BPqu: Edge-AI Breath Phase Quantifier for Real-Time Guidance in Running
تقدم هذه الورقة البحثية BPqu، وهي خوارزمية للتعلم العميق مخصصة لأجهزة ذكاء اصطناعي طرفية تتيح تحديد وتوقع طور التنفس في الوقت الفعلي وبزمن استجابة صفري أثناء الجري، بهدف توفير توجيه فوري وغير مشتت لتقليل الضيق التنفسي وتعزيز رفاهية العداء.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تعد الجري واحدة من أكثر أشكال التمارين الرياضية سهولة في الوصول إليها، فهي لا تتطلب أكثر من زوج من الأحذية ومسار للجري. ومع ذلك، بالنسبة للكثيرين، يمكن لعملية الجري البسيطة أن تتعطل بسبب ضيق مفاجئ في التنفس، وهو شعور يوقف الزخم ويخمد متعة النشاط. غالبًا ما ينبع هذا الضيق التنفسي من عدم التوافق بين كيفية حركة الشخص وكيفية تنفسه. وفي عالم علوم الرياضة، هناك إيقاع معروف حيث يسعى الجسم طبيعيًا إلى ربط نمط تنفسه بخطواته، وهو تزامن يمكن أن يجعل الجري يبدو أسهل وأكثر كفاءة. ومع ذلك، فإن العثور على هذا الإيقاع والحفاظ عليه أمر صعب للمبتدئين، وتعتمد الأساليب التقليدية لتوجيه العدائين غالبًا على النظر فيما حدث في الماضي. فإذا غير العداء سرعته أو نمط تنفسه فجأة، فإن الأنظمة التي تستجيب للبيانات القديمة تكون بطيئة جدًا للمساعدة، حيث تقدم نصيحة تصل بعد فوات الأوان لتكون مفيدة.
ولحل هذه المشكلة، طور باحثون في "سالزبورغ ريسيرش" وجامعة سالزبورغ نهجًا جديدًا يسمى BPqu. تم تصميم هذا النظام ليكون دليلاً في الوقت الفعلي يتنبأ بتنفس العداء قبل حدوثه بالكامل، بدلاً من مجرد الاستجابة له بعد وقوعه. ومن خلال وضع كمبيوتر صغير وقوي مباشرة على مستشعر قابل للارتداء مثبت على صدر العداء، يمكن للنظام تحليل بيانات التنفس والحركة فورًا. والهدف هو تقديم تغذية راجعة فورية وبديهية تساعد العدائين على إيجاد إيقاعهم الطبيعي دون التأخير الذي يزعج مستخدمي التقنيات الأقدم. ويمثل هذا العمل تحولاً من مراقبة الماضي إلى استباق الحاضر، بهدف إزالة الحواجز المعرفية والعاطفية التي تمنع الناس من الاستمتاه برياضة التحمل.
كان التحدي الجوهري الذي واجهه الفريق هو التأخير المتأصل في معظم الأنظمة الرقمية. فعندما يعالج الكمبيوتر المعلومات، فإنه يستغرق وقتًا لجمع البيانات، ومعالجة الأرقام، وإرسال إشارة. وفي سيناريو الجري، يمكن لجزء من الثانية من التأخير أن يشكل الفرق بين التوجيه المفيد والتوجيه المربك. فإذا قيل للعداء أن يزفر بعد أن بدأ بالفعل في الشهيق، فإن الإرشاد يصبح عديم الفائدة. احتاج الباحثون إلى طريقة لتحديد مكان العداء بالضبط في دورة تنفسه في هذه اللحظة تحديدًا، دون أي تأخير. كما احتاجوا إلى التنبؤ بالخطوة التالية في الدورة لضمان وصول التوجيه في الوقت المطلوب تمامًا. ولتحقيق ذلك، لجأوا إلى نوع من الذكاء الاصطناعي يُعرف بالتعلم العميق، والذي يمكنه التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات، لكن كان عليهم تقليص حجم هذه التكنولوجيا لتناسب جهازًا صغيرًا يعمل بالبطارية ويُرتدى على الجسم.
بنى الباحثون مستشعرًا مخصصًا يقيس تغيرات الضغط في الصدر أثناء التنفس وحركة الجسم أثناء كل خطوة. هذا المستشعر متصل بمتحكم دقيق صغير، وهي شريحة قوية بما يكفي لتشغيل حسابات معقدة ولكنها صغيرة بما يكفي ليتم دمجها في الملابس. قام الفريق بتدريب نموذج حاسوبي باستخدام بيانات جُمعت من تسع عشرة عداءة من الشابات. كانت المشاركات يجرين وهن يرتدين المستشعر، وتمت مراقبة تنفسهن بعناقة لإنشاء مكتبة من الأنماط. تعلم النموذج التعرف على الإشارات الدقيقة التي تشير إلى متى يستنشق العداء، ومتى يزفر، ومتى يحدث التحول بينهما بالضبط. والأهم من ذلك، صُمم النموذج للنظر في العلاقة بين التنفس والخطوات، مدركًا أن الاثنين غالبًا ما يكونان مرتبطين بإيقاع محدد.
ولجعل النظام سريعًا بما يكفي للاستخدام في الوقت الفعلي، كان على الباحثين أن يكونوا أذكياء في كيفية توجيه الكمبيوتر للتفكير. فبدلاً من محاولة تخمين منحنى التنفس بأكمله دفعة واحدة، وهو أمر قد يكون فوضويًا وعرضة للخطأ، قاموا بتقسيم المشكلة إلى جزأين أبسط. يقدر النظام الشكل العام لدورة التنفس ويحدد بشكل منفصل اللحظات الدقيقة التي يتحول فيها التنفس من الشهيق إلى الزفير. ثم يدمج هذين الجزأين من المعلومات لإنشاء صورة كاملة ودقيقة لحالة العداء الحالية. سمحت هذه الطريقة للنظام بالعمل بقدر ضئيل جدًا من الذاكرة وقدرة المعالجة، مما جعل من الممكن تشغيله بالكامل على الجهاز القابل للارتداء دون الحاجة إلى إرسال البيانات إلى خادم سحابي أو هاتف ذكي.
كانت نتائج هذا النهج مثيرة للإعجاب. فعند الاختبار، استطاع النظام تحديد اللحظة الدقيقة التي انتقل فيها العداء من الشهيق إلى الزفير بدقة بلغت 93.1%. كما استطاع أيضًا تحديد ما إذا كان العداء يستنشق أو يزفر حاليًا بدقة بلغت 85.6%. ولعل الأهم من ذلك، أنه استطاع قياس مرحلة التنفس بأكملها بدقة بلغت 81.5%، وكل ذلك دون أي تأخير ملموس. وهذا يعني أن النظام سريع بما يكفي لمواكبة العداء حتى لو زاد سرعته فجأة أو غير نمط تنفسه. ووجد الباحثون أن الجمع بين البيانات من مستشعر التنفس ومستشعر الحركة كان أفضل من استخدام بيانات التنفس وحدها، حيث ساعدت بيانات الحركة النظام في تصفية الضجيج الناتج عن الاهتزاز أثناء الجري.
استكشفت الدراسة أيضًا مدى أداء النظام تحت ظروف مختلفة. فقد عمل بشكل أفضل عندما كان العداء يتنفس بإيقاع ثابت ومتوقع، لكنه ظل فعالاً حتى عندما أصبح التنفس غير منتظم أو عندما كان العداء يكافح للحفاظ على الإيقاع. تم اختبار النظام في ثلاثة أوضاع مختلفة: النظر إلى ما حدث للتو، والنظر إلى اللحظة الحالية، والنظر قليلاً إلى الأمام للتنبؤ باللحظة التالية. وفي جميع الحالات، حافظ النظام على دقة عالية، مما أثبت قدرته على التعامل مع الطبيعة الديناميكية للجري. وأشار الباحثون إلى أنه بينما يعد النظام دقيقًا للغاية، فإنه ليس مثاليًا، ولا تزال هناك نسبة ضئيلة من الخطأ، خاصة عندما تكون أنماط التنفس غير منتظمة للغاية. ومع ذلك، فإن سرعة النظام تعني أنه حتى مع وجود خطأ صغير، يتم تقديم التغذية الراجعة في الوقت المناسب لتكون مفيدة.
يفتح هذا العمل الباب أمام نوع جديد من تجربة الجري. تخيل عداءً يمكنه تلقي إشارة إيقاعية لطيفة تخبره بالضبط متى يتنفس، مما يساعده على إيجاد تدفق يشعره بالراحة والسهولة. ولأن النظام يعمل فورًا، يمكنه التكيف مع التغيرات المفاجئة في السرعة أو التضاريس، مما يوفر توجيهًا يبدو بديهيًا وليس آليًا. ويتصور الباحثون دمج هذه التكنولوجيا في الملابس الذكية، مما يوفر طريقة سلسة لدعم العدائين الذين قد يستسلمون بسبب ضيق التنفس. ومن خلال إزالة الإحباط الناتج عن ضعف التحكم في التنفس، تهدف التكنولوجيا إلى جعل الجري أكثر متعة وسهولة، مما يساعد الناس على تجاوز حدودهم وإيجاد اتصال أعمق مع نشاطهم البدني.
يتضمن المسار المستقبلي اختبار هذا النظام في سيناريوهات الجري في العالم الحقيقي، خارج البيئة الخاضعة للرقابة في المختبر. يخطط الباحثون لمعرفة كيف يتفاعل العداءون مع التوجيه في السباقات الفعلية أو جلسات التدريب، وما إذا كان النظام يمكنه حقًا مساعدة الناس على التغلب على الحواجز المعرفية والعاطفية التي تجعل الجري صعبًا. كما يأملون في تطوير النظام ليعمل مع مجموعة أوسع من المستخدمين، بما في ذلك أولئك الذين لديهم مستويات لياقة بدنية وأنماط تنفس مختلفة. والهدف النهائي هو إنشاء أداة لا تكتفي فقط بتتبع الأداء، بل تعزز بنشاط تجربة الجري البشرية، محولةً الصراع من أجل النفس إلى لحظة من التدفق والاستمتاع. يوضح هذا البحث أنه من خلال الجمع بين الحوسبة المتقدمة والفهم العميق للحركة البشرية، من الممكن إنشاء تكنولوجيا تبدو أقل كآلة وأكثر كرفيق مفيد في الرحلة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.