الذكاء الاصطناعي ينقذ المنشآت من الحرائق وتسرب الغازات السامة.

 الذكاء الاصطناعي مش بس بيشغّل روبوت.

ده دلوقتي بقى يقدر ينقذ منشأتك من الحرائق وتسرب الغازات السامة.

تعالو نبدأ خطوة بخطوة:

أولاً: إنشاء نظام AI لاكتشاف الحرائق.

الخطوات العملية:

1. تجهيز الكاميرات

ركب كاميرات مراقبة عالية الجودة (Infrared/حرارية + RGB) في الأماكن الحساسة.

2. جمع البيانات.

سجّل فيديوهات لحالات بها دخان، لهب، وحرائق فعلية.

كمان هات فيديوهات عادية بدون حريق لتدريب النموذج على التمييز.

3. اختيار الخوارزمية المناسبة.

Convolutional Neural Networks (CNN)

مناسبة جدًا لتحليل الصور والفيديوهات ورؤية اللهب أو الدخان.

4. تدريب النموذج.

درّب النموذج باستخدام TensorFlow أو PyTorch لتحليل الإطارات وتحديد علامات الحريق.

5. التكامل مع النظام.

اربط النموذج بكاميرات المراقبة وشاشة متابعة مركزية، بحيث يُرسل تنبيه لحظة ظهور مؤشر حريق.

6. الإطفاء التلقائي.

اربط النموذج بنظام Sprinklers أو CO2 Fire Suppression System

بمجرد تأكيد وجود الحريق يتم:

إطلاق إنذار صوتي ومرئي..

تشغيل الإطفاء الآلي في المنطقة المحددة فقط.

ثانيًا: إنشاء نظام AI لاكتشاف تسرب الغاز

الخطوات العملية:

1. تثبيت أجهزة استشعار غاز ذكية.

استخدم حساسات مثل MQ2, MQ6, أو أجهزة صناعية ذكية للكشف عن الميثان، البروبان، CO

2. جمع البيانات

راقب ودوّن مستويات الغاز تحت ظروف طبيعية وتسربات فعلية أو محاكاة تسرب.

3. الخوارزميات المستخدمة:

Anomaly Detection with Autoencoders

أو خوارزمية Isolation Forest.

لتحديد تغيرات غير طبيعية في قراءات الغاز.

4. إنشاء النظام الذكي.

برمج النموذج بحيث يقرأ البيانات من الحساسات ويكتشف أي ارتفاع مفاجئ يشير إلى تسرب.

5. التحكم التلقائي:

بمجرد اكتشاف تسرب:

يتم فصل التيار الكهربائي فورًا.

إغلاق صمامات الغاز أتوماتيكيًا (solenoid valves) .

إرسال تنبيه للمهندسين عبر التطبيق أو الرسائل النصية.

أمثلة واقعية:

Tesla Gigafactory تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الفيديوهات وكشف الحريق في ثوان.

شركات البتروكيماويات بتستخدم حساسات ذكية متصلة بخوارزميات تنبؤية تحذر من تسرب الغاز قبل ما يحصل.

لو بتدير مصنع أو شركة إنتاج أو حتى مستشفى.

استثمر في أمان المكان قبل ما تدفع الثمن بعد الكارثة.

##نقاش_دوت_نت .