Solar Sail Interplanetary Transfer: Part II- Hybrid Layered Evolving Neural Network Based Global Optimization

لطالما تم تخيل السفر في الفضاء العميق كرحلة مدفوعة بخزانات ضخمة من الوقود الكيميائي، وهي وسيلة تحد من كمية الشحنة التي يمكن للمركبة الفضائية حملها والمسافة التي يمكنها قطعها. وهناك بديل أكثر أناقة وهو الشراع الشمسي، وهو نظام دفع لا يتطلب أي وقود على الإطلاق. فبدلاً من حرق المادة الدافعة، يلتقط الشراع الشمسي الضغط اللطيف لضوء الشمس، تماماً كما يلتقط القارب الذي يعمل بالرياح النسيم. هذا الدفع المستمر والمتجدد يسمح للمركبة الفضائية بالتسارع بمرور الوقت، مما قد يتيح لها الوصول إلى سرعات عالية وحمل حمولات أكبر من الصواريخ التقليدية. ومع ذلك، فإن رسم مسار للشراع الشمسي يمثل تحدياً هائلاً؛ فبسبب ضرورة تعديل زاوية الشراع باستمرار لاستغلال ضوء الشمس، فإن إيجاد المسار المثالي إلى كوكب آخر يتضمن حل لغز رياضي معقد يحتوي على متغيرات لا حصر لها. وغالباً ما تتعثر الطرق التقليدية في حلول محلية، فتفقد المسار الأفضل حقاً لأنها تعتمد على البدء بتخمين قريب جداً من الإجابة.

لقد طور فريق من الباحثين من ماليزيا واليابان وروسيا طريقة جديدة لحل هذا اللغز، وهي طريقة تجمع بين قدرة التعلم للذكاء الاصطناعي وقوة التجربة والخطأ للخوارزميات التطورية. وفي دراسة ركزت على إرسال شراع شمسي من الأرض إلى المريخ، أنشأوا نظاماً هجيناً حيث يعمل برنامج حاسوبي كوكيل تعلم. يستخدم هذا الوكيل شبكة عصبية، وهي نوع من النماذج الحاسوبية المستوحاة من الدماغ البشري، لتقرير كيفية توجيه الشراع في كل لحظة من الرحلة. وخلافاً للطرق القديمة التي تحتاج إلى تخمين أولي مثالي، يتعلم هذا النظام من خلال التطور؛ فهو يولد آلاف المسارات المحتملة للرحلة، ويختبرها في محاكاة لمعرفة أي منها يقترب من الهدف في أقصر وقت ممكن. ثم يتم صقل المسارات الأكثر نجاحاً بشكل أكبر باستخدام أداة بحث محلي لتنقيح التفاصيل. ووجد الباحثون أن هذا النهج يمكنه اكتشاف مسار رحلة أسرع بكثير من تلك التي وجدتها الدراسات السابقة، حيث قلص زمن السفر إلى المريخ بنسبة تقارب تسعة عشر بالمئة مقارلة بأعلى التقديرات في الأدبيات الموجودة.

أظهرت المحاكاة رحلة حيث تمكن شراع شمسي، قادر على توليد مستوى معين من التسارع، من مغادرة الأرض والوصول إلى المريخ في أقل من 365 يوماً. وكان هذا تحسناً ملحوظاً عن فترة الـ 400 إلى 450 يوماً المتوقعة عادة لمثل هذه المهمة باستخدام الطرق الراسخة. لم يكتفِ النظام بإيجاد مسار أسرع فحسب، بل حدد أيضاً تاريخ الإطلاق الأمثل، مشيراً إلى نافذة في منتصف يوليو 2020 كالوقت المثالي للمغادرة. وطوال الرحلة، قام الذكاء الاصطناعي بتعديل اتجاه الشراع باستمرار، مائلاً إياه لالتقاط ضوء الشمس بأفضل الزوايا كفاءة. كان المسار الناتج سلساً ومستمراً، حيث وجه المركبة الفضائية للوصول بالقرب من المريخ بسرعة نسبية منخفضة بما يكفي لتتمكن جاذبية الكوكب من جذبها. وكانت المسافة النهائية بين المركبة الفضائية والمريخ ضمن نطاق تأثير الكوكب، وظلت السرعة النسبية ضمن الحدود الآمنة لعملية الالتقاء.

بعيداً عن مسار الرحلة نفسه، قدمت الدراسة نظرة عملية حول نوع المركبات الفضائية التي يمكنها تحقيق هذا الإنجاز. فقد حلل الباحثون العلاقة بين حجم الشراع، وكتلة الحمولة التي يمكنه حملها، وأداء المهمة. وحددوا أنه بالنسبة لشراع بطول ضلع يبلغ حوالي 100 متر، وهو ما يعتبر حجماً واقعياً للتقنيات القريبة من المستقبل، يمكن توصيل حمولة تبلغ حوالي 10 كيلوغرامات بنجاح إلى المريخ. وهذا يشير إلى أنه على الرغم من صعوبة المهمة، إلا أنها تقع ضمن نطاق الإمكانات للمسابير الصغيرة والمتخصصة. وتؤكد الدراسة أنه باستخدام نهج الشبكة العصبية الهجين هذا، يمكن للمهندسين التنقل في الديناميكيات المعقدة وغير الخطية للإبحار الشمسي لإيجاد حلول كانت بعيدة المنال سابقاً، مما يفتح الباب أمام مهام بين الكواكب أكثر كفاءة وقدرة.