أنظمة مساعدة السائق تؤدي لتفادي 57 في المائة من حوادث التصادم

أنظمة مساعدة السائق تؤدي لتفادي 57 في المائة من حوادث التصادم
TT

أنظمة مساعدة السائق تؤدي لتفادي 57 في المائة من حوادث التصادم

أنظمة مساعدة السائق تؤدي لتفادي 57 في المائة من حوادث التصادم

ساعدت أنظمة مساعدة السائق الإلكتروني 57 في المائة من السائقين في تجنب حوادث التصادم، حسب مسح أجراه موقع «كونسيومر ريبورت» الأميركي المتخصص في تقييم المنتجات. وشمل المسح الذي تتبع بيانات 72 ألف سيارة تقريباً خلال الفترة من 2015 إلى 2019 سؤال السائقين عن فائدة التحذير المبكر من التصادم والتشغيل الآلي للمكابح في حالة الطوارئ والتحذير من النقاط غير المرئية عند الرجوع إلى الخلف وغيرها من أنظمة السلامة ومساعدة السائق.
وسجّل المشاركون في المسح أعلى معدلات الرضا بالنسبة لنظم التحكم في مسار السيارة والمكابح الآلية والتحذير من النقاط غير المرئية، في حين كانت أنظمة التحكم في الحارة المرورية أقل شعبية أو فعالية بالنسبة للسائقين.
وقال «جيمس إريكسن»، الذي يمتلك سيارة «سوبارو أوت باك 2017»، إن نظام المكابح الآلية في السيارة ساعده في تجنب الاصطدام بغزال.
وكتب «إريكسن»، في ردّه على أسئلة المسح: «ظهر غزال بشكل مفاجئ أمام السيارة، وقبل أن أتمكن من الضغط تماماً على المكابح، عمل نظام الطوارئ الآلي للمكابح، وتوقفت السيارة تماماً قبل الاصطدام بالغزال»، حسب وكالة الأنباء الألمانية.
ونقل موقع «أوتو نيوز»، المتخصص في موضوعات السيارات عن «مايك مونتسيلو» محرر السيارات في «كونسيومر ريبورت» القول، من المهم أن تخطر الأنظمة المستخدمين بالتغيير الذي يطرأ على البيئة المحيطة بهم. وحذّر «مونتسيلو» من أنه إذا تحول النظام إلى مصدر إزعاج للسائق، أو كان حساساً للغاية، فإن المستخدمين يقومون بإيقاف تشغيله، وبالتالي لن يكون له جدوى في تجنب التصادم. وبشكل عام، فإن نسبة الرضا عن أنظمة مساعدة السائق في السيارات أعلى كثيراً من نسبة الرضا عن أي خصائص أخرى فيها.
وقال نحو 60 في المائة من السائقين، إن نظام التحذير من النقاط غير المرئية خلف السيارة ساعدهم في تجنب التصادم، كما أنه النظام الذي يوقف السائقون تشغيله في أقل الحدود.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».