Page 148 - web

‫دراسات أمنية‬

‫بالتحقق من الصورة مرة واحدة فقط‪ ،‬ويكتشف ما إذا كان‬ ‫ تمهيد الطريق للمدن الذكية‪ :‬يسهم اعتماد الذكاء الاصطناعي‬
‫هناك أي كائنات فيها‪ ،‬ويتم استخدامه أيًًضا لإجراء اكتشاف‬ ‫في إدارة حركة المرور في المناطق الحضرية في تحقيق مبادرات‬
‫المركبات وتعدادها ومقارنة النتائج‪ ،‬لإنشاء قوائم انتظار حركة‬ ‫المدن الذكية؛ حيث تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على‬
‫إنشاء بنية تحتية تتفاعل بسلاسة مع الأنظمة الحضرية الأخرى‪،‬‬
‫المرور ‪.‬‬ ‫مثل وسائل النقل العام وشبكات الطاقة وخدمات الطوارئ‪.‬‬
‫(‪ )3‬نظام معلومات واتصالات المركبة (‪)VICS‬‬ ‫ويعزز هذا الترابط التخطيط والتنمية الحضرية الشاملة‪ ،‬مما‬
‫يشير نظام معلومات واتصالات المركبة إلى نظام اتصالات ينقل‬ ‫يخلق نظا ًًما بيئًًيا حضرًًيا أكثر تماسًًكا واستدامة‪ ،‬علاوة على‬
‫معلومات مثل‪ :‬الازدحام وتنظيم حركة المرور عن طريق الكشف‬
‫عن تحركات السيارة باستخدام جهاز استشعار مثبت على الطريق‪،‬‬ ‫تعزيز اتجاه الدول إلى الانتقال إلى المدن الذكية‪.‬‬
‫ويتم تحرير هذه المعلومات ومعالجتها بواسطة نظام معلومات‬ ‫ إمكانات الابتكار والبحث‪ :‬إن دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة‬
‫السيارة ومركز الاتصالات‪ ،‬ويظهر على شاشة الملاحة من خلال‬ ‫حركة المرور في المناطق الحضرية يفتح المجال أمام البحث‬
‫نص أو شكل رسومي مثل نظام الملاحة في السيارة المثبت في‬ ‫والابتكار المستمرين‪ ،‬ويمكن تحسين تقنيات الذكاء الاصطناعي‪،‬‬
‫السيارات الفردية‪ .‬ويطبق هذا النظم في اليابان بشكل فاعل‪ ،‬حيث‬ ‫ودمجها مع التقنيات الناشئة (مثل المركبات ذاتية القيادة)‪،‬‬
‫يسمح بتدفق أفضل لحركة المرور من خلال توفير المعلومات في‬ ‫ودمجها في أطر التنقل الحضرية الأوسع‪ .‬علاوة على ذلك‪،‬‬
‫توفر الطبيعة الديناميكية لإدارة حركة المرور منصة للتحسين‬
‫الوقت الحقيقي‪.‬‬ ‫المستمر‪ ،‬مما يوفر فرًًصا للتعاون متعدد التخصصات والتقدم‬
‫(‪ )4‬النظم المتقدمة لكشف حوادث المرور على الطرق‬
‫في تطبيقات الذكاء الاصطناعي‪.‬‬
‫باستخدام الذكاء الاصطناعي‬ ‫واقترحت الدراسة بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن‬
‫تعتبر محددات السرعة طريقة واضحة لتنظيم السرعة ومنع‬ ‫الاعتماد عليها في إدارة حركة أنظمة النقل والمرور في بعض دول‬
‫حوادث الطرق‪ ،‬وتعد أجهزة التاكوغراف‪ ،‬أو أجهزة تسجيل السرعة‪،‬‬
‫نماذج تقليدية مهمة بجانب المعدات الموجودة داخل السيارات‪،‬‬ ‫المنطقة العربية‪ ،‬وذلك على النحو التالي‪:‬‬
‫وأخيًًرا‪ ،‬قدمت الدراسة عدًًدا من التوصيات‪ ،‬وذلك على النحو التالي‪:‬‬ ‫(‪ )1‬تقنيات التعلم الآلي لإدارة حركة المرور والتخفيف من‬
‫ ضرورة العمل العربي على توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي‬
‫الازدحام على الطرق‬
‫تعتبر تقنيات التعلم الآلي (أو تعلم الآلة) لإدارة حركة المرور من‬
‫تقنيات الذكاء الاصطناعي المهمة‪ ،‬والتي تشمل خوارزميات مختلفة‬
‫تمكن الأنظمة من التعلم عبر البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة‪ ،‬وفي‬
‫إطار إدارة حركة المرور‪ ،‬تستفيد تقنيات تعلم الآلة من البيانات‬
‫السابقة التي يتم تخزينها‪ ،‬وبيانات الوقت الفعلي للتنبؤ بأنماط‬
‫حركة المرور‪ ،‬وتحسين الطرق‪ ،‬وتعزيز التنقل الحضري‪ .‬ويمكن‬
‫توظيف هذه التقنية في عدد من عمليات إدارة حركة المرور منها‪:‬‬
‫التنبؤ بتدفق حركة السير على الطرق‪ ،‬وتحسين المسار والملاحة‪،‬‬

‫والتحكم في إشارات المرور وتنسيقها‪.‬‬
‫(‪ )2‬نظام (‪ )YOLO‬الذكي لإدارة حركة المرور باستخدام نموذج‬

‫التعلم الآلي‬
‫يشير نظام (‪ )YOLO‬إلى خوارزمية حديثة للكشف عن الأشياء‪ ،‬علاوة‬
‫على أنها من أه ّّم الخوارزمّّيات المستخدمة في مجال الرؤية‬
‫الحاسوبّّية‪ ،‬فهي قادرة على تصنيف الكائنات الموجودة داخل‬
‫صورة معّّينة (إنسان‪ ،‬فاكهة‪ ،‬سّّيارة ‪) ..‬؛ بالإضافة إلى تحديد‬
‫مكان وجود هذه الكائنات داخل الّّصورة وهو على عكس‬
‫أنظمة الكشف عن الكائنات التقليدية‪ ،‬ويقوم نظام ‪YOLO‬‬

‫‪148‬‬