ابتكار سعودي يترجم لغة الإشارة الأمريكية

طور الباحث السعودي بدر الشريف، مرشح الدكتوراه في جامعة فلوريدا أتلانتيك (FAU)، نظاماً ذكياً وفورياً للتعرف على لغة الإشارة الأمريكية (ASL) باستخدام الذكاء الاصطناعي، بهدف دعم فئة الصم وضعاف السمع وتمكينهم من التواصل بشكل أكثر سلاسة. وقد نُشر هذا الابتكار مؤخراً في مجلة Sensors العالمية، كما لقي اهتماماً من عدة منصات تقنية وصحية، وتبنته الجامعة في خبر صحفي رسمي.
نص مكتوب
طور الباحث النموذج المتقدم للذكاء الاصطناعي ليتيح للمستخدمين من فئة الصم ترجمة الأسماء والمصطلحات والمواقع الجغرافية من لغة الإشارة إلى نص مكتوب مما يسهم في تسهيل التواصل وتقديم المعلومات الشخصية بدقة في بيئات متعددة مثل التعليم والصحة والخدمات العامة ويعد هذا الإنجاز سابقة علمية إذ لا يوجد حتى الآن أي نموذج ذكاء اصطناعي آخر يؤدي هذه المهمة بدقة وفعالية.
ويستخدم الابتكار أكثر من 130 ألف صورة لإيماءات مختلفة تم التقاطها في ظروف متنوعة إضاءة وخلفيات وزوايا متعددة حيث تم توضيح كل صورة ب21 نقطة مفتاحية تشمل الأصابع والمفاصل والمعصم لتكوين خريطة هيكلية لليد مما ساعد النظام على التمييز بدقة بين الإشارات المتشابهة مثل «A» و«T».
ترجمة لحظية
يقول الباحث الرئيسي بدر الشريف، إن ما يميز هذا النظام أنه يقدم ترجمة لحظية ودقيقة دون الحاجة إلى معدات باهظة، مما يجعله حلاً عملياً قابلاً للتطبيق في العالم الحقيقي.
ويعود اهتمام الشريف بخدمة مجتمع الصم إلى سنوات من الاحتكاك المباشر مع طلاب من ذوي الإعاقة السمعية أثناء عمله في كلية الاتصالات والمعلومات بالرياض. وقد تعززت هذه الرغبة مع حصوله على فرصة إكمال دراسة الدكتوراه من قبل المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني، مما أتاح له تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي ذات الأثر الإيجابي في تحسين جودة الحياة ودعم الفئات ذات الاحتياجات الخاصة.
ملامح الابتكار
تكنولوجيا مزدوجة: يعتمد النظام على دمج MediaPipe لتتبع 21 نقطة رئيسية في اليد، مع YOLOv11 للتعرف على الحروف من الإيماءات.دقة عالية: تمكن من تحقيق دقة 98.2 % ([email protected]) في التعرف على حروف لغة الإشارة الأمريكية، مع استجابة فورية بزمن تأخير منخفض.
استخدام عملي: يعتمد على كاميرا الويب العادية، مما يجعله نظاماً منخفض التكلفة وعالي الكفاءة، ويعمل بفعالية حتى في ظروف الإضاءة والخلفيات المختلفة.تطبيقات واسعة: يُمكن المستخدم من تهجئة الأسماء، المواقع، والمصطلحات بلغة الإشارة وتحويلها إلى نص مكتوب، مما يسهل التواصل في البيئات التعليمية، الصحية، والاجتماعية.