نجح فريق من طلاب جامعة تكساس إيه آند إم في غالفيستون في تطوير مركبة سطحية غير مأهولة (USV) قادرة على جمع بيانات هيدروديناميكية دقيقة من خليج غالفيستون، مما يسهم في تحسين النماذج التنبؤية لسلوك التيارات الساحلية في شمال خليج المكسيك.
من فكرة إلى واقع تقني
بدأ المشروع برؤية الدكتور جيابي دو، الأستاذ المساعد في علوم البيئة البحرية والساحلية، الذي سعى لدمج الروبوتات مع جمع البيانات الميدانية. استعان دو بالطالب الجامعي هايدن غراهام لبناء النموذج الأولي، الذي تمكن من الطفو والتوجيه بنجاح في خزان مائي قبل اختباره في البحر.
تطورات متتالية للأداء
مر الروبوت بعدة إصدارات محسنة: أضيفت له عوامات رغوية وصندوق محكم للإلكترونيات، ثم نظام ملاحة ذاتي يعتمد على مستشعر GPS، وهيكل أخف من أنابيب بي في سي بقطر بوصة واحدة. في الإصدار الثالث، حلت دعامة مركزية قابلة للتعديل مشكلة التوازن مع محركات أقوى، ليصل سرعة الروبوت إلى 1.5 متر في الثانية.
إنجازات ميدانية نوعية
أكمل الروبوت مهمة مستقلة عبر قناة غالفيستون البحرية لمسافة 800 متر ذهابًا وإيابًا، ثم تطور ليصل سرعته إلى خمسة أمتار في الثانية مع هيكل معدني خفيف وعوامات بنمط البونتون. زود بمستشعر ليدار لتجنب الاصطدامات، وأجهزة علمية تقيس الحرارة، الملوحة، الأكسجين المذاب، والعكارة.
مهمة 24 ساعة متواصلة
في 30-31 يوليو 2026، نفذ الروبوت مسحًا بحريًا استمر 24 ساعة عبر قناة غالفيستون، أداره فريق من طلاب البكالوريوس والدراسات العليا بنظام مناوبات لتبديل البطاريات. أثبتت المهمة متانة الجهاز ودور الطلاب المحوري في الأبحاث الميدانية واسعة النطاق.
آفاق مستقبلية
يعمل الفريق حاليًا على دمج ألواح شمسية لزيادة كفاءة الطاقة، وإطار معياري لتركيب المكونات، وخوارزميات توجيه ذكية، ومستشعر سونار لرسم قاع البحر. يتصور الدكتور دو أسطولًا من هذه المركبات منخفضة التكلفة يعمل بتنسيق لالتقاط بيانات بيئية متزامنة على نطاق مكاني غير مسبوق، مما يغير طريقة رصد النظم البيئية البحرية الديناميكية وحمايتها.
