أدوات استشعار في علامات الطرقات لتحسين القيادة الآلية

تساهم في تعزيز السلامة

أدوات استشعار في علامات الطرقات لتحسين القيادة الآلية
TT

أدوات استشعار في علامات الطرقات لتحسين القيادة الآلية

أدوات استشعار في علامات الطرقات لتحسين القيادة الآلية

تستمر التحديات الكبيرة التي تواجه العربات الكهربائية ذاتية القيادة، التي تقف عائقاً أمام فعاليتها وموثوقيتها. ولكن باحثين من مختبر «أوك ريدج ناشيونال» التابع لوزارة الطاقة الأميركية، وجامعة ميشيغان الغربية، تعاونوا لابتداع حلول «من خارج العربة»؛ إذ أدخلوا أجهزة استشعار ومعالجة في بنية الطرقات التحتية.

أدوات استشعار

يعمل مهندسو المعهد، بالتعاون مع منظمات أخرى، على وضع أدوات استشعار منخفضة الطاقة في العلامات العاكسة على الطرقات التي تُستخدم عادةً لمساعدة السائقين في تحديد الممرات. وتنقل هذه الرقائق الصغيرة معلومات عن شكل الطريق للسيارات المارة، حتى في الأوضاع التي تكون فيها الكاميرات وأجهزة «ليدار» (رادار ضوئي) في السيارة غير فعالة نتيجة عوامل، كالضباب والثلوج والتوهُّج.

تهدف هذه التقنية إلى تعزيز دقة وسلامة مزايا القيادة الآلية في المناطق البعيدة، من خلال إعادة تصميم البنى التحتية القائمة. وبالإضافة إلى توفير معلومات بيئية دقيقة، تفرغ هذه التقنية بعضاً من حمولة المعالجة من برنامج السيارة في البنية التحتية، فتساعد بالتالي على حفظ طاقة البطارية في السيارة الكهربائية، وتمدد نطاق القيادة، وتشجع على تبني السيارات الكهربائية.

وتشير الورقة التقنية المنشورة لهذا المشروع إلى أن علامات الطرقات المجهزة بالرقائق من شأنها أن تخفض استهلاك الطاقة الملاحية بنحو 90 في المائة مقارنةً بأفضل تقنيات الكاميرا والـ«ليدار» المتوفرة اليوم في السيارات ذاتية القيادة.

تتجاوز التطبيقات المحتملة لهذه التقنية مستقبل العربات الآلية، إلى تعزيز مزايا القيادة الآلية، كالمساعدة في الممرات. في سياق متصل، تقود جامعة ميشيغان الغربية مشروعاً أكبر بالتعاون مع شركات من المجالين البحثي والصناعي لتطوير أجهزة استشعار ذات صلة وتقنيات قيادة ذاتية، كعاكسات مجهزة بالرادار، وخرائط عالية الدقة، والتفريغ الحاسوبي، والاستشعار المناخي. يعكف باحثو الجامعة اليوم على اختبار تقنيتهم الجديدة وقياس تراجع استخدام المركبة للطاقة بفعل هذه التقنية باستخدام القيادة في مسار مقفل.

تركيبة تقنية

في المقابل، أجرى باحثو معهد «أوك بريدج» تجارب لتحديد أفضل تركيبة ممكنة تضم جهاز الاستقبال والإرسال، والبطارية، والهوائيات، في حزمة أجهزة الاستشعار في علامات الطريق المعيارية، كتلك المصممة للصمود أمام كاسحات الثلوج. كما طوروا بروتوكول اتصالات يستخدم طيف تردد راديوياً خاصاً، يدرأ التداخل، ويخفض الكلفة، ويستهلك طاقة أقل. صُممت هذ المعدات لضمان استمرار عمل بطارية جهاز الاستشعار طوال دورة استخدام علامات الطرقات التي تمتد عادة لسنة واحدة.

وابتكر باحثو المعهد خوارزميات تستفيد من إحداثيات الـGPS الخاصة بعلامات الطرقات من أجل إعادة تشكيل صورة منطقة القيادة. وُضعت إحدى هذه الخوارزميات في الرقاقة الصغيرة المدمجة في علامة الطريق، بينما وُضعت خوارزمية أخرى في برنامج السيارة.

خضعت منصة أجهزة الاستشعار لاختبار ميداني دقيق في أوضاع جوية مختلفة، وحتى في متنزه بعيد في ولاية مونتانا الأميركية يفتقر للاتصال اللاسلكي. ووفقاً لموقع «إمباكت لاب» الإلكتروني، فقد جاءت النتائج مثيرة للإعجاب، حيث إن النتائج تخطت الهدف الرئيسي، أي توفير الإرسال في نطاق 100 متر، إلى مسافة تصل إلى 5 أضعاف الهدف.

تستطيع العلامات المجهَّزة بأجهزة الاستشعار، إعلام السائق بتغييرات الممرات المؤقتة أو الطرقات المقفلة في مواقع البناء، بتوفير معلومات بالوقت الحقيقي عند خروج تطبيقات الخرائط عالية الدقة عن الخدمة. في المستقبل، قد تصبح هذه العلامات المستشعرة قادرة على توفير بيانات إضافية عن درجة الحرارة، والرطوبة، والزحمة على الطريق. ويخطط فريق المشروع للتعاون مع طلاب لتطوير رقاقة أصغر للعلامات، للحصول على بديل أقل تكلفة، ويسهل الحصول عليه.

ولتسهيل التنفيذ على نطاق واسع، يخطط الباحثون لاستعراض التقنية على الطرقات أمام إدارات النقل في بعض الولايات الأميركية، لأن اعتماد هذه التقنيات يحتاج وبشدة إلى مشاركة الجهات الحكومية المسؤولة عن قرارات البنى التحتية.

تُرى السيارات الآلية ذاتية القيادة عادة على أنها مشكلة برمجيات، ولكن الباحث آشر من جامعة ميشيغان الغربية يعتقد أن اعتماد مقاربة صبورة تجمع بين المعدات المدمجة في البنى التحتية وتعاون جهات النقل الحكومية قد يكون الحل للوصول إلى «عربات من دون حوادث» تستهلك الطاقة بشكلٍ مستدام. يمثل دمج أجهزة الاستشعار في البنى التحتية على الطرقات مساراً واعداً باتجاه قيادة آلية أكثر أماناً وفعالية.



لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
TT

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لماذا يفقد الجمهور ثقته في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

انطلق عصر الذكاء الاصطناعي بوعودٍ واسعة النطاق ونقاشاتٍ حول إمكانياتٍ لا حدود لها، كما تكتب لويز ك. ألين(*).

تفاؤل وخيبة

والآن، وبعد سنواتٍ من الخبرة العملية، لا يزال الخبراء متفائلين بشأن التأثير طويل الأمد للذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يتفق معظم الناس على أن مساهماته في الحياة اليومية كانت مخيِّبة للآمال، إن لم تكن أسوأ من ذلك.

وحتى بصفتي واحدة من العاملات في القيادة التقنية بهذا المجال، لا بد لي من الاعتراف بأن استياء المستهلكين من الذكاء الاصطناعي له ما يبرره إلى حد كبير، فقد اتسمت تجربة المواطن الأميركي العادي مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، حتى الآن، بتراجع الجودة وازدياد انعدام الثقة.

قصص وهمية في وسائل الاتصال الاجتماعي

تعجّ وسائل التواصل الاجتماعي بأشخاصٍ وقصصٍ وهمية، وتمتلئ الأسواق الإلكترونية بشكلٍ متزايد بعمليات الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وغالباً ما تفشل مبادرات الشركات في تحقيق التوقعات المالية، بل إن عدداً منها زاد من صعوبة حياة العاملين.

لقد بات فشل أدوات الذكاء الاصطناعي العام في تحقيق الضجة الإعلامية الكبيرة التي أثيرت حولها، أمراً مُسلَّماً به عالمياً، حتى إن قاموس ميريام-ويبستر نفسه أعلن اختياره كلمة «هراء» ككلمة عام 2025.

«التحديد الدقيق والموجّه»

ومع ذلك، تتاح للجمهور، الآن، فرصة لتغيير هذا الواقع في عام 2026. ويبدأ ذلك بتوظيف مفهوم «التحديد الدقيق (specificity)» ككلمة تُعرِّف ما هو مقبل.

وفي حقيقة الأمر، فإن شركات التكنولوجيا وباحثي الذكاء الاصطناعي بالغوا في تقدير القدرات الفعلية لهذه التقنية منذ البداية، فقد ركّز هؤلاء الرواد على الإمكانات الكامنة، بدلاً من النتائج العملية. لقد صوّروا الذكاء الاصطناعي على أنه ضرورة يجب على الشركات اتباعها لمواكبة التطورات، بدلاً من كونه أداةً يمكن للمؤسسات والأفراد استخدامها لتحقيق أهداف محددة.

التكنولوجيا وسيلة وليست غاية

لتطوير هذه التقنية وتحقيق رؤيتهم لمستقبل مُحسَّن بالذكاء الاصطناعي، سيتعيّن على القادة التوقف عن مناشدة الجمهور لتغيير الخطاب حول الذكاء الاصطناعي.

إن الطريق إلى الأمام بسيط للغاية، إذ يحتاج قادة التكنولوجيا إلى العودة إلى أساسيات المنتج. عليهم أن يتقبلوا فكرة أن التكنولوجيا وسيلة لتحقيق غاية، وليست غاية في حد ذاتها، وهذا يعني إعادة تركيز استراتيجيات التطوير والتواصل على حلول للمشاكل الحقيقية.

خطوات التحديد الدقيق «الموجّه»

1. التصميم الموجَّه للأفراد لا «المستخدمين»

إن إغراء بناء أدوات عامة الأغراض مفهوم، لكن القيام بذلك باستخدام التكنولوجيا الحالية يُضعف فائدتها. وستكون أدوات الذكاء الاصطناعي، اليوم، أكثر فاعلية عندما تُصمم خصوصاً لأفراد محددين في أدوار محددة. يجب أن تُوجه هذه المعرفة عملية ابتكار المنتج، والتدريب، والتسويق، وتكتيكات المبيعات.

2. التركيز على النتائج بدلاً من القدرات

الذكاء الاصطناعي ليس مختلفاً عن أي منتج آخر. لن يستخدمه الناس إلا إذا حل مشكلة موجودة لديهم بالفعل. ويفشل كثير من أدوات الذكاء الاصطناعي في تحقيق هذا الهدف، فهي تركز على ما يمكن للنموذج فعله، بدلاً من التمعن في فهم أسباب أهمية ما يفعله.

3. التوقف عن تقديم وعود خيالية

قد يُمثل الذكاء الاصطناعي، اليوم، مستقبلاً يمكن فيه تحقيق التحسين الشامل، لكن هذا ليس صحيحاً. يجب أن تعكس خطط تطوير المنتجات هذه الحقيقة. إنّ الوضوح والمباشرة بشأن ما هو متاح الآن وما سيكون متاحاً في المستقبل يُساعدان على تخفيف الإرهاق الناتج عن الضجة الإعلامية واستعادة الثقة.

حان وقت إعادة النظر

بصفتي مديرة للمنتجات، شاهدتُ عدداً من الأمثلة على الاستخدام الأمثل للذكاء الاصطناعي، خلال السنوات القليلة الماضية.

ومع ذلك، أُدرك أن أسباب انعدام ثقة الجمهور أو عدم اهتمامه الواسع النطاق تقع في معظمها على عاتق قطاع التكنولوجيا، ذلك أن رغبة هذا القطاع في إنجاز كل شيء دفعة واحدة، خلقت بيئةً لا يثق فيها الناس بقدرة التكنولوجيا على القيام بأي شيء مفيد.

إنها حقيقةٌ يصعب تقبّلها، لكن أي قائد تقني يُنكر ذلك يُخدع نفسه. ومع ذلك، لم يفت الأوان بعدُ لتصحيح الوضع. إذا كان القادة على استعداد لتقبُّل هذه الحقيقة وإعادة توجيه استراتيجياتهم نحو «التحديد»، فسيكون هناك متسع من الوقت لإعادة النظر، وإعادة التقييم، وتحقيق رؤية مستقبلٍ مُحسَّن. يجب أن يحدث هذا قريباً، وإلا فسيضيع مستقبل الذكاء الاصطناعي هباءً.

*مجلة «إنك»، خدمات «تريبيون ميديا»


مجتمعات كاملة وتجارب إنسانية... لا تزال خارج نطاق الذكاء الاصطناعي

نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر
نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر
TT

مجتمعات كاملة وتجارب إنسانية... لا تزال خارج نطاق الذكاء الاصطناعي

نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر
نافذة على عالمين_ أحدهما لا يفهم الآخر

في القاعات الكبرى، حيث تُصاغ البيانات وتُعلن المبادئ بلغة تبدو مكتملة، يظهر الذكاء الاصطناعي كأنه يسير بثقة نحو مستقبل أكثر عدلاً وإنصافاً. تُرفع شعارات الشفافية، وتُكرَّر مفاهيم الحوكمة، وتُقدَّم العدالة الخوارزمية كأنها حقيقة قريبة لا جدال فيها.

لكن خلف هذا الانسجام الظاهري، يبقى سؤال أكثر إزعاجاً، وأقل حضوراً:

هل ما يُقال في هذه القاعات يعكس فعلاً ما يحدث خارجها، أم أنه يكتفي بصياغة عالمٍ مثالي لا وجود له في الواقع؟

أخلاقيات داخل حدود البيانات

تركّز معظم النقاشات العالمية حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي على قضايا تبدو مكتملة: التحيّز، والخصوصية، والشفافية، والمسؤولية. وهي دون شك قضايا حقيقية، لكنها تنطلق من افتراض خفيّ نادراً ما يُناقش: أن المشكلة تكمن في كيفية استخدام البيانات، لا في حدودها.

لكن السؤال الأكثر عمقاً، والأقل طرحاً، هو: ماذا عن أولئك الذين لا تُمثّلهم البيانات أصلاً؟ فالذكاء الاصطناعي، مهما بلغ من تعقيد، لا يرى العالم كما هو، بل كما يُقدَّم له. وما لا يدخل في بياناته، لا يدخل في حساباته... ولا في قراراته. وهنا لا يكون الخطأ في الخوارزمية، بل في العالم الذي اختُصر داخلها.

ما لا تراه الخوارزميات

عالم خارج الرؤية الخوارزمية

في مساحات واسعة من هذا العالم، لا تُقاس المعاناة ولا تُسجَّل، ولا تتحول إلى بيانات يمكن للآلة أن تفهمها. هناك أمراض لا تصل إلى مرحلة التشخيص، وصدمات لا تُوثَّق، وواقع صحي كامل يظل خارج أي نموذج تنبؤي.

في مثل هذه البيئات، لا يكون التحيّز نتيجة خلل تقني في الخوارزمية، بل نتيجة غياب الصورة من الأساس. فالمشكلة ليست في طريقة التحليل... بل فيما لم يُحلَّل أصلاً.

وهنا يتبدّل معنى العدالة نفسها. فكيف يمكن الحديث عن «عدالة خوارزمية» في عالمٍ لم يُمثَّل رقمياً بعد؟ وهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون منصفاً... إذا كان لا يرى الجميع؟

عندما لا تكفي الأخلاقيات

في القمم العالمية، يُقدَّم الذكاء الاصطناعي كأداة يمكن تهذيبها أخلاقياً، وكأن المشكلة تكمن فقط في ضبط سلوك الخوارزمية من داخل النظام الذي أنشأها. تُناقش المبادئ، وتُصاغ الأطر، ويبدو وكأن الحل يكمن في تحسين ما هو قائم. لكن هذا التصور يخفي افتراضاً أعمق: أن جميع المشكلات قابلة للحل من داخل النظام نفسه. بينما يهمس الواقع بشيء مختلف تماماً.

فهناك معاناة لا تنتظر «حوكمة» الخوارزمية... بل تنتظر أن تُرى. وهناك بشر لا يحتاجون إلى خوارزميات أكثر عدلاً، بل إلى أن يدخلوا أصلاً في مجال رؤيتها.

ما بين الخطاب والواقع: درس من قمة الهند

كما ظهر في نقاشات القمة العالمية للذكاء الاصطناعي في الهند، التي رفعت شعار «الذكاء الاصطناعي المسؤول»، بدا أن التركيز ينصب على مبادئ الحوكمة، والشفافية، وتقليل التحيّز داخل الأنظمة. لكن ما تكشفه هذه النقاشات، رغم أهميتها، هو فجوة أعمق: أن الخطاب الأخلاقي العالمي يفترض وجود عالم ممثَّل بالكامل داخل البيانات... بينما الواقع مختلف تماماً. فما لا يُقال في هذه القاعات، ليس فقط حدود التقنية، بل حدود الرؤية نفسها... إذ توجد مجتمعات كاملة خارج نطاق النماذج، وتجارب إنسانية لا تصل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي، وبالتالي لا تدخل في أي إطار أخلاقي يُناقش.

* عدم الاستقرار البيئي أو الضغوط النفسية من العوامل التي لا يمكن قياسها ولا تدخل إلى الأدوات الذكية *

حدود ما يمكن قياسه

في دراسة حديثة نُشرت عام 2026 في مجلة «نيتشر ميديسن» (Nature Medicine)، أظهرت نماذج تنبؤية طوّرها باحثون في جامعة ستانفورد قدرة متقدمة على تحليل البيانات الصحية، واستباق المخاطر قبل حدوثها. ومع ذلك، توقفت هذه النماذج عند حدود واضحة عندما يتعلق الأمر بعوامل لا تُقاس بسهولة، مثل عدم الاستقرار البيئي أو الضغوط النفسية التي لا تجد طريقها إلى السجلات الطبية.

وهنا لا تنكشف حدود التقنية فحسب، بل حدود الفكرة التي تقوم عليها.

فالمشكلة ليست في دقة ما نقيس، بل في افتراضٍ أعمق: أن كل ما هو مهم... يمكن قياسه.

لكن الواقع أكثر تعقيداً من ذلك. فبعض أهم محددات الصحة لا تُكتب في البيانات، ولا تُترجم إلى أرقام، ومع ذلك تظل الأكثر تأثيراً في حياة الإنسان.

ما بعد الأخلاقيات

قد تنجح القمم في صياغة مبادئ أخلاقية للذكاء الاصطناعي، وتبدو هذه المبادئ مكتملة في نصوصها ومنطقها. لكن التحدي الحقيقي لا يبدأ داخل هذه الأطر، بل خارجها.

في تلك المساحات التي لا تصلها البيانات، ولا تلامسها النماذج، ولا تختزلها الأرقام، هناك يتغيّر السؤال نفسه. فلا يعود السؤال:

هل الذكاء الاصطناعي أخلاقي؟ بل يصبح أكثر عمقاً وإلحاحاً: هل يستطيع أن يرى ما يجب أن يكون أخلاقياً تجاهه؟


أول مهمة مأهولة إلى القمر منذ 50 عاماً

شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر
شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر
TT

أول مهمة مأهولة إلى القمر منذ 50 عاماً

شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر
شكل تصويري لمركبة «أوريون» قرب القمر

سترسل وكالة الطيران والفضاء الاميركية ناسا، أربعة رواد فضاء في مهمة أرتميس 2 في رحلة تستغرق 10 أيام حول القمر للتمهيد لهبوط على سطحه في المستقبل وإقامة قواعد دائمة عليه.