الفائزون في مسابقة ADC
الفائز
تعمل شركة Esske على تبسيط تجربة الدفع باستخدام الأجهزة الجوّالة للمستخدمين في الكونغو، ما يزيد من سهولة استخدامها وتسهيل استخدامها.

المطوّر: ديفيد كاثوه

الموقع: غوما، جمهورية الكونغو الديمقراطية

الفائز
تساعد UnoDogs المالكين في دعم صحة حيواناتهم الأليفة بشكل أفضل من خلال توفير معلومات مخصّصة وبرامج لياقة بدنية.

المطوّر: تشينماي ميشرا

الموقع: نيو دلهي، الهند

الفائز
تساعد AgriFarm المزارعين على اكتشاف أمراض النباتات، وتمنع الأضرار الكبيرة.

المطوّر: "ميروايز خان"

الموقع: البلوشيسان، باكستان

الفائز
تساعد Stila في مراقبة مستويات إجهاد الجسم وتتبُّعها لمساعدة المستخدمين على فهم الإجهاد في حياتهم وإدارته بشكل أفضل.

المطوّر: ينغينغ وانغ

الموقع: ميونخ، ألمانيا

الفائز
يحدِّد تطبيق "الشخير والسعال" حالات الشخير والسعال لمساعدة المستخدمين الذين يطلبون المساعدة من متخصّص في المجال الطبي.

المطوّر: إيثان فان

الموقع: ماونتن فيو، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية

الفائز
باستخدام Lepi، يمكن للطلاب تعلم إيماءات اليد ورموز لغة الإشارة الأمريكية.

المطوّر: الأمير باتيل

الموقع: بنغالورو، الهند

الفائز
MixPose هي منصة بث مباشر تسمح لمعلمي اليوغا ومحترفي اللياقة البدنية بتدريس وتتبُّع المواءمة وتقديم الملاحظات في الوقت الفعلي.

المطوّر: بيتر ما

الموقع: سان فرانسيسكو، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية

الفائز
يمكن أن يساعد تطبيق Path Finder الأشخاص الذين يعانون من عجز بصري في التنقل عبر المواقف المعقدة باستخدام اكتشاف العناصر وحساب المسار.

المطوّر: كولين شيلتون

الموقع: أديسون، تكساس، الولايات المتحدة الأمريكية

الفائز
يساعد المهملات في تسهيل إعادة التدوير لمساعدة المستخدمين في تقليل النفايات.

المطوّر: إلفين راخمانكولوف

الموقع: شيكاغو، إلينوي، الولايات المتحدة الأمريكية

الفائز
تساعد AgroDoc في جمع البيانات من المزارعين ممن لديهم مواقع جغرافية ومناخية مماثلة لتشخيص الأمراض النباتية ووضع خطط العلاج

المطوّر: نافنيت كريشنا

الموقع: كوشي، الهند

مقدمة

كلمات من تأليف "لوك دورميل"

رسم توضيحي من إعداد "هانا بيري"

"ساهمت إنجازاتنا في التعلم الآلي في جعل حياتنا اليومية أسهل وأكثر ثراءً".

عين حمراء لا ترمش تحدّق في وجه مستخدمها. يتحدّث النظام بصوت بارد غير عاطفي. "أَعْتَذِرْ يَا ديف". "أخشى أنني لا أستطيع فعل ذلك". في هذا المشهد الشهير الذي تم ابتكاره في عام 2001: لعبة "أوديسي" للفضاء، يواجه البطل HAL 9000 الأقل فائدة في العالم. باسم الحفاظ على النفس، يلغي نظام الذكاء الاصطناعي الطلبات التي قدّمها، ما يؤدي إلى وفاة الطاقم. ليس هذا هو المستقبل الذي يريد الجميع رؤيته. يرغب الأشخاص في أجهزة كمبيوتر تساعد البشرية، لا تستبدلها أو تعيقها. ويأملون في أن يكون عالمًا مثاليًا وليس عالمًا بائسًا، حيث تساعد التكنولوجيا فيه في إيجاد حلول، وليس إلى المزيد من المشاكل. أصبحت التكنولوجيا في الوقت الحالي أقوى من أي وقت مضى، لذا يجب أن تكون للطريقة التي ننشئها ونستخدمها أهمية كبيرة في طريقة عملها. من خلال وضع البشرية في محور الاهتمام، يمكننا تصميم التكنولوجيا التي تغيّر مستقبلنا للأفضل.

ولا يعني ذلك بالطبع أنّه علينا الانتظار حتى ذلك الحين. العديد من التقنيات المساعدة المستندة إلى التطوّرات المتطوّرة في مجال تعلُّم الآلة تجعل حياتنا اليومية أسهل وأكثر ثراءً. سيبدأ ظهور السيارات ذاتية القيادة التي يمكن أن تقلّل من الازدحام والتلوث والحوادث المرورية في الأفق. تُعدّ التقنيات الأخرى، مثل أدوات الترجمة بمساعدة تعلُّم الآلة وبرامج التشخيص الطبي والأجهزة الواعية بالسياق، جزءًا من الروتين اليومي للعديد من الأشخاص. تشمل الميزات "الكتابة الذكية" في Gmail التي تقدّم اقتراحات أثناء كتابة المستخدمين للرسائل، وميزة "الكتابة المباشرة" في Android التي يمكن أن تساعد الصم أو ضعاف السمع على تلقّي شرح فوري لتحويل الكلام إلى نص بأكثر من 70 لغة ولهجة، أو خدمة "مساعد Google" التي توفّر الدعم باستمرار، والتي تساعد ملايين المستخدمين في البقاء على اطّلاع على جداولهم اليومية، وذلك من خلال عرض رؤية Google لمستقبل أفضل.

ليست فكرة الابتكار المفيد هذه أكثر أهمية من الأجهزة الجوّالة. ومنذ إطلاق Android في عام 2008، أصبح هذا النظام الأساسي الأكثر رواجًا على الأجهزة الجوّالة في العالم. وبفضل التطوّر الذي شهدته تقنية التعرّف على الصور باستخدام تكنولوجيا تعلُّم الآلة، يمكن للمستخدمين توجيه كاميرا الهاتف الذكي نحو النص وترجمته مباشرةً إلى 88 لغة مختلفة من خلال "ترجمة Google". ومع أنّ الهواتف الجوّالة أصبحت الجهاز المفضّل في جميع أنحاء العالم، خاصةً في الأسواق السريعة النمو في البلدان النامية، من الضروري تصميم أدوات جديدة مع الأخذ في الاعتبار التطبيقات التي تتمحور حول الإنسان. وبإمكان الابتكار المساعِد تغيير طريقة وصولنا إلى المعلومات واستخدامها وتفسيرها، ما يتيح لنا توفيرها في الوقت الذي نحتاج إليها فيه وفي أشد الحاجة إليها.

وهذا يعني توقّع حدوث فيضانات وإرسال تحذيرات مباشرةً إلى المتضررين. أو حتى التقاط صورة سريعة لعنصر، مثل فنجان قهوة، والحصول على الاتجاهات إلى نقطة إعادة تدوير قريبة. ولا يشكّل تطوير تقنيات جديدة مسارًا مباشرًا. فهي تعتمد على التطورات في الأجهزة، والاكتشافات الجديدة في البرامج، والمطوّرين الذين ينشئون هذه التجارب الجديدة. من خلال التركيز على "الابتكار المفيد"، يقدِّم تحدّي مطوّري برامج Android أمثلة واقعية لتعلُّم الآلة

مقدمة

كلمات "كريستوفر كاتسروس"

مقابلة مع "جوانا غودمان"

الرسم التوضيحي من "أوري تور"

إذا كنت على وشك التخرج من الجامعة، يتبيّن لك أنّ الماوس هو هذا المخلوق المزعج الذي يتسلل أحيانًا إلى مسكنك ليلاً. لقد سبق أن استخدمت ماوس الكمبيوتر بضع مرات فقط، وتم توصيله بنظام قديم في الطابق السفلي من مكتبة مؤسستك التعليمية. ومع ذلك، إذا كنت تصدق، كان ماوس الكمبيوتر خطوة جذرية نحو تخصيص الحوسبة، مما يسهل التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر.

في الوقت الذي قال فيه مؤسس شركة Digital Equipment Corporation، وهي منتج كمبيوتر أمريكي رئيسي من ستينيات القرن الماضي إلى تسعينيات القرن الماضي، "لا يوجد سبب لرغبة أي شخص في الحصول على جهاز كمبيوتر في منزله"، ومنذ ذلك الحين، شهد تصميم الحوسبة ثورتين مهمتين ، وتغير كل مرحلة خطوة نحو جعل علاقتنا مع الأجهزة تبدو أكثر تقاربًا وشخصية وإنسانية.

كان هناك أول تغيير مهم على نظامَي التشغيل Android وiOS مع انتشار الأجهزة الجوّالة. في البداية، كان الجهاز الجوّال يعني شاشات أصغر حجمًا وطاقة أقل وميزات أقل. لكن سرعان ما أدرك المطوّرون أنّ الأمر أكثر أهمية. أصبح استخدام الأجهزة الجوّالة هو التمرير سريعًا والنقر على الشاشة والنقر على لمسة وتحريكها، الأمر الذي سهّل أكثر من مجرد التفكير في الشاشة. لم تعُد لوحتنا هي حدود الشاشة، بل أصبحت الآن تظهر طبقات على طبقات من المعلومات جاهزة في انتظارك. وفي سياق الموقع الجغرافي والهوية، شهد تصميم الحوسبة ثورتين أخريين حيث غيّرت كل مرحلة خطوة نحو جعل علاقتنا مع الأجهزة تبدو أكثر تقاربًا وشخصية إنسانية.

كان هناك أول تغيير مهم على نظامَي التشغيل Android وiOS مع انتشار الأجهزة الجوّالة. في البداية، كان الجهاز الجوّال يعني شاشات أصغر حجمًا وطاقة أقل وميزات أقل. لكن سرعان ما أدرك المطوّرون أنّ الأمر أكثر أهمية. أصبح استخدام الأجهزة الجوّالة هو التمرير سريعًا والنقر على الشاشة والنقر على لمسة وتحريكها، الأمر الذي سهّل أكثر من مجرد التفكير في الشاشة. لم تعُد لوحتنا هي حدود الشاشة، بل أصبحت الآن تظهر طبقات على طبقات من المعلومات جاهزة في انتظارك. وفي سياق الموقع الجغرافي والهوية والحركة، أصبحت التجارب البشرية التي يختبرها المستخدمون من خلال الأجهزة الجوّالة قزمة لا يمكن أن تقدّمها أجهزة الكمبيوتر المكتبي. لقد ساهم تعلُّم الآلة، وهو التغيير المهم التالي، في التركيز بشكل كبير على عملية تطوّر التصميم المرتكز على الإنسان.

وإذا كانت لديك فكرة واضحة عن إمكانية وضع أجهزة كمبيوتر في منزلك، من الأفضل لك دائمًا إجراء محادثة معها. أو حتى وجِّه الكاميرا نحو زهرة جميلة، واستخدِم "عدسة Google" لتحديد نوع الزهرة، ثم اضبط تذكيرًا لطلب باقة زهور لأمك: "إنّ "عدسة Google" قادرة على استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية لتوسيع نطاق البحث وتسريعه". "لست بحاجة دائمًا إلى الكاميرا لإجراء البحث، ولكنّها مفيدة لك إذا نسيت اسم شيء ما أو اضطررت إلى التوقّف وكتابة وصف طويل. أمّا استخدام الكاميرا، فيكون أسرع بكثير".

مقابلة مع "يوسي ماتياس"

كلمات من تأليف "لوك دورميل"

الرسم التوضيحي من "مانشين لو"

"يوسي ماتياس" هو نائب رئيس قسم الهندسة في Google، ومؤسس المدير التنفيذي لمركز البحث والتطوير التابع لشركة Google في إسرائيل، والمدير المشارك لقسم الذكاء الاصطناعي من أجل الصالح الاجتماعي.

يتحدّث "ماتياس"، بصفته رائدًا بارزًا في مجال الذكاء الاصطناعي، عن إمكانات تعلُّم الآلة على الجهاز والبيئات الذكية واستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل المصلحة البشرية.

س: ما الذي يدفع عملك واهتمامك بالذكاء الاصطناعي؟

ج: أنا مهتم بتطوير التكنولوجيا واستخدامها لحل المشاكل الصعبة بالطرق التي تُحدث فرقًا. تشمل المشاريع التي أعمل عليها جهود الذكاء الاصطناعي الحواري، مثل Google Duplex، وهو نظام آلي يستخدم أصواتًا طبيعية لتنفيذ المهام عبر الهاتف، مثل إجراء حجوزات المطاعم، وميزة Read It، التي تمكِّن "مساعد Google" من قراءة مقالات الويب بصوت عالٍ من هاتفك، والتقنيات على الجهاز، مثل "رصد المكالمات" و"النسخ النصي التلقائي". أنا مهتم جدًا بالاستخدام العام للذكاء الاصطناعي من أجل الصالح الاجتماعي. وتشمل الأمثلة على ذلك تنفيذ توقّعات أفضل للفيضانات باستخدام تقنيات تعلُّم الآلة والحوسبة السحابية والمحاكاة الهيدرولية وغيرها من التكنولوجيا.

س: كيف تم إنشاء مبادرة الذكاء الاصطناعي من أجل الصالح الاجتماعي؟

ج: ومن بين السمات الرائعة التي أراها في ثقافة Google أنّ العديد من المستخدمين يهتمون بإيجاد طرق لحل المشاكل المهمة باستخدام التكنولوجيا. يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في عدة مجالات، مثل الصحة والتنوّع البيولوجي والمساعدة في تسهيل الاستخدام والاستجابة للأزمات والاستدامة وغير ذلك. اجتمع عدد قليل منّا في Google معًا وحددوا المشاكل، والتي إذا تمكّنا من المساعدة في حلها، كان من الممكن أن تفيد حياة الناس والمجتمع بشكل كبير. لذلك، أنشأنا الذكاء الاصطناعي من أجل الصالح الاجتماعي لدعم أي شخص، داخل أو خارج Google، يعمل على المبادرات ذات الصلة بالصالح الاجتماعي. أتاحت تكنولوجيات تعلُّم الآلة في الوقت الحالي، المتاحة من خلال السحابة الإلكترونية، للكثيرين حول العالم الحصول على الأدوات اللازمة للتعرّف على القضايا الاجتماعية الحقيقية، وبالتالي حلّها. لم يسبق لها مثيل في التاريخ.

س: ما هي الأدوار التي يمكن أن تؤديها التكنولوجيات على الجهاز؟

تتزايد قوة الأجهزة الجوّالة اليوم. يمنحنا ذلك الفرصة للاستفادة من أساليب تعلُّم الآلة التي يمكن أن تعمل على الجهاز فقط. وهذا أمر مهم لعدة أسباب، مثل إمكانية الوصول إلى تطبيقات معيّنة فورًا بدون الاعتماد على إمكانية الاتصال. من المهم أيضًا في المواقف التي قد تتعامل فيها مع البيانات الشخصية التي لا تريد الاحتفاظ فيها بأي بيانات من جهازك. ومن أمثلة ميزات "رصد المكالمات" و"النسخ النصي التلقائي" و"النسخ النصي التلقائي" أمثلة على كيفية مساعدة الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي الحواري على الجهاز في التحكّم بشكل أفضل في مكالماتهم الواردة، والسماح للأشخاص الذين يعانون من صعوبات في السمع بالاطّلاع على النسخ النصي التلقائي لما يقال، وحتى إجراء محادثات هاتفية.

س: لماذا يُعدّ الذكاء المحيطي عاملاً إيجابيًا في تغيير قواعد اللعب؟

ج: تظهر قوة التكنولوجيا المفيدة عندما تكون مضمَّنة في بيئتنا إلى حد كبير لدرجة أنها تعمل بدون الحاجة إلى التركيز عليها. يفاجئنا العديد من التقنيات في بادئ الأمر، ولكنّنا سرعان ما نعتبرها أمرًا مفروغًا منه. يزيل الذكاء الاصطناعي الحواري حواجز الطُرق واللغات، ويتيح التفاعل بشكل أفضل. ومن خلال جعل الآلات تفهمنا بشكل أفضل وتتواصل معنا بطريقة طبيعية، ما يجعلها غير متفاعلة، يمكن للمستخدمين التخلّص من العبء الإدراكي الذي يضطرهم إلى طلب صراحةً تنفيذ أمر ما والتفاعل معه بشكل طبيعي.

س: لماذا من المهم جدًا إتاحة الوصول إلى أدوات تعلُّم الآلة؟

ج: يوضِّح تحدّي مطوّري برامج Android أهمية إتاحة السحابة الإلكترونية والتكنولوجيا على الجهاز. ويُسعدنا رؤية الابتكارات التي تأتي من كل مكان والجميع. نريد أن نتمكّن من تشجيعهم ودعمهم وإلهامهم وتقديم المشورة كلما استطعنا. أنا متحمس حقًا بشأن ما رأيته من المشاركين في هذا البرنامج. إذا تمكّنا من مساعدتهم في توسيع نطاق شغفهم على مستوى العالم والاستفادة من أحدث التكنولوجيات، فسوف نشهد نتائج مذهلة ومبتكرة يمكن أن تكون مفيدة بالتأكيد للمستخدمين.

TensorFlow Lite

كلمات من تأليف "لوك دورميل"

رسم توضيحي من "سارة ماكسويل"

كيف يمكنك الاستفادة من أدوات وإمكانيات تعلُّم الآلة المتطورة على الأجهزة الجوّالة؟ الإجابة هي TensorFlow Lite. ويمكن أن يساعد إطار عمل تعلُّم الآلة الفعّال هذا في تشغيل نماذج تعلُّم الآلة على أجهزة Android وiOS التي لن تتمكّن من دعمها في العادة. أصبحت TensorFlow Lite مفعّلة حاليًا على المليارات من الأجهزة في جميع أنحاء العالم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام مجموعة الأدوات في جميع أنواع التطبيقات الفعّالة المتصلة بالشبكة العصبية، بدءًا من اكتشاف الصور وصولاً إلى التعرّف على الكلام، ما يوفّر أحدث التقنيات المتقدمة إلى الأجهزة التي نحملها معنا أينما ذهبت.

يسمح TensorFlow Lite بتنفيذ الكثير من عمليات تعلُّم الآلة على الأجهزة نفسها، باستخدام نماذج أقل كثافة من الناحية الحسابية، لا تحتاج إلى الاعتماد على خادم أو مركز بيانات. وتعمل هذه النماذج بشكل أسرع وتوفّر تحسينات محتملة للخصوصية وتتطلب طاقة أقل (قد يكون الاتصال يستهلك البطارية بشكل كبير) والأهم من ذلك، أنها لا تتطلّب اتصالاً بالإنترنت في بعض الحالات. في نظام التشغيل Android، بإمكان TensorFlow Lite الوصول إلى مسرّعات الأجهزة الجوّالة المتخصّصة من خلال واجهة برمجة التطبيقات Neural Network API التي توفّر أداءً أفضل مع تقليل استخدام الطاقة.

قالت "سارة سراج الدين"، مديرة الهندسة في TensorFlow Lite: "تتيح خدمة TensorFlow Lite حالات الاستخدام التي لم تكن ممكنة من قبل لأنّ وقت الاستجابة لإرسال البيانات واستقبالها إلى الخادم جعل هذه التطبيقات غير مبتدئة". ومن الأمثلة على ذلك ميزات التعرّف على الكلام على الجهاز فقط والميزات التفاعلية للفيديو في الوقت الفعلي والتحسينات في الوقت الفعلي عند التقاط الصور". وأضافت: "لقد كان الابتكار في هذا المجال هائلاً، وسنطرح المزيد في المستقبل". "الجانب الآخر المثير في ذلك هو أنّه يسهّل تعلُّم الآلة، ما يساعد في تعزيز الإبداع والموهبة".

كلمات من تأليف "لوك دورميل"

رسم توضيحي من "سارة ماكسويل"

حزمة تعلّم الآلة

كلمات من تأليف "جوانا غودمان"

الرسم التوضيحي من تأليف "تور برانت"

توفّر "حزمة تعلّم الآلة" تقنيات تعلُّم الآلة على الجهاز فقط لمطوّري التطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة، ما يتيح لهم إنشاء تجارب مخصّصة وتفاعلية في تطبيقاتهم. ويشمل ذلك أدوات مثل ترجمة اللغة والتعرّف على النص واكتشاف العناصر والمزيد. وتتيح هذه الأدوات إمكانية التعرّف على البيانات المرئية والنصية وتحليلها وفهمها إلى حدّ ما في الوقت الفعلي وبطريقة تركّز على خصوصية المستخدم، لأنّ البيانات تبقى على الجهاز. قال "براهيم البوشيخي"، مدير إدارة المنتجات: "يسهّل ذلك استخدام تقنية تعلُّم الآلة.

"نحن نوفّر أفضل نماذج تعلُّم الآلة من Google كمجموعة بسيطة من الأدوات، لذلك لم يعد المطوّرون بحاجة إلى أن يكونوا خبراء في تكنولوجيا "تعلُّم الآلة" لإنشاء تطبيقات تعتمد على تقنية تعلُّم الآلة. وبما أنّ كل التعقيدات غامضة، كي يتمكّن المطوّرون من التركيز على منتجهم الأساسي". على سبيل المثال، تساعدك أدوات مثل "معرّف اللغة" في تحديد لغة السلسلة النصية، وتساعد ميزة "رصد العناصر وتتبّعها" في أقلمة عنصر واحد أو أكثر وتتبُّعه في الوقت الفعلي ضمن صورة أو في خلاصة كاميرا مباشرة.

هذا ما يساعد التطبيقات الفائزة في تحدي مطوّري برامج Android مثل المهملات على التفريق بين المواد القابلة لإعادة التدوير والمواد غير القابلة لإعادة التدوير، أو تساعد UnoDogs في التمييز بين الكلاب الصحية وتلك غير الصحية. وماذا عن المستقبل؟ والهدف من ذلك هو إخفاء التكنولوجيا في الخلفية والسماح للأجهزة بفهم احتياجاتنا بشكل أفضل، يقول "إلبوشيخي". وأضاف: "تساعدنا حزمة تعلّم الآلة في الوفاء بهذا الوعد، ما يتيح للمطوّرين إنشاء تجارب سلسة وتكيّفية بطرق تعزّز خصوصية المستخدمين وثقتهم".

كلمات من تأليف "جوانا غودمان"

الرسم التوضيحي من تأليف "تور برانت"

الفائز بجائزة ACD

مطوّرو البرامج: "ديفيد مومبر كاثوه"، و"نيكول مبامبو موسيمبي"

الموقع الجغرافي: غوما، جمهورية الكونغو الديمقراطية

في الوقت الحالي، يستخدم أكثر من 400 مليون شخص خدمة تُسمّى "أموال الجوّال" يوميًا، تتيح لك إرسال الأموال أو دفع فواتير الخدمات أو سحب النقود من أكشاك الأموال على الأجهزة الجوّالة باستخدام USSD، وهي رموز سريعة ترسلها إلى هاتفك. يستخدم الأشخاص في جميع أنحاء العالم الأموال عبر الأجهزة الجوّالة، إلا أنّها مفيدة بشكل خاص للأشخاص في بلد، مثل جمهورية الكونغو الديمقراطية (جمهورية الكونغو الديمقراطية)، حيث يعيش% 46 من سكان المناطق الريفية بدون مصارف تقليدية أو اتصال ثابت بالإنترنت. للأسف، تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً ويصعب استخدامها، لا سيما للمستخدمين الذين يواجهون صعوبات في قراءة الأرقام والعمل عليها. خطوة واحدة خاطئة ويجب أن تبدأ من جديد.

وفي حال استخدام رمز خاطئ، يمكن إرسال الأموال إلى الشخص الخطأ. يبسّط Esske التجربة ويسهّل إمكانية الوصول إليها. وداخل التطبيق، يمكن للمستخدمين قراءة معاملاتهم المباشرة وتتبُّعها، ويمكنهم أيضًا تحويل الأموال ودفع الفواتير وشراء الاشتراكات ووقت البث الأساسي لإرسال الرسائل القصيرة واستخدام البيانات وإجراء المكالمات. على الرغم من أنّ معظم الخدمات المصرفية على الأجهزة الجوّالة تتطلّب من المستخدمين إدخال رمز USSD على هواتفهم الجوّالة يدويًا، تعالج دالة Eskke Quick CheckDraw هذه المعلومات تلقائيًا.

وتتيح أدوات مثل التعرّف على النص بلا اتصال بالإنترنت ومسح الرمز الشريطي من ML Kit للمستخدمين مسح رمز الاستجابة السريعة ضوئيًا في كشك الأموال على الأجهزة الجوّالة وسحب الأموال بسرعة. يتوفّر التطبيق للمستخدمين في جمهورية الكونغو الديمقراطية، وسيتم توسيعه ليشمل شركات تشغيل خدمات الأموال الجوّالة في البلدان الأفريقية الأخرى.

كلمات "أريل بيير"

الرسم التوضيحي من "فرانسيس هازارد"

الفائز بجائزة ADC

المطوّرون: "إلفين راخمانكولوف"، و"آرثر ديكرسون"، و"غابور دانيال فاس"، و"يوري أولاسينكا"

الموقع الجغرافي: شيكاغو، الولايات المتحدة الأمريكية

مع تغيّر المناخ في جميع أنحاء العالم، يتطلّع الأشخاص إلى تقليل بصمتهم الكربونية وتقليل النفايات إلى مكبات النفايات.

على الرغم من أنّ معظم المدن تقدّم خدمات إعادة التدوير، تتّبع العديد من الأماكن قواعد وقيودًا ولوائح مختلفة. تملأ الكائنات غير القابلة لإعادة التدوير أكثر من 25% من سلال إعادة التدوير بسبب سوء التصنيفات والسياسات غير المتّسقة.

يُسهل التدوير على المستهلك عملية إعادة التدوير. ما عليك سوى توجيه الكاميرا المتوفرة على الجهاز إلى عنصر. من خلال رصد العناصر، يتعرّف التطبيق على الأكواب البلاستيكية والورقية والأكياس والزجاجات وما إلى ذلك ويصنّفها. بعد تحليل هذه المعلومات من خلال نموذج مخصّص من TensorFlow Lite، يُبلغ التطبيق بما إذا كان العنصر قابلاً لإعادة التدوير وكيفية إعادة تدويره، استنادًا إلى القواعد المحلية، ويشارك تفاصيل حول سلال إعادة التدوير القريبة.

تمارس المؤسسة حاليًا نشاطها في ولايات إلينوي وبنسلفانيا وكاليفورنيا، وهي تسمح بالعثور على 1,000 مركز لإعادة التدوير باستخدام ميزة "بالقرب مني"، وتخطط للتوسع في الولايات والبلدان الأخرى في المستقبل للمساعدة في دعم عادات مسؤولة تُحدث فرقًا.

كلمات "أريل بيير"

الرسم التوضيحي من إبداع "أليس ماك"

الفائز بجائزة ADC

مطوّر البرامج: "تشينماي ميشرا"

الموقع الجغرافي: نيو دلهي، الهند

"نريد استخدام تعلُّم الآلة لتمكين كل صاحب كلاب من الحكم بدقة على الصحة العامة لكلبه والعمل على تحسينه".

تعتمد الكلاب على أصحابها في ممارسة التمارين الرياضية والطعام والرعاية اليومية. ومع ذلك، على الرغم من نواياها الحسنة، ينتهي الأمر بالكثير من الكلاب المحبوبة إلى زيادة الوزن، ما يقلل من عمر الحيوان بنسبة تصل إلى 25%. تساعد UnoDogs أصحابها على دعم الرعاية الصحية لحيواناتهم الأليفة بشكل أفضل من خلال توفير معلومات مخصّصة وبرامج لياقة بدنية. تعالج UnoDogs المشاكل الصحية قبل أن تبدأ، من خلال تتبُّع وقياس صحة الكلب وتقديم نصائح دقيقة حوله.

باستخدام ميزة AutoML Vision في Google Cloud Platform Vision لتدريب نموذج رصد للأجسام لتحليل الصور المباشرة، يمكن لشركة UnoDogs حساب نتيجة حالة جسم الكلب وتقديم اقتراحات للوزن والحجم المثاليين. وفي الإصدارات المستقبلية، ستتوفّر المزيد من الميزات المستندة إلى تعلُّم الآلة، مثل اقتراحات الطعام واختبارات الرشاقة وخطط اللياقة البدنية.

بعد ذلك، يتم دمج تفاصيل تتبُّع الوزن والتمارين مع التحليل في الوقت الفعلي، لتقديم برامج غذائية وتمارين رياضية سهلة المتابعة، تهدف إلى إبقاء المالك على المسار الصحيح واستلهام الأفكار حتى يتمكّن كلبه من الاستمتاع بأفضل حياة.

كلمات "أريل بيير"

الرسم التوضيحي من إبداع "تشوي هيريونغ"

الفائز بجائزة ADC

مطوّرو البرامج: "ميروايز خان"، و"سميرة إسماعيل"، و"إتيشم أحمد"، و"حسن خالد"

الموقع الجغرافي: بلوشيسان، باكستان

"نحن نساعد في ربط المزارعين والاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إنتاجيتهم".

تشكّل مرض المحاصيل تهديدًا مستمرًا للمزارعين في جميع أنحاء العالم. ويمكن لآثار انعدام الأمن الغذائي على الصحة والمجتمع والاقتصاد أن تكون مدمرة. تساعد AgriFarm المزارعين على اكتشاف أمراض النباتات، ما يمنع حدوث أضرار كبيرة. ولنتمكن من إجراء ذلك، تتم استضافة مصنِّف الشبكة العصبية العميقة، الذي يُستخدم لتحديد نوع المرض، على Google Cloud AI Platform.

وتشمل الميزات الأخرى تقارير عن الطقس واقتراحات الفيديوهات وتوقعات عن الأسعار. تم تصميم AgriFarm للاستخدام في المناطق الريفية النائية وبوصول محدود إلى الإنترنت، وتغطي الفواكه والخضروات مثل الطماطم والذرة والبطاطس، وتعمل على توسيع مجموعة البيانات كي تعمل على مستوى العالم.

كلمات "أريل بيير"

الرسم التوضيحي من إبداع "بوبا فييدما"

الفائز بجائزة ADC

مطوّر البرامج: نافنيت كريشنا

الموقع الجغرافي: كوتشي، الهند

"يمكن أن تساعد AgroDoc حقًا هؤلاء الأشخاص الذين لديهم خبرة أقل في الزراعة".

استنادًا إلى نموذج حشد الموارد، يساعد AgroDoc في جمع البيانات من المزارعين الذين لديهم مواقع جغرافية ومناخية مشابهة لتشخيص الأمراض النباتية ووضع خطط علاج. باستخدام التطبيق، يتم مسح ورقة شجر مصابة باستخدام كاميرا على الجهاز وتساعد مكتبة TensorFlow Lite في رصد نوع المرض.

يتم تحليل البيانات إلى جانب الأعراض الرئيسية ويتم إعطاء خطوات بسيطة لتحسين صحة النبات.

كلمات "أريل بيير"

الرسم التوضيحي من إبداع "بوبا فييدما"

الفائز بجائزة ADC

مطوّر البرامج: ينغينغ وانغ

الموقع الجغرافي: ميونخ، ألمانيا

"في المجتمع الحديث، تتغيّر الظروف بسرعة كبيرة ويزيد الضغط على العمل بشكل كبير لدرجة أنّ أجسامنا تتفاعل مع هذه التحديات، مثل مطاردتها من قِبل نمر".

هناك العديد من أشكال الإجهاد، سواء كانت إيجابية أو سلبية. لحسن الحظ، تم تصميم أجسامنا للتنظيم الذاتي والتكيّف مع الظروف المتغيّرة. ولكن عندما تؤدي الأحداث أو الظروف القاسية إلى مستويات عالية من الإجهاد، يمكن أن تتراكم الآثار السلبية، ما يؤدي إلى القلق والاكتئاب والأضرار الصحية على المدى الطويل. تعمل Stila (ميزة تتبُّع الإجهاد في أنشطة التعلُّم) على مراقبة مستويات الإجهاد في جسمك وتتبُّعها، ما يتيح للمستخدمين فهم الإجهاد في حياتهم وإدارته بشكل أفضل. للتمكّن من تنفيذ ذلك، يعمل تطبيق الهاتف الذكي مع الأجهزة القابلة للارتداء، مثل سوار المعصم Fitbit أو جهاز يعمل بنظام Wear OS من Google، لتسجيل الملاحظات الحيوية.

ويعمل النموذج المخصّص من Firebase على رصد الإجهاد وتصنيفه، في حين تسمح أداة TensorFlow Lite الفورية بمعالجة المعلومات بلا اتصال بالإنترنت. يتتبّع التطبيق مستويات إجهاد الجسم ويتم دمجه مع تقارير موجزة عن أحداث حياة المستخدم وبيئته. بعد ذلك، يتم احتساب مستوى الإجهاد، ما يساعد في تقدير مستوى الإجهاد أثناء أنشطة معيّنة. وبما أنّ كل شخص يتفاعل مع الإجهاد والمحفّزات بطرق مختلفة، تتعلّم "ستيلا" من هذه التقارير وتعدّل طريقة عملها. وبعد ذلك، تقدّم ملاحظات استنادًا إلى إيقاع كل مستخدم واحتياجاته.

يمكن استخدام السمات الفردية للمساعدة في تخصيص تجربة المستخدم بشكل أكبر من خلال تعلُّم نقل البيانات. من خلال رصد مستويات الإجهاد ومراقبتها بمرور الوقت، يحصل المستخدمون على فرصة لإدارة الإجهاد بشكل أفضل في حياتهم.

كلمات "أريل بيير"

الرسم التوضيحي من "لين فريتز"

الفائز بجائزة ADC

مطوّرو البرامج: "بيتر ما" و"سارة هان"

الموقع الجغرافي: سان فرانسيسكو، الولايات المتحدة الأمريكية

"نحن جميعًا يمارسون اليوغا بشكل منتظم وجميعنا مطورو برامج. وأردنا استكشاف مدى مساهمة التكنولوجيا في تحسين تجارب اليوغا واللياقة البدنية".

MixPose هي منصة بث مباشر توفّر لمعلّمي اليوغا ومحترفي اللياقة البدنية الفرصة للتعليم وتتبُّع المواءمة وتقديم الملاحظات في الوقت الفعلي. تشارك الفيديوهات الثابتة عن اللياقة البدنية المعلومات في اتجاه واحد فقط. مع هذا التطبيق، يمكن للمعلّمين تخصيص دروسهم والتفاعل مباشرةً مع احتياجات الطلاب. يرصد تتبُّع الوضع تحركات كل مستخدم ويتم تصنيف مواضعه باستخدام ML Kit وPoseNet.

وبعد ذلك، تُعلِمهم أجهزة استشعار البث المباشر وأنظمة الملاحظات بالمواءمة بينهم. تمت إضافة إخراج إلى ميزات الفيديو، مثل Chromecast، ويمكن الاتصال بسهولة بالشاشات الكبيرة لمشاهدة المحتوى بشكل غامر. تم تصميم تطبيق MixPose خصّيصًا لمساعدة 37 مليون أمريكي يمارسون اليوغا، وهو يستعين بما يزيد عن 100 معلّم يوغا لإطلاقه. من خلال الابتكار باستخدام الذكاء الاصطناعي في Edge و5G والتلفزيون الذكي، توفّر هذه المنصة دورات تدريبية تفاعلية مباشرةً للمستخدمين وهم مرتاحون في منازلهم.

كلمات "أريل بيير"

الرسمة من تأليف "راشيل ليفيت رويز"

الفائز بجائزة ACD

مطوّرو البرامج: الأمير باتيل، أمان أرورا، أديتيا نارايان

الموقع الجغرافي: بنغالورو، الهند

"يتمتع حوالي 7 مليون شخص في الهند بمهارات مختلفة في السمع والتحدث".

أكثر من سبعة ملايين شخص في الهند لديهم قدرة مختلفة على السمع والتحدث، ولكن القليل منهم فقط يستمتعون بتعلّم لغة الإشارة. بسبب تنوّع اللغات واللهجات، يكاد يكون من المستحيل إنشاء شكل عادي للتواصل.

باستخدام Lepi، يمكن للطلاب تعلُّم إيماءات اليد ورموزها للغة الإشارة الأمريكية. يتعرّف التطبيق على الحروف والرموز والوجه والقصد من خلال تمارين تفاعلية وملاحظات في الوقت الفعلي. وتم استخدام مكتبة TensorFlow Lite وإطار عمل MediaPipe لزيادة دقة وتسهيل المعالجة على الجهاز. والأهم من ذلك، تم تصميم هذا التطبيق للاستخدام بلا اتصال بالإنترنت، وذلك لكي يتمكّن المزيد من الطلاب من التعلُّم بدون عوائق.

كلمات "أريل بيير"

الرسم من إنشاء "شيوتونغ وانغ"

الفائز بجائزة ADC

المطوّر: "إيثان فان"

الموقع الجغرافي: ماونتن فيو، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية

"يتمثل الحل الذي نقدمه في استخدام تصنيف الصوت من خلال التعلم المتعمق".

إنّ النوم الجيد أمر ضروري للراحة وتحسين جسم الإنسان. ومع ذلك، يعاني 25% من البالغين من الشخير بشكل منتظم، ما قد يؤدي إلى اضطرابات النوم واحتمالية حدوث مشاكل صحية مزمنة.

من خلال تسجيل الصوت وتحليله وتصنيفه باستخدام TensorFlow Lite، يرصد تطبيقا Snore والسعال أصوات الشخير والسعال لمساعدة المستخدمين في طلب المساعدة من متخصّص في المجال الطبي.

كلمات "أريل بيير"

الرسم من إنشاء "شيوتونغ وانغ"

الفائز بجائزة ADC

المطوّرون: "كولن شيلتون" و"جينغ تشانغ" و"سام غروغان" و"إريك إميري"

الموقع الجغرافي: أديسون، تكساس، الولايات المتحدة الأمريكية

"أردنا الاستفادة من تقنية تعلُّم الآلة من أجل المصلحة العامة".

عند التنقّل في أماكن عامة، مثل مراكز تسوّق أو شارع مزدحم، تتغيّر العقبات المتحركة وتتغيّر بشكل غير متوقّع باستمرار. ويمكن أن تساعد التجارب الحسية مثل الرؤية والصوت واللمس في تجنُّب الاصطدامات ومنع الحوادث. أما بالنسبة إلى ذوي العجز البصري، فإنّ التنقّل في البيئات العامة يعني مواجهة سلسلة من الأمور المجهولة. ويمكن أن تساعد أداة Path Finder الأشخاص الذين يعانون من عجز بصري في التنقل خلال مثل هذه المواقف المعقدة من خلال تحديد مسارات الكائنات التي تتحرك في مسارها وحسابها.

بعد ذلك، تُعلِم التنبيهات المخصّصة المستخدم بكيفية تجنُّب هذه العقبات وتقترح إجراءات يمكنه اتخاذها بأمان. يستخدم هذا التطبيق ميزة رصد العناصر من TensorFlow Lite لحساب مسافات الأجسام المحيطة. وتهدف هذه الأداة إلى تحسين تجربة المستخدم ومشاركة المعلومات وتقديم الدعم له بدون إرباكه في المواقف الصعبة. لهذا السبب، تكون عملية إعداد "أداة البحث عن المسارات" مصمّمة بحيث تكون حوارية، ويتم تخصيصها للمستخدمين ذوي الرؤية المحدودة، بالإضافة إلى الأشخاص الذين يساعدونهم.

تُعدّ الملاحظات المسموعة والحسّاسة جزءًا من نظام التنبيه بالعوائق، في حين أنّ مجموعة من المسارات والترددات تحدد مسافة كل كائن واتجاهه. بعد ذلك، يتم تجميع أنماط صوتية، مثل رمز مورس، ودمجها لمشاركة المزيد من المعلومات. يمكن أن تساعد أداة Path Finder المستخدمين ضعاف البصر على الاستفادة من الرؤية، ما يسهل التنقل في البيئات العامة.

كلمات "أريل بيير"

الرسمة من تأليف "سونيا كورشنبويم"

اعتبارًا من تاريخ النشر، بذل جميع المطوّرين جهدًا كبيرًا لعرض مفاهيم تطبيقاتهم على أرض الواقع، وذلك لإتاحتها لك لتجربتها وتنزيلها. ولا يمكننا أن نضمن لك عند القراءة أنّك ستتمكّن من تنزيل جميع التطبيقات المُدرَجة هنا، لأنّ بعض التطبيقات تخضع لقيود خاصة بكل بلد أو جهاز، في حين أنّ البعض الآخر ما زال يعمل على مراجعة التفاصيل النهائية لعملية التنفيذ. التطبيقات المعروضة هنا هي مشاريع المطوّرين بشكل فردي، وليست مشاريع Google.