أظهر باحثون من الولايات المتحدة وهولندا أن العشوائية المتحكم بها في مسار حركة الروبوتات تقلل من الازدحام المروري وتحسن معدل إنجاز المهام، دون الحاجة إلى جهاز كمبيوتر مركزي قوي أو تنسيق معقد.
عندما تضع المزيد والمزيد من الروبوتات في نفس مساحة العمل، يبدو للوهلة الأولى أن الإنتاجية ستزداد. فالمزيد من الروبوتات يعني المزيد من "الأيدي العاملة"، وبالتالي إنجاز المهام بشكل أسرع، مثل تنظيف منطقة ملوثة، أو نقل المعدات، أو تجميع آلة. لكن الأبحاث الجديدة تُظهر أنه عند نقطة معينة يحدث العكس تمامًا: فالازدحام يُحوّل الحركة إلى اختناق مروري، وتتداخل الروبوتات مع بعضها البعض، وتبدأ الإنتاجية الإجمالية في الانخفاض. ووفقًا للدراسة، فإن الحل ليس بالضرورة في تحكم مركزي أكثر تطورًا، بل في إضافة قدر دقيق من العشوائية إلى مسار كل روبوت.seas.harvard.edu).
نُشرت الدراسة في 17 فبراير 2026وقائع الاكاديمية الوطنية للعلوم (PNAS)، أُجريت الدراسة بواسطة لوسي ليو، وجاستن ويرفيل، وفيديريكو توشي، وإل. ماهادفان. جمع الباحثون بين التحليل الرياضي، والمحاكاة الحاسوبية، والتجارب الفيزيائية باستخدام روبوتات صغيرة لدراسة كيفية تحرك مجموعات كثيفة من العناصر نحو أهداف محددة في مساحة مشتركة. ووفقًا للملخص العلمي، فقد أظهروا أنه فوق مستوى حرج من الاضطراب، تتوقف الاختناقات المرورية الكبيرة والمستمرة عن الوجود، وأنه من الممكن حساب مستوى الكثافة ومستوى العشوائية رياضيًا اللذين يؤديان إلى الوصول إلى الحد الأقصى لعدد الأهداف في وحدة الزمن.مجلات)
خطوط مستقيمة أقل، انسيابية أكبر
في النموذج الذي صممه الباحثون، مُنح كل روبوت موقع بداية ووجهة عشوائيين. وبمجرد وصوله إلى وجهته، يُخصص له موقع جديد على الفور، مما يُهيئ بيئة تُحاكي أسطولًا من الروبوتات يُنفذ سلسلة من المهام. عندما تحركت الروبوتات في خطوط مستقيمة تمامًا، أي دون أي تداخل، مالت إلى الازدحام والتكدس. وعندما أُدخلت عشوائية زائدة، توقفت عن التكدس، لكنها بدأت تسلك مسارات متعرجة بشكل مفرط وتُهدر الوقت. ظهرت أفضل النتائج تحديدًا في المنطقة الوسطى، حيث كان الانحراف عن الخط المستقيم كافيًا لتجنب بعضها البعض، ولكن ليس لدرجة فقدان الاتجاه.
أوضحت لوسي ليو، التي قادت الدراسة، أن النتيجة تبدو غير بديهية: فمن المفترض أن تجعل العشوائية التنبؤ أكثر صعوبة، لا أفضل. ولكن عند وجود قدر مناسب من العشوائية، يصبح من الممكن حساب متوسطات ثابتة للمسافات والأوقات وأنماط الحركة، وبالتالي التنبؤ بشكل أفضل بالسلوك الجماعي. وقد استخدم الباحثون هذه الفكرة لتطوير معادلات تُقدّر "معدل تحقيق الهدف" للمجموعة بأكملها، وليس لروبوت واحد فقط.
ليس مجرد محاكاة، بل تجربة معملية أيضاً
لضمان عدم اقتصار الفكرة على مستوى النموذج الرياضي، تعاون الفريق مع جامعة آيندهوفن للتكنولوجيا في هولندا. هناك، تم نشر أسراب من الروبوتات الصغيرة ذات العجلات، وتتبع الباحثون تحركاتها باستخدام كاميرا علوية. تم تزويد كل روبوت برمز QR، مما سمح للنظام بتتبع موقعه وتحديد أهداف جديدة له. على الرغم من أن الروبوتات الحقيقية كانت أبطأ وأقل رشاقة من الروبوتات في المحاكاة، إلا أن الأنماط الرئيسية تكررت: القليل من العشوائية يحسن التدفق، والكثير منها يضر بالكفاءة، ونقصها يُسبب عوائق.
من أهم استنتاجات الدراسة أنه ليس من الضروري تشغيل حاسوب مركزي فائق أو منح كل روبوت مستوى عالٍ من "الذكاء" لتحقيق تنسيق فعال. ووفقًا للباحثين، على الأقل عند كثافات معينة، يمكن الاكتفاء بمجموعة من القواعد المحلية البسيطة. ويشير ملخص المقالة نفسها إلى أن طريقة الملاحة التفاعلية البسيطة أثبتت فعاليتها حتى مستويات الكثافة المتوسطة، بل وكانت أكثر كفاءة حسابية من مخطط مركزي متطور.
قد يكون لهذا الاستنتاج آثار أوسع من مجرد الروبوتات الصناعية. ويشير الباحثون إلى أن المبادئ التي تم الكشف عنها هنا قد تُسهم أيضًا في تصميم المساحات العامة المكتظة، وفهم حركة المشاة، وتنسيق المركبات ذاتية القيادة، وحتى في دراسة "المادة الفعالة" والسلوك الجماعي في العالم الحي. بعبارة أخرى، فإن مسألة كيفية تحرك مجموعة كثيفة من الوحدات دون أن تتداخل مع بعضها البعض لا تقتصر أهميتها على أسراب الروبوتات فحسب، بل تشمل أيضًا المدن والطرق والموانئ والمستودعات ومراكز الطوارئ.
تتلخص الرسالة الأساسية للدراسة في أمر بسيط ولكنه بالغ الأهمية: فالنظام الفعال ليس بالضرورة ذلك الذي يسعى إلى فرض نظام مثالي. أحيانًا يكون الانحراف الطفيف والمُتحكم فيه والمحسوب عن المسار المستقيم هو ما يمنع الشلل، ويُزيل الاختناقات، ويُمكّن المجموعة بأكملها من العمل بكفاءة أكبر. في عالم يُتوقع فيه أن تعمل الروبوتات المستقلة بشكل متزايد في المساحات المشتركة، تُعد هذه الفكرة بمثابة رؤية ثاقبة قد تتحول من مجرد قاعدة نظرية إلى مبدأ تصميم أساسي.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
- كلاب الرعي تكشف عن طريقة أفضل لتوجيه أسراب الروبوتات
- في مدرسة الواقع الافتراضي، الأسماك تُعلّم الروبوتات
- إنجازٌ في مجال الروبوتات التعاونية: "معيار الانحناء" المستوحى من أسراب النمل
- رحلة النحل الآلي / روبرت وود وراديكا ناجبال وجو يون وي
- تدرس وكالة ناسا إرسال روبوتات سباحة إلى "عوالم المحيطات" التي قد تكون مناسبة للحياة
