اكتشف الواقع المدمج (MR)، وهي التقنية التي تمزج بسلاسة بين الأجسام الافتراضية والعالم الحقيقي. تعرّف على كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لهذه التجربة التفاعلية.
يمثل الواقع المدمج (MR) شكلاً متقدمًا من أشكال الواقع المختلط حيث يتم مزج الأشياء الواقعية والافتراضية في بيئة تفاعلية واحدة. وخلافاً للتقنيات السابقة التي تقوم ببساطة بتراكب المعلومات الرقمية على العالم الواقعي، فإن الواقع المدمج يتيح للمحتوى الرقمي أن يكون مدركاً مكانياً ومتجاوباً مع البيئة الحقيقية. وهذا يعني أنه يمكن حجب الأجسام الافتراضية بواسطة أجسام حقيقية، والتفاعل مع الأسطح المادية، والتلاعب بها من قبل المستخدمين كما لو كانت موجودة فعلياً. يتم تحقيق هذا التكامل السلس من خلال رسم الخرائط البيئية المتطورة ودمج أجهزة الاستشعار والعرض في الوقت الحقيقي، مما يخلق تجربة تفاعلية غامرة وتفاعلية حقيقية.
من المهم التمييز بين الواقع المدمج والتقنيات الأخرى ذات الصلة في سلسلة الواقع-الواقع الافتراضي:
الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصةً الرؤية الحاسوبية، هو المحرك الذي يدعم الواقع المدمج الحقيقي. لكي تتفاعل الأجسام الافتراضية بشكل مقنع مع العالم الحقيقي، يجب على النظام أولاً إدراك وفهم محيطه المادي. وهنا تكمن أهمية نماذج التعلم الآلي (ML).
تُمكِّن خوارزميات الذكاء الاصطناعي أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي، مثل Microsoft HoloLens 2، من أداء مهام معقدة في الوقت الفعلي. ويشمل ذلك رسم الخرائط المكانية وتتبع اليد والعين وفهم المشهد. على سبيل المثال، يمكن لنماذج اكتشاف الأجسام، مثل Ultralytics YOLO11، تحديد الأجسام في العالم الحقيقي وتحديد موقعها، مما يسمح للمحتوى الرقمي بالتفاعل معها. وبالمثل، يساعد تجزئة المثيل النظام على فهم الشكل والحدود الدقيقة للأجسام، مما يتيح انسدادًا واقعيًا حيث يمكن أن تتدحرج كرة افتراضية خلف كرسي واقعي. ويُعد هذا المستوى من الوعي البيئي ضرورياً لخلق تجارب واقعية في التصوير بالرنين المغناطيسي.
ينتقل الواقع المدمج من المختبرات البحثية إلى التطبيقات العملية في مختلف الصناعات، وغالباً ما يكون ذلك مدفوعاً بالذكاء الاصطناعي المتخصص.
يعتمد أساس التصوير بالرنين المغناطيسي على مزيج من الأجهزة والبرمجيات. تتطلب الأجهزة أجهزة استشعار متقدمة، بما في ذلك كاميرات العمق ووحدات القياس المتكاملة، تتم معالجتها على أجهزة ذكاء اصطناعي متطورة قوية لضمان زمن استجابة منخفض للاستدلال. وتعتمد مجموعة البرمجيات اعتماداً كبيراً على أطر التعلم العميق مثل PyTorch و TensorFlow لتشغيل نماذج الإدراك. يمكن لمنصات مثل Ultralytics HUB تبسيط عملية بناء نماذج الرؤية المخصصة اللازمة.
يشير مستقبل الواقع المدمج إلى المزيد من التكامل السلس مع حياتنا اليومية، بدءاً من العمل التعاوني عن بُعد إلى التجارب التعليمية الغامرة. ستتيح التطورات في النماذج متعددة الوسائط التي يمكنها معالجة البيانات المرئية إلى جانب اللغة والمدخلات الأخرى تفاعلات أكثر ثراءً. ومع تنامي القوة الحاسوبية وتقلص حجم الأجهزة التي تصبح أقل اقتحامًا، سيستمر الخط الفاصل بين العالمين المادي والرقمي في التلاشي، مما يجعل الواقع المدمج جزءًا أساسيًا من واجهة التفاعل بين الإنسان والحاسوب، كما تتصوره منظمات مثل مختبر الواقع المختلط في جامعة جنوب كاليفورنيا. كما يعد تطوير هذه التكنولوجيا خطوة أساسية نحو التطبيقات في المركبات ذاتية القيادة والتفاعل المتقدم بين الإنسان والروبوت.
