تقنية جديدة تستخدم المراقبة داخل المقصورة للكشف عن بداية الخرف المبكر لدى السائقين

يجري باحثون في جامعة فلوريدا Atlantic (FAU) دراسة رائدة تستخدم أنظمة مراقبة داخل المقامرة مفتوحة المصدر وأنظمة استشعار بالذكاء الاصطناعي في المركبات لتقييم مخاطر الإصابة بالخرف لدى السائقين. يهدف هذا النهج المبتكر إلى تقديم تحذيرات مبكرة بشأن التغيرات المعرفية، وهو خطوة حاسمة نحو تعزيز السلامة على الطرق.

تبرز الحاجة إلى هذه التكنولوجيا من خلال إحصائيات مقلقة: يُقدّر أن هناك ما بين 4 إلى 8 ملايين شخص مسنّ يعانون من ضعف إدراكي خفيف يقودون سياراتهم حاليًا في الولايات المتحدة، ومن بينهم ثلث سيطورون الخرف خلال خمس سنوات. ومع أن الأفراد المصابين بالخرف التدريجي يفقدون تدريجيًا القدرة على القيادة بأمان، فإن العديد منهم لا يزالون غير مدركين لتدهور حالتهم الإدراكية.

تفحص الدراسة بشكل منهجي كيف يمكن لنظام المراقبة داخل المقصورة اكتشاف سلوكيات القيادة الشاذة التي تدل على وجود ضعف إدراكي. نادرًا ما أبلغت الدراسات عن استخدام أجهزة استشعار مستمرة وغير مزعجة وأجهزة مراقبة ذات صلة للكشف عن التغيرات الدقيقة في أداء الأنشطة اليومية المعقدة للغاية بمرور الوقت.

«تم العثور على الأمراض العصبية المرتبطة بمرض الزهايمر في أدمغة السائقين المسنين الذين قُتلوا في حوادث مرورية، ولم يكونوا حتى يعلمون بإصابتهم بالمرض ولم تظهر عليهم أي علامات واضحة عليه»، قالت البروفيسورة روث تابن، المحققة الرئيسية. «وقد نشأ هدف دراستنا من أهمية تحديد الخلل المعرفي في أسرع وقت ممكن وبكفاءة عالية. وقد تتيح أنظمة الاستشعار المثبتة في مركبات السائقين المسنين اكتشاف هذه التغيرات، ويمكنها توليد تحذيرات مبكرة حول التغيرات المحتملة في الوظائف المعرفية.»

تصميم دراسة طولية

تعتمد الدراسة تصميمًا طوليًا واقعيًا للحصول على معلومات مستمرة حول سلوك القيادة، تتم مقارنتها بنتائج اختبارات معرفية مكثفة تُجرى كل ثلاثة أشهر لمدة ثلاث سنوات. ويتم تثبيت كاميرا موجهة نحو السائق، وكاميرا موجهة للأمام، ووحدة بيانات عن بعد (Telematics) داخل المركبة، ويتم تنزيل البيانات كل ثلاثة أشهر عند إجراء الاختبارات المعرفية.

يقيّم الباحثون السلوكيات القيادة غير الطبيعية، مثل الضياع، وتجاهل إشارات المرور واللافتات، وحوادث الاصطدام الوشيكة، والتشتت والنعاس، وزمن رد الفعل، وأنماط الكبح. كما يحللون أنماط السفر، بما في ذلك عدد الرحلات، والمسافة المقطوعة بالسيارة، ومسافات الطرق السريعة، والقيادة ليلاً ونهاراً، والقيادة في ظروف الطقس القاسية.

نهج العتاد والبرمجيات مفتوحة المصدر

تعتمد شبكة أجهزة الاستشعار داخل المركبة التي طوّرها باحثو جامعة فلوريدا أتلانتيك (FAU) في كلية الهندسة وعلوم الحاسوب على مكونات عتاد وبرمجيات مفتوحة المصدر لتقليل الوقت والمخاطر والتكاليف المرتبطة بتطوير وحدات الاستشعار داخل المركبات. صُمّمت أنظمة استشعار المقصورة لتكون بسيطة ومدمجة، مما يقلّل من تعقيد الأسلاك، وحجم المستشعرات، وعددها لضمان عدم إحداث أي إزعاج.

يتكون كل نظام مستشعر داخل المركبة من وحدتي استشعار موزعتين: واحدة لبيانات التليماتيكس والأخرى لبيانات الفيديو. تقوم وحدة القياس بالقصور الذاتي بمعالجة البيانات لتحديد الفرملة المفاجئة، والتسارع، والمنعطفات، وبيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS). تمتلك وحدة الفيديو وظائف ذكاء اصطناعي مدمجة تحلل الفيديو في الوقت الفعلي، بما في ذلك مؤشرات مواجهة السائق مثل كشف الوجه، وكشف العين، والتثاؤب، والتشتت، والتدخين، واستخدام الهاتف المحمول، بالإضافة إلى مؤشرات السلوك مثل 

كشف الإشارات المرورية، وكشف الأجسام، والعبور خارج المسار، والاصطدام الوشيك، وكشف المشاة.