تقنيات حديثة تُطور صناعة السيارات ذاتية القيادة

أحدثها روبوتات الدردشة الذكية

تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)
تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)
TT

تقنيات حديثة تُطور صناعة السيارات ذاتية القيادة

تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)
تجربة عملية لاختبار روبوت الدردشة في السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)

تتطور صناعة السيارات ذاتية القيادة بسرعة، مدفوعة بعدة تقنيات حديثة في مقدمتها الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للسيارات تحليل البيانات واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، بالإضافة لأجهزة الاستشعار المتطورة مثل الرادارات والكاميرات التي تساعد في اكتشاف العقبات وتحديد المسارات والتعامل مع حركة المرور، وتجنب العوائق.

كما تساهم أنظمة الملاحة الذكية في تحسين تجربة القيادة، حيث توفر توجيهات دقيقة وتحديثات حية حول حركة المرور. بالإضافة إلى ذلك، تسهم تقنيات الاتصال المتطور في تعزيز التواصل بين السيارات والبنية التحتية، ما يزيد من تحسين السلامة على الطرق، وتقليل الحوادث الناتجة عن الخطأ البشري، وتقديم حلول نقل أكثر كفاءة وراحة.

التجربة أثبتت قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تعزيز أداء السيارات ذاتية القيادة (جامعة بوردو)

روبوتات الدردشة

وبعدما اقتحمت تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل روبوت الدردشة الشهير «تشات جي بي تي»، العديد من المجالات، جاء الدور على السيارات ذاتية القيادة.

تخيل أنك تقول لسيارتك: «أنا في عجلة من أمري»، فتقوم السيارة تلقائياً باختيار الطريق الأسرع للوصول إلى وجهتك. ووجد مهندسو جامعة بوردو الفرنسية أن السيارة ذاتية القيادة يمكنها تنفيذ ذلك بمساعدة «تشات جي بي تي» أو روبوتات الدردشة الأخرى، وذلك بعد إجراء تجربة عملية.

وأوضح الباحثون أن دراستهم، التي عُرضت في 25 سبتمبر (أيلول) 2024، أمام المؤتمر الدولي السابع والعشرين لأنظمة النقل الذكية (IEEE) في كندا، تُعد من بين أولى التجارب التي تختبر قدرة السيارات ذاتية القيادة على تفسير الأوامر الصوتية البشرية وتنفيذها بدقة. وتعتمد هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية وتتعلم بمرور الوقت، ما يجعلها قادرة على الاستجابة للأوامر بشكل أكثر إنسانية مقارنة بأنظمة التحكم التقليدية.

شملت التجارب أوامر مباشرة مثل «قُدْ بسرعة أكبر»، وأخرى غير مباشرة مثل «أشعرُ بالغثيان»، مع تزويد النماذج بالمعايير اللازمة، مثل قواعد المرور وحالة الطرق وأجهزة الاستشعار الخاصة بالسيارة. وأثبتت التجارب أن هذه النماذج تُحسّن استجابة السيارة، ما يجعل تجربة القيادة أكثر راحة.

وأوضح الباحثون أن الأنظمة التقليدية في السيارات تتطلب الضغط على أزرار أو استخدام نظام التعرف على الصوت الذي يحتاج إلى دقة في الكلام، بينما تتميز النماذج اللغوية الكبيرة بقدرتها على فهم الأوامر الصوتية البشرية بصورة أكثر دقة.

تحديات الاستجابة السريعة والهلوسة

الدكتور ران وانغ، الأستاذ المساعد في كلية الهندسة بجامعة بوردو والباحث الرئيسي للدراسة، يرى أن التجارب أثبتت قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تعزيز أداء السيارات ذاتية القيادة، لكن لا تزال هناك تحديات تحتاج إلى معالجة.

وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن دمج روبوتات الدردشة بالكامل في المركبات ذاتية القيادة يتطلب تحسينات ضرورية، أبرزها تقليل زمن الاستجابة للأوامر إلى أقل من 1.6 ثانية لضمان التصرف السريع في الحالات الطارئة، ومعالجة مشكلة «الهلاوس» التي قد تؤدي إلى تفسير الأوامر بشكل خاطئ، مما يشكل تهديداً للسلامة، إلى جانب اختبار هذه النماذج في بيئات متنوعة مثل الظروف الجوية المتغيرة وحركة المرور المعقدة لضمان دقتها.

وتوقع وانغ تطوراً في المستقبل لتلك النماذج لتعزيز التواصل بين الركاب والمركبات ذاتية القيادة، مشيراً إلى أن دمج وسائل متعددة للتواصل مثل الصوت والنص والصور سيساهم في تحسين التفاعل الطبيعي بين الركاب والمركبة، كما يمكن لتلك النماذج التفاعل بشكل استباقي عبر اقتراح مسارات أو تقديم تحذيرات بناءً على سلوك الركاب، ما يعزز من فعالية وسلامة حركة المرور.

تقنيات القيادة الذاتية

وتعد السيارات ذاتية القيادة واحدة من أبرز الابتكارات التي تعتمد على مجموعة متكاملة من التقنيات المتطورة التي تعزز من قدرتها على التنقل بأمان وفعالية.

من بين هذه التقنيات، تبرز تقنية «الليدار» (Lidar)، التي تعني «كشف الضوء وتحديد المدى». وتستخدم هذه التقنية الليزر لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للبيئة المحيطة بالسيارة، من خلال إرسال أشعة ليزر، وقياس الوقت الذي تستغرقه للعودة، ما يوفر معلومات دقيقة حول المسافات والأشكال. وتُعتبر هذه التقنية حيوية لاكتشاف العقبات مبكراً.

أيضاً، تُتيح تقنية «الاتصال بين المركبات وكل شيء» (V2X Communication) للمركبات التواصل مع بعضها البعض ومع البنية التحتية، مثل إشارات المرور، لتحسين إدارة حركة المرور وزيادة الأمان. وتساعد هذه التكنولوجيا في تقليل الحوادث وزيادة كفاءة حركة المرور.

تأتي أيضاً تقنية الحوسبة السحابية (Cloud Computing)، التي توفر بنية تحتية قوية لتخزين البيانات ومعالجتها بشكل مركزي. ومن خلال استخدام السحابة، يمكن للسيارات جمع كميات هائلة من البيانات من حساسات متعددة وتبادل المعلومات بشكل فوري؛ ما يتيح تحديثات في الوقت الحقيقي ويُحسن نماذج التعلم الآلي. وتساهم هذه العملية في تعزيز دقة وموثوقية أنظمة القيادة الذاتية.

ومع اعتماد السيارات على الاتصال الشبكي لتبادل المعلومات، يصبح تأمين هذه البيانات أمراً بالغ الأهمية. وهنا يأتي دور تقنيات الأمن السيبراني لحماية المركبات من الاختراقات والتهديدات الأمنية، من خلال تشفير البيانات لحماية المعلومات الحساسة ونظم اكتشاف التسلل للكشف عن الأنشطة المشبوهة قبل أن تتسبب في ضرر.



​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان

​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان
TT

​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان

​الذكاء الاصطناعي في علاج جذور الأسنان

حقق الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في اكتشاف وتوقع جوانب مختلفة في علاج جذور الأسنان المسماة من قِبل عامة الجمهور بـ«حشوات العصب» Endodontics.

الذكاء الاصطناعي يرصد جذر الأسنان

في مجال الاكتشاف، تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الآفات والخراجات حول قمة جذور الأسنان، وكسر التاج والجذر، وتحديد طول الجذر، وكشف تشريح الجذور والقنوات. تشمل مهام التنبؤ تقدير الحاجة إلى إعادة العلاج. تُعد الخراجات حول قمة جذور الأسنان، شائعة وتُشكّل تحديات في التشخيص وتخطيط العلاج للأطباء. ويمكن أن يُحسّن التعرف المبكر على هذه الآفات من نتائج العلاج من خلال منع انتشار المرض إلى الأنسجة المحيطة.

إن علاج جذور الأسنان أو حشوات العصب، المعروف أيضاً باسم «علاج العصب»، فرع من فروع طب الأسنان يركز على تشخيص، ومعالجة أمراض لب الأسنان (العصب) والجذور.

يتضمن هذا العلاج إزالة اللب التالف أو المصاب داخل السن (لب السن المحتوي على العصب والشريان والوريد والأوعية اللمفاوية وكثير من الخلايا لكن الكل يسمي اللب بالعصب!)، وتنظيف وتعقيم القنوات الجذرية، ثم حشوها بمواد طبية خاصة لمنع العدوى المستقبلية، وحماية الأسنان من مزيد من التلف.

أهمية علاج جذور الأسنان

- تخفيف الألم: يساعد علاج الجذور في تخفيف الألم الشديد الناتج عن التهابات العصب، إذ قالت العرب: «لا ألم إلا ألم الضرس».

- إنقاذ الأسنان: يمكن أن يمنع العلاج الفقدان الكامل للسن المتضررة، مما يحافظ على الأسنان الطبيعية بدلاً من اللجوء إلى التعويضات الصناعية.

- منع العدوى: العلاج الفوري والعناية الجيدة تمنعان انتشار العدوى إلى الأنسجة المحيطة والعظام، وقد تم تسجيل بعض حالات الوفاة من انتقال الصديد من خراجات الأسنان إلى الدورة الدموية.

وحسب المكتب العربي في منظمة الصحة العالمية فإن هناك أكثر من 130 مليون عربي بالغ يعانون من تسوس أو نخر الأسنان، ونسبة كبيرة منهم ستحتاج إلى حشوات العصب.

الذكاء الاصطناعي يسابق جراحي الأسنان

* رصد الخراجات: أجرى العالم البريطاني أندرياس وزملاؤه دراسة مقارنة ما بين أداء خوارزمية الذكاء الاصطناعي و24 جراح فم ووجه في اكتشاف الخراجات حول قمة جذور الأسنان على الأشعة البانورامية. وخلصت الدراسة إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم العميق تفوقت على بعض الجراحين. وبالمثل، أظهرت دراسة أخرى أن نماذج الشبكات العصبية التلافيفية CNN، (وهي من مكونات الذكاء الاصطناعي المستلهمة من العصب البصري لتحديد الأشكال)، أدت أداءً أفضل من ثلاثة أطباء استشاريي أشعة فم ووجه، في اكتشاف الخراجات حول قمة جذور الأسنان أثناء المحاكاة على الأشعة داخل الفم.

وفي دراسة أخرى نشرت في مجلة «طب الأسنان» البريطانية أخيراً، استخدم العالم أورهان وزملاؤه أكثر من 100 أشعة مقطعية للأسنان لاختبار نظام الذكاء الاصطناعي، وذكروا دقة اكتشاف عالية مقارنة باختصاصي الأشعة.

تشخيص كسور الجذور وأطوالها

* تشخيص كسور الجذور الأفقية والعمودية: وهو مهمة تتطلب الخبرة، ويفشل تقريباً 75 في المائة من الأطباء في تحديدها على الأشعة. تم تطوير نماذج من الذكاء الاصطناعي لاكتشاف كسور الجذور تلقائياً على الصور الشعاعية للأسنان ثنائية وثلاثية الأبعاد.

أظهرت دراسة لفوكودا وزملائه أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة واعدة لتشخيص الكسور الجذرية العمودية على الأشعة البانورامية. وأظهرت دراسة أخرى للدكتور جوهاري من «هارفارد» وزملائه أداءً ممتازاً باستخدام خوارزمية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الكسور الجذرية العمودية بدقة 96.6 في المائة.

* تحديد طول الجذر بدقة: خطوة حاسمة لنجاح علاج قناة الجذر أو حشوات العصب، حيث إن 60 في المائة من فشل علاج حشوات العصب بسبب عدم الحساب الدقيق لطول قناة العصب، ما يؤدي إلى قصر أو زيادة الحشوة، ويؤدي بدوره إلى فشل العلاج، وتفاقم الخراج مع خطورة ذلك.

أظهرت الدراسات أن الشبكات العصبية الاصطناعية (وهي من مكونات الذكاء الاصطناعي) يمكن استخدامها لتحديد طول الجذر بدقة. أبلغ الدكتور ساغيري وزملاؤه في بحث منشور أخيراً في مجلة «طب الأسنان» الأميركية أن الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه أداة إضافية لتحديد موقع خروج العصب من قمة جذر الأسنان، وقد أثبت ذلك عدم وجود فروق في قياسات طول الجذر عند مقارنة الذكاء الاصطناعي مع القياسات الفعلية بعد إجراء القياسات الفعلية.

معدلات نجاح عالية

وهكذا فقد أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي القائمة على CNN معدلات نجاح عالية في الكشف التلقائي عن الأسنان وتجزئتها على الأشعة ثنائية وثلاثية الأبعاد.

ويتمتع الذكاء الاصطناعي بمستوى عالٍ، مقارنة بالمراقبين البشريين، ولكن مع أوقات معالجة أسرع بكثير. وبما أن تحديد تشريح الجذور والقنوات هو أمر ضروري لنجاح علاج قناة الجذر، فإن لدى تطبيقات الذكاء الاصطناعي القدرة على المساهمة في هذه المهام.

*رئيس جمعية الذكاء الاصطناعي بطب الأسنان في الشرق الأوسط.

حقائق

130 مليون عربي بالغ يعانون من تسوس أو نخر الأسنان ونسبة كبيرة منهم ستحتاج إلى حشوات العصب