مراهق يطوّر قمرًا صناعيًا مكعبًا للكشف عن الفيضانات – IEEE Spectrum

تُستخدم حاليًا الأقمار الصناعية ورادار الفتحة الاصطناعية ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لجمع البيانات حول أضرار الفيضانات وتتبع مواقع الضحايا والتواصل مع المستجيبين للطوارئ. لكن فشل التكنولوجيا وبطء سرعات نقل البيانات يؤدي إلى تأخير في وقت الاستجابة، كما يقول ميرشانت. أدت الزيادة في الفيضانات العالمية إلى تكثيف الحاجة إلى طرق أكثر دقة وموثوقية.

في العام الماضي، قامت ميرشانت ببناء ما تقول إنه طريقة أكثر فعالية لتتبع وجمع البيانات أثناء الفيضانات: قمر CubeSat صغير وغير مكلف وموحد ومتكامل مع الذكاء الاصطناعي. تستخدم الأقمار الصناعية الصغيرة وحدات مقاس 10 × 10 × 10 سنتيمترات، مما يسمح للمصنعين بتطوير بطارياتهم، وألواحهم الشمسية، وأجهزة الكمبيوتر، وأجزاء أخرى كمكونات جاهزة للاستخدام.

يلتقط CubeSat صورًا للمنطقة ويستخدم التعرف على الأنماط لاكتشاف الفيضانات وتقييم الأضرار التي لحقت بالبنية التحتية وتتبع الناجين.

قدمت ميرشانت بحثها عن الجهاز في مؤتمر IEEE Region 3 السنوي لهذا العام، IEEE SoutheastCon.

وتقول: “إن IEEE هو جزء أساسي من نموي كباحثة شابة”. “لقد حولت الهندسة من حلمي إلى حقيقة.”

بناء CubeSat في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

تقول ميرشانت إن اهتمامها بالاستجابة للكوارث نشأ بعد أن علمت أن الأمر قد يستغرق عدة ساعات حتى يتمكن عمال الطوارئ من تلقي بيانات الأقمار الصناعية.

ونظرًا لتصميمها على إيجاد طريقة أسرع، بدأت في البحث عن التقنيات واكتشفت ما يمكن أن تفعله CubeSats.

وتقول: “إن CubeSats مرنة للغاية وقابلة للتطوير وقادرة على تشكيل مجموعات (مجموعات متعددة الأقمار الصناعية) تقوم بتحديث البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا”. “إن فكرة أن هذه الأقمار الصناعية الصغيرة – التي يمكن وضعها في راحة يدك – يمكنها تقديم رؤى منقذة للحياة بشكل أسرع من الأنظمة التقليدية، ألهمتني حقًا لدفع هذا المفهوم إلى أبعد من ذلك.”

في العام الماضي، تم قبول ميرشانت وثلاثة من زملائها في تحدي Beaver Works Build a CubeSat التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، حيث مُنحت فرق مكونة من خمسة طلاب في المدارس الثانوية الأمريكية ثمانية أشهر لتطوير قمر صناعي قادر على إكمال مهمة بحثية فضائية.

قام فريق ميرشانت – Satellite Sentinels – ببناء CubeSat مدعومًا بشبكة عصبية تلافيفية (CNN) يمكنها تحديد مناطق الفيضانات المتأثرة بشدة وجمع البيانات عن بعد للإغاثة من الكوارث ومراقبة البيئة. تقوم شبكات CNN بتحليل بيانات الصورة للتعرف على الأنماط.

كان ميرشانت هو مبرمج الحمولة النافعة للمجموعة وقاد جهود التصميم والمحاكاة للمهمة، والتي تضمنت التخطيط وتكوين الأجهزة وتطوير برامج وخوارزميات مستقلة لإدارة الحمولة.

بدأ الفريق بإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد للجهاز لتصور وتحسين موضع أجزائه. التكنولوجيا المستخدمة – بما في ذلك Raspberry Pi، وأجهزة استشعار متعددة، وكاميرا – كانت موجودة في مكعب بلاستيكي شفاف.

تم تطوير CubeSat الأوسط بواسطة Merchant وفريقها خلال تحدي MIT Beaver Works Build a CubeSat. على اليسار يوجد 1U CubeSat تجاري بينما على اليمين يوجد نموذج أولي لتصميم Merchant الحالي. أبيجيل ميرشانت

ويزن الجهاز، الذي تبلغ تكلفة تصنيعه 310 دولارات أمريكية، حوالي 495 جرامًا، وتم توصيله عن بعد بجهاز كمبيوتر محمول عبر البلوتوث أثناء الاختبار الأرضي. يحتوي الكمبيوتر على خوارزمية للتعلم الآلي – كتبها ميرشانت باستخدام لغة بايثون – والتي تحلل الصور المجمعة للكشف عن الفيضانات.

يلتقط CubeSat صورة عالية الوضوح لمحيطه كل دقيقتين ويرسلها إلى الكمبيوتر المحمول. ينقل القمر الصناعي ما يصل إلى 1500 صورة يوميًا ويخزنها على بطاقة SD سعة 16 جيجابايت.

ثم تقوم الخوارزمية بتحليل الأنماط، بما في ذلك التغيرات في لون الماء وكثافة بكسل الصورة. عندما تكتشف الخوارزمية حدوث فيضان، يمكن للجهاز تنبيه المستجيبين للطوارئ.

يقول ميرشانت: “بينما تعمل العديد من الأنظمة الحالية في دورات متعددة الساعات، يلتقط CubeSat صورًا عالية الدقة كل دقيقتين”. “يمكن للنظام بعد ذلك إطلاق التنبيهات التي يتم تسليمها إلى المستجيبين الأوائل عبر الرسائل القصيرة أو البريد الإلكتروني.”

ولاختبار نظامهم، قامت ميرشانت وفريقها ببناء نموذج لمدينة مصنوع من مكعبات الليغو في حوض استحمام فارغ. لقد وضعوا CubeSat فوقه، والتقط صورا للمشهد. ثم أضافوا الماء والأوساخ لجعله يبدو وكأنه فيضان حقيقي. نجح CubeSat في نقل الصور إلى الكمبيوتر المحمول، واكتشفت الخوارزمية الفيضان.

من بين 30 فريقًا، احتل فريق Satellite Sentinels المركز الثالث.

واصلت عملها في أكسنتشر

تواصل ميرشانت أبحاثها حول تقنيات الوقاية من الفيضانات في شركة Accenture في ريتشموند بولاية فيرجينيا، حيث تعمل عن بعد كمالكة حمولة ومصممة لفريق إطلاق CubeSat التابع للشركة.

بعد انتهاء برنامج معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، قررت ميرشانت توسيع نطاق مشروعها. لقد تواصلت مع معلمها السابق كريس هدسون، القائد التقني العالمي في مجال الأمن السيبراني الفضائي في شركة Accenture. عرض عليها التدريب.

تعمل ميرشانت على الانتقال من النموذج الأولي إلى المنتج الوظيفي، لكنها تقول إنها بحاجة إلى التغلب على العقبات التي واجهتها في مشروعها في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

وكان السبب الرئيسي هو أن النموذج كافح للكشف عن الفيضانات في ظروف متغيرة. وتقول إن السبب في ذلك هو أن نموذج CNN يحتاج إلى سياق. وبدون ذلك، يمكن للنموذج أن يسيء تفسير الإشارات البصرية المعقدة. لإصلاح المشكلة، قام Merchant بتدريب الخوارزمية على اكتشاف الفيضانات من خلال تحديد الألوان في وحدات البكسل الفردية.

كان إرسال الصور باستخدام البلوتوث يعمل في حمامها، لكنه ليس مفيدًا تمامًا عندما تدور CubeSats على ارتفاع 700 كيلومتر فوق سطح الأرض.

وتقول: “إذا كنت قد استخدمت سماعة رأس تعمل بتقنية Bluetooth من قبل، فستعرف أنها تنفصل بمجرد الابتعاد عن الجهاز المتصل به”. “لن ينجح هذا عندما تكون كوكبة CubeSat في المدار.”

واقترحت على فريق Accenture التبديل إلى هوائيات SubMiniature Version A (SMA). تتصل هوائيات التردد اللاسلكي بـ CubeSats باستخدام موصل SMA.

يقول ميرشانت: “لقد كانت عملية التطوير واحدة من أكثر التجارب التكوينية في مسيرتي المهنية حتى الآن”. “لقد منحني العمل من خلال تصميم الحمولة والتحقق من صحتها والاجتماع مع هذه الفرق الكثير من الخبرة، خاصة بالنسبة لعمري.”

ومن المتوقع أن يتم إطلاق حمولتها في أوائل العام المقبل.

تدريب في مجال الطيران في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

ميرشانت هو متدرب في مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وهو أكبر مختبر متعدد التخصصات في المدرسة، ويضم 60 مجموعة بحثية. تتولى قيادة CSAIL زميلة IEEE دانييلا روس، الحاصلة على وسام IEEE Edison لعام 2025.

يتم التدريب عن بعد، ويقوم ميرشانت بإجراء الأبحاث في مختبر بجامعة سنترال فلوريدا في أورلاندو.

“يعد IEEE جزءًا أساسيًا من نموي كباحث شاب. لقد حول الهندسة من حلم إلى حقيقة.”

في هذا الدور، يركز ميرشانت على رسم الخرائط المعرفية، وهي طريقة لتنظيم المعلومات المعقدة في خرائط دلالية تكشف كيفية ارتباط الأفكار والمفاهيم ببعضها البعض. وهي تستخدم نماذج التضمين، وهو نوع من التعلم الآلي الذي يحول المعلومات إلى تمثيلات رقمية. تسمح التضمينات لأجهزة الكمبيوتر بالتعرف على أوجه التشابه والعلاقات بين المفاهيم، حتى عندما يتم وصفها بطرق مختلفة. يساعد هذا النهج منتج الذكاء الاصطناعي على فهم كيفية تواصل الأفكار، بدلاً من التعامل مع كل جزء من البيانات على أنها معزولة.

يقول ميرشانت: “إن كونك واحدًا من أصغر الأشخاص في المختبر هو أمر شاق”. “ومع ذلك، فأنا متحمس جدًا للتعلم من المهندسين والباحثين الذين يعملون في أحدث هذا المجال.”

وتقول إنها تأمل في الالتحاق بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أو جامعة ستانفورد.

مستقبل IEEE

تم تقديم Merchant إلى IEEE بواسطة جو جوساي، الرئيس المالي السابق لقسم IEEE في أورلاندو.

حدثت تجربتها الشخصية الأولى مع المنظمة في عام 2023 عندما كانت تجري بحثًا لمشروع معرض العلوم. كانت تعمل على ذراع آلية يمكنها التقاط العناصر باستخدام مخطط كهربية الدماغ والبلوتوث. كان المشروع مستوحى من جدتها، التي تعاني من مشاكل في الحركة وكانت مقيدة بالكرسي المتحرك.

يقول ميرشانت: “ظللت أرى IEEE مذكورًا في كل لائحة ومعايير وجدتها”. عندما علمت باجتماع قسم أورلاندو القادم، طلبت من والدتها أن تأخذها.

وفي اللقاء عرض عدد من الأعضاء أبحاثهم. سألت ميرشانت مسعود إعجاز وفارادراج جوروبور – رئيس الفصل والرئيس المشارك – عما إذا كان بإمكانها مناقشة مشروع معرض العلوم الخاص بها.

وتقول: “بعد تقديم عملي، سرعان ما أصبحت IEEE مجتمعًا ساهم في تشكيل فهمي لما يمكن أن تحققه الهندسة”.

وتقول إنها شعرت بأنها على قمة العالم عندما قدمت ورقتها البحثية حول مشروع CubeSat الخاص بها في IEEE SouthEastCon.

وتقول: “إنها واحدة من تلك التجارب التي تغيرك حقًا”.

وتقول إنها متحمسة لأن تصبح عضوًا طالبًا في IEEE عندما تبدأ دراستها الجامعية. كما أنها تضع نصب عينيها انتخابها رئيسة لها يومًا ما.

تقول: “التقيت بكاثلين كرامر في إحدى فعاليات IEEE المحلية قبل انتخابها رئيسة لـ IEEE، وتحدثنا عن عملي”. “بعد انتخابها، أدركت أنني أود أن أصبح رئيسًا لـ IEEE يومًا ما.

“آمل أن أتمكن يومًا ما من القيام بنفس الدور الذي لعبته ومواصلة مساعدة IEEE بنفس الطريقة التي ساعدتني بها.”