بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
العالم من حولنا يتغير بهدوء. في أماكن مثل المكاتب ومراكز التسوق والمطارات ومحطات القطار، أصبحت الآلات اليومية أكثر ذكاءً. ما كان في السابق مجرد أجهزة وآلات بسيطة تتعلم الآن فهم ما يحدث من حولها والاستجابة بشكل مستقل.
هذا التحول مدفوع بـ الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة من خلال حلول رؤية الحاسوب. تتيح رؤية الذكاء الاصطناعي للآلات تفسير المدخلات المرئية من الكاميرات ومعالجتها في الوقت الفعلي، مما يسمح لها بالتعرف على الأشخاص والكائنات وحتى الإجراءات أثناء حدوثها.
مع تزايد هذه القدرات، يتجاوز الذكاء الاصطناعي المختبرات البحثية وشركات التكنولوجيا المتقدمة ليصبح جزءًا من الحياة اليومية. ونتيجة لهذا الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي، تتوقع التنبؤات السوقية أن يصل الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي إلى 632 مليار دولار بحلول عام 2028.
في هذه المقالة، سنستكشف كيف يعمل الذكاء الاصطناعي بهدوء على تحسين الآلات التي نستخدمها كل يوم وكيف بدأ هذا التقدم في تغيير الطريقة التي نعيش بها ونعمل بها ونتفاعل بها مع محيطنا.
الأجهزة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبحت هي القاعدة الجديدة
أصبحت الآلات أكثر قدرة بفضل التحسينات الكبيرة في التكنولوجيا. على سبيل المثال، أصبحت المعالجات أصغر حجمًا وأسرع وأكثر بأسعار معقولة، مما مكن الآلات من التعامل مع المهام المعقدة بشكل مستقل. جنبًا إلى جنب مع أجهزة الاستشعار مثل الكاميرات وأجهزة كشف الحركة، يمكن لهذه الآلات جمع المعلومات وتفسير محيطها والاستجابة في الوقت الفعلي.
تلعب رؤية الحاسوب دورًا حاسمًا هنا. فهي تمكن الآلات من فهم بيئتها بصريًا والتفاعل وفقًا لذلك. يمكن لنماذج الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Ultralytics YOLO11 التي تدعم مهامًا مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة المثيلات أن تساعد في تحديد الأشخاص والأشياء والإجراءات بسرعة ودقة.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO11 لتقسيم الكائنات في صورة.
عندما تحدث معالجة الذكاء الاصطناعي هذه مباشرة على الجهاز حيث يتم جمع البيانات، يُعرف ذلك باسم الذكاء الاصطناعي الحافة. هذا يلغي الحاجة إلى إرسال البيانات إلى السحابة والانتظار للحصول على استجابة، مما يؤدي إلى ردود فعل أسرع وخصوصية محسنة وأداء أكثر موثوقية، حتى بدون اتصال إنترنت قوي.
نظرًا لهذه الفوائد، يستخدم الآن أكثر من 80 بالمائة من الشركات الذكاء الاصطناعي في جوانب مختلفة من عملياتها. هذا التقدم المطرد يحول الأجهزة اليومية بهدوء إلى أنظمة ذكية ومتجاوبة يمكننا الاعتماد عليها بشكل متزايد.
فهم مهام رؤية الكمبيوتر الرئيسية
قبل أن نتعمق في الأمثلة اليومية للآلات الذكية، إليك نظرة فاحصة على بعض مهام الرؤية الحاسوبية التي تعتمد عليها هذه التطبيقات:
اكتشاف الكائنات: تتيح هذه المهمة للآلات العثور على كائنات معينة وتحديدها داخل صورة أو إطار فيديو - على سبيل المثال، اكتشاف فنجان قهوة على سطح العمل أو شخص يدخل غرفة.
تتبع الكائنات: بمجرد اكتشاف كائن، يحتفظ التتبع بعلامات على حركته عبر إطارات متعددة، مثل تتبع شخص أثناء تحركه عبر ردهة أو مراقبة منتج يتم التقاطه من الرف.
تجزئة الحالات: تتجاوز هذه المهمة مجرد اكتشاف الكائنات من خلال تحديد الشكل والحدود الدقيقة لكل عنصر، مما يساعد الأنظمة على التمييز بين الكائنات المتداخلة أو ذات الأشكال المتشابهة، وهو أمر مفيد في البيئات المزدحمة مثل آلات البيع أو صناديق القمامة.
تصنيف الصور: يتضمن تعيين تصنيف لصورة كاملة بناءً على ما تحتويه، مثل تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على نفايات قابلة لإعادة التدوير أو بقايا طعام في نظام التخلص الذكي.
تقدير الوضعية: يساعد الآلات على فهم موضع الجسم البشري واتجاهه من خلال تحديد النقاط الرئيسية مثل المفاصل والأطراف، مما يتيح تطبيقات مثل أنظمة التغذية الراجعة للياقة البدنية أو اكتشاف التعب بناءً على الوضعية.
استكشاف أمثلة على الذكاء الاصطناعي البصري في الحياة اليومية والآلات.
بعد ذلك، دعنا نستكشف بعض الأمثلة لكيفية استخدام رؤية الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في الآلات التي قد تصادفها في حياتك اليومية.
آلات ذكية تدعم التخلص الأفضل من النفايات
لقد مررنا جميعًا بتلك اللحظة من التردد عند سلة المهملات - الانتهاء من مشروب أو وجبة خفيفة والتساؤل، “أين يذهب هذا؟” هل الكوب قابل لإعادة التدوير؟ قابل للتحلل؟ مجرد قمامة؟ في معظم الأوقات، يكون الأمر مجرد تخمين.
تساعد صناديق القمامة الذكية في تسهيل هذا القرار. باستخدام رؤية الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه الصناديق التعرف على أنواع مختلفة من النفايات وفرز العناصر تلقائيًا دون أي مساعدة من المستخدم.
تستخدم أنظمة مثل TrashBot و Bin-e الكاميرات والرؤية الحاسوبية لتصنيف المواد مثل البلاستيك أو الورق أو الطعام. بمجرد تحديد العنصر، يتم وضعه في الحجرة الصحيحة بمفرده.
الشكل 2. يمكن لصناديق القمامة الذكية فرز النفايات تلقائيًا باستخدام رؤية الكمبيوتر.
يمكن لهذه الآلات الذكية تقليل أخطاء إعادة التدوير وتحسين الكفاءة. يمكن لبعض الحاويات حتى توفير ملاحظات في الوقت الفعلي باستخدام الأضواء أو الشاشات لعرض كيفية معالجة النفايات. يمكنهم أيضًا مراقبة مدى امتلاء كل حجرة وتنبيه الموظفين عندما يحين وقت الجمع.
خلف الكواليس، تجمع الحاويات الذكية بيانات مفيدة حول أنواع وكميات النفايات التي يتم التخلص منها. يساعد هذا المؤسسات على فهم عادات النفايات لديها بشكل أفضل ويدعم التقدم نحو أهداف الاستدامة.
دمج الذكاء الآلي في الثلاجات الذكية
أصبحت الثلاجات الذكية ترقية شائعة ومريحة من آلات البيع التقليدية، خاصة في أماكن مثل المكاتب والصالات الرياضية والمساحات المشتركة. بدلاً من إدخال الرموز أو الضغط على الأزرار، يمكنك فقط مسح رمز الاستجابة السريعة وفتح الثلاجة وأخذ ما تحتاجه.
يتم تشغيل هذه الثلاجات بواسطة Vision AI. تراقب الكاميرات الموجودة بالداخل الأرفف وتتبع ما يتم التقاطه أو إرجاعه في الوقت الفعلي. يكتشف النظام العناصر بشكل مرئي بناءً على شكلها وحجمها وموضعها، لذلك ليست هناك حاجة إلى الرموز الشريطية أو مستشعرات الوزن.
الشكل 3. مثال على ثلاجة ذكية تستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية.
تتعامل الرؤية الحاسوبية مع كل شيء خلف الكواليس. فهي تدعم الاحتفاظ بسجل دقيق للمخزون، مما يجعل إعادة التخزين أسهل للمشغلين. يوفر التتبع القائم على الرؤية الراحة للمستخدمين والكفاءة للشركات، كل ذلك مع عدم الحاجة إلى بذل جهد إضافي يذكر من أي من الجانبين.
أسرع وأسهل مواقف للسيارات مع الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
أصبح الدفع مقابل مواقف السيارات أبسط، وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي. في العديد من المواقف العامة والتجارية، لم تعد العدادات الذكية تتطلب عملات معدنية أو تذاكر أو إيصالات مطبوعة. بدلاً من ذلك، فإنها تستخدم رؤية الكمبيوتر للتعرف على المركبات والتعامل مع المدفوعات تلقائيًا.
إحدى التقنيات الأساسية وراء ذلك هي تقنية التعرف التلقائي على لوحات أرقام المركبات (ANPR). عندما تدخل سيارة إلى ساحة الانتظار، تلتقط الكاميرات لوحة أرقامها، ويستخدم النظام الرؤية الحاسوبية و التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لقراءة النص. وهذا يلغي الحاجة إلى التذاكر المادية أو تسجيل الوصول اليدوي.
الشكل 4. الكشف عن لوحات ترخيص المركبات وقراءتها في الوقت الفعلي باستخدام Vision AI.
تجعل هذه الأنظمة الذكية عملية إيقاف السيارات أسرع للسائقين وأكثر كفاءة للمشغلين. إنها تقلل من الأخطاء البشرية، وتقلل من الصيانة، وتسمح بإدارة أفضل للمساحات. مع قيام الذكاء الاصطناعي بالمهام الصعبة، يصبح إيقاف السيارات تجربة أكثر سلاسة وتبسيطًا.
الرؤية الحاسوبية تضفي لمسة شخصية على آلات القهوة
لطالما كانت آلات القهوة جزءًا من الحياة اليومية لعقود، وتوجد في كل مكان، من المكاتب والمقاهي إلى المطارات ومحطات الوقود. الآن، يستكشف الباحثون وشركات التكنولوجيا كيف يمكن للرؤية الحاسوبية أن تجعل هذه الآلات أكثر ذكاءً وتخصيصًا.
على سبيل المثال، يمكن للآلات الذكية المزودة بكاميرات مدمجة التقاط صورة وجه المستخدم وتحليل ميزات مثل تدلي العينين أو تعابير التعب للكشف عن علامات الإرهاق. بناءً على هذا التحليل، يمكن للآلة ضبط قوة القهوة، وتحضير مشروب أخف إذا كنت تبدو مرتاحًا أو مشروب أقوى إذا كنت تبدو متعبًا، لمساعدتك على الشعور بمزيد من الانتعاش.
الشكل 5. آلة تستخدم الذكاء الاصطناعي البصري لضبط قوة فنجان القهوة بناءً على إشارات الوجه.
إيجابيات وسلبيات الأجهزة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
يعمل الذكاء الاصطناعي على جعل الأجهزة اليومية أكثر ذكاءً وبديهية، مما يوفر مزايا متنوعة للمستخدمين. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي تقدمها هذه التقنيات للحياة اليومية:
الراحة: تسمح الرؤية الحاسوبية للأجهزة بالتعرف على المستخدمين والأشياء، مما يقلل الحاجة إلى الأزرار أو الإدخال اليدوي ويجعل التفاعلات أكثر سلاسة.
التفاعل بدون لمس: في الأماكن التي تكون فيها النظافة مصدر قلق (مثل المستشفيات أو خدمات الطعام)، تسمح الأجهزة التي تعتمد على الرؤية للمستخدمين بالتفاعل دون اتصال جسدي.
إمكانية الوصول: بالنسبة للمستخدمين ذوي الإعاقة، يمكن لرؤية الكمبيوتر تمكين التحكم بالإيماءات، أو التعرف على الوجه للمصادقة، أو اكتشاف الكائنات للمساعدة في المهام اليومية.
في الوقت نفسه، تأتي هذه التطورات مصحوبة ببعض التحديات. فيما يلي بعض العيوب المحتملة التي يجب مراعاتها عند استخدام الأجهزة الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي:
مخاوف الخصوصية: نظرًا لأن رؤية الكمبيوتر غالبًا ما تعتمد على الكاميرات، فإنها يمكن أن تثير مخاوف بشأن التسجيل أو المراقبة، خاصة في الأماكن المشتركة أو العامة.
الاعتماد على الإضاءة والموقع: تتطلب أنظمة الرؤية الحاسوبية إضاءة جيدة ورؤية واضحة لكي تعمل بشكل صحيح، مما قد يحد من موثوقيتها في بعض البيئات.
زيادة التعقيد: غالبًا ما تتطلب الأجهزة التي تدعم الرؤية مزيدًا من الدعم الفني وتحديثات البرامج المنتظمة والمعايرة الدقيقة لتعمل بشكل صحيح.
النقاط الرئيسية
الآلات التي نستخدمها كل يوم أصبحت أكثر قدرة بهدوء. فبفضل رؤية الذكاء الاصطناعي، يمكنهم الآن رؤية ما يحدث من حولهم وفهمه والاستجابة له بسرعة. وهذا يساعد على جعل المهام اليومية أسرع وأسهل وأكثر طبيعية.
مع تعزيز الذكاء الاصطناعي للأدوات التي نعتمد عليها بالفعل، فإن النتيجة هي عالم تعمل فيه الآلات المألوفة بشكل أفضل، مع بذل جهد أقل منا. مع استمرار تطور هذه التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع المزيد من التفاعلات السلسة والذكية المنسوجة في نسيج الحياة اليومية.
