رائد أعمال مصري يبتكر أول تقنية للملابس الذكية تبرد كل جزء من الجسم على حدى

توصل رائد الأعمال المصري عمر المنير، الشريك المؤسس لشركة “سيجما فيت Sigma-Fit” للملابس الذكية، إلى تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل نقاط انبعاث الحرارة من الجسم البشري. يستخدم هذه التقنية لتطوير تيشيرت ذكي يمكنه تبريد كل جزء من الجسم بشكل مستقل.

تصميم للملابس الذكية

يؤكد المنير أن حلمه هو تصميم للملابس الذكية للبشر الذين سيستعمرون كوكب المريخ. لذلك، يعتبر الذكاء الاصطناعي مجرد وسيلة تساعده في تحقيق هذا الهدف من خلال الدراسة والبحث والتطوير.

ديب سيك Deepseek

استفاد المنير من الذكاء الاصطناعي بدراسة الورقة البحثية لشركة ديب سيك الصينية، بالإضافة إلى الاطلاع على نموذج Gemini Flash Thinking 2.0. قاده ذلك إلى لحظة اكتشاف مفاجئة (Eureka Moment)، حيث أدرك إمكانية الاستماع إلى العمليات الفكرية العميقة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتحليلها بصوت عالٍ. هذا الفهم كان الجزء المفقود من اللغز، الذي ساعده في إكمال سير العمل الذي يطوره منذ عامين.

يشرح المنير ما توصل إليه قائلاً: “طورت سير عمل مكونًا من 82 خطوة، يتيح ابتكار أفكار جديدة بالاعتماد على الأبحاث السابقة. يتم ذلك من خلال استخدام 16 نموذجًا وأداة ذكاء اصطناعي بتسلسل محدد، لتحليل نقاط انبعاث الحرارة من الجسم البشري في بيئات مختلفة. كما يساعد هذا النهج في تطوير أو اختيار أقمشة متنوعة لابتكار تيشيرت ذكي قادر على تبريد كل جزء من الجسم بشكل مستقل.”

Gemini Deep

تعتمد الخطوات العامة لهذا النهج على استخدام أحدث نموذج من OpenAI O1 Pro كمنسق رئيسي. يقوم بتحديد الخطة البحثية والمصادر المطلوبة. كما يتم الاستعانة بـ Gemini Deep Search لجمع المقالات والأبحاث المتاحة على الإنترنت، إلى جانب Scraping Tool لاستخلاص الأبحاث من Google Scholar.

لاستخراج المعلومات المهمة من الدراسات والمقالات، استخدم المنير O1 Pro مع Master Prompts. كما اعتمد على Gemini Experimental Advanced لتنظيم الخطوات البحثية علميًا. استخدم أيضًا Deepseek وGemini 2.0 Flash Thinking Experimental للتفكير العميق وتحديد التسلسل الأمثل للعملية. بالإضافة إلى ذلك، استخدم NVIDIA Omniverse لمحاكاة تحركات الجسم في بيئات حرارية مختلفة، مما ساعد في تحسين الفكرة.

يوضح المنير أن هذه الخطوات، بالإضافة إلى أدوات ذكاء اصطناعي أخرى، ساعدته في أداء دور الباحث والمحلل والخبير والمفكر. كما وفرت له جميع المصادر اللازمة لدراسته.

ويؤكد المنير أن مصر لديها فرصة كبيرة للريادة في استخدام هذه التكنولوجيا. يشير إلى أن مصر يمكنها تطوير قطاع الملابس الذكية بسرعة أكبر من منافسيها، مثلما حققت الصين مكاسب كبيرة باستخدام تجربة Deepseek رغم الإمكانات المحدودة.

هندسة النسيج

يشير المنير إلى أنه خلال الأشهر القادمة، ستطرح شركات مثل Deepseek وMeta وGoogle وOpenAI وAnthropic نماذج ذكاء اصطناعي جديدة. سيتطور سير العمل الذي ابتكره للاستفادة من هذه النماذج. كما سيشمل عددًا أكبر من الباحثين في مجال هندسة النسيج.

وبعد إثبات فعالية النهج الذي طوره، يمكن تطبيقه في صناعات أخرى. كما ستتولى شركته الحديثة تدريب الباحثين، إضافةً إلى دعم Sigma-Fit في الأبحاث والتجارب لتعزيز الابتكار في مجال الملابس الذكية.

يسعى المنير للتواصل مع مسؤولي أقسام هندسة النسيج في الجامعات المصرية. يهدف إلى تشكيل فريق بحثي باستخدام أدوات متقدمة كانت غير متاحة من قبل. مع استمرار التطور، يمكن لهذا التعاون أن يؤدي إلى ابتكارات جديدة. قد يصل الأمر أيضًا إلى براءات اختراع في مجال الملابس الذكية.