تمكّن باحثون من تطوير روبوت متنقل مزود بعقلٍ كمّي قادر على التعرف على الأجسام وسط الحشود بدقة أعلى، ويستطيع العمل بكفاءة في المناطق المزدحمة مثل مراكز التسوق ومحطات القطار، حيث تصل سرعة تتبعه للأجسام إلى 23 إطاراً في الثانية، كما يرسم مساراً مثالياً أثناء الحركة ويتفاعل فوراً مع العوائق لضمان حركة أكثر أماناً.
دمج الحوسبة الكمية في أنظمة القيادة الذاتية
وأشارت مصادر إلى أن شركتي توشيبا وMIRISE Technologies حققتا تقدماً في دمج النظام الكمي SBM داخل جهاز محمول مخصص للقيادة الذاتية، وهو يعتمد على آلة التشعب المحاكاة SBM التي طورتها توشيبا، وهو نوع من أجهزة الكمبيوتر المصممة لتحسين الأداء باستخدام الحوسبة الكمية، وقد أُشغل على منصة تطوير مستقلة طورتها MIRISE.
وتواجه الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة حالياً تحديات في اكتشاف العوائق وتتبع المسارات واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي أثناء الحركة، وغالباً ما تعتمد هذه الأنظمة على الكاميرات وتقنية الليدار لجمع البيانات، لكن مع تزايد تعقيد المهام تزداد الحاجة إلى قدرات أعلى لمعالجة البيانات في ظل القيود المتعلقة بالحجم واستهلاك الطاقة والتكلفة، ويسهم SBM في معالجة هذه المشكلة من خلال الاستفادة من الحوسبة الكمية لتحسين أداء الأجهزة التقليدية.
خوارزمية متقدمة لتتبع الأجسام
عمل المهندسون على تطوير منصة نموذجية مزودة بخوارزمية لتتبع عدة أجسام في الوقت نفسه، وتدعم المطابقة المتعددة، وبفضل خاصية البحث السريع التي يوفرها SBM يستطيع الروبوت إعادة تحديد موقع الجسم حتى إذا اختفى مؤقتاً عن الرؤية.
وقد أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في الأداء، حيث بلغت سرعة الكشف والتتبع 23 إطاراً في الثانية، بينما الحد الأدنى المعتاد في أنظمة القيادة الذاتية 10 إطارات في الثانية، كما تحسّنت دقة التتبع بنسبة 4% مقارنة بالاختبارات القياسية وسجل النظام زيادة بنسبة 23% في اختبارات حالات حجب الأجسام.
اختبارات عملية وتطبيقات مستقبلية
خلال الاختبارات وُضع نظام MIRISE FPGA المزود بالخوارزمية الجديدة على روبوت متحرك يعمل بالقيادة الذاتية، فتمكّن الجهاز من تخطيط ديناميكى للمسار وتحليل دقة مواقع الأجسام واتجاهاتها وتعديل مناطق وجودها والتنبؤ بمواقعها المستقبلية، ما ساعد في تقليل المناورات غير الضرورية وتحسين كفاءة الملاحة.
وقد أكدت شركة توشيبا أن أنظمة الحوسبة المعززة بتقنية الكم استخدمت سابقاً في التحكم المركزي في الأنظمة المتنقلة، لكنها لم تتم دمجها بشكل مباشر داخل منصة متنقلة للتحكم الذاتي، ويخطط المطورون لتوسيع استخدام SBM في المركبات الآلية بما في ذلك تنسيق عمل مجموعات الروبوتات وتحسين المسارات المعقدة وتوزيع المهام في الوقت الفعلي.
