خوارزمية ناصر احمد التي غيرت عالم التكنولوجيا

خوارزمية ناصر احمد التي غيرت عالم التكنولوجيا

نعيش اليوم في عالم تتصدر فيه التكنولوجيا أبرز استخداماتنا اليومية في حياتنا وتمتد لتشمل أدق تفاصيلنا الاجتماعية كتبادل الصور ومقاطع الفيديو مع من نحب. لكن هل منّا من فكّر يومًا ما بهؤلاء الذين يقفون وراء سهولة حياتنا وتشاركنا لها الكترونيًا مع الغير؟ في الواقع هناك جنود مجهولون تركو بصمتهن عبر الجهود العلميّة والبحثيّة، علماءٌ غيّرت أفكارهم مجرى البشرية. اليوم سنتحدث عن ناصر احمد، ربما سمع البعض عن خوارزمية ناصر احمد التي غيرت عالم التكنولوجيا، وجعلت نقل الصور والفيديوهات أمرًا ممكنًا.

فالثورة الرقميّة التي نعيش انعكاساتها اليوم، ما هي إلا نتاج سلسلةٍ من العمل البحثي المتواصل للعديد من العلماء والباحثين، من أبرزهم ناصر أحمد. فمن هو ناصر احمد؟، وما هي أبرز إنجازاته وأعماله البحثية؟، تابعوا مقالنا للتعرف على خوارزمية ناصر احمد التي غيرت عالم التكنولوجيا.

من هو ناصر احمد

هو المهندس الكهربائي، وعالم الكمبيوتر الهندي الأمريكي، الأستاذ الفخري في كلية الهندسة الكهربائية، وهندسة الحاسبات في جامعة نيو ميكسيكو. ولد في بنغالور، الهند، عام 1940،حصل على البكالوريوس من الهند،  وانتقل إلى الولايات المتحدة عام 1961 لمتابعة دراسة الماجستير والدكتوراه.

من أشهر أعماله خوارزميته المعروفة باسم “تحويل الجيب تمام المتقطع (Discrete Cosine Transform)”، والتي تعتبر الحجر الأساس في معالجة الصوت والإشارة والكلام، كما في ضغط ونقل الصور والفيديو، والتعرف على الوجه، وغيرها من المقاييس الحيوية، فضلًا عن استخداماتها الطبية التي تعدّت الحدود.

قصة ناصر احمد التي غيرت العالم

هي قصة إبداع وإنجاز، بدأت عام 1972، وأُلقِي الضوء عليها في عام 2022. قصة الباحث والبرفيسور الهندي الأمريكي ناصر أحمد، صاحب خوارزمية الجيب تمام المتقطع.

بعد أن أنهى دراسته الجامعية، انتقل ناصر إلى الولايات المتحدة، وبدأ أبحاثه التي انتهت بوصوله إلى خوارزمية DCT (Discrete Cosine Transform)، أو ما يعرف بتحويل جيب التمام المتقطع. كان أحمد مؤمنًا بأنّ هذا التحويل سيغير العالم، وبنى أحلامًا كبيرةً على هذه الخوارزمية، وعندما أراد الحصول على تمويل لدعم أبحاثه قوبل طلبه بالرفض، وقيل له: “أن الفكرة تبدو بسيطة جدا”.

قصة ناصر احمد التي غيرت العالم

أشار أحد أصدقاء ناصر عليه بضرورة نشر عمله في إحدى المجلات البحثيّة، فقدّم ورقة بحثيّة تحت مسمى:”How I Came Up with the Discrete Cosine Transform”. تحولت فيما بعد إلى مرجع أساسي استخدم في العديد من الأبحاث المتعلقة بمعالجة الصور والإشارة، وكانت أساسًا في الثورة الرقمية التي نعيشها اليوم.

يقول ناصر أحمد واصفًا تجربته: “كان هناك صعوبات كبيرة لكتابة برنامج، فعلى الشخص كتابة الأكواد على بطاقات مثقبة، ثم إدخالها إلى حاسوب IBM العملاق الموجود ضمن الجامعة.”

كما يؤكد ناصر: أنّه أراد أن يثبت للعالم وللشركات والمجتمع الصناعي، بأنّ البحث العلمي وجهود الباحثين يجب أن تحترم وتنال تقدير العالم. قصة ناصر أحمد، وبعد 48 عامًا ها هي تعود من جديد بعد أن سُلّط الضوء عليها، وقدمت في المسلسل الأمريكي الشهير “This is us”.

اقرأ أيضًا: منع حقوق النشر والطبع للفن المنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي

تحويل جيب التمام المتقطع لناصر احمد

هو تقنية تسمح بتحويل الإشارة إلى عدة نقاط بيانات، تمثل عدة مكونات تردديّة، عن طريق جمع عدّة توابع جيب تمام ذات ترددات مختلفة مع بعضها البعض.

بكلمات بسيطة، في كل مرة ترسل فيها صورة أو مقطع فيديو على أي تطبيق من تطبيقات التواصل الاجتماعي، أو تشاهد Netflix بدقة عالية، يجب أن تكون شاكرًا لناصر أحمد.

أثناء حصوله على درجة الدكتوراه في جامعة نيو مكسيكو، ابتكر ناصر أحمد “تحويل جيب التمام المنفصل”. وقال ناصر أحمد في مقابلة “أصبحت الخوارزمية الطريقة الأكثر فاعلية لالتقاط صورة، أو مقطع فيديو، ومعالجتهما بطريقة يمكن ضغطها، ونقلها إلى أي مكان تريده”.

تُستخدم هذه التقنية في جميع التطبيقات تقريبًا التي تسهل نقل البيانات (تحديدًا الصور ومقاطع الفيديو) كـ Zoom و Facetime على سبيل المثال.

خوارزميات وتحويلات مشتقة من تحويل DCT

النوع الأكثر شيوعًا لتحويل(DCT) هو النوع الثاني الأصلي، كما اقترحه احمد ناصر لأول مرة. لكنّه ليس الوحيد، فهناك عدة تحويلات اشتقت من تحويل DCT نذكر منها:

  • معكوس تحويل (DCT) ويُطلق عليه غالبًا: “DCT العكسي” أو  “IDCT”، ويرتبط به تحويلان هما: التحويل الجيبي المنفصل (DST)، وتحويل جيب التمام المنفصل المعدل (MDCT).
  •  DCTs متعددة الأبعاد(MD DCTs) لتوسيع مفهوم DCT بحيث يستطيع العمل على إشارات متعددة الأبعاد.
  • كما تم تطوير مجموعة متنوعة من الخوارزميات السريعة لتقليل التعقيد الحسابي لتنفيذ DCT. أحد هذه التحويلات هو DCT الصحيح  (IntDCT)، وهو تقريب صحيح لمعيار DCT القياسي، المستخدم في العديد من معايير ISO / IEC و ITU-T الدولية.
  • ضغط DCT، المعروف أيضًا باسم ضغط الكتل، يضغط البيانات في مجموعات من كتل DCT المنفصلة.

استخدامات خوارزمية ناصر احمد في المجال البحثي

طوّر ناصر احمد خوارزمية DCT مع طالب الدكتوراه “T. Raj Natarajan” وصديقه “K. R. Rao”، وقدّموا نتائجهم في ورقة بحثيّة صدرت في يناير 1974، بعنوان “تحويل جيب التمام المنفصل”. وصفت ما يسمى الآن النوع الثاني من DCT (DCT-II)،  بالإضافة إلى النوع الثالث المعكوس (IDCT) ضمن منشور قياسي، تم الاستشهاد به باعتباره تطورًا أساسيًا في آلاف الأعمال منذ نشره. لخص فيما بعد العمل البحثي الأساسي، والأحداث التي أدت إلى تطوير DCT في منشور لاحق لأحمد، تحت عنوان: ” How I Came Up with the Discrete Cosine Transform”.

في مجال معالجة الصور والفيديو

  • في عام 1992، تم استخدام الورقة البحثيّة التي نشرها ناصر احمد، بالإضافة إلى مجموعة من الأوراق البحثيّة المعتمدة عليها من قبل مجموعة “Joint Photographic Experts Group” كأساس لخوارزمية ضغط الصور الفاقدة للبيانات(JPEG’s lossy image compression).
استخدامات خوارزمية ناصر احمد في المجال البحثي
  • نجح كل من”John A. Roese” و “Guner S. Robinson” في ملائمة تحويل  DCT للعمل على ضغط الفيديوهات في عام 1975، وفق مشفر هجين، يستخدم كلًّا من تحويل فوريير السريع(fast Fourier transform) (FFT)  وتحويل DCT، كما وجدوا أنّ DCT هو الأكثر كفاءة نظرًا لتقليل تعقيده، فهو قادر على ضغط بيانات الصورة إلى 0.25 بت لكل بكسل من فيديو هاتفي.
  • في عام 1979، قام “Anil K. Jain” و “Jaswant R. Jain” بتطوير تقنية ضغط فيديو motion-compensated DCT، المعروف أيضًا بـ block motion compensation. ليصبح فيما بعد تقنية التشفير القياسية لضغط الفيديو من أواخر الثمانينيات.
  • من ناحية أخرى، يتم استخدام integer DCT في العديد من المعايير نذكر منها على سبيل المثال: ترميز الفيديو المتقدم (AVC) ، الذي تم تقديمه في عام 2003، وترميز الفيديو عالي الكفاءة (HEVC)، المقدّم في عام 2013. كما يُستخدم في تنسيق الصورة عالية الكفاءة (HEIF).
  • طوّر ناصر احمد أيضًا خوارزمية DCT غير فاقدة للبيانات( lossless DCT Algorithm)، المعروفة أيضًا باسم LDCT في جامعة نيو مكسيكو عام 1995. مما يسمح باستخدام تقنية DCT لضغط الصور بدون فقدان البيانات، وذلك بدمج عناصر DCT العكسيّة وتعديل دلتا.

في مجال ضغط الصوت

  • تم تطوير  “modified discrete cosine transform”، تحويل جيب التمام المتقطع المعدل (MDCT)، بواسطة “John P. Princen”, “A.W. Johnson” , “Alan B. Bradley” في جامعة ساري عام 1987. ليتم استخدامه فيما بعد في معظم تنسيقات ضغط الصوت الحديثة، مثل: Advanced Audio Coding (AAC), Vorbis (Ogg)، Dolby Digital (AC-3).
  • بالاعتماد على خوارزمية DCT اشتق كل من ناصر، ومجموعة من الباحثين، تحويل الجيب المنفصل  discrete sine transform (DST)، عن طريق استبدال حالة نيومان عند x = 0، بشرط “ديركليت (Dirichlet)”.

تطبيقات خوارزمية ناصر احمد DCT

إن تقنيّة DCT، التي اقترحها ناصر أحمد لأول مرة عام 1972، هي تقنيّة تحويل مستخدمة على نطاق واسع في معالجة الإشارات وضغط البيانات في معظم الوسائط الرقمية، بما في ذلك:

  •  الصور الرقمية (digital images) مثل:( JPEG و HEIF).
  •  الفيديو الرقمي(digital video) مثل:  (MPEG و  H.26x).
  • الصوت الرقمي مثل:( Dolby Digital و MP3 و AAC ).
  • التلفزيون الرقمي(digital television) مثل: (SDTV و HDTV و VOD).
  • الراديو الرقمي مثل:(  AAC + و  DAB +).
  • ترميز الكلام مثل:(  AAC-LD و Siren).
  •  وسائط البث (streaming media).

علاوة على ذلك، يعد تحويل (DCT) مهماً أيضًا للعديد من التطبيقات الأخرى في العلوم والهندسة، مثل: معالجة الإشارات الرقمية، وتقليل استخدام عرض النطاق الترددي للشبكة، وحل المعادلات التفاضليّة الجزئيّة بالطرق الطيفيّة. يقلل DCT بشكل كبير من مقدار الذاكرة والنطاق الترددي المطلوب للإشارات الرقمية.

اقرأ أيضًا: أبرز ما جاء في حدث Peek Performance لشركة آبل 2022

معالجة الصوت والكلام

  • معالجة الإشارات الصوتية- ترميز الصوت، ضغط البيانات الصوتيّة، التعرّف على الصوت.
  • الراديو الرقمي – البث الصوتي الرقمي HD Radio, Digital Audio Broadcasting (DAB+)  .
  • معالجة الكلام – ترميز الكلام،  التعرف على الكلام، واكتشاف النشاط الصوتي (VAD) .
  • المهاتفة الرقمية (Digital telephony) – الصوت عبر بروتوكول الإنترنت (VoIP) ، المهاتفة المحمولة (mobile telephony)، المهاتفة المرئية(video telephony)،  المؤتمرات عن بعد، مؤتمرات الفيديو.

القياسات الحيوية(Biometrics)

  • أنظمة التعرف على الوجه، والعلامات المائية البيومترية، العلامات المائية البيومترية القائمة على بصمات الأصابع، التعرف على بصمة الكف،  التعرف على الوجه.
  • أجهزة الكمبيوتر والانترنت – شبكة الويب العالمية، وسائل التواصل الاجتماعي، فيديو الإنترنت.
  • أنظمة الوسائط المتعددة، أجهزة الاتصالات متعددة الوسائط.
  • التشفير (encryption) –  إخفاء المعلومات(steganography)، حماية حقوق النشر(copyright).
القياسات الحيوية(Biometrics)
  • ضغط البيانات – تحويل الترميز، الضغط مع فقدان البيانات (lossy compression)، الضغط بدون فقدان البيانات (lossless compression).
  • عمليات الترميز – التكميم، ترميز الإنتروبيا، الترميز المتغير.
  • الوسائط الرقمية – التوزيع الرقمي.
  • دفق الوسائط – دفق الصوت ، دفق الفيديو ، دفق التلفزيون، الفيديو عند الطلب (VOD)،  كشف التزوير.
  • تنسيق اللون – تنسيق النصوص واختلاف الألوان، وتنسيقات الألوان، مثل: ( YUV444 و YUV411)، وعمليات فك التشفير .

معالجة الصور

  • التصوير الرقمي – الصور الرقمية، والكاميرات الرقمية، والتصوير الرقمي، التصوير عالي النطاق الديناميكي (تصوير HDR).
  • ضغط الصورة – تنسيقات ملفات الصور، ضغط الصورة متعدد الرؤية، نقل الصور التدريجي.
  • معالجة الصور – معالجة الصور الرقمية، تحليل الصورة، استرجاع الصور على أساس المحتوى، كشف الزوايا، كشف الحواف تحسين الصورة، دمج الصورة، تجزئة الصورة، تقدير مستوى ضوضاء الصورة، الانعكاس، الدوران، تأثيرات الإخفاء الزماني المكاني.
  • تقييم جودة الصورة – مقياس تدهور الجودة المستند إلى(DCT) المعروف بـ: (DCT QM).

تكنولوجيا طبية

  • تخطيط كهربية القلب (ECG).
  • تخطيط القلب المتجه (VCG).
  • التصوير الطبي.
  • ضغط الصور الطبية، ودمج الصور.
  • تصنيف ضغط أورام المخ.
  • التعرف على الأنماط.

معالجة الإشارات

  • معالجات الإشارات الرقمية (DSP).
  • برنامج DSP.
  • إشارات التحكم.
  • التحويل التناظري إلى الرقمي (ADC).
  • أخذ العينات الضاغطة.
  • إخفاء الخطأ الهرمي DCT.

معالجة الفيديو

  • السينما الرقمية  – التصوير السينمائي الرقمي، كاميرات الأفلام الرقمية، تحرير الفيديو، تحرير الأفلام.
  • التلفزيون الرقمي (DTV) – البث التلفزيوني الرقمي،  التلفزيون القياسي (SDTV)، التلفزيون عالي الدقة (HDTV)،  شرائح التشفير / فك التشفير.
  • الفيديو الرقمي،  الفيديو عالي الدقة (HD).معالجة الفيديو
  • ترميز الفيديو – ضغط الفيديو،  معايير ترميز الفيديو،  تقدير الحركة، تعويض الحركة، التنبؤ بين الإطارات،  ترميز الفيديو ثلاثي الأبعاد، كشف الجسم المتحرك، ترميز الفيديو متعدد الرؤية (MVC).
  • معالجة الفيديو – تحليل الحركة، تحليل محتوى الفيديو، استخراج البيانات، تصفح الفيديو، إنتاج الفيديو الاحترافي.
  •  السينما الرقمية  (digital cinema).

التكنولوجيا اللاسلكية

  • الأجهزة المحمولة: الهواتف المحمولة، الهواتف الذكية.
  • تقنية الترددات الراديوية (RF) – هندسة الترددات الراديوية، تشكيل الشعاع، الدوائر الحسابية الرقمية، الاستشعار الاتجاهي، التصوير الفضائي.
  • شبكة الاستشعار اللاسلكية- شبكات الاستشعار الصوتية اللاسلكية.

في النهاية، هل يمكنكم تخيل عالمٍ لا نستطيع فيه تبادل الصور ومقاطع الفيديو، عالمٌ صامتٌ خالٍ من وسائل التواصل والترفيه! حيث لا يمكننا مشاركة لحظاتنا المميزة مع الآخرين، أو حتى الاستفادة من التكنولوجيا في التعلم والدراسة. كل هذا لم يكن ممكنًا لولا خوارزمية ناصر احمد وغيره الكثير من العلماء المبدعين.

المصادر:

[1]

[2]

[3]

[4]

 

 

عن الكاتب

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

Scroll to Top
نحن نستخدم ملفات تعريف الارتباط لنمنحك أفضل تجربة ممكنة على موقعنا. بالمتابعة في استخدام هذا الموقع، فإنك توافق على استخدامنا لملفات تعريف الارتباط.
قبول
سياسة الخصوصية