كيف يمكن للذكاء الاصطناعي رؤيتنا خلف الجدران؟

في الآونة الأخيرة، قدم مشروع يجمع بين موجات الراديو والذكاء الاصطناعي (AI) للباحثين تطبيقًا مثيرًا للاهتمام للغاية، وهو مراقبة البنية العظمية للأشخاص الذين يتحركون لمسافات طويلة على الحائط. في جلسة الاستماع الأولى، يعتقد العديد من الأشخاص أن هذا التطبيق تم إنشاؤه لدعم الشرطة أثناء إجراء المداهمات، ومع ذلك، في الواقع تم تطبيقه بشكل فعال في المجال الطبي - لمراقبة تحركات مرضى باركنسون مباشرة في منازلهم.

وبحسب دينا كتبي، الباحثة الأولى في المشروع وأستاذة الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن هذا النوع من التكنولوجيا كان موضع اهتمام المجتمع العلمي منذ عقود. قالت السيدة دينا كتبي: "كان هناك مشروع كبير لـ DARPA، يستخدم الإشارات اللاسلكية بغرض التعرف على الأشخاص خلف الجدران".

لكن التكنولوجيا الأكثر دقة اليوم تسمح للعلماء بعمل المزيد: يمكن لهذه التكنولوجيا أن تصف بدقة البنية العظمية للأشخاص الذين يتم مراقبتهم، وكذلك الوقت الذي يقضونه، والقيام بالحركات العادية، مثل المشي أو الجلوس.

تركز هذه التقنية على النقاط الرئيسية في الجسم، بما في ذلك المفاصل مثل المرفقين والوركين والقدمين. لذلك، عندما يتحرك الشخص المتعقب أو يقوم بحركات، سيتم أيضًا عرض الصور التي تصف تلك الإجراءات بدقة.

كيف تعمل هذه التكنولوجيا؟

تشبه إشارات الراديو المستخدمة في هذه التقنية موجات Wi-Fi، ولكنها أضعف بكثير من Wi-Fi. يعمل هذا النظام بشكل أساسي لأن موجات الراديو هذه لديها القدرة على المرور عبر أشياء مثل الجدار. بعد ذلك، تصل هذه الموجات إلى جسم الإنسان، لكنها سترتد فورًا على الحائط وتصل إلى جهاز الإرسال والاستقبال، لأن جسم الإنسان يحتوي على الكثير من المادة التي تمنع اختراق موجات الراديو، وهي الماء. والآن تكمن المشكلة في كيفية التعبير عن الإشارات التي تستقبلها الموجات؟ وهنا يأتي دور قوة الذكاء الاصطناعي، وعلى وجه التحديد هنا أداة التعلم الآلي تسمى شبكة الذكاء الاصطناعي .

ومن خلال السماح للذكاء الاصطناعي بتعلم معلومات مشروحة على وجه التحديد، يقوم باحثو الذكاء الاصطناعي بتدريب شبكة ذكاء اصطناعي يمكنها استنتاج قواعدها الخاصة من البيانات المستفادة. وتسمى هذه العملية التعلم تحت الإشراف. على سبيل المثال، إذا كنت تريد تعليم سيارة ذاتية القيادة كيفية التعرف على إشارات المرور الضوئية، فاسمح للذكاء الاصطناعي بالتعلم والتعرف على الصور المتعلقة بإشارات المرور الضوئية إلى جانب التعليقات التوضيحية لكي يفهمها الذكاء الاصطناعي، أين تفعل هذه الصور تأتي من؟

غالبًا ما تُستخدم شبكة الذكاء الاصطناعي هذه لتفسير بيانات الصور، ولكن يمكن استخدامها أيضًا لأداء مهام معقدة أخرى مثل الترجمة أو حتى إنشاء نص جديد عن طريق تقليد البيانات المستفادة.

لكن في الوقت الحالي، هناك مشكلة تواجهها هذه التقنية، وهي صعوبة معالجة وتحديد إشارات الراديو التي تعكس معلومات حول بنية جسم الإنسان. والحل الذي توصل إليه العلماء هو دمج موجات الراديو مع الكاميرات. ستقوم الكاميرا أولاً بالتقاط الصور خلف الجدار، ثم تقوم بتعليق هذه الصور حتى تتمكن شبكة الذكاء الاصطناعي من تعلم ربط الصور بالنشاط الذي يتم الحصول عليه من إشارات الراديو.

وبعد فترة التدريب، تفاجأ العلماء عندما اكتشفوا أنه على الرغم من أن النظام تم تدريبه فقط باستخدام صور الأشخاص دون عائق، إلا أنه كان لا يزال قادرًا على اكتشاف الأشخاص المختبئين خلف الكواليس. وقالت السيدة دينا كتبي: "يمكنه رؤية ومحاكاة شكل الشخص خلف الجدار على الرغم من أنه لم يتعلم ذلك أثناء عملية التدريب".

ليس ذلك فحسب، بل يمكنه أيضًا التعرف على الأشخاص المختلفين من خلال مشيتهم. وبمساعدة شبكة ذكاء اصطناعي أخرى، يمكن للنظام رؤية أمثلة لأشخاص يمشون، ومن هناك، يمكنه التعرف على هؤلاء الأشخاص من خلال مشيتهم حتى عندما يتحركون خلف الجدران، بدقة تزيد عن 83%.

كيف سيتم استخدام هذه التكنولوجيا؟

وقد بدأ الباحثون في استخدام النظام في دراسة صغيرة لمرضى باركنسون. ومن خلال وضع هذه الأجهزة في منازل المرضى، يستطيع الباحثون مراقبة حركات المرضى في مكان مريح دون استخدام الكاميرات. وهذه أيضًا طريقة للتعرف على حركات جسم شخص ما دون المساس بخصوصيته مثل تسجيل الفيديو التقليدي. طبقت هذه الدراسة على سبعة أشخاص واستمرت ثمانية أسابيع.

النتائج التي تم الحصول عليها ليست فقط متسقة للغاية مع المعايير المستخدمة لتقييم المرضى، ولكنها تكشف أيضًا عن معلومات إضافية حول نوعية حياة مرضى باركنسون، مثل سلوكهم وحالتهم واللقب. تواصل مؤسسة مايكل جيه فوكس تمويل هذا البحث لمساعدة المرضى على تجنب "متلازمة المعطف الأبيض". وهي ظاهرة يشعر فيها المرضى بالتوتر والخوف ولديهم سلوكيات مختلفة عندما يرون طبيبًا يرتدي معطفًا أبيضًا يفحصهم.

وقالت السيدة قتابي إن هذه الدراسات تقلل من المخاوف المتعلقة بالخصوصية، لكنها لا تعني أنه سيتم استخدامها دون موافقة المريض.

شاهد المزيد:

• 6 خطوات لبدء تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي (AI).
• التوافه حول الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• إن الذكاء الاصطناعي لشركة جوجل "يولد" من تلقاء نفسه، وهو قادر على التفوق بكثير على البرامج التي يكتبها البشر
• الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في اكتشاف سرطان الجلد الميلانيني