منصة “إشارة” العربية تحصد جائزة جيمس دايسون في الإمارات

دبي – الوحدة:
أعلنت جائزة جيمس دايسون عن فوز منصة “إشارة”، التي تعمل على ترجمة لغة الإشارة العربية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والأفاتار، بجائزتها على مستوى الإمارات لعام 2024. وقام ثلاثة من طلاب الهندسة في الجامعة الأمريكية في الشارقة، هم سلمى شعراوي ومحمد عيد وعلي عشرة، بتطوير المنصة، التي تقدم حلّا مبتكرًا لمعالجة مشكلة ملحة في منطقة الشرق الأوسط، حيث لا تحظى خدمات ترجمة لغة الإشارة إلى العربية بالاهتمام الكافي.
وتساهم منصة “إشارة” في تحسين قدرة الأفراد الصمّ وضعاف السمع في المجتمعات الناطقة بالعربية على التواصل، بما يتماشى مع رؤية دولة الإمارات العربية المتحدة الهادفة لدمجهم وتعزيز مشاركتهم في المجتمع. وتركز المنصة على لغة الإشارة العربية لتوفير حلّ متخصص لتلبية احتياجات المنطقة، وتعزيز التكامل والتواصل في هذا المجال الذي يعاني من نقص في خدمات الترجمة التقليدية.
وعلى مدار السنوات السبع الماضية، شجعت جائزة جيمس دايسون الطلاب الجامعيين والخريجين الجدد في اختصاصات الهندسة والتصميم في دولة الإمارات على تصميم منتج قادر على حل مشكلة ما. ويتم تشجيع المشاركين على تقديم حلول واسعة النطاق للمشاكل العالمية الملحّة باستخدام تقنيات مبتكرة.

المشكلة

فاز فريق مكوّن من ثلاث طلاب هندسة موهوبين من الجامعة الأمريكية في الشارقة بجائزة جيمس دايسون على مستوى الإمارات لهذا العام، حيث قاموا بتطوير منصة “إشارة”، وذلك بعد ملاحظتهم بأن الأشخاص الذين يعانون من ضعف السمع يصعب عليهم التواصل في الأماكن العامة، نتيجة نقص الموارد للغة الإشارة العربية في خدمات الترجمة التقليدية، بالرغم من أنها واحدة من اللغات الرئيسية في الدولة. ولذلك قام الطلاب بتطوير نظام مبتكر لترجمة لغة الإشارة العربية، بهدف المساهمة في بناء عالم أكثر شمولًا، يكون فيه التواصل متاحًا للجميع.
وولدت فكرة المنصة خلال حوار خاضه الفريق مع المركز الوطني لموارد اللغة الإفريقية، ومن خلال متابعتهم للمشكلات اليومية التي يتعرض لها الصمّ وضعاف السمع عند التواصل مع المجتمع، وندرة الحلول المتاحة، الأمر الذي دفعهم لتوظيف التكنولوجيا من أجل تقديم حلّ لهذه المشكلة، والمساهمة في بناء عالم حاضن للجميع، يكون فيه التواصل السلس متاحًا لمختلف فئات المجتمع.

الاختراع

باشر الطلاب بإجراء الكثير من الأبحاث والدراسات لتطوير مشروعهم، وإنشاء عدد من النماذج الأولية من أجل تحسين الدقة وتعزيز الموثوقية، حتى أنهم قاموا بتصوير وتجميع مجموعة بيانات مكونة من 62 ألف مقطع فيديو لأنفسهم وهم يستخدمون لغة الإشارة لتدريب نموذج التعلم العميق الذي قاموا بتطويره. وأثمرت هذه الجهود عن تطوير نظام مبتكر لترجمة لغة الإشارة، يشتمل قدرات تحويل الإشارة إلى نص وتحويل النص إلى إشارة.
وبعد الاختبار، ابتكر الطلاب تطبيق ويب يسمح للمستخدمين بالإشارة بالإيماءات عبر كاميرا هواتفهم، لتتم ترجمة إشاراتهم إلى نص في نفس الوقت. وبذلك أصبحت هذه التقنية متاحة على نطاق واسع من خلال متصفحات الويب المعروفة، دون الحاجة إلى الاستعانة بمعدات متخصصة. وركز الفريق أيضًا على عملية الترجمة العكسية، وإنشاء صور “أفاتار” مخصصة لتحويل الرسائل النصية إلى لغة الإشارة. وتضفي صور “الأفاتار” المتحركة لمسة فريدة على التطبيق، فهي شخصية وتشبه الطلاب أنفسهم.