العالم المُخفي: كيف يُساعد الذكاء الاصطناعي على كشف "عَوَارِق" الأشياء؟

هل تخيلت يومًا أن جهازًا صغيراً قد يُمكنه "رؤية" داخل الأشياء مثل أشعة X ؟ قد تبدو فكرة خيالية لولا الذكاء الاصطناعي و العالم المذهل للإلكترونيات !

تخيل معي أنك طبيب تُحاول معرفة ما يُخفي داخل جسم مريض ، لكن بدلاً من أشعة X المؤلمة ، تُستخدم موجات صوتية لتَصوّر الداخل ! هذا هو جوهر الفحص غير المدمر ، وتُستخدم مُختلف التقنيات مثل موجات الصوت ، و الموجات الكهرومغناطيسية ، و الموجات الميكانيكية ، و حتى الكاميرات ، لكشف عن عيوب مخفية داخل المواد ، سواء كانت أجزاء في السيارات ، طائرات ، أو حتى أشياء يومية مثل الهاتف المحمول .

ولكن ماذا عن التحدي الأكبر ؟ كيف نُترجم هذه الإشارات المُخفية إلى لغة فهمها بشر ؟ هنا يُلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا !

تخيل أنك تَحاول فهم لغة غريبة ، تسمع الكلمات لكن لا تَفهم معناها ، هنا يأتي دور الترجمة ! الذكاء الاصطناعي يُشبه المُترجم في هذا العالم ، هو الذي يُحلل الإشارات المُخفية في الفحص غير المدمر ، ويُترجمها إلى لغة واضحة للإنسان !

كيف يُمكن أن يُحقق الذكاء الاصطناعي ذلك ؟

يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من مُعطيات كثيرة عن سلوك المواد ، ويُصبح مُتخصصًا في كشف عيوب معينة !

مثلاً ، تُستخدم الشبكات العصبونية (Neural Networks) ل فهم أنماط الإشارات المُخفية ، و تحديد مواقع العيوب ، و تصنيفها إلى مُختلف أنواع !

يمكن نُقَارَن عمل هذه الشبكات العصبونية مع عمل الدماغ البشري ، حيث تُجرى العمليات الحسابية في طبقات مختلفة من الخلايا الاصطناعية ، و يُصبح النظام أكثر ذكاءً و دقة مع زيادة عدد الطبقات !

لكن ما هي أهمية هذا الذكاء ؟

في العالم الحقيقي ، تُساهم هذه التقنيات في تحسين دقة الفحص غير المدمر ، و تُقلل من الخطأ البشري ، و تُسرع من عملية التفتيش !

فكر في أهمية هذه التقنيات في مجال الطيران ، حيث تُمكننا من التأكد من سلامة الطائرات قبل الإقلاع !

أين تُمكن أن تجد هذه التقنيات ؟

تُستخدم هذه التقنيات في مُختلف المجالات ، مثل الصناعة ، والطب ، والطيران ، و حتى في العالم المالي !

يمكن أن تُشاهد هذه التقنيات في الأجهزة المُستخدمة في الفحص غير المدمر ، و تُساعد على تحسين دقة هذه الأجهزة ، و تُوفر معلومات أكثر دقة و تفصيلًا !

كيف يمكن للجميع الاستفادة من هذه التقنيات ؟

يُمكن للكل أن يستفيد من هذه التقنيات من خلال دعم الأبحاث و التطوير في مجال الذكاء الاصطناعي و الإلكترونيات ، و تُشجيع الاستخدام الآمن و المسؤول لهذه التقنيات !

هل تريد أن تُصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي ؟

انضم إلى المُجتمع العلمي ، و اتبع آخر التطورات في هذا المجال ، و شارك أفكارك و مُقترحاتك !

هل تُريد أن تُساهم في تطوير هذه التقنيات ؟

ابدأ من الآن ب تعلم مُختلف لغات البرمجة ، و اكتشف عالم الذكاء الاصطناعي و الإلكترونيات !

تذكر أن العالم مليء ب الأسرار ، و الذكاء الاصطناعي و الإلكترونيات يُمكنان أن يُساعدان على كشف هذه الأسرار !

#  مثال  بسيط  ل  كود  الذكاء  الاصطناعي  في  الفحص  غير  المدمر  
import numpy as np

#  تُعرف   البيانات   المُستخدمة  في  التدريب  
data = np.array([
    [1, 2, 3], #  مُعرف  لل  عيوب  
    [4, 5, 6], 
    [7, 8, 9]
])

#  تُستخدم   شبكة   عصبونية   ل  فهم   أنماط   البيانات   
model = neural_network_model(data)  #  دالة  تُمثّل   شبكة   عصبونية

#  يتم   تدريب   ال  model  على   البيانات   
model.train(data)

#  يتم   اختبار   ال  model  على   بيانات   جديدة   
new_data = np.array([
    [10, 11, 12]
])

#  تُستخدم   ال  model  ل  تحديد  مُعرف   ال  عيوب  في   البيانات   الجديدة   
predicted_label = model.predict(new_data)

#  يتم   طباعة   نتائج   التنبؤ  
print(f"مُعرف   ال  عيوب  في   البيانات   الجديدة  :  {predicted_label}")

ملاحظة: هذا فقط مثال بسيط ، وتُوجد عدة خوارزميات و تقنيات مُختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي و الفحص غير المدمر .