يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
باحثون دنماركيون يطورون خوارزمية لتعزيز فعالية علاج اضطرابات النوم
يعاني مئات الملايين حول العالم من أنواع متعددة من اضطرابات النوم، مثل الأرق وتوقف التنفس أثناء النوم وحالات الخدار النومي. لذا، ابتكر باحثون دنماركيون خوارزمية ذكاء اصطناعي لمساعدة الأطباء على تشخيص هذه المشكلات الطبية بكفاءة، وتحسين فاعلية العلاجات المضادة لاضطرابات النوم .
وفي دراسة جديدة، أعلن باحثون من قسم علوم الحاسوب بجامعة كوبنهاجن بالتعاون مع المركز الدنماركي لطب النوم، أنهم طوروا خوارزمية قادرة على تحسين عملية التشخيص والعلاج وتعزيز فهمنا العام لاضطرابات النوم . ويقول ماتياس برسليف عالم الحاسوب والمؤلف الرئيسي للدراسة، إن الخوارزمية التي طورها الباحثون دقيقة للغاية، مضيفاً: "لقد أجرينا العديد من الاختبارات التي ينافس أداء الخوارزمية فيها أفضل الأطباء في هذا المجال على مستوى العالم ".
وتُجرى الفحوصات الخاصة باضطرابات النوم في الوقت الحالي عن طريق مراقبة نوم الشخص ليلاً باستخدام أدوات قياس مختلفة، ثم يقوم الأخصائي بمراجعة 7-8 ساعات من القياسات، ثم تقسيمها إلى فترات مدة كل منها 30 ثانية، ثم يصنف كل فترة ضمن مرحلة من مراحل النوم المختلفة، مثل مرحلة حركة العين السريعة (REM) ومرحلة النوم الخفيف والنوم العميق وغيرها .
وبينما تستهلك هذه العملية حالياً وقتاً طويلاً، يمكن للخوارزمية أن تؤديها في ثوان. ويقول بول جينوم، أستاذ الفسيولوجيا العصبية ورئيس المركز الدنماركي لطب النوم: "لقد أثبت لنا هذا المشروع أن هذه القياسات يمكن إجراؤها بأمان شديد باستخدام تقنية التعلم الآلي. كما أن توفير الكثير من ساعات العمل يمكننا من تشخيص عدد أكبر بكثير من المرضى بشكل فعال ".
وتشير الدراسة إلى أن نشر الخوارزمية الجديدة سيوفر للأطباء ما بين 6 آلاف و12 ألف ساعة عمل في العاصمة الدنماركية وحدها .
وقد تم تدريب الخوارزمية على مجموعة متنوعة من البيانات، تضم 20 ألف ليلة من النوم من الولايات المتحدة وعدد من الدول الأوروبية. ويرى ماتياس برسليف وكريستيان إيجل، اللذان قادا المشروع من جانب علوم الحاسوب، أن حقيقة أن الخوارزمية تعمل بشكل جيد في ظل هذه الظروف المتنوعة يمثل تقدماً كبيراً، حيث يمكن استخدامها بشكل خاص في البلدان النامية التي قد لا يتمكن المرء فيها من الوصول إلى أحدث الأدوات الطبية أو إلى خبراء في هذا المجال .
الرابط (إنجليزي)
استطلاع حول مجتمع الباحثات في مجال معالجة اللغة العربية
أجرت مجموعة إيوان البحثية المهتمة بمجال معالجة اللغة العربية والتابعة لجامعة الملك سعود، وتضم مجموعة من الباحثين والباحثات من عدة جامعات سعودية، دراسة استطلاعية باستخدام قاعدة بيانات (dblb_org) المتخصصة بأرشفة الأوراق العلمية في مجال علوم الحاسوب، للإجابة عن مجموعة من الأسئلة حول الباحثات في مجال معالجة اللغة العربية. إليكم أهم الأسئلة والإجابات عليها والتي أرفقتها المجموعة بعدة مخططات بيانية:
- ما النمط الذي تتبعه الباحثة في مجال أبحاث معالجة اللغة العربية ؟
الإجابة: تفضل العمل لوحدها (14.2%)، مع باحثات أخريات (14.8%)، مع مجموعة من الباحثين (71%).
- هل يتصدر اسم الباحثة في مجال معالجة اللغة العربية الأوراق المنشورة؟
الإجابة: قرابة 60% من الأوراق البحثية المنشورة في المجال والتي تضم باحثة عربية ضمن الفريق تكون هي المؤلف الأول.
- ما العمر الافتراضي للباحثات العربيات في مجال معالجة اللغة العربية؟
الإجابة: أقدم باحثة في المجال بدأت منذ 24 سنة بعدها بدأت الأعداد بالنمو بصورة متواضعة حتى وصلنا إلى أكثر من 600 باحثة عمرهن الافتراضي لا يتجاوز سنة وقد يعزو تفسير ذلك لزيادة المنخرطات بالدراسات العليا.
- ما قائمة الباحثات الأكثر نشرا في مجال معالجة اللغة العربية؟
الإجابة: توضح الدراسة أن أكثر الباحثات نشراً هي لمياء بلغيث (ما يقرب من 70 بحثاً) (وهي شخصية اليوم) تليها منى دياب (أكثر من 60 بحثاً) وتليها هند الخليفة (زهاء 40 بحثاً).
الرابط (سلسلة تغريدات على تويتر مع مخططات بيانية)
دراسة تحذر من قدرة الذكاء الاصطناعي على خداع الخبراء في المجالات الحساسة مثل الصحة والأمن السيبراني
خلال السنوات الماضية، بدأت شركات تكنولوجية من ضمنها فيسبوك وتويتر بوضع علامة تحذيرية على بعض المنشورات لاحتوائها على معلومات مضللة. حتى الآن، كانت معظم هذه المعلومات تستهدف عامة الناس. بيد أن هناك قلقاً متزايداً بين الباحثين من انتشار هذه المعلومات المضللة في المجالات العلمية والتقنية الحساسة، مثل الأمن السيبراني والسلامة العامة والطب.
بالرغم من أن الذكاء الاصطناعي يساعد هذه الشركات على التحقق من صحة كميات كبيرة من المعلومات المضللة بسرعة، إلا أن المفارقة أنه تم استخدامه أيضاً خلال السنوات الأخيرة لإنتاج معلومات خاطئة.
لذا، قام ثلاثة من الباحثين في مجال الأمن السيبراني بـ "جامعة ماريلاند بمقاطعة بالتيمور" الأميركية بدراسة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي كوسيلة جديدة لنشر المعلومات المضللة في المجتمع العلمي. وقد وجدوا أنه من الممكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي توليد معلومات خاطئة في مجالات حساسة مثل الطب والدفاع، يمكنها أن تخدع حتى الخبراء في هذه المجالات.
ولاختبار هذا التهديد، استخدم الباحثون نماذج ذكاء اصطناعي يُطلق عليها اسم المحولات (transformers) لتوليد أخبار كاذبة في مجالين هما الأمن السيبراني والدراسات الطبية الخاصة بجائحة كوفيد-19، ثم قدموا المعلومات المضللة عن الأمن السيبراني لخبراء في هذا المجال، ووجدوا أنها كانت قادرة على خداعهم.
في التجربة الأولى، درب الباحثون نموذج جي بي تي-2 (GPT-2) الذي طورته شركة أوبن إيه آي، على مصادر مفتوحة تناقش نقاط الضعف في الأمن السيبراني والمعلومات الخاصة بالهجوم عليها. ثم قاموا بتزويد النموذج بجملة من عينة معلوماتية فعلية لأحد التهديدات السيبرانية وجعلوا النموذج يولد بقية وصف التهديد. وأخيراً، قدموا هذا الوصف إلى خبراء التهديدات الإلكترونية، الذين يتضمن عملهم قراءة أوصاف التهديدات لتحديد الهجمات المحتملة وتعديل دفاعات أنظمتهم.
ويقول الباحثون إنهم فوجئوا بالنتائج، فقد تمكنت المعلومات المضللة التي صنعوها من خداع صائدي التهديدات الإلكترونية، الذين من المفترض أن يكونوا على دراية بجميع أنواع نقاط الضعف والهجمات في الأمن السيبراني.
وفي تجربة مماثلة في المجال الطبي، كان النموذج قادراً على إنشاء جمل كاملة وتشكيل ملخص يُزعم أنه يصف الآثار الجانبية للقاحات فيروس كورونا والتجارب التي تم إجراؤها في هذا المجال، وهو ما قد يستخدم ليس لتضليل عامة الناس فقط، بل والباحثين الطبيين الذين يعتمدون باستمرار على المعلومات الدقيقة لاتخاذ قراراتهم.
ويحذر الباحثون من أن هذه المعلومات المضللة يمكنها أن تمنع المحللين الإلكترونيين من معالجة نقاط الضعف في أنظمتهم عن طريق تحويل انتباههم إلى أخطاء مزيفة في برمجياتهم. كما أنها قد تعيق زيادة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في مجالات هامة مثل الرعاية الصحية والأمن السيبراني.
الرابط (إنجليزي)
|
