كيف تعمل أجنحة الحشرات؟ روبوت طائر سيعطيك الإجابة!
2 د
استخدم فريق بحث تقنيات التصوير عالية السرعة والذكاء الاصطناعي لفهم آلية حركة أجنحة الحشرات، حيث سجلوا حركات أجنحة ذباب الفاكهة بمعدل 15,000 إطار في الثانية.
تمكن الباحثون من تحليل أكثر من 72,000 ضربة جناح باستخدام شبكة عصبية لفهم كيفية تحكم العضلات في حركة الأجنحة، مما يوفر فهماً أعمق للترابط بين نشاط العضلات وحركة الأجنحة.
توفر نتائج هذه الدراسة فهماً معمقاً لتطور وديناميكية أجنحة الحشرات، مما يمكن أن يساهم في تحسين تصميم الروبوتات الطائرة الصغيرة ويعزز فهمنا للبيولوجيا التطورية.
لطالما كانت دراسة طيران الحشرات مهمة صعبة بسبب صغر حجم الجناح والمفاصل وحركتها السريعة. لكن التطورات الحديثة في التصوير عالي السرعة والذكاء الاصطناعي زودت العلماء الآن بأدوات جديدة لفهم هذه الآليات بشكل أفضل.
منذ أكثر من 350 مليون سنة، حلقت الحشرات في السماء واليوم لا تزال تأسرنا وفي بعض الأحيان تزعجنا بحضورها الصاخب، وعلى الرغم من تاريخها الطويل، ظلت العديد من جوانب ميكانيكا طيرانها لغزا للعلماء. وكانت إحدى العقبات الكبيرة هي تعقيد مفصل جناح الحشرة، وهو المفصل الذي يربط أجنحة الحشرة بجسمها. ويتكون هذه المفصل من خمس صفائح مترابطة تسمى الصلبة، والتي تتلاعب بها عضلات الحشرة لتحقيق الطيران.
إن الحركات السريعة والدقيقة لهذه الصلبة جعلت من الصعب دراستها في الماضي. فقد فشلت الأساليب التقليدية مثل التصوير العادي وتصوير الفيديو عالي السرعة في التقاط هذه الديناميكيات بدقة. ومع ذلك، فقد حققت دراسة رائدة بقيادة مايكل ديكنسون، أستاذ زاريم لعلم الأحياء والهندسة الحيوية في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا (كالتيك)، تقدمًا كبيرًا في هذا المجال.
الإنجازات التكنولوجية في الدراسة
استخدم فريق ديكنسون مجموعة من الكاميرات عالية السرعة وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة لالتقاط وتحليل حركات أجنحة ذباب الفاكهة. سجل جهازهم الذباب بسرعة مذهلة بلغت 15000 لقطة في الثانية باستخدام ضوء الأشعة تحت الحمراء، مما سمح للباحثين بمراقبة تعقيدات حركة الجناح بتفاصيل غير مسبوقة.
استخدم الباحثون بروتينًا حساسًا للكالسيوم لمراقبة تغيرات نشاط العضلات المسؤولة عن التوجيه في الحشرات أثناء الطيران، حيث يلعب الكالسيوم دورًا رئيسيًا في تحفيز تقلص العضلات. خلال الدراسة، تم تسجيل 485 سلسلة طيران من 82 ذبابة. لاحظ الباحثون أنه بعد استبعاد ضربات الأجنحة التي جاءت من سلاسل طيران توقفت فيها الذبابة عن الطيران أو سجلت تردد ضربات أجنحة منخفض بشكل غير طبيعي، تم الحصول على مجموعة بيانات نهائية تضمنت 72,219 ضربة جناح.
لم تعتمد الدراسة فقط على الملاحظة المباشرة. كما قام الفريق أيضًا بتسخير قوة التعلم الآلي للتعمق في العلاقة بين نشاط العضلات وحركة الجناح. ومن خلال تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN) باستخدام مجموعة بياناتها الواسعة التي تضم أكثر من 72000 نبضة جناح، تمكنوا من محاكاة وتجربة حركات العضلات المختلفة وتأثيراتها على حركة الجناح.
بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام شبكة عصبية للتشفير وفك التشفير للتنبؤ بحركات العضلات الفردية أثناء الطيران، مما يعزز قدرة الباحثين على دراسة الديناميكيات المعقدة أثناء اللعب.
يمثل التطبيق الناجح للتصوير عالي السرعة والذكاء الاصطناعي في هذه الدراسة تقدمًا كبيرًا في مجال الهندسة الحيوية وعلم الحشرات. إذ إن فهم آليات طيران الحشرات لا يرضي الفضول العلمي فحسب، بل له أيضًا آثار عملية مثل تحسين تصميم الروبوتات الطائرة الصغيرة الحجم وتعزيز فهمنا لعلم الأحياء التطوري.
أحلى ماعندنا ، واصل لعندك! سجل بنشرة أراجيك البريدية
بالنقر على زر “التسجيل”، فإنك توافق شروط الخدمة وسياسية الخصوصية وتلقي رسائل بريدية من أراجيك
عبَّر عن رأيك
إحرص أن يكون تعليقك موضوعيّاً ومفيداً، حافظ على سُمعتكَ الرقميَّةواحترم الكاتب والأعضاء والقُرّاء.
