصغيرة أن تؤثر في الكبح والتوجيه والثبات.

يدخل الذكاء الاصطناعي في السيارات الكهربائية ليعزز تقدير حالة المركبة واتخاذ قرارات أكثر دقة وسط تعقيدات الطريق والبيئة الديناميكية، بما يضمن سلامة القيادة والكفاءة المطلوبة.

التحديات التي تواجه النماذج التقليدية

تشير التطورات إلى أن أساليب النمذجة التقليدية لم تعد كافية لمواكبة التطورات السريعة، فالواقع يفرض عوامل غير متوقعة مثل تشوهات الإطارات وتغيرات سطح الطريق والمناورات المفاجئة، وهي عناصر غالباً ما تقع خارج افتراضات النماذج الكلاسيكية، ولهذا يعتبر تقدير حالة المركبة أساساً حاسماً للنقل في المستقبل، خصوصاً في الأنظمة ذاتية القيادة حيث قد تتفاقم الأخطاء بسرعة.

حل هجين لفهم سلوك المركبة

طور فريق بحث بقيادة البروفيسور كانغ هيون نام في معهد DGIST نظاماً جديداً قائماً على الذكاء الاصطناعي الفيزيائي لتقدير حالة المركبة في الوقت الفعلي، بالتعاون مع جامعة شنغهاي جياو تونغ وجامعة طوكيو، ويركز النظام على تقدير حالات حركة لا تستطيع المستشعرات قياسها مباشرة، مثل زاوية الانزلاق الجانبي التي تلعب دوراً محورياً في ثبات المركبة، ويجمع الإطار الهجين بين نماذج فيزيائية للإطارات وأساليب تعلم تعتمد على البيانات، ما يسمح للنظام بالتكيف مع السلوك غير الخطى للإطارات والتغيرات البيئية المستمرة.

نتائج واعدة للتنقل المستقبلي

تم اختبار النظام باستخدام منصة مركبة كهربائية فعلية شملت أسطح طرق وسرعات وسيناريوهات انعطاف متعددة، وحقق دقة عالية في مختلف الظروف، ويرى المهندسون أن هذا التناسق ضروري للتطبيق العملي، إذ يدعم وظائف حيوية مثل التحكم في الثبات وسلامة القيادة الذاتية وكفاءة استهلاك الطاقة، وأكد البروفيسور نام أن الجمع بين الفيزياء والذكاء الاصطناعي ساعد في سد الثغرات التي خلفتها النماذج التقليدية، معتبراً أن هذا النهج قد يشكل أساس بنية التحكم في المركبات المستقبلية.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على