تطبيقات نموذج Meta AI's Segment Anything Model 2 (SAM 2)

يتيح SAM 2 إمكانية الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR)

يمكن استخدام نموذج التجزئة الجديد من Meta AI في تطبيقات الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR). على سبيل المثال، يمكن لـ SAM 2 تحديد وتجزئة الأجسام في العالم الحقيقي بدقة وجعل التفاعل مع الأجسام الافتراضية أكثر واقعية. يمكن أن يكون مفيدًا في مجالات مختلفة مثل الألعاب والتعليم والتدريب، حيث يكون التفاعل الواقعي بين العناصر الافتراضية والحقيقية أمرًا ضروريًا.

مع تطور الأجهزة مثل نظارات الواقع المعزز التي أصبحت أكثر تطوراً، يمكن دمج قدرات SAM 2 فيها قريباً. تخيل ارتداء النظارة والنظر حول غرفة المعيشة الخاصة بك. عندما تقطع النظارات وتلاحظ وعاء الماء الخاص بكلبك، فقد تذكرك بإعادة ملئه، كما هو موضح في الصورة أدناه. أو، إذا كنت تطبخ وصفة جديدة، يمكن للنظارات أن تحدد المكونات الموجودة على سطح الطاولة وتوفر لك الإرشادات والنصائح خطوة بخطوة، مما يحسن من تجربة الطهي ويضمن حصولك على جميع العناصر الضرورية في متناول يدك.

‍

التصوير بالسونار باستخدام نموذج Segment Anything 2

أظهرت الأبحاث باستخدام نموذج SAM أنه يمكن تطبيقه في مجالات متخصصة مثل التصوير بالسونار. ينطوي التصوير بالسونار على تحديات فريدة من نوعها بسبب دقته المنخفضة ومستويات التشويش العالية والأشكال المعقدة للأجسام داخل الصور. من خلال ضبط SAM لصور السونار بشكل دقيق، أثبت الباحثون قدرتها على تقسيم مختلف الأجسام تحت الماء بدقة مثل الحطام البحري والتكوينات الجيولوجية وغيرها من العناصر ذات الأهمية. يمكن استخدام التصوير الدقيق والموثوق تحت الماء في الأبحاث البحرية، وعلم الآثار تحت الماء، وإدارة مصايد الأسماك، والمراقبة لمهام مثل رسم خرائط الموائل واكتشاف القطع الأثرية والكشف عن التهديدات.

‍

نظرًا لأن SAM 2 يعتمد على العديد من التحديات التي تواجه SAM ويحسنها، فإن لديه القدرة على تحسين تحليل التصوير بالسونار بشكل أكبر. يمكن أن تساعد قدرات التجزئة الدقيقة في مختلف التطبيقات البحرية، بما في ذلك البحث العلمي ومصائد الأسماك. على سبيل المثال، يمكن ل SAM 2 تحديد الهياكل تحت الماء بشكل فعال، والكشف عن الحطام البحري، وتحديد الأجسام في صور السونار ذات الرؤية الأمامية، مما يساهم في الاستكشاف والرصد تحت الماء بشكل أكثر دقة وكفاءة.

فيما يلي الفوائد المحتملة لاستخدام SAM 2 لتحليل التصوير بالسونار:

• الكفاءة: يقلل من الوقت والجهد اللازمين للتجزئة اليدوية، مما يتيح للمهنيين التركيز بشكل أكبر على التحليل واتخاذ القرار.
  ‍
• الاتساق: يوفر نتائج تجزئة متسقة وقابلة للتكرار، وهو أمر ضروري للبحوث والرصد البحري على نطاق واسع.
  ‍
• تعدد الاستخدامات: قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من صور السونار، مما يجعلها مفيدة للتطبيقات المتنوعة في العلوم البحرية والصناعة.

من خلال دمج SAM 2 في عمليات التصوير بالسونار، يمكن للصناعة البحرية تحقيق كفاءة ودقة وموثوقية أعلى في الاستكشاف والتحليل تحت الماء، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج أفضل في الأبحاث البحرية.

استخدام SAM 2 في المركبات ذاتية القيادة

هناك تطبيق آخر ل SAM 2 في المركبات ذاتية القيادة. يمكن ل SAM 2 تحديد الأجسام بدقة مثل المشاة والمركبات الأخرى وعلامات الطريق والعوائق في الوقت الفعلي. يُعد مستوى التفاصيل التي يمكن أن يوفرها SAM 2 ضرورياً لاتخاذ قرارات الملاحة الآمنة وتجنب الاصطدام. من خلال معالجة البيانات المرئية بدقة، تساعد SAM 2 في إنشاء خريطة مفصّلة وموثوقة للبيئة وتؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل.

‍

إن قدرة SAM 2 على العمل بشكل جيد في ظروف الإضاءة المختلفة وتغيرات الطقس والبيئات الديناميكية تجعلها موثوقة للمركبات ذاتية القيادة. سواء أكان شارعاً حضرياً مزدحماً أو طريقاً سريعاً ضبابياً، يمكن لـ SAM 2 تحديد الأجسام وتقسيمها بدقة باستمرار حتى تتمكن السيارة من الاستجابة بشكل صحيح لمختلف المواقف. 

ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب وضعها في الاعتبار. بالنسبة للأجسام المعقدة وسريعة الحركة، يمكن أن تفوت SAM 2 في بعض الأحيان تفاصيل دقيقة، ويمكن أن تصبح تنبؤاتها غير مستقرة عبر الإطارات. كما يمكن أن تخلط SAM 2 في بعض الأحيان بين العديد من الأجسام المتشابهة في المشاهد المزدحمة. هذه التحديات هي السبب في أن تكامل أجهزة الاستشعار والتقنيات الإضافية أمر محوري في تطبيقات القيادة الذاتية.

المراقبة البيئية بمساعدة SAM 2

قد يكون الرصد البيئي باستخدام الرؤية الحاسوبية أمرًا صعبًا، خاصةً عندما يكون هناك نقص في البيانات المشروحة، ولكن هذا أيضًا ما يجعلها تطبيقًا مثيرًا للاهتمام لـ SAM 2. يمكن استخدام SAM 2 لتتبع وتحليل التغييرات في المناظر الطبيعية من خلال تجزئة وتحديد السمات البيئية المختلفة بدقة مثل الغابات والمسطحات المائية والمناطق الحضرية والأراضي الزراعية من صور الأقمار الصناعية أو صور الطائرات بدون طيار. على وجه التحديد، يساعد التجزئة الدقيقة في رصد إزالة الغابات والتوسع الحضري والتغيرات في استخدام الأراضي بمرور الوقت لتوفير بيانات قيمة للحفاظ على البيئة والتخطيط.

‍

فيما يلي بعض فوائد استخدام نموذج مثل SAM 2 لتحليل التغيرات البيئية مع مرور الوقت:

• الكشف المبكر: يحدد العلامات المبكرة للتدهور البيئي، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب لمنع المزيد من الضرر.
  ‍
• إدارة الموارد: يساعد في إدارة الموارد الطبيعية بكفاءة من خلال توفير رؤى مفصلة عن حالة الخصائص البيئية المختلفة.
  ‍
• حفظ التنوع البيولوجي: يساعد في تتبع الحياة البرية ورصد التنوع البيولوجي والمساهمة في جهود الحفظ وحماية الأنواع المهددة بالانقراض.
• ‍
• الاستجابة للكوارث: يساعد في تقييم تأثير الكوارث الطبيعية مثل الفيضانات وحرائق الغابات والأعاصير، مما يتيح الاستجابة السريعة والفعالة للكوارث والتخطيط للتعافي منها.