———————————————-
تقنية العين الحمراء، تكنولوجيا جديدة أصدرها فريق علوم الحاسب بجامعة (رايس-Rice University)، والتي تم الإعلان عنها يوم 20 يونيو، 2016 في مؤتمر (الندوة الدولية لهندسة الحاسب-ISCA 2016) بمدينة (سيول)، كوريا الجنوبية، حيث يمكن لذلك التطبيق دعم الحواسيب برؤية متصلة، ومتواصلة، وهي تُعد بمثابة خطوة أولى نحو جعل الأجهزة تملك إمكانية رؤية ما يراه مالِكيها، والإبقاء على اتصال دائم مع ما يريد الإنسان تذكره.
«الهدف من هذا التطبيق هو السماح لأجهزة الكمبيوتر خاصتنا بأن تساعدنا بإظهار لهم ما نراه عبر اليوم.» حسب ما قاله قائد الفريقLin) Zhong) -أستاذ كهربية وهندسة الحاسوبفي جامعة رايس، وكاتب مساعد في الدراسة الجديدة عن تقنية العين الحمراء-. استطردLin Zhong) ) قائلاً: «يمكنك تخيُّل هذه التقنية بأن لديك مساعد شخصي، يمكنه تذكر شخصًا ما قابلته، أين قابلته، ماذا قال لك، وبعض المعلومات الأخرى مثل الأسعار، المواعيد، والوقت.»
قال Zhong) ) إن تقنية العين الحمراء ما هي إلا مثال لنوعية من التكنولوجيا ضمن مجال صناعة الحوسبة، والتي يتم من خلالها التطوير اللازم للاستخدام المتنقل، وحرية الحركة ممسكًا بها، وتكون دائمًا ضمن الأجهزة التي يتم تصميمها لمساعدة البشر في حياتهم اليومية. التَّوجُّه المُتبع هنا يُشار إليه باسم (الحوسبة المنتشرة-pervasive computing) أو (ادراك المحيط- .(ambient intelligence والتي تُعد بمثابة القلب للتكنولوجيا التي تستطيع أن تُدرك وحتى تتوقع ما يحتاجه شخصٌ ما، وتوفيرها له بالشكل المقبول.
قال Zhong)): «حركة انتشار الحوسبة الواسعة يتوقع بأن ينبثق منها أجهزة المساعدة الشخصية، والتي تساعدنا بمختلف الطرق تقريبًا في كل لحظة من حياتنا» وأضاف «لكن حجر الأساس لهذه التكنولوجيا هو إعداد أجهزتنا لكي ترى ما نراه، وتسمع ما نسمعه. حواس التذوق، الشم، واللمس ربما تأتي فيما بعد، لكن الرؤية والصوت سيكونان بمثابة مُدخلات ابتدائية لجهاز الاستشعار الموجود بهذه الأجهزة حينئذٍ.»
(Zhong) قال أن عنق الزجاجة هنا من أجل رؤية متصلة هو مقدار استهلاك الطاقة؛ لأن أفضل كاميرات الهواتف الذكية حاليًا -بالرغم من أنها غير مُكلِّفة نسبيًا- يُنهِكون البطارية، خاصةً عندما تقوم بمعالجة فيديو في الوقت الحقيقي.
بدأ (Zhong) والطالب الذي سبق تخرجه في جامعة رايس (Robert LiKamWa ) دراسة المشكلة بحلول عام 2012، عندما كانا يعملان في فريق بحث لحساب شركة (مايكروسوفت) بخصوص مجال التنقل، والشبكات في مدينة (ريدموند) بولاية (واشنطون). بالتعاون مع مدير مجموعة مايكروسوفت، وعالِم مايكروسوفت المتميز ( .(Victor Bahl
LiKamWa)) قال بأن «الفريق قد عيَّن مكامن الطاقة المتوفرة تجاريًا، والصور الجاهزة المُلتقطة من قِبل أجهزة الاستشعار»، وأشاروا إلى أن التكنولوجيا التي بين يدينا الآن تحتاج لأن تكون 100 مرة أكثر كفاءة في الطاقة من أجل تنفيذ الرؤية المتصلة، وجعلها ذات جدوى اقتصادية. كان ذلك هو المُحفز وراء رسالة الدكتوراة التي أعدها LiKamWa))، والتي تسعى لتدعيم أنظمة البرمجيات والأجهزة من أجل رؤية أكفأ للكمبيوتر.
مُؤخرًا في الورقة البحثية الرابحة العام المُنصرم، أشار كلاً من (LiKamWa, Zhong, Bahl ) وزملائهم بأنهم قادرين على تطوير معدل استهلاك الصور الجاهزة المٌلتقطة من قِبل أجهزة الاستشعار إلى عشرة أضعاف، ببساطة عن طريق انتقاء البرمجيات الأفضل لذلك الشأن.
«تقنية العين الحمراء نَمت إلى ذلك الحد لأننا مازلنا في حاجة إلى عشرة أضعاف أخرى من التطوير في كفاءة الطاقة، ونحن نعلم بأننا نحتاج إلى إعادة تصميم كلاً من البرمجيات، والأجهزة لكي يتثنى لنا تحقيق ذلك.» قالها (LiKamWa). واستطرد مضيفًا بأن مشكلة الطاقة التي تُمثل عنق الزجاجة لتنفيذ رغبتهم، قد أمكن حلها؛ وذلك بتحويل الصور من الصيغة التناظرية إلى الصيغة الرقمية.
«إشارات العالم الحقيقي تكون تناظرية، وعملية تحويلها لإشارات رقمية مُكلٍف في مجال الطاقة. هناك حدود فيزيائية لتعيين مقدار الطاقة التي يمكن تخزينها طبقًا لذلك التحويل. وقد إقترحنا حلّ أفضل قد يُفيد في تحليل الإشارات التناظرية.»
العقبة الرئيسية في عملية معالجة الإشارات التناظرية، والسبب في التحويل الرقمي الذي يُعد بمثابة معيار الخطوة الأولى في سبيل أغلب أنظمة معالجة الصور حاليًا، هو أن الإشارات التناظرية تُولِّد الإزعاج، قال (LiKamWa) . ولجعل تقنية العين الحمراء جذَّابة لصانعي الأجهزة، فإن الفريق في حاجة إلى إثبات أنه يمكن بشكل موثوق تحويل الإشارات التناظرية.
خريجي جامعة رايس من أمثال (Yunhui Hou ) وغير الخريجين من أمثال ((Mia Polansky) , (Yuan Gao هم أيضًا جزء من الفريق، الذين قرروا الانقضاض على المشكلة باستخدام مزيج من أحدث التقنيات في مجال تعلم الآلة، هندسة الأنظمة، وتصميم الدوائر الإلكترونية. في حالة تعلم الآلة، فإن تقنية العين الحمراء تستخدم تقنية تُسمى «الشبكة العصبية المُلتفة» وهي عبارة عن هيكل خوارزمي مُستلهم من منظمة القشرة البصرية في الحيوان.
قال (LiKamWa) أن (Hou) قد جلب أفكار جديدة متعلقة بهندسة الأنظمة وتصميم الدوائر الإلكترونية قائمة على خبرات مُسبقة، والذين يعملون تحت مظلة معالجات خاصة تُدعى محولات الإشارات التناظرية إلى رقمية في جامعة (هونج كونج للعلوم والتكنولوجيا).
«لقد وضعنا الأفكار أمام مقابلاتها على الجانب الآخر بشأن البِنية المُرادة وتصميم الدوائر الإلكترونية، وقد بدأنا في فِهم الإحتمالات من أجل أعمال المعالجة مُبكرًا لكي يتم تجميع البيانات المهمة في نطاق الإشارات التناظرية.» قال (LiKamWa).
«الأنظمة اللفائفية تُخرج صورة كاملة عبر محول الإشارات التناظرية إلى رقمية، وتُسيِّر الصورة المعالَجة في ملف رقمي، إذا كنت قادرًا على تحريك تلك المعالجة في نطاق الإشارات التناظرية، فإنك حينها تملك قدر ضئيل من البيانات المُتنقلة التي تحتاج لأن تنقلها عبر عنق الزجاجة «.ADC
وقال ((LiKamWa بأن الشبكات العصبية التلافيفية هي السبيل للتعرف على الأشياء، والجمع بين هذه التقنيات مع نطاق معالجة الإشارات التناظرية يقدم بعض المزايا الفريدة من الخصوصية فريدة لتقنية العين الحمراء.
«النتيجة الواضحة هنا هو أنه يُمكننا التعرف على الأشياء، مثل القطط، والكلاب، والمفاتيح، والهواتف، وأجهزة الكمبيوتر، وما إلى ذلك، من دون النظر في الصورة نفسها في الحقيقة. نحن فقط نقوم بملاحظة مُخرجات الإشارات التناظرية من جهاز استشعار الرؤية. لدينا فِهم لما يجري هناك بدون الحصول على الصورة الحقيقية، وهذا يزيد من كفاءة استخدام الطاقة لأننا يمكن أن نختار تحويل فقط الصور إلى إشارات رقمية، والتي تستحق بذل الطاقة دونها، وأيضًا قد يساعد مع الخصوصية لأننا لا نستطيع تحديد مجموعة من القواعد؛ حيث سيقوم النظام بتجاهل الصورة الغير مُستخدمة تلقائيًا بعد إنتهاء المعالجة. تلك الصورة لن تكون قابلة للاسترداد. لذا، إذا كان هناك مواعيد، وأماكن ،أو أشياء محددة لا يريد المستخدم تسجيلها -ولا تريد من النظام أن يتذكرها- يجب تصميم آليات لضمان أن الصور من تلك الأشياء لن يتم إنشاؤها أبدًا في المقام الأول.»
وقال (Zhong) أن البحث حول تقنية العين الحمراء مُستمر. وأضاف أن الفريق يعمل على تخطيط الدوائر لبنية تقنية العين الحمراء التي يمكن استخدامها لاختبار شئون التخطيط، وعدم تطابق المكونات، الإشارات المتبادلة، وشئون الأجهزة الأخرى. وقال أن العمل جاري أيضًا لتحسين الأداء في بيئات ذات الإضاءة الخافتة وغيرها من الإعدادات مع نسب تحويل الإشارات إلى مُشتتات الإشارات.
المصدر:
ترجمة: (Mohamed Elgendy)
مراجعة لغوية: (Sara Hassan)
تصميم: (Wael Yassir)
#الباحثون_المصريون
