توصل رائد الأعمال المصري عمر المنير، الشريك المؤسس لشركة "سيجما فيت" Sigma-Fit للملابس الذكية، إلى ابتكار تقنية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل نقاط انبعاث الحرارة من الجسم البشري في بيئات مختلفة، مما يساعد على تطوير أقمشة ذكية يمكنها تبريد كل جزء من الجسم على حدة، وفقًا لاحتياجاته الحرارية.

وأوضح المنير أن هذا الابتكار يأتي في إطار سعيه لتطوير حلول تقنية يمكن أن تساهم في تحسين جودة الملابس الذكية، مشيرًا إلى أن اهتمامه بالذكاء الاصطناعي ودراسته المتعمقة لهذا المجال ساعداه في تطوير الفكرة وتنفيذها بشكل عملي. وأضاف أنه يسعى إلى الاستفادة من التقنيات الحديثة في ابتكار حلول جديدة في قطاع النسيج، بهدف تحقيق نقلة نوعية في هذا المجال.

دور الذكاء الاصطناعي في تطوير التقنية
اعتمد المنير على مجموعة من الأدوات والنماذج المتقدمة في الذكاء الاصطناعي لتطوير هذه التقنية، حيث قام بتحليل الأبحاث السابقة والاستفادة منها لتقديم حلول جديدة. وأشار إلى أنه استلهم بعض الأفكار من الورقة البحثية الخاصة بشركة Deepseek الصينية للذكاء الاصطناعي، كما اطلع على نموذج Gemini flash thinking 2.0، مما ساعده في الوصول إلى لحظة إدراك حاسمة (Eureka moment) مكنته من فهم أحد الجوانب غير الواضحة في المشروع.

وأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي لم يكن فقط أداة مساعدة، بل كان جزءًا أساسيًا من عملية البحث والتطوير، حيث مكنه من تحليل كم هائل من البيانات والمعلومات بطرق أكثر كفاءة وسرعة.

منهجية البحث والتطوير
وأوضح المنير أن العمل على تطوير هذه التقنية استغرق نحو عامين، حيث اعتمد على سير عمل مكوّن من 82 خطوة، يجمع بين 16 نموذجًا وأداة مختلفة من أدوات الذكاء الاصطناعي، التي تم استخدامها بتسلسل معين لتحليل بيانات انبعاث الحرارة من الجسم، ودراسة تأثير البيئات المختلفة على درجة حرارة الجلد، وتحديد أنواع الأقمشة المناسبة لكل جزء من الجسم.

وشملت الخطوات التي استخدمها المنير:

نموذج OpenAI O1 Pro ليكون المنسق العام للفكرة، حيث ساعد في وضع الخطة البحثية وتحديد المصادر اللازمة.
Gemini Deep Search لتوفير المقالات والأبحاث المتاحة عبر الإنترنت في مجال الملابس الذكية.
Scraping tools لاستخلاص الأبحاث العلمية من منصات مثل Google Scholar.
Gemini experimental advanced لتنظيم المعلومات وترتيب الخطوات البحثية بشكل علمي دقيق.
Deepseek وGemini 2.0 flash thinking experimental للمساعدة في التفكير العميق وتحليل البيانات.
NVIDIA Omniverse لمحاكاة حركة الجسم في بيئات ذات درجات حرارة مختلفة، ما ساعد في اختبار كفاءة الأقمشة المطورة.
وأشار المنير إلى أن استخدام هذه الأدوات الذكية سمح له بأداء مهام الباحث والمحلل والخبير في وقت واحد، مع توفير مصادر موثوقة لدعم نتائج البحث.

مستقبل التقنية وتوسيع نطاق البحث
أكد المنير أن هناك فرصًا كبيرة لتطوير قطاع الملابس الذكية في مصر، خاصة مع التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي وإمكاناتها المتزايدة. وأوضح أن الأشهر القادمة ستشهد إطلاق نماذج جديدة من شركات مثل Deepseek وMeta وGoogle وOpenAI وAnthropic، مما سيفتح المجال لتطوير تقنيات أكثر تطورًا في هذا المجال.

وأشار إلى أنه يعمل حاليًا على التواصل مع أقسام هندسة النسيج في الجامعات المصرية لبناء فريق بحثي متخصص، والاستفادة من الأدوات الحديثة في تطوير مشاريع بحثية قد تقود إلى براءات اختراع جديدة في المستقبل.

كما أكد أن تطبيق هذه التقنية لن يقتصر على الملابس الذكية فقط، بل يمكن توظيفها في مجالات أخرى تتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الحرارية وتحسين تصميم المنتجات وفقًا لاحتياجات المستخدمين.