تقنية جديدة قد تنقل الساعات الذكية إلى مستوى مختلف من […]
تقنية جديدة قد تنقل الساعات الذكية إلى مستوى مختلف من تتبع النشاط البدني، إذ تتيح لها مراقبة حركة الجسم بالكامل، من الرأس إلى القدمين، بالاعتماد على الموجات فوق الصوتية والذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى كاميرات أو إضافة مستشعرات جديدة.
وتحمل التقنية اسم EchoMotion، وطورها باحثون من جامعة كورنيل الأميركية، مستفيدين من مكبر الصوت والميكروفون الموجودين بالفعل في الساعات الذكية، لتحليل انعكاسات الموجات الصوتية عن جسم المستخدم وإعادة بناء وضعيته وحركاته.
وتعالج هذه التقنية أحد أوجه القصور في الساعات الذكية الحالية، التي تركز أساساً على قياس حركة المعصم وعدد الخطوات ومعدل ضربات القلب، دون توفير تصور دقيق لحركة بقية أجزاء الجسم، وهو ما يحد من قدرتها على تقييم أداء التمارين الرياضية وتصحيح وضعيات الجسم.
كيف تراقب الساعة حركة الجسم بالكامل؟
تعتمد EchoMotion على إرسال موجات صوتية فوق سمعية من مكبر الصوت في الساعة، ثم التقاط الأصداء الناتجة عن ارتدادها عن أجزاء الجسم المختلفة، مثل الذراعين والساقين والجذع.
وتُحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه الإشارات لتحديد مواقع المفاصل الرئيسية وزوايا حركتها، وإعادة بناء وضعية الجسم بالكامل، في عملية تشبه تقنيات تتبع الحركة المعتمدة على الكاميرات، لكن باستخدام الصوت بدلاً من التصوير.
ومن أبرز خصائص النظام أنه لا يتطلب تعديلات مادية على الساعة، إذ يعتمد على مكوناتها الحالية، كما أن حجمه لا يتجاوز 30 ميغابايت، ما يسمح بتشغيله على ساعات تعمل بنظام Wear OS دون استهلاك كبير لموارد الجهاز.
اختبارات على ساعات سامسونغ وغوغل
اختبر الباحثون التقنية بمشاركة مجموعتين من المتطوعين، إذ شارك 10 أشخاص في المرحلة الأولى لتنفيذ 18 نوعاً من الحركات البدنية، وجُمعت البيانات لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على تحديد مواقع 12 مفصلاً رئيسياً في الجسم.
وفي مرحلة لاحقة، شغّل الفريق النظام على ساعة Samsung Galaxy Watch 6 تجارية دون تعديل مكوناتها، واختبره مع 15 مشاركاً جديداً.
وأظهرت النتائج أن متوسط الخطأ في تحديد مواقع المفاصل كان أقل قليلاً من 10 سنتيمترات، قبل أن ينخفض إلى نحو 6 سنتيمترات بعد معايرة النظام باستخدام بيانات حركات المستخدم خلال 12 دقيقة فقط.
كما نجح الباحثون في تشغيل النموذج على ساعتي Samsung Galaxy Watch 7 وGoogle Pixel Watch 3، دون الحاجة إلى إعادة تدريبه، مع تسجيل تراجع طفيف في الدقة.
دقة تصل إلى 95.4% في التعرف على التمارين
ومن بين النتائج اللافتة، تمكن النظام التجريبي من التعرف على 20 تمريناً رياضياً مختلفاً بدقة بلغت 95.4%، شملت القرفصاء وتمارين ضغط الصدر ورفع الأثقال وغيرها من التمارين الشائعة في صالات الرياضة.
وحافظت التقنية على أدائها حتى في بيئة رياضية حقيقية، رغم تشغيل الموسيقى في الخلفية بمستوى صوت بلغ نحو 76 ديسيبل.
أما على مستوى استهلاك الطاقة، فلم تتجاوز الطاقة اللازمة للاستشعار بالموجات فوق الصوتية في النموذج الأولي 12 ملي واط، فيما استهلكت التقنية ما بين 5 و6% من شحن بطارية Galaxy Watch 6 خلال جلسة تتبع استمرت نصف ساعة.
ما حدود التقنية الجديدة؟
رغم النتائج الواعدة، لا تزال EchoMotion تواجه بعض التحديات، أبرزها تأثر دقة التتبع بوجود أشخاص آخرين يتحركون بالقرب من المستخدم، بسبب التداخل بين انعكاسات الموجات الصوتية.
في المقابل، لم يؤثر وجود الأثاث بكثافة أو الضوضاء الصادرة عن طريق مزدحم بصورة ملحوظة في أداء النظام، ما يشير إلى أن حركة الأشخاص المحيطين تمثل التحدي الأبرز أمامه.
من الرياضة إلى التأهيل الطبي والنظارات الذكية
ولا تقتصر التطبيقات المحتملة لهذه التقنية على متابعة التمارين الرياضية، بل قد تمتد إلى مجال التأهيل الطبي، من خلال مساعدة الأطباء والمتخصصين على مراقبة حركات المرضى أثناء تنفيذ التمارين العلاجية في المنزل، وتقييم مدى التزامهم بالتعليمات.
كما يدرس الفريق إمكانية دمج التقنية مع النظارات الذكية وأجهزة الواقع الافتراضي والمعزز، بما قد يتيح استخدام حركات الجسم والإيماءات للتحكم في التطبيقات والألعاب، دون الحاجة إلى مستشعرات إضافية مرتفعة التكلفة.
وتكمن أهمية EchoMotion في اعتمادها على مكونات متوفرة بالفعل في الساعات الذكية، بدلاً من إضافة كاميرات أو شرائح متخصصة، وهو ما قد يفتح المجال أمام تطوير قدرات أكثر تقدماً لتتبع الحركة، إذا نجحت التقنية في تجاوز تحدياتها والانتقال من مرحلة البحث إلى الاستخدام التجاري.
(العربية)
