"Jack of Many Faces" .. ذكاء اصطناعي يقرأ وجه السائق لمنع حوادث الطرق
للعلّم - طور باحثون في جامعة إديث كوان في أستراليا نموذج ذكاء اصطناعي قادرًا على اكتشاف ما إذا كان السائق ثملًا أو متعبًا أو غاضبًا، وذلك من خلال لقطة فيديو واحدة لوجهه.
يستطيع النموذج، المسمى "Jack of Many Faces"، تحديد تركيز الكحول في الدم بدقة تقارب 90%، والنعاس بدقة 95%. بل ويمكنه تصنيف مستوى الثمالة، وفرز السائقين إلى فئات: رصين، ومتوسط الثمالة، وشديد الثمالة.
إلى جانب القيادة تحت تأثير الكحول، يتتبع الباحثون أيضًا تعابير الوجه، كالغضب. والسبب واضح؛ فالحالات الانفعالية العدوانية قد تكون خطيرة تمامًا كالثمالة أثناء القيادة، بحسب تقرير لموقع "ديجيتال تريندز" المتخصص في أخبار التكنولوجيا، اطلعت عليه "العربية Business".
ووفقًا للدكتور سيد ذو القرنين جيلاني من مركز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بجامعة إديث كوان، فإن مستويات التعب المرتفعة قد تُحاكي الثمالة، والغضب قد يؤدي إلى نوبات غضب على الطريق. ومن خلال تحديد هذه الحالات الثلاث في آنٍ واحد، يحصل النظام على صورة أوضح بكثير عن سلامة السائق.
عالج الباحثون أيضًا مشكلة عملية، إذ إن الكاميرات التقليدية تواجه صعوبة في ظروف الإضاءة المنخفضة. لذلك طوروا نموذجًا ثانيًا يُسمى "BiFuseNet"، يجمع بين الفيديو العادي ولقطات الأشعة تحت الحمراء لتحسين قدرة الكشف في الإضاءة الضعيفة أو أثناء الليل.
قال عبد الله طارق، طالب الدكتوراه بجامعة إديث كوان، والذي قاد البحث: "كان هدفنا تطوير إطار عمل مؤتمت بالكامل لتقدير تركيز الكحول في الدم باستخدام بث فيديو بنظامي RGB والأشعة تحت الحمراء".
وأضاف: "في السابق، كان يتم ذلك يدويًا من خلال مراقبة اتساع حدقة العين ونسبة إغلاقها، لكن هذه الطرق قد لا تكون فعّالة في بعض الحالات، مثل اختلاف ظروف الإضاءة".
ويعمل النظام من خلال تتبع ديناميكيات الوجه تلقائيًا، مثل رمش العين، والحركات الدقيقة للوجه، وغيرها من المؤشرات التي تكشف الحالة الجسدية للسائق.
وفي حين تُعتبر الطرق التقليدية، مثل أجهزة فحص الكحول في النفس، دقيقة، فهي تتطلب تعاونًا فعليًا من السائق. كما أنها تتطلب وجود عدد كبير من الأفراد في الموقع لإجراء الاختبارات. أما هذه التقنية، فتعمل بشكل تلقائي ومستمر، مما يجعلها أكثر عملية للاستخدام في الواقع.
يستطيع النموذج، المسمى "Jack of Many Faces"، تحديد تركيز الكحول في الدم بدقة تقارب 90%، والنعاس بدقة 95%. بل ويمكنه تصنيف مستوى الثمالة، وفرز السائقين إلى فئات: رصين، ومتوسط الثمالة، وشديد الثمالة.
إلى جانب القيادة تحت تأثير الكحول، يتتبع الباحثون أيضًا تعابير الوجه، كالغضب. والسبب واضح؛ فالحالات الانفعالية العدوانية قد تكون خطيرة تمامًا كالثمالة أثناء القيادة، بحسب تقرير لموقع "ديجيتال تريندز" المتخصص في أخبار التكنولوجيا، اطلعت عليه "العربية Business".
ووفقًا للدكتور سيد ذو القرنين جيلاني من مركز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بجامعة إديث كوان، فإن مستويات التعب المرتفعة قد تُحاكي الثمالة، والغضب قد يؤدي إلى نوبات غضب على الطريق. ومن خلال تحديد هذه الحالات الثلاث في آنٍ واحد، يحصل النظام على صورة أوضح بكثير عن سلامة السائق.
عالج الباحثون أيضًا مشكلة عملية، إذ إن الكاميرات التقليدية تواجه صعوبة في ظروف الإضاءة المنخفضة. لذلك طوروا نموذجًا ثانيًا يُسمى "BiFuseNet"، يجمع بين الفيديو العادي ولقطات الأشعة تحت الحمراء لتحسين قدرة الكشف في الإضاءة الضعيفة أو أثناء الليل.
قال عبد الله طارق، طالب الدكتوراه بجامعة إديث كوان، والذي قاد البحث: "كان هدفنا تطوير إطار عمل مؤتمت بالكامل لتقدير تركيز الكحول في الدم باستخدام بث فيديو بنظامي RGB والأشعة تحت الحمراء".
وأضاف: "في السابق، كان يتم ذلك يدويًا من خلال مراقبة اتساع حدقة العين ونسبة إغلاقها، لكن هذه الطرق قد لا تكون فعّالة في بعض الحالات، مثل اختلاف ظروف الإضاءة".
ويعمل النظام من خلال تتبع ديناميكيات الوجه تلقائيًا، مثل رمش العين، والحركات الدقيقة للوجه، وغيرها من المؤشرات التي تكشف الحالة الجسدية للسائق.
وفي حين تُعتبر الطرق التقليدية، مثل أجهزة فحص الكحول في النفس، دقيقة، فهي تتطلب تعاونًا فعليًا من السائق. كما أنها تتطلب وجود عدد كبير من الأفراد في الموقع لإجراء الاختبارات. أما هذه التقنية، فتعمل بشكل تلقائي ومستمر، مما يجعلها أكثر عملية للاستخدام في الواقع.