الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT): مستقبل المنازل الذكية مع إطار MSF-Net

يشهد مجال إنترنت الأشياء (IoT) تطورًا متسارعًا بفضل التكامل العميق مع تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، مما أدى إلى نشوء مفهوم جديد يُعرف باسم “الذكاء الاصطناعي للأشياء” (AIoT). يجمع هذا المفهوم بين قدرات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية لإنترنت الأشياء، مما يعزز من فعالية الأجهزة الذكية ويجعلها أكثر استقلالية وذكاءً. وتتمثل الفائدة الكبرى في قدرة هذه الأجهزة على اتخاذ قرارات لحظية بناءً على البيانات التي تجمعها، ما يسهم في تحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل استهلاك الطاقة، لا سيما في تطبيقات المنازل الذكية.

ما هو الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT)؟

يُعرَّف الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT) بأنه دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء بهدف تحسين أداء الأنظمة الذكية، من خلال تعزيز قدرات المعالجة المحلية وتحليل البيانات بصورة أسرع وأكثر دقة. وبخلاف أنظمة إنترنت الأشياء التقليدية التي تعتمد على إرسال البيانات إلى خوادم بعيدة للمعالجة، تتميز أنظمة AIoT بقدرتها على المعالجة اللحظية داخل الجهاز نفسه، مما يقلل من زمن الاستجابة ويزيد من كفاءة الأداء.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للأشياء؟

تعتمد تقنيات AIoT على البنية التحتية لإنترنت الأشياء التي تشمل المنصات الرقمية، الخوادم، المستشعرات، والبرمجيات المتقدمة. وتستخدم خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي لتحليل البيانات واتخاذ قرارات بناءً على النتائج المستخلصة، مما يعزز من دقة التعرف على الأنشطة البشرية وتحسين تجربة المستخدم في المنازل الذكية.

دور الذكاء الاصطناعي للأشياء في المنازل الذكية

يُعتبر تطبيق الذكاء الاصطناعي للأشياء في المنازل الذكية من أكثر المجالات الواعدة، حيث يمكن لأنظمة AIoT التعرف على الأنشطة اليومية للسكان، مثل الطهي، ممارسة الرياضة، أو الاسترخاء، وذلك من خلال تحليل البيانات التي تجمعها أجهزة الاستشعار الذكية. وبناءً على هذه التحليلات، تستطيع الأنظمة الذكية تنفيذ إجراءات تلقائية مثل:

• ضبط الإضاءة تلقائيًا وفقًا للأنشطة المكتشفة.
• تشغيل الموسيقى المناسبة لكل نشاط.
• تحسين استهلاك الطاقة لضمان الكفاءة والراحة.

دور تقنية الواي فاي في أنظمة AIoT

من بين التقنيات المتعددة المستخدمة في المنازل الذكية، تبرز تقنية الواي فاي (Wi-Fi) كحل فعال للتعرف على الأنشطة البشرية، نظرًا لانتشارها الواسع وتكلفتها المنخفضة، بالإضافة إلى قدرتها على توفير مستويات جيدة من الخصوصية مقارنة بالكاميرات وأجهزة الاستشعار الأخرى. لكن رغم مزاياها، تواجه تقنية الواي فاي بعض التحديات مثل التداخل البيئي، مما قد يؤثر على دقة التعرف على الأنشطة.

إطار MSF-Net: ثورة في أنظمة التعرف على الأنشطة

في إطار الجهود المستمرة لتحسين دقة التعرف على النشاط البشري باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والواي فاي، طور فريق من الباحثين بقيادة البروفيسور جوانج جيل جون، من كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة إنتشون الوطنية في كوريا الجنوبية، إطار عمل متطور يُعرف باسم MSF-Net. يهدف هذا الإطار إلى تحسين قدرة أنظمة AIoT على التعرف على الأنشطة بدقة وفعالية.

وقد نُشرت نتائج هذا البحث في مجلة IEEE Internet of Things Journal، حيث سلط الباحثون الضوء على الفوائد الكبيرة التي يقدمها MSF-Net في مجال تحليل الإشارات اللاسلكية للتعرف على الأنشطة البشرية.

مكونات إطار MSF-Net

يعتمد إطار MSF-Net على بنية تعلم عميق متقدمة تتألف من ثلاثة مكونات رئيسية:

1. هيكل ثنائي التدفق (Dual-stream structure):
   
   • يستخدم تحويل فورييه القصير المدى (STFT) لتحليل التغيرات الزمنية في الإشارات.
   • يعتمد على تحويل المويجة المنفصلة (DWT) لاكتشاف التغيرات المفاجئة في الإشارة.
   • يساعد في استخراج معلومات دقيقة من الإشارات اللاسلكية.
2. محوّل (Transformer):
   
   • يعالج البيانات المستخرجة من المكون الأول.
   • يساعد في استخلاص الميزات الأساسية من الإشارات.
3. آلية الدمج القائمة على الانتباه (Attention-Based Fusion Branch):
   
   • تدمج المعلومات القادمة من تحويل STFT و DWT بطريقة ذكية.
   • تعطي وزنًا أكبر للمعلومات الأكثر أهمية، مما يحسن من دقة التعرف على الأنشطة.

نتائج واعدة وتطبيقات متعددة

أثبت إطار MSF-Net كفاءته في سلسلة من الاختبارات المكثفة، حيث تفوق على التقنيات الحالية في التعرف على الأنشطة باستخدام الواي فاي، وحقق نتائج مبهرة في مقياس (Cohen’s Kappa) بلغت:

• 91.82% في مجموعة بيانات معينة.
• 69.76% في مجموعة أخرى.
• 85.91% و 75.66% في مجموعات بيانات مختلفة.

التطبيقات العملية لإطار MSF-Net

يمكن تطبيق MSF-Net في مجالات متعددة، من أبرزها:

• المنازل الذكية: توفير تجربة استخدام مخصصة تعتمد على أنشطة السكان.
• الطب التأهيلي: متابعة تطور حالات المرضى من خلال التعرف على أنشطتهم.
• رعاية كبار السن: اكتشاف السقوط أو التغيرات في الأنشطة لضمان سلامتهم.
• الأمن والمراقبة: التعرف على الأنشطة المشبوهة وتعزيز أنظمة الأمان.

مستقبل الذكاء الاصطناعي للأشياء

يمثل إطار MSF-Net خطوة متقدمة نحو تطوير تقنيات AIoT، مما يسهم في تحسين جودة الحياة وتعزيز الراحة والأمان في المنازل الذكية. ومع استمرار التقدم في هذا المجال، من المتوقع أن نشهد تطبيقات أكثر ذكاءً وتطورًا في المستقبل القريب.