تحدث عملية الرؤية نتيجة انعكاس الضوء عن الأجسام من حولنا ووصوله إلى العين لتقوم بدورها بتحويله إلى إشارات كهربائية تنتقل إلى الدماغ الذي يترجمها إلى صور. وفي الروبوتات التي تشبه الإنسان إلى حد كبير قد يختلف الأمر، فهي غير قادرة على رؤية الأجسام بالطريقة التي يرى فيها الإنسان.
تعتمد الروبوتات في قدرتها على تمييز الصور على خوارزميات قادرة على التعرف إلى الصور من خلال الكاميرات وأجهزة الاستشعار، حيث تقوم البرمجيات بإنشاء خريطة للبيئة وتمييز الأنماط تساهم في فهم الروبوت للبيئة المحيطة به. وبمعنى آخر، يتم برمجة الروبوتات على يد الإنسان لتتمكن من رؤية الأجسام التي يحددها.
يعتبر التتبع البصري بالنسبة للإنسان أمرًا في غاية السهولة، حيث يمكن للفرد تعيين جسم متحرك وتتبعه في حال تحركه كمشاهدة طائر يحلق في السماء وتتبع مساره، إلا أن هذا الأمر يعتبر صعبًا بالنسبة للروبوتات.
ولتحسين قدرة الروبوتات البصرية على تتبع الأجسام، قام فريق بحثي ضم كلًا من الدكتور ساجد جافد، أستاذ مساعد والدكتور جورج دياس، أستاذ والدكتور لاكمال سينيفيراتني، أستاذ والدكتور نوفل ورغي، أستاذ وجميعهم من قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في جامعة خليفة بالتعاون مع الدكتور عارف محمود من جامعة العلوم والتكنولوجيا في باكستان، بتطوير خوارزمية في الأنظمة الذكية تتميز بدقتها العالية وسرعتها في رصد الأجسام وتتبعها. وقد تم نشر هذا البحث في المجلة الدولية المرموقة "آي إي إي إي ترانزاكشنز أون سايبرنتكس".
وفي هذا الصدد، قال الدكتور ساجد: "يعتبر التتبع البصري للأجسام أمرًا صعبًا في العديد من التطبيقات الروبوتية، وتكمن الصعوبة في عملية تطوير خوارزميات الرصد القادرة على التصرف في حال عدم وضوح الصور بسبب حركتها وتجاهل محيط الجسم والتعامل مع المتغيرات الضوئية".
ويعد تتبع البصري للأجسام تطبيقًا للتعلم العميق يقوم البرنامج من خلاله بالكشف عن مجموعة أولية من الأجسام وتتبع حركتها، حيث تتيح الخوارزميات للروبوت إمكانية التحديد الآلي للأِجسام وتفسيرها على شكل مجموعة من المسارات والتنبؤ بنهاية مسارها.
وتتمثل الخطوة الأولى لتتبع الأجسام في الكشف عنها، حيث يساهم نظام الفريق البحثي في تعليم الروبوت على البحث عن جسم أو أكثر من الأجسام المحددة مسبقًا، وعند تحديد الجسم لا بد من تتبعه. وتحدث عملية تتبع الجسم بالنسبة للروبوت من خلال إعادة تحديده في سلسلة متتالية من الصور وتفسيرها على شكل مجموعة من المسارات.
ويجب أن تتميز خوارزميات تتبع الأجسام بالدقة العالية في الكشف عن الأجسام وتحديد أماكنها بأقل فترة زمنية ممكنة، وهو ما يعتبر ضروري جدًا لا سيما في نماذج التتبع الفورية.
وأضاف الدكتور ساجد: "تعتبر أجهزة تمييز الأجسام التقنية الأنسب لتتبع الأجسام، نظرًا لأدائها الفعال من حيث السرعة والدقة".
وقد تمكن الفريق البحثي من التغلب على مسألة صعوبة الجمع بين الدقة في تحديد الأجسام والسرعة في معالجة البيانات وترجمتها من خلال تطوير مخطط بياني لوضع النماذج والتنبؤ بمكان ظهور الجسم بالاعتماد على موقعه السابق، حيث تقوم أجهزة تمييز الأجسام باختيار المسار الأكثر احتمالًا دون أية مشتتات أو معوقات محيطة بالجسم من ضمن مجموعة المسارات الممكنة.
وقام الفريق أيضًا باختبار الخوارزمية التي طورها على 6 قواعد بيانية معيارية ومقارنتها بـ 33 جهاز تعقب متطور ومتوفر في الوقت الحالي، حيث حققت نتائج الاختبار تميزًا مرموقًا تمثل بالدقة العالية والفعالية في العديد من الاختبارات.
تشهد الروبوتات والآلات ذاتية التحكم انتشارًا واسعًا في الفترة الأخيرة، ما يزيد من أهمية أنظمة تتبع الأجسام. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي شهدته تلك الأنظمة، إلا أنها لم تصل حتى الآن لمستوى أداء الإنسان.