الذكاء الاصطناعي والواي فاي يقودان تحولًا في المنازل الذكية

تشهد المنازل الذكية تحولًا جذريًا بفضل تطور الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، حيث أصبح بإمكان الأجهزة المنزلية التفاعل بذكاء مع المستخدمين وتحسين تجربة العيش داخل المنازل. 

اندماج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الواي فاي فتح آفاقًا جديدة لرفع كفاءة الأنظمة المنزلية الذكية، مما يجعل المنازل أكثر أمانًا، راحةً، وكفاءة في استهلاك الطاقة.

ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا في إدارة المنازل

يعتمد مفهوم الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT) على دمج الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية لإنترنت الأشياء، مما يمكن الأجهزة من تحليل البيانات محليًا واتخاذ قرارات آنية دون الحاجة إلى الاعتماد على خوادم خارجية، هذه التقنية تسمح للأجهزة بالتكيف مع أنماط حياة المستخدمين، مما يؤدي إلى استجابة أسرع وأداء أكثر كفاءة.

على سبيل المثال، يمكن للأنظمة الذكية الآن التعرف على أنشطة السكان داخل المنزل وضبط الإضاءة، أو التحكم في درجة الحرارة، أو حتى تشغيل الأجهزة المنزلية وفقًا للاحتياجات الفعلية للمستخدمين، ما يسهم في تقليل استهلاك الطاقة وتعزيز راحة الأفراد.

تقنية الواي فاي تدعم التعرف على الأنشطة المنزلية

من بين التقنيات المستخدمة في تحليل أنشطة الأفراد داخل المنازل، تبرز شبكات الواي فاي كأحد أكثر الحلول فعالية من حيث التكلفة وسهولة الانتشار، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل إشارات الواي فاي لاكتشاف الحركة وتحديد الأنشطة المختلفة داخل المنزل دون الحاجة إلى كاميرات أو أجهزة استشعار إضافية، مما يعزز من خصوصية المستخدمين.

إلا أن هذه التقنية تواجه بعض التحديات، أبرزها تأثير التداخل البيئي الذي قد يقلل من دقة التعرف على الأنشطة، ولهذا السبب، يعمل الباحثون على تطوير حلول تقنية متقدمة لمعالجة هذه المشكلات وتحسين دقة الأنظمة الذكية.

إطار MSF-Net: خطوة نحو التعرف الدقيق على الأنشطة المنزلية

في خطوة علمية جديدة، طور فريق بحثي بقيادة البروفيسور "جوانج جيل جون" من جامعة إنتشون الوطنية في كوريا الجنوبية، إطارًا ذكاءً اصطناعيًا جديدًا يُعرف باسم MSF-Net، يهدف هذا الإطار إلى تحسين قدرة الأجهزة الذكية على التعرف على الأنشطة البشرية بدقة باستخدام إشارات الواي فاي، وذلك من خلال معالجة الإشارات وتحليلها عبر تقنيات تعلم عميق متقدمة.

يعتمد MSF-Net على تحليل بيانات حالة القناة (CSI) الخاصة بإشارات الواي فاي، مما يتيح التمييز بين الأنشطة المختلفة، سواء كانت حركات كبيرة مثل المشي والجري، أو أنشطة دقيقة مثل الكتابة أو التقاط الأشياء.

يتكون الإطار من ثلاثة عناصر رئيسية:

هيكل ثنائي التدفق: يعتمد على تحويلات رياضية متقدمة لتحليل التغيرات في الإشارات اللاسلكية واستخلاص المعلومات الدقيقة منها.

محوّل بيانات ذكي: يعمل على تحليل البيانات المستخرجة بكفاءة لاستخلاص الأنماط المهمة.

آلية اندماج تعتمد على التركيز: تقوم بتجميع البيانات من مختلف المصادر وتعطي أولوية للمعلومات الأكثر أهمية.

نتائج واعدة وتطبيقات متعددة

أظهرت الاختبارات أن MSF-Net يتفوق على التقنيات السابقة في دقة التعرف على الأنشطة، حيث حقق نتائج متقدمة في قياسات الأداء، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات متعددة، منها:

المنازل الذكية: تحسين تجربة المستخدم من خلال أنظمة ذكية قادرة على التكيف مع أنماط الحياة اليومية.

الرعاية الصحية: مراقبة نشاط المرضى وتقديم دعم مخصص لحالات التأهيل.

رعاية كبار السن: اكتشاف الحركات غير الطبيعية مثل السقوط وتنبيه أفراد الأسرة أو الطواقم الطبية.

الأمن والمراقبة: التعرف على التحركات غير المعتادة داخل المنزل دون الحاجة إلى كاميرات.

مستقبل المنازل الذكية أكثر ذكاءً وكفاءة

التطور المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي للأشياء يفتح المجال لابتكارات غير مسبوقة في المنازل الذكية، حيث من المتوقع أن تصبح هذه التقنيات أكثر دقة وسلاسة في التعامل مع البيانات، مما سيجعل المنازل أكثر قدرة على الاستجابة لاحتياجات سكانها، ومع استمرار الأبحاث في هذا المجال، سيشهد المستقبل القريب اعتمادًا متزايدًا على الذكاء الاصطناعي في جعل المنازل أكثر أمانًا وكفاءة.

لمتابعة المزيد من الأخبار اضغط هنــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــا