ليس في كل مكان — فقط حيثما يكون الأمر مهمًا

الذكاء الاصطناعي في سلامة المصاعد/السلالم المتحركة

بواسطة لاكشمانان رجا

أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شائعًا في السنوات الأخيرة. ولكن، هل يُعدّ تطبيق الذكاء الاصطناعي ضروريًا لجميع تطبيقات التحكم؟ الإجابة هي لا. عندما يكون للنظام شروط واضحة وقابلة للتنبؤ وقائمة على قواعد محددة، فلا حاجة للذكاء الاصطناعي. يمكن التعامل مع العديد من المهام بالغة الأهمية للسلامة بكفاءة باستخدام منطق بسيط ومبرمج مسبقًا أو جهاز حتمي مُبرمج مسبقًا، بدلًا من الاعتماد على نظام ذكاء اصطناعي ذاتي التعلم.

مثال: مراقبة حالة قفل باب الطابق. وهي حالة محددة وواضحة ذات حالتين محتملتين، وهما: مغلق - يُسمح لكابينة المصعد بالتحرك؛ مفتوح - لا يُسمح لكابينة المصعد بالتحرك.

يمكن للمهام التي تتضمن تحليل السلوك البشري أو التنبؤ بأعطال المكونات أن تستفيد بشكل كبير من قدرات الذكاء الاصطناعي، لا سيما عند التعامل مع البيانات المعقدة والديناميكية في المواقف الآنية. في هذه المقالة، سنستعرض بعض أنظمة التحكم في المصاعد والسلالم المتحركة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل، بالإضافة إلى الفرص المحتملة التي يمكن أن يقدم فيها الذكاء الاصطناعي مساعدة قيّمة.

لنبدأ بتعريف الذكاء الاصطناعي. ببساطة، يشير إلى جعل الآلات تفكر وتتصرف مثل البشر. الآن، ما هو الذكاء البشري؟

الذكاء المتعدد

يمتلك البشر أنواعاً متعددة من الذكاء، كما وصفها هوارد غاردنر، عالم النفس التنموي الأمريكي.^[1] تختلف تركيبة هذه الذكاءات من شخص لآخر. قد يتفوق بعض الأفراد في الموسيقى، بينما قد يكون آخرون بارعين في التفكير المنطقي أو اللغة.

تتوفر أدوات الذكاء الاصطناعي التي تركز على كل نوع من أنواع الذكاء، وقد أدرجت بعضها في الشكل 1. على الرغم من وجود ثمانية أنواع من الذكاء، إلا أنها جميعًا تتضمن شكلاً من أشكال المعالجة المعرفية. ولكن ما هي المعالجة المعرفية تحديدًا؟

تشير المعالجة المعرفية إلى العمليات الداخلية للعقل، بينما يمثل الذكاء الأداء العام. إن حياة الإنسان في جوهرها رحلة تعلم، ولهذا السبب استخدمت تصنيف بلوم.^[2] إطار عمل بالإضافة إلى بعض المهارات الإضافية لنمذجة نظام الاستخبارات الخاص بنا في الشكل 2.

يتفتح التصنيف

عندما نواجه تحديات أو نتعرف على بيئات جديدة، نبدأ بملاحظة محيطنا باستخدام حواسنا. ثم نستحضر تجاربنا السابقة من مواقف مشابهة. إذا كانت لدينا معرفة ذات صلة، نفهمها ونطبقها لتحقيق النتيجة المرجوة. في الحالات التي نواجه فيها مواقف جديدة تمامًا ليس لدينا خبرة سابقة بها، نعتمد على التجارب أو المعلومات الأكثر صلة المخزنة في ذاكرتنا لفهم الموقف وتطبيق تلك المعرفة لتحقيق أهدافنا. إذا لم تكن النتيجة مرضية، يمكننا إما استخدام ثاني أكثر تجاربنا صلة أو تعديل بعض معايير عملنا لمعرفة النتائج التي سنحصل عليها. في المواقف الأكثر تعقيدًا، غالبًا ما نتواصل مع الأصدقاء أو المرشدين للحصول على آراء الخبراء.

نقوم بتحليل وتقييم جميع النتائج المُجرَّبة، ونضع قواعدنا الخاصة بناءً على أفضلها. ثم نخزن هذه القواعد والخبرات الجديدة في ذاكرتنا للرجوع إليها لاحقًا. يجب أن تكون الأخلاق مبدأً توجيهيًا طوال هذه العملية. هذا يصف كيفية حدوث عملية التعلّم. والآن، دعونا نطبق الإطار نفسه لاستكشاف نظام ذكاء اصطناعي.

نظام الذكاء الاصطناعي

في نظام الذكاء الاصطناعي،^[3] كما هو موضح في الشكل 3، تُستبدل الحواس البشرية بمستشعرات اصطناعية، وتُستخدم ذاكرة اصطناعية لتخزين البيانات المُجمعة من هذه المستشعرات، بالإضافة إلى معلومات من التجارب السابقة. وتُجرى العمليات المعرفية باستمرار باستخدام خوارزميات التعلم الآلي على معالجات قوية تُحلل البيانات من المستشعرات، إلى جانب المعرفة المُستقاة من القواعد المُحددة مسبقًا.

تُحدد الحلول المثلى للتحديات الجديدة بطريقة مشابهة للمنطق البشري، وتُنفذ الإجراءات بواسطة أنظمة تحكم. وعند الضرورة، يمكن لأنظمة ذكاء اصطناعي متعددة من مواقع جغرافية مختلفة التعاون لتحديد أفضل الحلول بسرعة. ومن المهم التأكيد على ضرورة تعزيز المبادئ التوجيهية الأخلاقية خلال مرحلة التعلم الآلي ومراجعتها دوريًا لمعالجة أي اختلافات قد تظهر.

ما الذي ساهم في الطفرة الأخيرة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟

هناك العديد من العوامل الرئيسية التي تدفع هذا النمو:

• انخفاضات كبيرة في تكاليف أجهزة الاستشعار والذاكرة
• التطورات في تقنيات معالجة الصوت والصورة، بالإضافة إلى نقل البيانات
• زيادة هائلة في سرعة معالجة الكمبيوتر
• صعود البيانات الضخمة والحوسبة السحابية والتعلم الآلي

باختصار، العاملان الأكثر أهمية اللذان يدفعان إلى استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي هما وفرة البيانات الضخمة التي تولدها العديد من أجهزة الاستشعار وتعقيد أنماط البيانات التي تتطلب التحليل.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في المصاعد والسلالم المتحركة

الحلول الحالية

1) نظام تحليل حركة المرور والمراقبة والتشخيص عن بعد

يركز التطبيق الأولي للذكاء الاصطناعي في أنظمة المصاعد بشكل أساسي على تحسين انسيابية الحركة بين مجموعات المصاعد الكبيرة (انظر الشكل 4). ونظرًا لتعدد العوامل التي يجب مراقبتها وعدم القدرة على التنبؤ بالسلوك البشري، فإن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الخوارزميات الجينية والمنطق الضبابي والشبكات العصبية، يُمكن أن يُسفر عن حلول مُحسّنة. وعادةً ما تُقاس فعالية هذه الأنظمة بقدرتها على استيعاب حركة المصاعد وأوقات الانتظار، وهما معياران أساسيان للأداء في صناعة المصاعد.

حلول المراقبة والتشخيص عن بعد^[4,5] تكتسب تقنيات الذكاء الاصطناعي زخمًا متزايدًا في ظلّ مواجهة القطاع لنقص في الأيدي العاملة. ومع ظهور الذكاء الاصطناعي، أصبح رصد حالة مكونات المصاعد والسلالم المتحركة أكثر فعالية وسهولة. ويتعين على أنظمة الرصد والتشخيص عن بُعد التعامل مع كميات هائلة من البيانات الحقيقية التي يتم جمعها من مختلف أجهزة الاستشعار، حيث تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا (انظر الشكل 5).

2) سلامة المستخدم — خدمة الاتصال الطارئ بالمصاعد القائمة على الذكاء الاصطناعي تتجاوز حواجز اللغة

قد يكون التعطل في مصعد في بلد أجنبي تجربةً مزعجة، خاصةً إذا كنت تواجه صعوبة في فهم اللغة المحلية عند الضغط على زر الاتصال الطارئ. ولحسن الحظ، تم استحداث خدمة اتصال طارئ متعددة اللغات للمصاعد للتغلب على هذه المشكلة.^[6] تستخدم هذه الخدمة روبوتًا صوتيًا يعمل بالذكاء الاصطناعي قادرًا على ترجمة المحادثات في الوقت الفعلي، مما يُسهّل التواصل الفعال بين الشخص المحاصر في المصعد ومركز الاستجابة للطوارئ. لا يُعزز هذا الحل المبتكر السلامة فحسب، بل يُوفر أيضًا للمستخدمين في بيئات غير مألوفة راحة البال التي هم في أمسّ الحاجة إليها.

3) سلامة المستخدم - اكتشاف السقوط واكتشاف السلوك غير الآمن من خلال تحليل الفيديو

قد يحدث هذا لأي شخص. أنت متأخر عن موعد رحلتك، وتجري مسرعًا في المطار، يائسًا من تفويت رحلتك. تفعل ما تعلم أنه خطأ: بدلًا من استخدام المصعد، تصعد السلم المتحرك مسرعًا، ساحبًا حقيبتك الضخمة معك. فجأة، تعلق حقيبتك العملاقة بين الدرجات، فتسقط. في بعض الحالات، قد يتسبب هذا السقوط في سلسلة من السقطات، مما يؤدي إلى إصابات لمن حولك.

تحتوي معظم المباني العامة على كاميرات مراقبة تُركز على السلالم المتحركة، وغرفة تحكم مُجهزة بلوحات إشرافية وشاشات متعددة لعرض حالة تشغيل هذه الأنظمة. مع ذلك، ونظرًا لمحدودية عدد الموظفين المُكلفين بمراقبة السلالم المتحركة، ففي حال وقوع حادث، يستغرق وصولهم إلى الموقع وإيقاف السلم وقتًا. وفي بعض الحالات، قد يُوقف المارة السلم قبل وصول موظفي المبنى.

إن تطبيق تحليل الفيديو في الوقت الفعلي باستخدام نظام الذكاء الاصطناعي لمراقبة السلالم المتحركة يمكن أن يتيح استجابات أسرع، مما قد يقلل من شدة الحوادث.^[7]

الحلول الممكنة

1) User safety - Avoiding the longer waiting time for the person with a wheelchair/baby stroller

كثيراً ما نلاحظ في مراكز التسوق المزدحمة أن الأفراد الذين يستخدمون الكراسي المتحركة أو الأمهات اللواتي لديهن عربات أطفال يواجهون تحديات عند محاولة الوصول إلى المصاعد التي تلبي احتياجاتهم من المساحة، حيث قد يكون كل مصعد يتوقف عند طابقهم مزدحماً وغير قادر على استيعاب الكراسي المتحركة أو عربات الأطفال.

قد يتمثل أحد الحلول الممكنة في استخدام نظام مراقبة وتحليل الفيديو من كاميرات موجودة في ردهة المصعد وداخل كابينة المصعد. سيحدد هذا النظام الأفراد الذين يحتاجون إلى مساحة أكبر، ويخصص لهم كابينة المصعد المناسبة التي تلبي احتياجاتهم. إضافةً إلى ذلك، يمكن أن يُسهم تعديل مدة بقاء الباب أثناء صعود الركاب ونزولهم في تحسين تجربة هؤلاء الأفراد (انظر الشكل 8).

2) سلامة المستخدم - تجنب المواقف الخطرة التي قد يعلق فيها مقود الكلب بين أبواب المصعد

نلاحظ اليوم أن استخدام الهواتف المحمولة يشتت انتباه الناس وقد يؤدي إلى حوادث في المصاعد. ويبرز قلق خاص عند اصطحاب الركاب لكلابهم. فإذا لم يتوخَّ أصحاب الحيوانات الأليفة الحذر، فقد تعلق أطواق الكلاب في أبواب المصعد، مما قد يتسبب في حوادث خطيرة قد تؤدي إلى إصابات بالغة أو حتى الوفاة لكل من الكلب وصاحبه. ولأن ستائر الإضاءة في المصاعد تحتوي على نقاط عمياء، فقد لا ترصد دائمًا الأطواق الرفيعة. ولكن، بمساعدة تحليل الفيديو المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكننا منع مثل هذه الحوادث من خلال:

• بدء الإعلانات الصوتية برسائل السلامة ذات الصلة كلما تم رصد راكب برفقة كلب
• تحليل لقطات الفيديو وإيقاف المصعد، وإطلاق إنذار الطوارئ وتفعيل جهاز الاتصال في حالات الطوارئ في اللحظة التي توشك فيها وقوع حادثة ما.

يمكن لنفس نوع تحليل الفيديو أن يمنع السلوك غير الآمن من قبل الركاب المحاصرين عندما يحاول الشخص فتح أبواب المصعد بالقوة (انظر الشكل 9).

3) سلامة العمال – الوصول إلى منطقة الحفر/سطح السيارة والخروج منها

يُعدّ الصعود والنزول من أعلى كابينة المصعد وحفر المصعد من أهمّ المهام التي يقوم بها عمال المصاعد أثناء الفحص والصيانة والإصلاح والتحديث، وذلك لضمان سلامتهم. وقد وضعت معظم شركات المصاعد إجراءات قياسية لضمان سلامة عمالها. مع ذلك، قد يتجاهل بعض العمال أحيانًا بعض الخطوات بسبب ضغط العمل أو الثقة المفرطة، مما قد يؤدي إلى حوادث خطيرة.

لضمان الالتزام بهذه الإجراءات، يمكن لنظام خبير مدعوم بالذكاء الاصطناعي مراقبة أنشطة فنيي المصاعد أثناء هذه المهام الحيوية باستخدام كاميرات فيديو أو نظارات ذكية. ويُصدر هذا النظام تنبيهات مرئية أو صوتية في حال رصد أي مخالفة. ويمكن استخدام البيانات المُجمّعة لبدء تدريب وإرشاد إضافيين، مما يُساعد على تحديد الأسباب الجذرية للمخالفة، وبالتالي تحسين ثقافة السلامة العامة (انظر الشكل 10).

4) سلامة العمال والمستخدمين – مرشد إلكتروني لمتخصصي الصيانة/التفتيش

يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يكون بمثابة مرشد إلكتروني لمتخصصي صيانة وفحص المصاعد، مما يعزز سلامة كل من العمال والركاب. وتدمج هذه الأنظمة مدخلات مثل صور المكونات والأوامر الصوتية وعناصر التحكم بالإيماءات من خلال أجهزة قابلة للارتداء مثل النظارات الذكية بتقنية الواقع المعزز.^[8] تتيح هذه التقنية للعمال الحصول على مساعدة خطوة بخطوة مع إبقاء أيديهم حرة لأداء المهام الميكانيكية. يرشد نظام الذكاء الاصطناعي الخبير العمالَ إلى إجراءات الضبط اللازمة، والمتطلبات التنظيمية المتعلقة بالمكون المحدد، والوصول إلى بيانات الحوادث السابقة الناجمة عن أعطال ذلك المكون. تساعد هذه المعلومات في منع تكرار الأخطاء (انظر الشكل 11).

على سبيل المثال، عندما يُجري فنيو الصيانة أو الفحص فحوصات دورية على مكابح المصاعد وهم يرتدون نظارات ذكية، تستطيع هذه النظارات تحديد المكابح. بعد ذلك، يمكنهم التواصل مع نظام الذكاء الاصطناعي الخبير لاسترجاع المتطلبات التنظيمية أو إرشادات الصيانة ذات الصلة باستخدام الأوامر الصوتية أو إيماءات التحكم. إضافةً إلى ذلك، يُمكن للنظام تسليط الضوء على إحصائيات الحوادث المتعلقة بنوع المكابح المحدد، والتأكيد على أهمية صيانتها أو فحصها. يتم تحديث قاعدة معارف النظام الخبير باستمرار من قِبل خبراء صناعة المصاعد من جميع أنحاء العالم، مما يضمن دقة الإرشادات المقدمة وتوافقها مع أحدث معايير السلامة. بفضل الدعم الفوري والتعلم المستمر وتحسين تنفيذ المهام، تُقلل أنظمة الصيانة المُعززة بالذكاء الاصطناعي من الأخطاء البشرية، وتُحسّن الامتثال، وتُعزز بشكل كبير سلامة المصاعد بشكل عام لكل من العمال والمستخدمين.

خاتمة

كما ذُكر سابقًا، لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي ضروريًا في ظلّ ظروف محددة وقابلة للتنبؤ وقائمة على قواعد مُحددة، تتطلب سلوكًا نظاميًا متسقًا في ظلّ نفس المدخلات. مع ذلك، يُمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي مفيدة في الحالات التي تُنتج فيها كميات هائلة من البيانات من خلال العديد من أجهزة الاستشعار في الصيانة التنبؤية، وفي حالات تعقيد أنماط البيانات، مثل تحليل السلوك البشري. ولتحقيق الحلول الأمثل، قد تتبنى أنظمة التحكم نهجًا هجينًا يجمع بين مزايا الأساليب التقليدية والذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك استخدام الأساليب التقليدية.

تتناول هذه المقالة خوارزميات وظائف السلامة الأساسية مع دمج الذكاء الاصطناعي لتعزيز القدرة على التكيف واتخاذ القرارات المستنيرة. كما تناقش حلولاً قائمة ومحتملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين سلامة مستخدمي المصاعد والسلالم المتحركة. لمزيد من المعلومات، يُرجى الرجوع إلى المراجع المذكورة.

مراجع حسابات

[1] نظرية الذكاءات المتعددة — pz.harvard.edu/resources/ the-theory-of-multiple-intelligences

[2] هيلر، آر إف (2022). ازدهار جديد - إضافة "التعاون" إلى تصنيف بلوم. مجلة تطوير التعلم في التعليم العالي، العدد 24. doi.org/10.47408/jldhe.vi24.906

[3] عملية الذكاء الاصطناعي — electronicsforu.com/technology-trends/tech-focus/ ai-ml-shifting-focus-back-hardware

[4] جسر مصعد ميتسوبيشي إم: mitsubishielevator.com/products/ms-bridge

[5] المراقبة والتشخيص عن بعد للمصاعد في سنغافورة —bca.gov.sg/regulatory-info/lifts-escalators/remote-monitoring-diagnosticsfor-lifts-in-singapore

[6] BOSCH - Multilingual elevator emergency call service — bosch-elevatorcloud.com/en/multilingual-elevator-emergencyservice/

[7] رحلات أكثر أماناً مع حلول الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي من شركة KONE — kone.com/en/news-and-insights/stories/how-ai-makes-escalators-safer-withvideo-monitoring.aspx

[8] إدارة السلامة والصحة المهنية تنشر نظارات الواقع المعزز الذكية Vuzix M400 — xrtoday.com/augmented-reality/osha-deploys-vuzix-m400-ar-smart-glasses/