تعتبر الطائرات بدون طيار اليوم جزءاً لا يتجزأ من العديد من الأنشطة اليومية والتجارية، لكن سلامتها تعتمد بشكل كبير على صحة مراوحها. مع تفشي المشكلات المرتبطة بالمراوح، قد تظهر العيوب عبر قنوات متعددة من سجلات الطيران، مما يزيد من المخاطر المتعلقة بالسلامة. في هذا السياق، يظهر مشروع جديد يعد باكتشاف مبتكر لقياس صحة مراوح الطائرات بدون طيار، وهو ما يُعرف بنظام دعم قرار "معدل عمر الذكاء الاصطناعي" (Metamorphic Artificial Age Score - AAS).

يعتمد النظام الجديد على تحليل السجلات التاريخية للطيران من مجموعة بيانات "DronePropA" العامة لعام 2024، حيث يقوم بحساب ست معايير صحية رئيسية من مصفوفات MATLAB الأولية. تشمل هذه المعايير: خطأ تتبع المسار، عدم الاستقرار في الوضعية، عبء الأوامر الدافعة، عدم التوازن في أوامر المحرك، عدم الاستقرار في أوامر التحكم في السرعة (ESC)، وضغط مستوى البطارية. تُقارن هذه المؤشرات مع مستويات صحية سابقة ويتم تقييمها من خلال سياسات تسجيل مرشحة، وعلاقات كفاءة معدلة، وصيغة AAS المعدلة حسب الفائض.

واستخدم النظام في تقييمات سابقة، حيث تم اختباره مع حالة صحية واحدة وثلاث حالات مُعطلة تحت نفس ظروف السرعة والمسار. حُددت الحالة الصحية للرصد الروتيني، بينما تم توجيه الحالة الأولى (شدة 1) لأعمال الصيانة بسبب عدم الاستقرار في أوامر ESC. أما حالات الشدة 2 و3، فقد تجاوزتا الحدود القصوى للأداء، مما استدعى عمليات تفتيش إجبارية.

تظهر هذه النتائج أهمية نظام تعزيز الدعم متعدد المؤشرات لضمان أعلى مستوى من الصيانة وترتيب الأولويات في الرعاية بعد الرحلة. من الواضح أن شمول العديد من المؤشرات يوفر وضوحًا أكبر لتحديد المشكلات، مما يعزز ثقة المستخدمين في الطائرات بدون طيار. هل تتوقع أن تساهم هذه التطورات في تحسين سلامة الطائرات بدون طيار بشكل كبير؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.