طلاب جامعة بنها يبتكرون نظاما جديدا لمراقبة السيارات يساهم فى الحد من الحوادث
تاريخ النشر: 30th, June 2024 GMT
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
تمكن طلاب كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعى بجامعة بنها من ابتكار مشروع نظام المراقبة لتقييم حجم المخاطر وتقليل الحوادث المرورية مما يساهم في خلق بيئة نقل أكثر أمانًا وكفاءة للجميع باستخدام تقنيات حديثة بالرؤية الحاسوبية للحد من الحوادث قبل حدوثها.
ونجح الطالب عمرو خالد محمود، البالغ من العمر 22 عامًا، بالتعاون مع فريق من طلاب الفرقة الرابعة بكلية الحاسبات والذكاء الاصطناعى بجامعة بنها من ابتكار وتصميم تطبيق نظام مراقبة حركة السيارات والسائق من خلال دمج تقنيات متقدمة فى مجال الروبوتات والذكاء الصناعي مما يسمح له بالتحكم فى مراقبة السيارة التحكم الذكى من خلال استخدام إشارات رقمية للتحكم فى حركة السير والحد من الحوادث .
ويهدف المشروع إلى دمج تقنيات متقدمة فى مجال الروبوتات والذكاء الصناعي مما يسمح له بالتحكم فى مراقبة السيارة التحكم الذكى من خلال استخدام إشارات رقمية للتحكم فى حركة السير والحد من الحوادث حيث جاءت فكرة المشروع من البداية عن طريق رغبة الفريق في عمل مشروع يساعد فى الحد من الحدوث للحفاظ على صحة وسلامة المواطنين من خلال أنظمة المراقبة الذكية لمتابعة حالة السيارات وكشف الأعطال والتعامل معها وتتبع خط السير من خلال اجهزة التتبع ونظام الرؤية الحاسوبية.
وبناء على الاقتراحات توصلنا إلى الفكرة النهائية وقام هذا المشروع بمساعدة أفراد التيم والذى يتكون من (نورهان السيد حلمى ،فاطمة محمد السيد ،آلاء رجب، نرمين على، عبدالمنعم حامد) والفكرة هى مشروع مراقبة حركة السيارة والسائق مع إدارة الأسطول وهو ابتكار تقني مذهل يهدف إلى تحويل تجربة القيادة إلى رحلة أكثر أمانًا وفعال باستخدام تقنيات الاستشعار المتقدمة والاتصالات الذكية وتحليلات البيانات الفورية مع الذكاء الاصطناعي كما يوفر رؤية شاملة ودقيقة لسلوك القيادة وصحة المركبة وسلامة الطريق.
نحن على وشك إحداث ثورة في كيفية تفاعلنا مع سياراتنا والطريق الذي نسلكه لتعزيز سلامة السائق من خلال كاميرات المراقبة وتحليل الذكاء الاصطناعى للمخاطر فور حدوثها مع كاميرات ذكية تراقب السائقين و تكشف عن المخاطر فور حدوثها، ليكون السائقون على علم دائم بأي خطر محتمل مما يجعل الطرق أكثر أمانًا لنا جميعًا.
ويكون هذا من خلال واجهة تطبيق ويب متقدمة لتحسين البنية التحتية بفضل البيانات المجمعة مما يجعل السلامة في متناول الجميع وذلك بفحص صحة المركبة وتقديم تقارير دورية يمكن تقليل تكاليف الصيانة والحفاظ على المركبات وفي أفضل حالاتها وتوفير تنبيهات فورية للسائقين للحفاظ على سلامتهم على الطريق .
وتوثيق دقيق لكل متطلبات المشروع من خلال تقدم تنبيهات فورية للسائقين للحفاظ على انتباههم وتقليل التشتيت أثناء القيادة لزيادة السالمة و مراقبة مستمرة السرعة والموقع وصحة السيارة باستخدام أحدث أجهزة الاستشعار وتحليل السلوك في الوقت الفعلي للكشف عن التعب والتشتت وعدم ارتداء حزام الأمان و توفير تنبيهات فورية صوتية ومرئية للسائقين تعزيز السلامة باستخدام تقنيات التشفير ونقل البيانات تتضمن تنبيهات فورية للسائق في الوقت المناسب.
ومعالجة بيانات فعالة على الخادم المركزي لتكون قادرة على التعامل مع زيادات في البيانات وعدد المستخدمين بالاضافة الى تحسين مراقبة النماذج باستمرار باستخدام أجهزة استشعار، الكاميرا، ومعالجة الذكاء الاصطناعي للتحليل في الوقت الفعلي.
والخادم المركزي يتلقى البيانات ويحللها ويستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتطبيق الويب وتوفر لوحات معلومات في الوقت الفعلي وتحليلات تاريخية ورسم المخططات النظامية وتصميم المخططات الضرورية واستخدام تقنيات حديثة مثل Angular وTypeScript لبناء هيكل قوي وسهل الصيانة واستخدام NET للتفاعل مع قاعدة بياناتServer SQL وتطوير API للتفاعل السلس بين العميل والخادم.
الحصول على أجهزة الاستشعار، وحدات GPS ، الكاميرا، ومعالجات الذكاء الاصطناعي وتركيب الأجهزة في السيارة بما في ذلك الكاميرات المواجهة للسائق، وأجهزة استشعار لمراقبة السرعة والموقع وصحة السيارة بربط الأجهزة بنظام السيارة وتوصيلها بالخادم المركزي عبر شبكة الإنترنت تشغيل السيارة وتجربة النظام في الوقت الفعلي لضمان أن جميع المكونات تعمل بشكل صحيح ومراقبة البيانات في الوقت الفعلي أثناء التشغيل للتأكد من دقتها واستجابتها.
وتحليل أداء النظام بشكل مستمر لضمان الكفاءة والدقة و تقديم تقارير دورية وتحديثات النظام بناء على التحليل والاحتياجات الجديدة وتقديم تحديثات دورية لتحسين النظام بالرؤية الحاسوبية. ويستخدم لكشف وتتبع الأجسام داخل السيارة ويتميز بالسرعة والدقة Lib يستخدم لكشف ملامح الوجه وتتبع حالات العينين للكشف عن النعاس وتقنيات لربط أجهزة الاستشعار والخوادم ولتتبع الموقع الجغرافي واستخدام تقنيات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي تحليل أكثر دقة للسلوك وتحسين الكشف عن التعب والتشتت وتوسيع نطاق التطبيق وتطبيق النظام على أنواع مختلفة من المركبات بما في ذلك السيارات الخاصة، والشاحنات، والمركبات واستخدام البيانات لتحسين تقييم المخاطر وتقديم خصومات بناء على السلوك الآمن وتوسيع نطاق الاستخدام.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: طلاب ابتكار مرور مراقبة السير مخاطر الحوادث الذکاء الاصطناعی فی الوقت الفعلی من الحوادث من خلال
إقرأ أيضاً:
ميتا تختبر شريحة مطورة لتدريب الذكاء الاصطناعي
أبوظبي(الاتحاد ) في ظل التنافس المحموم في مجال الذكاء الاصطناعي، تسعى كبرى شركات التكنولوجيا إلى تعزيز قدراتها التقنية والحد من اعتمادها على المزودين الخارجيين.
بدأت شركة ميتا اختبار شريحة ذكاء اصطناعي جديدة من تطويرها، وذلك بهدف تقليل اعتمادها على"إنفيديا"، التي تعد المزود الرئيسي لوحدات معالجة الرسومات (GPU) المستخدمة في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
اقرأ أيضاً..«ميتا» ستطلق تطبيقاً للذكاء الاصطناعي التوليدي
ويبدو أن "ميتا" قررت التخفيف من اعتمادها على"إنفيديا" عبر تطوير شرائحها الخاصة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي.
شريحة مصممة خصيصاً للذكاء الاصطناعي
وأفادت تقارير بأن شركة ميتا تختبر شريحة داخلية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي.الشريحة الجديدة تم تصنيعها بالشراكة مع TSMC التايوانية، ويتم اختبارها حاليًا في نطاق محدود. وإذا نجحت، ستبدأ ميتا في التوسع بإنتاجها.وصُنعت رقاقة "ميتا"، المصممة للتعامل مع أحمال عمل خاصة بالذكاء الاصطناعي، بالشراكة مع شركة TSMC التايوانية، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش".
الجدير بالذكر أن ميتا سبق أن طوّرت شرائح مخصصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، لكنها لم تُستخدم لتدريبها من قبل.
اقرأ أيضاً.."Meta AI"يتحدث العربية الآن
ميزانية ضخمة
تخطط ميتا لإنفاق 65 مليار دولار خلال العام الحالي لتعزيز استراتيجياتها في مجال الذكاء الاصطناعي.
وسيُخصص جزء كبير منها لوحدات معالجة الرسومات من "إنفيديا".إذا تمكنت الشركة من خفض ولو جزء بسيط من هذه التكلفة من خلال التحول إلى تصنيع الرقاقات داخليًا، فسيكون ذلك مكسبًا كبيرًا لعملاق التواصل الاجتماعي.
تشمل هذه الاستثمارات تطوير مراكز بيانات متقدمة، وتحسين البنية التحتية اللازمة لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. كما تخطط الشركة لشراء أكثر من 1.3 مليون وحدة معالجة رسومية (GPU) بحلول نهاية العام، مما يعزز قدرتها على تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي متطورة.
صناعة الذكاء الاصطناعي
شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة قفزات هائلة، مدفوعة بالتطور السريع في قدرات المعالجة والتعلم الآلي. وتعتمد الشركات الكبرى، مثل "مايكروسوفت" و"جوجل" و"ميتا"، بشكل أساسي على وحدات معالجة الرسومات المتطورة، التي تنتجها شركات مثل إنفيديا، لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تدعم تطبيقات مثل البحث، والتوصيات الذكية، والواقع المعزز.
من خلال هذه التحركات، تسعى ميتا إلى تعزيز مكانتها كلاعب رئيسي في مجال الذكاء الاصطناعي، وتمكين نفسها من التحكم بشكل أكبر في التكنولوجيا التي تعتمد عليها. يمكن لهذه الخطوة أن تساهم في تحسين أداء خدماتها المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل منصات التواصل الاجتماعي والميتافيرس، مما يعزز تجربة المستخدمين ويمنح الشركة مرونة أكبر في تطوير ابتكاراتها المستقبلية.