Science Technology

الذكاء الاصطناعي يرصد الأجسام الخفية!

02 : 00

يجد البشر والذكاء الاصطناعي صعوبة في رصد الأجسام الخفية. لكن تدرّب نظام مبتكر حديثاً على تحليل الأجسام بناءً على خلفيتها. يمكن استعمال هذا النظام في عمليات البحث والإنقاذ والتصوير الطبي والمواقع العسكرية، أو لرصد الآفات الزراعية.

يتطلب رصد الأجسام الخفية مستوىً عالياً من الإدراك البصري والمعارف. حتى الآن، وجدت تقنيات الذكاء الاصطناعي صعوبة في أداء هذه المهمة لأن أنظمة الحلول الحسابية فيها تتكل على الإشارات البصرية، مثل اختلاف الألوان أو الأشكال التي يسهل التعرف عليها، لتحديد الأجسام المستهدفة.

لتحسين الوضع، جمع جيان بينغ شين وزملاؤه في "المعهد التأسيسي للذكاء الاصطناعي" في أبو ظبي قاعدة بيانات من 10 آلاف صورة لتدريب الذكاء الاصطناعي. شملت تلك البيانات 5066 صورة لأجسام خفية وقسّمها الباحثون على 78 فئة، منها الكائنات " البرمائية" و"المائية" و"الطائرة".

شملت الصور حيوانات خفية طبيعياً، مثل الأسماك والحشرات، ونماذج من التمويه الاصطناعي مثل الجنود بزي عسكري. كانت قواعد البيانات المرتبطة بالأجسام الخفية موجودة أصلاً، لكن تُعتبر هذه المجموعة الأكبر على الإطلاق.

صنّف العلماء يدوياً كل صورة لتسليط الضوء على خصائص مثل شكل الأجسام أو احتمال إعاقتها جزئياً بسبب البيئة المحيطة بها. ثم طوروا نظاماً من الذكاء الاصطناعي اسمه SINet ودرّبوه على رصد الصور في قاعدة البيانات.

قارن الباحثون بين SINet و12 نظاماً حسابياً سابقاً لرصد الأجسام. ثم اختبروا الأنظمة الثلاثة عشر استناداً إلى ثلاث قواعد بيانات سابقة عن الأجسام الخفية. قدّم SINet أداءً أفضل من الأنظمة الأخرى، فنجح في عزل الأجسام الخفية وتحديد شكلها الصحيح وطبيعتها في قواعد البيانات السابقة والتدريبية. يكتب الباحثون في تقريرهم: "من دون أي إضافات بارزة، تفوق SINet على مختلف أنظمة رصد الأجسام المتطورة في جميع قواعد البيانات التي خضعت للاختبار، فشكّل إطار عمل عام ومتين لتسهيل الأبحاث المستقبلية". من المقرر أن يطرح العلماء نتائجهم خلال "المؤتمر حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط" للعام 2020 في سياتل، واشنطن، خلال حزيران المقبل.

يتمنى الباحثون أن تنجح قواعد البيانات وأنظمة الحلول الحسابية في تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على رصد الأجسام الخفية.