كيف يمكن أن تساعد تحليلات الفيديو في تسريع التعافي من COVID-19 في جميع أنحاء العالم
نشرت: 2021-02-02ظل عالمنا يكافح وباءً عالميًا يُعرف باسم COVID-19 خلال العام الماضي. تشير تقارير منظمة الصحة العالمية إلى وجود مئات الآلاف من الحالات الجديدة في جميع أنحاء العالم كل يوم. أصبح انتشار هذا المرض مشكلة ويشكل مصدر قلق دائم للعلماء والأطباء في جميع أنحاء العالم.
أصدرت العديد من الدول قوانين بشأن التباعد الاجتماعي وارتداء الأقنعة. يشار إلى أنه يتم العمل على أمل محاولة وقف انتشار هذا الفيروس. مع فتح العديد من الأماكن العامة (أو إعادة فتحها) مثل مراكز التسوق والمتاجر والمطاعم ، أصبح من الصعب تتبع ما إذا كان الناس يحترمون قوانين المسافة الاجتماعية هذه أم لا.
نظرًا لأن الموظفين يعودون إلى أماكن عملهم وتقوم بعض الحكومات برفع قيود الإغلاق ببطء ، فمن غير المؤكد كيف سيتم السيطرة على الفيروس ، وقد يصبح هذا الافتقار إلى السيطرة مشكلة. يجب أن يكون صاحب العمل مسؤولاً عن تتبع ما إذا كان العمال يتبعون قواعد التباعد الاجتماعي ، والتي قد تصبح ساحقة في مرحلة ما.
كيف يمكن أن تساعد التكنولوجيا؟
أحد الحلول المنطقية هو التحول إلى التكنولوجيا. ولكن كيف يمكن أن تساعد التكنولوجيا هنا؟ اليوم ، أينما ذهبنا ، نحن محاطون بالتكنولوجيا. أظهرت الأبحاث الحديثة في لندن أن هناك أكثر من 600000 كاميرا لـ 9.3 مليون شخص (حوالي 67.5 كاميرا لكل 1000 شخص). يمكن أن تكون اللقطات التي تم جمعها هنا ذات أهمية كبيرة عند مراقبة التفاعلات ومراقبة الممارسات الاجتماعية عن بعد.
التكنولوجيا التي حظيت بالاهتمام في السنوات القليلة الماضية وتحسنت هي تحليلات الفيديو. من خلال التركيز على التعرف على الوجه أو إدارة الحشود ، من المتوقع أن ينمو هذا النوع من التكنولوجيا إلى 12 مليار دولار بحلول عام 2026. أظهر سوق تحليلات الفيديو نفسه مفيدًا للغاية في الوباء العالمي من خلال تطبيقه على أشياء مثل اكتشاف الحمى أو التباعد الاجتماعي .
يمكن أن تكون هذه اللقطات مفيدة للغاية ، ولكن إعادة مشاهدة مئات أو آلاف الساعات من اللقطات نفسها قد تكون مضيعة للوقت. هناك حاجة إلى تقنية أكثر تقدمًا ، مثل AIVA (تحليلات الفيديو بالذكاء الاصطناعي). تستخدم AIVA خوارزميات جغرافية مكانية لتحديد موقع الفرد ومعرفة منظور المشهد.
كشف الحمى وخوارزميات التباعد الاجتماعي
نظرًا لأن أحد أعراض COVID-19 هو الإصابة بالحمى ، فقد كان من الضروري قياس درجة حرارة الجسم في أماكن العمل. يُعد اكتشاف الحمى أمرًا فعالاً ومفيدًا للغاية ، مما يسهل اكتشاف الشخص الذي يعاني من ارتفاع درجة حرارة الجسم. تعمل معظم هذه الأنظمة لأنها تستخدم التعلم العميق لتكبير عين الشخص ، والتي هي الأكثر انعكاسًا لدرجة حرارة الجسم. يمكن إجراء هذا الفحص في العديد من الأماكن العامة مثل المدارس أو الجامعات أو المطارات أو المستشفيات أو الفنادق.
على الرغم من أن هذا قد أثبت أنه مفيد للغاية ، إلا أنه ليس كافياً. يمكن أن يظل الشخص المصاب في فترة الحضانة ، مما يعني أنه لن يظهر بعض الأعراض (مثل الحمى) في هذه المرحلة المبكرة.
عندما يتعلق الأمر بالتباعد الاجتماعي ، فإن الخوارزمية التي من شأنها تتبع ما إذا كان شخصان (أو أكثر) يبقيان مسافة مترين عن بعضهما البعض ستكون مفيدة للغاية. إذا خالف شخص ما القواعد ، فسيقوم المشغل بتنبيه السلطات. حتى إذا تغيرت القواعد عندما يتعلق الأمر بمدى المسافة الاجتماعية ، فمن السهل ضبط الإعدادات.
إذا كان هناك عدة أشخاص في متجر أو مطعم معين ، فسيكون من الضروري ممارسة التباعد الاجتماعي. سيشجع هذا النوع من الخوارزمية على التباعد الاجتماعي ويؤسس طريقة للجميع لتذكر أهمية التباعد الاجتماعي في المقام الأول.
خوارزميات التعرف على قناع الوجه
أصبح الحصول على قناع الوجه أيضًا أمرًا طبيعيًا جديدًا. تطلب معظم الدول من المواطنين ارتداء الأقنعة عندما يكونون خارج المنزل. ارتداء القناع يبطئ انتشار الفيروس. لكن من الصعب للغاية مراقبة كل شخص وما إذا كان يرتدي قناعًا. نظرًا لأنه يكاد يكون من المستحيل على البشر القيام بهذه المهمة في الوقت الفعلي ، فإن أتمتة هذه العملية بمساعدة التكنولوجيا أمر ضروري.
تدور الكثير من خوارزميات التعرف على الوجوه اليوم حول مسح العينين والأنف والفم والأذنين. لكن غالبية هذه الخوارزميات تواجه مشكلة عندما يتعلق الأمر بمسح الوجه إذا كان الشخص يرتدي قناعًا. على سبيل المثال ، واجه iPhone من Apple (الذي يستخدم FaceID لفتح هاتف الشخص) مشكلة في مسح وجه الشخص أثناء ارتداء قناع. كان على Apple تحسين الخوارزمية الخاصة بها لاكتشاف قناع على وجه الشخص. يمنحهم iPhone خيار كتابة رمز المرور الخاص بهم بدلاً من جعلهم ينزعون غطاء الوجه.
أوضح المطورون أن الخوارزمية التي ستكتشف قناعًا على وجه شخص ما تتجاوز مشاكل الخصوصية التي كنا نواجهها في الماضي. ذلك لأن الخوارزمية لا تحدد هوية الشخص أو هويته. يتم تدريب الخوارزمية على القيام بأمرين:
- اكتشاف الوجه - الشيء الوحيد الذي ستفعله الخوارزمية هنا هو اكتشاف الوجه
- كشف القناع - التعرف على وجود قناع أم لا.
وميزة ذلك أن الخوارزمية لا تحدد الوجه - لذا فهي لا تربطه بشخص معين.
بدأت بعض الشركات في استخدام هذه الخوارزميات لمساعدتها على تتبع ما إذا كان موظفوها يرتدون أقنعة أم لا. ستقسم الخوارزمية الأشخاص إلى مجموعتين ، مجموعة من الأشخاص يرتدون أقنعة وأشخاصًا لا يرتدون أقنعة. البيانات التي تم جمعها هنا ستكون في أيدي الشركة. سيكون مفيدًا - لأن الشركة يمكنها فصل موظفيها الذين يرفضون ارتداء الأقنعة في مكان عملهم.
يمكن أيضًا استخدام هذه الخوارزميات في الأماكن العامة (مثل مراكز التسوق والمتاجر وما إلى ذلك). لكن بعض البلدان (مثل الولايات المتحدة الأمريكية) ليس لديها قوانين تحكم خصوصية البيانات. لذلك ، فإن الشركات التي تجمع هذه البيانات ليست ملزمة بإخبارنا أو شرح ما يحدث بالبيانات التي تجمعها.
تقليل الازدحام والنقاط الساخنة
كما رأينا ، أصبحت المسافة الاجتماعية من الأصول السائدة في مكافحة هذا الفيروس. قد يكون ذلك صعبًا في بعض الأحيان ، خاصة في المدن الهائلة والمكتظة بالسكان. ومن نواحٍ كثيرة ، يعد التفاعل الاجتماعي أمرًا بالغ الأهمية ويمكن أن يساهم في النمو الاقتصادي. لكن في هذا الوباء الذي نكافحه ، يجب علينا السيطرة عليه.
الهدف النهائي للتباعد الاجتماعي هو إبطاء انتشار الفيروس قدر الإمكان. يساعد التباعد الاجتماعي أيضًا في منع المستشفيات من الاكتظاظ. فكيف نحقق ذلك؟ في المناطق والأحياء الأكثر ثراءً ، ليس الأمر بهذه الصعوبة. يمكن للناس عزل أنفسهم في منازلهم والعمل عن بعد من المنزل.
لكن ماذا عن السكان الأقل ثراءً؟ ماذا عن الأحياء والمناطق المزدحمة للغاية؟ يضطر معظم الناس إلى مغادرة منازلهم والذهاب إلى العمل. إنهم محاطون باستمرار بأشخاص في المنطقة التي يعيشون أو يعملون فيها.
لتلافي الأزمات المستقبلية ، سيكون من المفيد جدًا وجود بؤر ساخنة ناشئة. مع وجود أكثر من بضعة ملايين من المواطنين في المدن الكبرى ، فإن المناطق المكتظة تجعل من الصعب السيطرة على انتشار الفيروس. من خلال تحديد النقاط الساخنة الناشئة تلقائيًا بواسطة الخوارزميات ، يمكننا تحديد الأماكن الحرجة والمزدحمة في الوقت المناسب وتنبيه العاملين الطبيين أو الحكومة.
نحن بحاجة إلى هذه التكنولوجيا بسبب عدم قدرة الأشخاص في مناطق معينة على الحفاظ على مسافة اجتماعية ، حيث لا يوجد حل آخر للناس ، حتى في حالة الإغلاق ، سوى التجمع. باستخدام رؤية الكمبيوتر والتكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحديد هذه المجالات ، يمكننا إعطاء منظور في الوقت الحقيقي للأشخاص الذين يشغلون مناصب قيادية. ونتيجة لذلك ، يمكنهم الاستعداد بشكل أفضل لمكافحة الوباء وتقديم خدمة لمواطنيهم.
الكلمات الأخيرة
نظرًا لأن العالم بأسره لا يزال يحارب هذا الفيروس القاتل ، فإن التغلب على جميع المشاكل التي تسبب فيها الفيروس هو الأولوية الأولى عالميًا. لقد أثر COVID-19 على الجميع تقريبًا ، وخاصة كبار السن. من نواح كثيرة ، غيرت الطريقة التي نعيش بها. من الصعب أن نتخيل أننا عشنا يومًا ما بدون قناع وأنه لم يكن لدينا مسافة اجتماعية ، لكن هذا هو الوضع الطبيعي الجديد - على الأقل في الوقت الحالي.
النبأ السار هو أن لدينا طريقة للتنقل في كيفية تأثير الوباء علينا - إلى حد ما. لقد كانت التكنولوجيا ذات فائدة كبيرة حتى الآن ، ولا تزال تساعد. على سبيل المثال ، في وقت يتطلب من الناس ارتداء قناع طوال الوقت تقريبًا ، أثبتت خوارزمية تتعقب ما إذا كان الناس يرتدون قناعًا أنها مفيدة للغاية. أيضًا ، فإن وجود خوارزميات تساعد في المسافة الاجتماعية يمكن أن يشجع الناس على احترام قوانين المسافة الاجتماعية.
بعد أن ساعدت التكنولوجيا المتقدمة ، ولكن للتغلب على هذا الوباء تمامًا ، يحتاج العالم إلى الوحدة ومحاربته معًا. فهي لا تزيد فقط من فرصنا في هزيمتها بالكامل ، ولكنها ستعدنا أيضًا لمواقف مستقبلية مشابهة لتلك التي واجهناها مع COVID-19.
ملاحظة المحرر: مايكل هو كبير مسؤولي التكنولوجيا ومؤسس BroutonLab ، وهي شركة لعلوم البيانات أكملت أكثر من 50 مشروعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي بقيمة إجمالية تزيد عن مليون دولار. مايكل خبير في التعلم العميق ، وتحديداً تطبيقاته في Computer Vision و NLP و Reinforcement Learning.
هل لديك أي أفكار حول هذا؟ أخبرنا أدناه في التعليقات أو انقل المناقشة إلى Twitter أو Facebook.