جلد اصطناعي يمكنه فك رموز الحركات البشرية المعقدة

طور مجموعة من الباحثين، تقنية جديدة لـ جلد اصطناعي معزز بالتعلم العميق يمكنه فك رموز الحركات البشرية المعقدة

طور الباحثون في جامعة سيول الوطنية Seoul National University و المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST مؤخراً جهاز استشعار يمكنه أن يعمل بمثابة جلد اصطناعي ودمجه مع شبكة عصبية عميقة. و يمكن لنظام الجلد الاصطناعي المعزز بالتعلم العميق deep learning-enhanced e-skin system ، و الذي تم تقديمه في ورقة نشرت في مجلة اتصالات الطبيعة Nature Communications ، أن يلتقط الحركات الديناميكية البشرية ، مثل حركات الأصابع السريعة ، من مسافة بعيدة.

تكامل مجموعة علوم لإنتاج هذا الجلد الاصطناعي

ينبع النظام الجديد من تعاون متعدد التخصصات يضم خبراء في مجالات الهندسة الميكانيكية وعلوم الكمبيوتر.

وقد قاد الدراسة الأخيرة كل من الباحثين سيونج هوان كو Seung Hwan Ko ، و هو أستاذ الهندسة الميكانيكية في جامعة سول الوطنية  Seoul National University ، والباحث سونغو جو Sung Ho Jo ،وهو  أستاذ في المعهد الكوري المتقدم للعلوم وكلية تكنولوجيا الحاسبات  KAIST School of Computing  .

و لقد كان البروفيسور كو Ko يحاول لعدة سنوات تطوير  أجهزة  استشعار الإجهاد عالية الحساسية ، و ذلك من خلال توليد شقوق في الأغشية الرقيقة  للجسيمات النانوية المعدنية باستخدام تقنية الليزر.

ثم تم تطبيق صفائف أجهزة الاستشعار الناتجة على قفاز الواقع الافتراضي (VR) المصمم للكشف عن حركات أصابع الأشخاص.

و قال كو موضحاً :"يستخدم مختبري عادةً ما لا يقل عن خمسة إلى 10 من أجهزة استشعار الإجهاد( مستشعرات الإجهاد strain sensor) للتنبؤ بحركة اليد الدقيقة (على الأقل مستشعر إلى مستشعرين لكل إصبع) ، و ذلك لأن العدد المطلوب من مستشعرات الإجهاد يزداد مع زيادة تعقيد النظام المستهدَف" 

و يضيف قائلاً : "قبل بضع سنوات ، بدأت أسأل نفسي السؤال التالي: هل يمكننا التنبؤ بدقة بحركة اليد من خلال جهاز استشعار إجهاد واحد فقط بدلاً من استخدام العديد من أجهزة الاستشعار؟

لقد بدا هذا في البداية سؤالاً غبياً ، لأنه كان من المستحيل تقريباً معرفة ما الإصبع الذي جاءت منه إشارة مستشعر الإجهاد " .

يخطط الباحثون  في المستقبل القريب -اعتماداً على هذا البحث- لتحقيق تنبؤ اً أكثر تعقيداً لحركات الجسم ، مثل توقع حركة الساقين و الذراعين و ربما حتى الجسم بأكمله..

و بينما كان البروفيسور كو Ko  يحاول تطوير  جهاز واحداً لاستشعار الإجهاد  يكون قادراً على التنبؤ بدقة بحركات يد الناس ، كان البروفيسور جو Jo يدرس استراتيجيات لدمج تقنيات التعلم الآلي مع أجهزة استشعار حديثة.

و قد كان البروفيسور جو Jo يعتقد أنه يمكن تحليل أنماط المستشعر التسلسلي الناتجة عن حركة أصابع الأشخاص باستخدام التعلم الآلي ، و ذلك حتى إذا تم الكشف عن هذه الإشارات بواسطة مستشعر (جهاز استشعار) واحد.

و قد قال البروفيسور جو : "لقد أدركنا أنه إذا تمكنا من استخدام هذه الأنماط باستخدام التعلم الآلي ، يمكننا بوضوح فصل العديد من السلوكيات المختلفة التي يلاحظها جهاز استشعار واحد". و يتابع : "حيث تمكنا  بعد التعاون الوثيق ، من تطوير مستشعر(جهاز استشعار)واحد عميق التعلم يمكنه التنبؤ بحركات اليد المعقدة."

إمكانيات التقنية الجديدة

يمكن لجهاز الاستشعار الذي طوره كلاً من البروفيسور كو و البروفيسور جو و زملاؤهما عند تركيبه على معصم المستخدم الكشف عن الإشارات الكهربائية الناتجة عن حركات يده ، مع تحديد الإصبع الذي صدرت عنه أو أتت منه هذه الإشارات .

و على النقيض من أنظمة الجلد الاصطناعي الأكثر تقليدية ، والتي تتطلب جهاز استشعار واحد على الأقل لكل إصبع للتنبؤ بدقة بحركات يد الشخص ، فإن المستشعر الجديد الذي يعمل  بتقنية التعلم العميق يعمل أيضاً بشكل جيد عند استخدامه بمفرده .

وقال البروفيسور كو للموقع الاصطناعي TechXplore: "تحتاج الجلود الاصطناعية التقليدية إلى ما لا يقل عن 5 إلى 10 أجهزة استشعار إجهاد للتنبؤ بدقة بحركات اليد ، مع زيادة العدد المطلوب من أجهزة استشعار الإجهاد مع زيادة تعقيد النظام المستهدف".

"إن مستشعر الجلد الاصطناعي العميق الذي تم تطويره ، من ناحية أخرى ، يمكنه تحقيق هذه المهمة بجهاز استشعار واحد فقط."

و بدلاً من مجرد تجهيز أو تزويد الإشارات التي اكتشفها المستشعر باستخدام طرق أكثر تقليدية ، فقد استخدم الباحثون نموذج التعلم العميق لتحليل أنماط الإشارة بمرور الوقت وكشف حركات الأصابع التي تقوم عليها البيانات التي تم جمعها في نهاية المطاف.

و أثبت البروفيسور كو والبروفيسور جو وزملاؤهم بشكل أساسي ، أنه عندما يقترن جهاز استشعار واحد بتقنيات التعلم العميق ، فبإمكانه عندها أن يحقق نتائج مماثلة لنتائج العديد من أجهزة الاستشعار.

وقال البروفيسور جو : "إن نتائجنا تشير إلى أنه يمكننا تحقيق الكشف المعقد بعدد أقل من أجهزة الاستشعار".

و يضيف :"و سيؤدي ذلك إلى تبسيط الأنظمة التي تحتاج إلى مستشعرات للكشف المعقد بشكل كبير. كما أننا نتوقع أيضاً أن النهج الجديد سيسهل القياس غير المباشر عن بُعد للحركات البشرية ، والذي ينطبق على أنظمة VR / AR القابلة للارتداء."

و من خلال الإطلاع على التقييمات الأولية ، فقد حقق نظام الجلد الاصطناعي الذي طوره هذا الفريق من الباحثين نتائج واعدة للغاية ، و اكتشف بنجاح حركات الأصابع المعقدة و فك تشفيرها في الوقت الفعلي ، في الوقت الذي كان يعمل أيضاً بشكل جيد باستمرار بغض النظر عن موقعه على معصم المستخدم. 

آفاق للمستقبل

يمكن أن يحتوي المستشعر في المستقبل ، على عدد من التطبيقات المثيرة للاهتمام ، و ذلك سواء في تطوير الروبوتات أو الأجهزة القابلة للارتداء ، مثل أجهزة تتبع اللياقة البدنية.

كما أنه من المثير للاهتمام ، عند وضعه على منطقة حوض المستخدم ، يمكن للنظام نفسه أيضاً فك تشفير حركات المشي (أي أنماط المشي) ، وبالتالي يمكن استخدامه لإنشاء أجهزة تتبع حركة صغيرة وفعالة.

و يختتم البروفيسور كو قائلاً : "لقد استخدمنا في هذا البحث جهاز استشعار ذو التعلم الآلي لفك تشفير حركات اليد ، و نخطط في المستقبل القريب للبناء على هذا البحث لتحقيق تنبؤ أكثر تعقيداً لحركة الجسم ، مثل توقع حركة الساقين والذراعين وربما حتى الجسم بأكمله." .

عزيزي القارئ
لأننا نهتم، نتمنى أن تكتب لنا في التعليقات عن المواضيع التي ترغب و تهتم بها لنتمكن من تقديمها لك، لرغبتنا في أن يعبِّر موقعنا عن اهتمامات القارىء العربي.

 كما ونرجوا منك مشاركة المقال في حال أعجبك المحتوى.   

ننصحك بقراءة المقالات التالية :

الذكاء الاصطناعي و الدقة لدى السيارات ذاتية القيادة

فهم الذكاء الاصطناعي AI : الأنواع الثلاثة للذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي : ساق روبوتية تتعلم المشي بدون معلومات سابقة