فراونهوفر نيوروسمارت: ما ينبغي على المهندسين التحقق منه

أعلنت فراونهوفر عن منصة تقنية NeurOSmart في 2 مارس 2026. ويجمع المشروع بين تقنية LiDAR العلوية، وتوجيه الحزمة باستخدام أنظمة MEMS، ومعالجة الذكاء الاصطناعي بجانب المستشعر، والحوسبة العصبية الشكل لمناطق العمل البشرية-الروبوتية.

لا يُعد هذا الإعلان إطلاقًا لمنتج أو شهادة لسلامة الآلات. وتتمثل قيمته الهندسية في البنية التي يوضحها. فهو ينقل الإدراك ودعم اتخاذ القرار إلى موضع أقرب إلى المستشعر، مع السعي إلى خفض زمن الاستجابة واستهلاك الطاقة.

تستلهم فراونهوفر آلية عمل الدماغ البشري لتعزيز كفاءة الأنظمة الروبوتية واستجابتها. 

ما الذي أعلنته فراونهوفر

يصف الإصدار البحثي لفراونهوفر منطقة عمل مشتركة يراقبها LiDAR من أعلى. وتمسح مرايا MEMS متحركة الليزر عبر الخلية. وتُنشئ النبضات المنعكسة تمثيلًا ثلاثي الأبعاد لمساحة العمل.

وتذكر فراونهوفر أن نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة تقيّم البيانات بالقرب من المستشعر. ثم تدعم المنصة استجابة الروبوت عند دخول شخص إلى نطاق قرب محدد. ويفيد شركاء المشروع بوجود مسار قصير بين التقاط الإشارة وتقييمها والاستجابة الميكانيكية.

يجمع المشروع عدة معاهد

ينسق معهد Fraunhofer ISIT مشروع NeurOSmart. ويسهم معهد Fraunhofer IPMS بالرقائق عالية الأداء وتقنية الذاكرة. ويعمل معهد Fraunhofer IMS على المعالجة المسبقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكامل الأنظمة. ويقيّم معهد Fraunhofer IWU نظام المستشعر في التعاون بين الإنسان والروبوت. ويطوّر معهد Fraunhofer IAIS نماذج فعالة لاكتشاف الأشخاص.

وتكتسب هذه القسمة أهمية لأن الروبوتات التعاونية الآمنة ليست مشكلة مستشعر واحد. فالبصريات والحوسبة والنماذج وهندسة الخلية وديناميكيات الروبوت وأنظمة التحكم والتحقق كلها تؤثر في النتيجة.

لماذا تهم المعالجة بجانب المستشعر

قد تنقل سلسلة إدراك تقليدية تدفقات بيانات كبيرة إلى حاسوب مركزي. ويضيف هذا التصميم عبئًا على الشبكة ويُدخل عدة مراحل زمنية. ويمكن للمعالجة بالقرب من المستشعر تقليل البيانات المنقولة واختصار مسار اتخاذ القرار.

وقد تغيّر أيضًا نطاق احتواء الأعطال. إذ قد تستمر المعالجة المحلية عند عدم توفر شبكة ذات مستوى أعلى. ومع ذلك، يجب على المهندسين تحديد الوظائف التي تظل عاملة، وكيفية الإبلاغ عن الحالات المتدهورة، والإجراء الذي يحدث بعد فقدان التزامن أو القدرة الحاسوبية.

لا يكفي انخفاض متوسط زمن الاستجابة لوظيفة حماية. فالتصميم يحتاج إلى زمن استجابة أسوأ حالة تم التحقق منه. وتشمل هذه الميزانية الاستشعار والمعالجة المسبقة ومنطق القرار والاتصالات ومسح وحدة التحكم واستجابة المحرك وزمن التوقف الميكانيكي.

ما الذي تغيّره الأجهزة العصبية الشكل

تستخدم الحوسبة العصبية الشكل بنيات أجهزة مستوحاة من المعالجة العصبية البيولوجية. ويتمثل الهدف في تنفيذ أعباء عمل مختارة للذكاء الاصطناعي بكفاءة. وتعرض فراونهوفر هذا النهج باعتباره وسيلة لمعالجة مهام الإدراك المتطلبة باستهلاك طاقة أقل بالقرب من المستشعر.

يمكن لكفاءة الطاقة أن تساعد الأنظمة المضمنة ذات التبريد المحدود والمساحة المحدودة داخل الغلاف. وقد تدعم أيضًا الإدراك الموزع. ومع ذلك، ينبغي للمهندسين تقييم الحدود الحرارية ودقة النموذج والتحكم في التحديثات وتغطية التشخيص ودورة حياة المكونات.

يضيف LiDAR الهندسة، لا السلامة التلقائية

يقيس LiDAR المسافة من خلال توقيت الضوء المنبعث وانعكاسه. ويمكن لتمثيل نقطي ثلاثي الأبعاد أن يساعد في التمييز بين الأشخاص وحركة الروبوت والتجهيزات وحدود الخلية.

يعتمد الأداء على الانعكاسية والحجب وارتفاع التركيب ومجال الرؤية والتلوث والظروف المحيطة وتوقيت المسح. وقد يصعب رصد شخص تحجبه معدات التشغيل. كما قد تعيد الملابس والأسطح إشارات مختلفة. ويمكن لتغييرات الخلية أن تجعل نموذجًا سابقًا غير صالح.

وفيما يتعلق بمنطق الاستشعار ذي الصلة، يوضح دليل PLC ProTech حول أوضاع تشغيل المستشعرات الكهروضوئية سبب ضرورة الفصل بين الحالة البصرية ومعنى العملية. وتختلف مبادئ الاستشعار، لكن يظل انضباط التشغيل الأولي مفيدًا.

ما الذي يجب على مصنّعي الآلات التحقق منه

لا ينبغي إدخال نموذج بحثي تجريبي مباشرة في وظيفة أمان. ويحتاج المصنّعون إلى تحديد القوانين والمعايير وأهداف تقليل المخاطر ومتطلبات التحقق المنطبقة. كما يجب عليهم تحديد ما إذا كان كل مكوّن مصنّفًا للسلامة بالنسبة إلى الدور المقصود.

يجب أن يستخدم حساب التوقف السرعة الفعلية للروبوت والحمولة ومعدات التشغيل وأداء المكابح وتأخر وحدة التحكم وهندسة الاقتراب. كما يجب أن تراعي مسافة الحماية عدم اليقين في القياس والحركة المتوقعة.

للسلبيات الكاذبة والإيجابيات الكاذبة عواقب مختلفة. فقد يؤدي عدم اكتشاف شخص إلى وقوع ضرر. وقد تشجع التوقفات المزعجة المتكررة على تجاوز وسائل الحماية وتقلل الثقة في الإنتاج. لذلك ينبغي أن يغطي التحقق نطاق الاكتشاف وزمن الاستجابة وسلوك إعادة التشغيل والتنبيه عن الأعطال.

تتغير الصيانة مع الإدراك المدعوم بالذكاء الاصطناعي

غالبًا ما تكون لأجهزة السلامة التقليدية إجراءات اختبار محددة. ويضيف الإدراك القائم على الذكاء الاصطناعي إصدارات النماذج ومجموعات البيانات وعتبات الثقة وتبعيات البرمجيات. ويحتاج كل تغيير معتمد إلى ضبط التهيئة واختبار الانحدار.

وتظل أعمال التنظيف والمحاذاة وفحوصات الانسداد مهمة. فقد يبدو المستشعر متصلًا بالإنترنت بينما تكون تغطيته متدهورة. وتحتاج فرق الصيانة إلى تشخيصات تحدد الرؤى المحجوبة وأعطال التوقيت والحمل الزائد على المعالج والقنوات غير المتاحة.

تقدم مجموعة ABB Robotics في الموقع أمثلة على مكونات التحكم في الروبوتات وخدمتها. وتختلف هذه الأجزاء عن منصة NeurOSmart البحثية، لكنها توضح سياق دورة الحياة الذي تواجهه فرق الصيانة.

أسئلة الشراء التي تتجاوز النموذج التجريبي

ينبغي لفرق المشتريات أن تسأل عن الجهة المالكة للنموذج، وكيفية اعتماد التحديثات، والأجهزة الحاسوبية المطلوبة، والمدة التي سيستمر خلالها دعم كل مكوّن. كما ينبغي لها طلب أدلة على الأداء البيئي والأمن السيبراني والتشخيص والاستجابة الحتمية.

قد تتجاوز تكلفة التكامل سعر المستشعر. ويجب تحديد مسؤولية نمذجة الخلية وتصميم الشبكة والتحقق وتدريب المشغلين وإعادة التحقق مستقبلًا. كما يهم الاحتفاظ بالبيانات والخصوصية عندما يرسم النظام باستمرار خريطة لمساحة عمل مشتركة.

الأهمية الهندسية

يوضح NeurOSmart اتجاهًا موثوقًا للإدراك الصناعي: الجمع بين الاستشعار ثلاثي الأبعاد والمعالجة المحلية الموفرة للطاقة. وقد تقلل هذه البنية حركة البيانات وتدعم استجابات أسرع.

ولا يلغي الإعلان الحاجة إلى تقييم المخاطر أو تدابير الحماية المعتمدة. وتتمثل مساهمته العملية في منصة يمكن للمهندسين تقييمها مقابل مخاطر الخلية الفعلية وحدود التوقيت والظروف البيئية واحتياجات الصيانة.