نموذج لتحليل أسلوب مشي الأشخاص بدقة
تاريخ النشر: 7th, April 2024 GMT
أبوظبي: عبد الرحمن سعيد
طور فريق بحثي من جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا في أبوظبي، نموذجاً قادراً على التعرف إلى الخصائص الحيوية والطبيعية للأشخاص من خلال أساليبهم في المشي، وتعد القياسات الحيوية لطريقة المشي، والتي تُعرَف أيضاً بالتعرف إلى طريق المشي، عملية معقدة تُميز الأشخاص بتحليل طريقتهم في المشي وطبيعة خطواتهم، وهي جزء من مجال جديد مزدهر يُعرَف باسم القياسات الحيوية السلوكية والتي يمكنها تعزيز الاستفادة من الخواص السلوكية المتفردة الفطرية لدى كل فرد، كطريقته المتميزة في المشي، للتعرف إلى هويته والتحقق منها.
ويضم الفريق البحثي كلاً من الدكتور شان يوب ين، والدكتور كمال طه، والدكتور يوسف الحمادي، والأستاذ الدكتور سامي مهيدات، إضافة إلى بول يو من جامعة لندن، وقد نُشِرَ البحث الذي أجراه الفريق في مجلة كومبيوتر أند سيكوريتي، والتي تندرج في قائمة أفضل 1% من المجلات العلمية.
ويبني البحث على نتائج بحوث سابقة عديدة تناولت إمكانية الدور الذي يمكن للتعرف إلى طريقة المشي أن يقوم به في مهام تحديد هويات الأشخاص، بما في ذلك تصنيف النوع وتقدير العمر. وقد اعتمدت البحوث السابقة بصفة رئيسية على الصور ثنائية أو ثلاثية الأبعاد التي تلتقطها كاميرات المراقبة، إلا أن هذا الاعتماد على البيانات المستمدة من الصور يطرح تحديات، ذلك أنه من الممكن أن تتأثر جودة نماذج التعرف إلى الأشخاص سلباً بعوامل كدرجة وضوح الصورة والتغيرات في هيئات الأشخاص بسبب الملابس أو الأحوال البيئية. وتتيح التطورات السابقة في تكنولوجيا إنترنت الأشياء والأجهزة القابلة للارتداء بديلاً واعداً للبيانات المستمدة من الصور، بحسب تصريحات أفراد الفريق البحثي.
وقال الدكتور شان يوب ين: «يعمل الانتشار السريع لأجهزة إنترنت الأشياء على تمكين عملية التجميع غير التطفلي للبيانات المتعلقة بأسلوب المشي، ما يتيح طريقاً جديداً للتطبيقات المستندة إلى هذا الأسلوب. وفي ضوء ذلك، يقدم البحث الذي أجريناه نموذجاً جديداً في تحديد هويات الأشخاص استناداً إلى أساليبهم في المشي بالاستفادة من بيانات الحركة المعتمدة على القصور الذاتي، مع تجنب المخاطر المقترنة بالبيانات المستمدة من الصور».
وأضاف: «يتضمن منهجنا تجميع البيانات المتعلقة بطريقة المشي من خلال تكنولوجيا الأجهزة القابلة للارتداء والتي يتم تثبيتها في أحذية المستخدمين أثناء مشيهم على جهاز المشي الرياضي.
المصدر: صحيفة الخليج
كلمات دلالية: فيديوهات جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا أبوظبي فی المشی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يميز بين أمراض الرئة بدقة عالية
نجح باحثون في تدريب الذكاء الاصطناعي على التمييز بين أمراض الرئة المختلفة مثل الالتهاب الرئوي وكوفيد-19 وغيرها وتشخيصها بدقة عالية.
تصف الدراسة الجديدة، التي أجراها باحثون من أستراليا وبنغلادش، تطوير وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لتحليل مقاطع فيديو الموجات فوق الصوتية للرئة، وفقا لما جاء في موقع "مديكال إكسبرس" وموقع "إكستريم تك. كوم".
يعمل النموذج من خلال فحص كل مقطع فيديو للعثور على الميزات المهمة للرئتين وتقييم ترتيب مقاطع الفيديو لفهم أنماط الرئتين مع مرور الوقت.
بعد ذلك، يحدد النموذج أنماطًا تشير إلى أمراض الرئة المختلفة. وبناءً على هذه المعلومات، يصنف الموجات فوق الصوتية إلى فئة تشخيصية مثل الالتهاب الرئوي الطبيعي وكوفيد-19 وأمراض الرئة الأخرى.
تتفوق الأداة الجديدة، التي يطلق عليها اسم "لانغ نت" LungNet، على نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تركز على الرئة.
وقال نيوشا شافي آبادي، المؤلف المشارك في الدراسة والأستاذ المساعد في جامعة تشارلز داروين في أستراليا، إن دقة النموذج تصل إلى 96.57%، مع التحقق من تحليلات الذكاء الاصطناعي من قبل متخصصين طبيين. ويمثل هذا معدل دقة أفضل من النماذج المنافسة، التي تكتشف أمراض الرئة بشكل صحيح بنسبة 83٪ إلى 92٪.
وأكد الأستاذ المساعد شافي آبادي "يستخدم النموذج أيضًا تقنيات الذكاء الاصطناعي ليُظهر لأخصائيي الأشعة سبب اتخاذ قراراته، مما يسهل عليهم الثقة في النتائج وفهمها".
يستخدم النموذج الذكاءَ الاصطناعي القابل للتفسير، وهي طريقة تسمح للمستخدمين البشريين بفهم النتائج التي تم التوصل إليها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي والثقة بها.
يضيف الأستاذ المساعد شافي آبادي "إن الشرح، الذي يقدمه النموذج الجديد، يهدف إلى زيادة موثوقية هذا النهج"، مؤكدا "يُظهر النظام للأطباء سبب اتخاذ قرارات معينة باستخدام صور. وستساعد تقنية التفسير هذه أخصائي الأشعة في تحديد موقع منطقة التركيز وتحسين الشفافية السريرية بشكل كبير. كما يساعد هذا النموذج الأطباء على تشخيص أمراض الرئة بسرعة ودقة، ويدعم عملية اتخاذ القرار لديهم، ويوفر الوقت، ويعمل كأداة تدريب قيمة".
وأوضح شافي آبادي أنه إذا تمت تغذية النموذج بالبيانات المناسبة، فيمكن تدريبه على تحديد المزيد من أمراض الجهاز النفسي مثل السل والربو والسرطان وأمراض الرئة المزمنة والتليف الرئوي.
ويمكن في المستقبل تدريب هذا النموذج على تقييم صور أخرى، مثل الأشعة المقطعية والأشعة السينية.
مصطفى أوفى (أبوظبي)