الروبوتية الضبابية

الروبوتية الضبابية هي بنية تتكون من وظائف تخزين البيانات والشبكات والتحكم باستخدام الحوسبة اللامركزية الأقرب إلى الروبوتات.

تتكون بنية الروبوتية الضبابية — Fog robotics — من خادم روبوت ضبابي — Fog Robot Server (FRS) — وروبوت ونظام سحابي.

إذا طلب الروبوت بيانات، فسوف يقوم أولاً بالاستعلام عنها من خلال خادم الروبوت الضبابي ويمكن استخدامها مباشرة في حال كانت متاحة دون إشراك السحابة، وتستخدم خدمات السحابة في حال لم تتوفر البيانات المطلوبة في الاستعلام.

من شأن الروبوتية الضبابية تعليم الروبوتات المجاورة الأخرى من خلال مشاركة البيانات الديناميكية، ومن أمثلة ذلك توخي الحذر أثناء التحرك نحو غرفة ما حيث تحطم فيها أحد الروبوتات مؤخرًا. كما تعمل الحوسبة الضبابية على تحسين أمن البيانات والمعلومات من خلال السماح بمشاركة المعلومات الحساسة دون الحاجة إلى إرسالها عبر شبكات خارجية.

مفهوم الروبوتية الضبابية

تتكون الروبوتية الضبابية بشكل أساسي من خادم الروبوت الضبابي والسحابة. تعمل الروبوتية الضبابية كرفيق للسحابة من خلال دفع البيانات بالقرب من المستخدم بمساعدة خادم محلي.

يحتوي نظام روبوت ضبابي على قاعدة معرفية ومصادر حوسبة ونماذج بيئة عمل ونتائج مخرجات الروبوت الحديثة مثل الخرائط وتفاصيل المستخدم ونماذج التعلم العميق وما إلى ذلك. يلعب نظام الروبوت الضبابي دور جسر بين الروبوتات والسحابة، ويقلل من عرض النطاق وعبء المعالجة على خوادم السحابة من خلال معالجة البيانات محليًا لتحقيق أداء سريع بأقل زمن انتقال ممكن للبيانات.^[1]

نظرًا لأن الروبوتية السحابية تواجه مشكلات مثل قيود عرض النطاق ومشاكل زمن الانتقال وجودة الخدمة والخصوصية والأمان ، يمكن اعتبار الروبوتية الضبابية خيارًا قابلاً للتطبيق لأنظمة الروبوتات المستقبلية.^[2] كما أنها تعتبر أنظمة روبوتات موزعة من الجيل التالي لأن الروبوتات تتطلب حواسيب عالية الأداء لمعالجة مليارات العمليات الحسابية أثناء أداءها لمهامها.

تطبيقات الروبوتية الضبابية

الروبوتات الاجتماعية

يمكن للروبوت الاجتماعي الاتصال بالسحابة أو خادم الروبوت الضبابي اعتمادًا على توفر البيانات. على سبيل المثال، يمكن للروبوت الذي يعمل في المطار أن يتواصل مع روبوتات أخرى من أجل التواصل الفعال بمساعدة الروبوتات الضبابية.^[3]

أنظمة الروبوتية الضبابية

الأنظمة على مستوى العقدة:

اقترحت جامعة كاليفورنيا في بيركلي إطار عمل نظام تشغيل الروبوت الضبابي — FogROS — وهو إطار عمل يسمح لتطبيقات أتمتة نظام تشغيل الروبوت — Robot Operating System — الحالية بالوصول إلى موارد حوسبة سحابية تجارية.^[4]

بني إطار العمل هذا على نظام التشغيل الروبوت، الذي يشكل بدوره المعيار الفعلي لإنشاء تطبيقات ومكونات أتمتة الروبوتات، ومكّن الباحثين أيضا من نشر نشر مكونات برامجهم إلى السحابة بشفافية عالية وأقل جهد ممكن.

الأنظمة على مستوى الخوارزمية: نظام تشغيل الروبوت المرن

اقترحت جامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا نظام تشغيل الروبوت المرن، على أن الأنظمة الحالية على مستوى العقدة ليست مرنة بما يكفي للتكيف ديناميكيًا مع الظروف المتغيرة.^[5]

قدم الباحثون نظام تشغيل الروبوت المرن لمعالجة هذه المشكلة، والذي يطور الأنظمة العاملة على مستوى العقدة الحالية إلى أنطمة تعمل على مستوى الخوارزمية.

يعتمد نظام التشغيل الروبوت المرن على نظام تشغيل الروبوت و نظام تشغيل الروبوت 2. وهو أول نظام تشغيل للروبوتات مع حوسبة تشاركية على مستوى الخوارزمية بالنسبة للروبوتات الضبابية والسحابية. طور نظام تشغيل الروبوت المرن الحوسبة التشاركية المرنة لتحقيق التكيف مع الظروف الديناميكيةالمتغيرة.

تعد خوارزمية الحوسبة التعاونية الجوهر والتدي بالنسبة لنظام تشغيل الروبوت المرن، حيث يقوم الباحثون بتلخيص المشكلة ثم يقترحون خوارزمية تُسمى الاجرائية المرنة — ElasAction — لمعالجتها. وهي خوارزمية قرار إجراء ديناميكية تعتمد على التعلم عبر الإنترنت وتحدد كيفية تعاون الروبوتات والخوادم.

تقوم الخوارزمية بتحديث المعلمات ديناميكيًا لتتكيف مع التغيرات في الظروف التي يوجد فيها الروبوت حاليًا، وتحقق توزيعًا مرنًا لمهام الحوسبة على الروبوتات والخوادم وفقًا للتكوينات. كما أثبت الباحثون أن الحد الأقصى لخطأ الاجرائية المرنة هو دون الخطي، ما يضمن تقاربه وبالتالي يسمح باستقرار نظام تشغيل الروبوت رغم مرونته.

المراجع

↑ Gudi، S. L. Krishna Chand؛ Ojha، S.؛ Johnston، B.؛ Clark، J.؛ Williams، M. (نوفمبر 2018). Fog Robotics for Efficient, Fluent and Robust Human-Robot Interaction. 2018 IEEE 17th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). ص. 1–5. arXiv:1811.05578. DOI:10.1109/NCA.2018.8548077. ISBN:978-1-5386-7659-2.
↑ Getting a Grip on Reality: Deep Learning and Robot Grasping Matthew Panzarino, TechCrunch, 2018
↑ Fog robotics: A new approach to achieve efficient and fluent human-robot interaction. Ingrid Fadelli, Tech Xplore, UK 2018
↑ Kaiyuan؛ Chen؛ Liang، Yafei؛ Jha، Nikhil؛ Ichnowski، Jeffrey؛ Danielczuk، Michael؛ Gonzalez، Joseph؛ Kubiatowicz، John؛ Goldberg، Ken (25 أغسطس 2021). "FogROS: An Adaptive Framework for Automating Fog Robotics Deployment". arXiv:2108.11355 [cs.RO].
↑ Liu، Boyi؛ Wang، Lujia؛ Liu، Ming (5 سبتمبر 2022). "ElasticROS: An Elastically Collaborative Robot Operation System for Fog and Cloud Robotics". arXiv:2209.01774 [cs.RO]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)

[gudi-1] Gudi، S. L. Krishna Chand؛ Ojha، S.؛ Johnston، B.؛ Clark، J.؛ Williams، M. (نوفمبر 2018). Fog Robotics for Efficient, Fluent and Robust Human-Robot Interaction. 2018 IEEE 17th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). ص. 1–5. arXiv:1811.05578. DOI:10.1109/NCA.2018.8548077. ISBN:978-1-5386-7659-2.

[tc-2] Getting a Grip on Reality: Deep Learning and Robot Grasping Matthew Panzarino, TechCrunch, 2018

[ingrid-3] Fog robotics: A new approach to achieve efficient and fluent human-robot interaction. Ingrid Fadelli, Tech Xplore, UK 2018

[:0-4] Kaiyuan؛ Chen؛ Liang، Yafei؛ Jha، Nikhil؛ Ichnowski، Jeffrey؛ Danielczuk، Michael؛ Gonzalez، Joseph؛ Kubiatowicz، John؛ Goldberg، Ken (25 أغسطس 2021). "FogROS: An Adaptive Framework for Automating Fog Robotics Deployment". arXiv:2108.11355 [cs.RO].

[:1-5] Liu، Boyi؛ Wang، Lujia؛ Liu، Ming (5 سبتمبر 2022). "ElasticROS: An Elastically Collaborative Robot Operation System for Fog and Cloud Robotics". arXiv:2209.01774 [cs.RO]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]