اكتشف الواقع المدمج (MR)، وهي التقنية التي تمزج بسلاسة بين الكائنات الافتراضية والعالم الحقيقي. تعرف على كيف يقوم الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية بتشغيل هذه التجربة التفاعلية.
يمثل الواقع المدمج (MR) شكلاً متقدمًا من الواقع المختلط حيث يتم دمج كائنات العالم الحقيقي والافتراضي في بيئة تفاعلية واحدة. على عكس التقنيات السابقة التي تراكب ببساطة المعلومات الرقمية على العالم المادي، يمكّن MR المحتوى الرقمي من أن يكون على دراية مكانية ومستجيبًا للبيئة الحقيقية. هذا يعني أنه يمكن حجب الكائنات الافتراضية بواسطة كائنات حقيقية، والتفاعل مع الأسطح المادية، والتلاعب بها من قبل المستخدمين كما لو كانت موجودة فعليًا. يتم تحقيق هذا التكامل السلس من خلال رسم الخرائط البيئية المتطورة ودمج المستشعرات والعرض في الوقت الفعلي، مما يخلق تجربة غامرة وتفاعلية حقًا.
من المهم التمييز بين الواقع المدمج والتقنيات الأخرى ذات الصلة في سلسلة الواقع-الافتراضي:
الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة الرؤية الحاسوبية (CV)، هو المحرك الذي يشغل الواقع المدمج الحقيقي. لكي تتفاعل الكائنات الافتراضية بشكل مقنع مع العالم الحقيقي، يجب على النظام أولاً إدراك وفهم محيطه المادي. هذا هو المكان الذي تكون فيه نماذج تعلم الآلة (ML) ضرورية.
تُمكّن خوارزميات الذكاء الاصطناعي أجهزة الواقع المختلط (MR)، مثل Microsoft HoloLens 2، من أداء مهام معقدة في الوقت الفعلي. ويشمل ذلك التخطيط المكاني وتتبع اليد والعين وفهم المشهد. على سبيل المثال، يمكن لنماذج اكتشاف الكائنات، مثل Ultralytics YOLO11، تحديد وتحديد مواقع الكائنات في العالم الحقيقي، مما يسمح للمحتوى الرقمي بالتفاعل معها. وبالمثل، يساعد تقسيم المثيلات النظام على فهم الشكل والحدود الدقيقة للكائنات، مما يتيح الانسداد الواقعي حيث يمكن للكرة الافتراضية أن تتدحرج خلف كرسي حقيقي. هذا المستوى من الوعي البيئي ضروري لإنشاء تجارب واقع مختلط (MR) جديرة بالتصديق.
ينتقل الواقع المدمج من مختبرات الأبحاث إلى التطبيقات العملية في مختلف الصناعات، وغالبًا ما يكون مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي المتخصص.
يعتمد أساس الواقع المختلط (MR) على مجموعة من الأجهزة والبرامج. تتطلب الأجهزة أجهزة استشعار متقدمة، بما في ذلك كاميرات العمق ووحدات القياس بالقصور الذاتي (IMUs)، تتم معالجتها على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة القوية لضمان زمن انتقال استدلال منخفض. يعتمد مكدس البرامج بشكل كبير على أطر عمل التعلم العميق مثل PyTorch و TensorFlow لتشغيل نماذج الإدراك. يمكن لمنصات مثل Ultralytics HUB تبسيط عملية بناء نماذج الرؤية المخصصة الضرورية.
يشير مستقبل الواقع المدمج إلى تكامل أكثر سلاسة مع حياتنا اليومية، من العمل عن بعد التعاوني إلى التجارب التعليمية الغامرة. إن التطورات في النماذج متعددة الوسائط التي يمكنها معالجة البيانات المرئية جنبًا إلى جنب مع اللغة والمدخلات الأخرى ستمكن تفاعلات أكثر ثراءً. مع نمو القدرة الحسابية وأصبحت الأجهزة أقل تدخلًا، سيستمر الخط الفاصل بين العالمين المادي والرقمي في التلاشي، مما يجعل الواقع المدمج جزءًا أساسيًا من واجهة الإنسان والحاسوب، كما تصورت منظمات مثل مختبر الواقع المختلط في جامعة جنوب كاليفورنيا. يعد تطوير هذه التكنولوجيا أيضًا خطوة أساسية نحو التطبيقات في المركبات ذاتية القيادة والتفاعل المتقدم بين الإنسان والروبوت.
