أعلنت مايكروسوفت عن نموذج ذكاء اصطناعي توليدي جديد يحمل اسم Muse، والذي تصفه الشركة بأنه إنجاز مهم لمطوري الألعاب. يتميز هذا النموذج بقدرته على فهم العالم الافتراضي وسلوكيات اللاعبين، مما يساعد استوديوهات الألعاب في تسريع تحويل أفكارها إلى واقع باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

مايكروسوفت تُحدث ثورة في عالم الألعاب بإطلاق نموذج Muse للذكاء الاصطناعي

مايكروسوفت تُحدث ثورة في عالم الألعاب بإطلاق نموذج Muse للذكاء الاصطناعي

وفقًا لمايكروسوفت، فإن Muse هو أول نموذج ذكاء اصطناعي من نوعه يجمع بين تحليل البيئات الافتراضية وتصرفات اللاعبين، مما يمكنه من تقديم تجارب لعب ديناميكية ومبتكرة. وأكدت فاطمة كاردار، نائبة الرئيس التنفيذي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت، أن هذا النموذج لديه فهم عميق لعناصر الألعاب الثلاثية الأبعاد، بما في ذلك فيزياء الحركة واستجابة البيئات الافتراضية لتفاعل اللاعبين.

وأضافت:
“Muse يتيح للمطورين إنشاء تجارب ألعاب أكثر تنوعًا وتناسقًا باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يمثل نقلة نوعية في تطوير الألعاب.”

• إنستاجرام تُطلق مزايا جديدة لتطوير تجربة الرسائل المباشرة

اختبار Muse في بيئة حقيقية

تعاونت مايكروسوفت مع استوديو Ninja Theory لاختبار نموذج Muse، مستخدمةً لعبة Bleeding Edge الجماعية كميدان تجريبي. ومن خلال تحليل بيانات أسلوب لعب المستخدمين، أصبح Muse قادرًا على توليد بيئات لعب افتراضية تحاكي اللعبة الأصلية، بما في ذلك الخرائط والشخصيات والقدرات الحركية.

• مايكروسوفت تحدث ثورة في الحوسبة الكمّية مع شريحة Majorana 1

التحديات والطموحات المستقبلية

رغم إمكانياته المتقدمة، لا يزال النموذج في مراحله الأولية، حيث تعمل المخرجات بمعدل 10 إطارات في الثانية فقط، مما يجعله غير جاهز بعد للاستخدام الفعلي. لكن مايكروسوفت تؤكد أن هذه مجرد بداية لمشروع طويل الأمد، إذ تسعى لاستخدام Muse في تطوير شخصيات ذكاء اصطناعي قابلة للعب في الوقت الفعلي.

• الذكاء الاصطناعي والواي فاي ثورة جديدة في المنازل الذكية

مستقبل الألعاب مع الذكاء الاصطناعي

تؤمن مايكروسوفت بأن Muse قد يكون حجر الأساس لمستقبل جديد في مجال حفظ الألعاب الكلاسيكية، حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإعادة إحياء الألعاب القديمة بأسلوب حديث، دون الحاجة إلى توافقها مع الأجهزة المتطورة. ومع ذلك، فإن تحقيق هذه الرؤية لا يزال يتطلب سنوات من التطوير والاختبار للوصول إلى مستوى الأداء المطلوب.

يشهد مجال إنترنت الأشياء (IoT) تطورًا متسارعًا بفضل اندماجه مع الذكاء الاصطناعي، ليشكل مفهوم “الذكاء الاصطناعي للأشياء” (AIoT)، الذي يجمع بين إمكانيات التقنيتين لفتح آفاق جديدة في التطبيقات الذكية، خاصة في المنازل الحديثة. يهدف AIoT إلى تحسين كفاءة الأجهزة، تقليل استهلاك الطاقة، وتعزيز تجربة المستخدم عبر تحليل البيانات واتخاذ قرارات فورية.

الذكاء الاصطناعي والواي فاي ثورة جديدة في المنازل الذكية

على عكس الأنظمة التقليدية لإنترنت الأشياء التي تعتمد على معالجة البيانات في الخوادم السحابية، تتميز أنظمة AIoT بقدرتها على تحليل البيانات محليًا، مما يتيح اتخاذ قرارات فورية وأكثر كفاءة. تشمل بعض تطبيقات AIoT في المنازل الذكية:

الذكاء الاصطناعي والواي فاي ثورة جديدة في المنازل الذكية

• تعرّف النشاط البشري، حيث يمكن للنظام اكتشاف الأنشطة المختلفة مثل الطهي أو ممارسة الرياضة وضبط الإضاءة والموسيقى وفقًا لذلك.
• تحسين استهلاك الطاقة عبر التشغيل التلقائي للأجهزة الذكية بناءً على الاستخدام الفعلي.
• تعزيز الأمان من خلال التعرف على الأنشطة المشبوهة داخل المنزل.

دور تقنية الواي فاي في تحليل البيانات

تُعد تقنية الواي فاي (Wi-Fi) من أكثر الأدوات شيوعًا في المنازل الذكية نظرًا لتوفرها الواسع وتكلفتها المنخفضة. تتيح الواي فاي تعرّف الأنشطة البشرية داخل المنزل دون الحاجة إلى أجهزة استشعار إضافية. ومع ذلك، تواجه التقنية تحديات مثل التداخل البيئي الذي قد يؤثر على دقة البيانات، مما دفع الباحثين إلى تطوير حلول متقدمة لتحسين أدائها.

• مايكروسوفت تُحدّث AI Hub لتعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في متجرها

MSF-Net.. ابتكار جديد لتعزيز دقة التعرف على الأنشطة

طور فريق بحثي بقيادة البروفيسور جوانج جيل جون من جامعة إنتشون الوطنية في كوريا الجنوبية إطارًا جديدًا يعتمد على التعلم العميق لتحليل إشارات الواي فاي والتعرف على الأنشطة البشرية بدقة عالية، أُطلق عليه اسم (MSF-Net). يهدف هذا الإطار إلى تحسين كفاءة التعرف على الأنشطة المختلفة، سواء الحركية الكبيرة مثل المشي، أو الأنشطة الدقيقة مثل الكتابة أو التقاط الأشياء.

كيف يعمل إطار MSF-Net؟

يتألف هذا النظام من ثلاثة مكونات رئيسية تعمل معًا لتحليل البيانات بفعالية:

1. هيكل ثنائي التدفق (Dual-stream structure): يستخدم طريقتين لتحليل إشارات الواي فاي وهما:
   • تحويل فورييه القصير المدى (STFT) لتحليل التغيرات الزمنية في الإشارة.
   • تحويل المويجة المنفصلة (DWT) لاكتشاف التغيرات المفاجئة في البيانات.
2. المحوّل (Transformer): يقوم بمعالجة المعلومات المستخلصة من الإشارات وتحليلها بعمق.
3. آلية الدمج الذكية (Attention-Based Fusion Branch): تُستخدم لجمع المعلومات من مصادر متعددة والتركيز على البيانات الأكثر أهمية لتعزيز دقة التعرف على النشاط.

• إنستاجرام تُطلق مزايا جديدة لتطوير تجربة الرسائل المباشرة

نتائج مذهلة وتطبيقات متعددة

أظهرت الاختبارات تفوق MSF-Net على التقنيات السابقة، حيث حقق دقة عالية تصل إلى 91.82% على مقياس Cohen’s Kappa، مما يجعله مثاليًا للاستخدام في:

• المنازل الذكية لتوفير بيئة أكثر ذكاءً وراحة.
• الطب التأهيلي لمراقبة تقدم المرضى في برامج العلاج الطبيعي.
• رعاية كبار السن لاكتشاف حالات السقوط أو التغيرات غير الطبيعية في النشاط.
• تعزيز الأمن عبر التعرف على الأنشطة غير المألوفة.
• مايكروسوفت تحدث ثورة في الحوسبة الكمّية مع شريحة Majorana 1

مستقبل واعد لتقنيات AIoT

يُعد تطوير MSF-Net خطوة مهمة نحو تحسين تقنيات الذكاء الاصطناعي للأشياء، مما يعزز جودة الحياة ويجعل المنازل أكثر ذكاءً وأمانًا. ومع استمرار التطور في هذا المجال، يمكننا توقع ابتكارات جديدة تجعل المنازل الذكية أكثر قدرة على التفاعل مع احتياجات المستخدمين بطرق غير مسبوقة.