يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
كيف سيكون للكاميرا دور بارز في مستقبل التنقل؟
نشرة خاصة من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي
لنتخيّل سوياً هذا المشهد: أحدهم يصعد إلى سيارته التي تبدو كمقصورة صغيرة بتصميم مختلف عن السيارات المألوفة، ويستخدم شاشة الكمبيوتر لإدخال تفاصيل وجهته ثم يجلس مسترخياً، لتنطلق السيارة بمفردها على الطريق. ثم يسمع تنبيهاً ينبئه بوصوله إلى وجهته المنشودة، ويقوم بعدها بإرسال السيارة لتنفيذ مهام أخرى في المنزل. ورغم التشابه بين هذا المشهد وأفلام الخيال العلمي، لكنه لا ينتمي إليها، بل إنه المستقبل الذي ينتظرنا جميعاً .
وبطبيعة الحال، هناك الكثير من المعارك التي ينبغي خوضها قبل أن تتبلور تلك الرؤى الحالمة في نسيج الواقع. وتدور رحى المعركة الحالية بين الكاميرات من جهة وتقنية "ليدار " (LiDAR) من جهة أخرى. وفي حلبة النزال الافتراضية هذه، يحتل زعيم شركة تسلا إيلون ماسك الزاويةَ الحمراء، بينما يحتشد البقية في الزاوية الزرقاء المقابلة. وقد تبدو حرب الكلمات هذه غريبة للغاية إذا ما وقعت على مسامع الجمهور غير المطلع، لكن يمكن أن ترسم نتيجتها ملامح مستقبل التنقّل كما نعرفه .
يؤمن ماسك بأن الكاميرات -وليس تقنية ليدار- هي التي سيكون لها اليد العليا في نهاية المطاف. واستبعد ماسك أن تلعب هذه التقنية أي دور في مستقبل القيادة الذاتية، واصفاً إياها بكونها "فكرة لا طائل منها"، وقال أيضاً إن "أي شخص يعتمد على تقنية ليدار سيكون مصيره الفشل الحتمي". كما وصف هذه التكنولوجيا بكونها "مجرد أجهزة استشعار باهظة التكلفة وغير ضرورية".
يمكن لفريق يضم باحثاً من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي تسوية هذا الخلاف الحاد بشكل نهائي؛ حيث قدم الدكتور هانج داي من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي رفقة فريق من الباحثين العالميين مقترحاً يتناول تقنية توظف الكاميرات وتقدم في ذات الوقت المخرجات ثلاثية الأبعاد المتفوقة التي تقدمها أنظمة ليدار.
اقرأ تفاصيل التقنية الجديدة في مقالتنا: الرابط
الذكاء الاصطناعي يتعلم التنبؤ بالسلوك البشري من مقاطع الفيديو
"الثقة تأتي من الشعور بأن الروبوت يفهم الناس حقاً"
يمتلك البشر قدرة طبيعية على توقع ما سيفعله شخص ما بناءً على لغة جسده، إلا أن أجهزة الحاسوب لا تمتلك تلك القدرة. عندما نلتقي بشخص أخر، فإنه قد يستقبلنا بالترحيب أو المصافحة أو بأي طريقة تحية أخرى. وعلى الرغم من أننا لا نعرف مسبقاً أي نوع من تلك الإشارات سيستخدمها، إلا أننا يمكن أن نقرأ الموقف ونستجيب له بشكل مناسب.
لإكساب الآلات هذه المهارة، كشف باحثون بكلية الهندسة التابعة لجامعة كولومبيا الأميركية النقاب عن تقنية رؤية حاسوبية جديدة تمنح الآلات القدرة على توقع ما سيحدث بعد ذلك من خلال الاستفادة من الارتباطات عالية المستوى بين الأشخاص والحيوانات والأشياء.
ويقول كارل فوندريك، الأستاذ المساعد لعلوم الحاسوب بجامعة كولومبيا، والمشارك في الدراسة -التي عُرضت في "المؤتمر الدولي حول الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط" في 24 يونيو الجاري- "تفتح نتائجنا عدداً من الاحتمالات للتعاون بين الإنسان والروبوت والمركبات المستقلة والتقنيات المساعدة".
ويشير الباحثون إلى أن النظام الجديد هو الطريقة الأكثر دقة حتى الآن للتنبؤ بالحركات في مقاطع الفيديو. وأوضحوا أنه تم تدريب النموذج على آلاف الساعات من الأفلام والألعاب الرياضية والعروض التلفزيونية، من أجل تعليمه التنبؤ بمئات الأنشطة، من المصافحة باليد إلى المصافحة بقبضة اليد. وعندما لا يستطيع التنبؤ بالفعل القادم، فإنه يحدد ما الذي يربط بين الأشخاص أو الأشياء التي تظهر على الشاشة. على سبيل المثال، عندما يجد النموذج أنه من المستحيل التنبؤ بما إذا كان شخصان سوف يتعانقان أو يتصافحان، فإنه يتوقع أنهما سيقومان بتحية بعضهما البعض بدلاً من ذلك.
ويقول الباحثون إن هذه التقنية يمكن أن تقرب أجهزة الحاسوب من القدرة على قياس الموقف واتخاذ قرار دقيق، بدلاً من اتخاذ إجراء مبرمج مسبقاً. ويوضح روشي ليو، طالب الدكتوراه بالجامعة وأحد المؤلفين الرئيسين للدراسة، إنها خطوة حاسمة في بناء الثقة بين البشر وأجهزة الحاسوب. وأوضح أن "الثقة تأتي من الشعور بأن الروبوت يفهم الناس حقاً. إذا تمكنت الآلات من فهم سلوكياتنا وتوقعها، فستكون أجهزة الحاسوب قادرة على مساعدة الأشخاص بسلاسة في نشاطهم اليومي".
الرابط (إنجليزي)
خريطة رسمها الذكاء الاصطناعي تكشف وجود روابط خفية بين مجرتي درب التبانة وأندروميدا
كشفت خريطة كونية جديدة رسمها نظام تعلم آلي عن وجود روابط خفية تربط بين المجرات، الأمر الذي قد يساعد العلماء على وضع نموذج لحدوث تصادم مستقبلي بين مجرة درب التبانة ومجرة أندروميدا، التي تُعد أقرب المجرات إلينا.
وأوضح العلماء المشاركون أن الخريطة الجديدة قد تلقي مزيداً من الضوء على تأثير المادة المظلمة في تطور كوننا. وأضافوا -في بيان صادر عن جامعة ولاية بنسلفانيا- أنه بالنسبة للتصادم بين المجرتين، الذي من المتوقع أن يحدث خلال 4.5 مليار سنة، فقد أظهرت الخريطة خيوط المادة المظلمة التي تربط بين المجرتين والتي قد تؤثر على عملية الاندماج.
وبالرغم من أن المادة المظلمة تشكل ما يقرب من 80٪ من المادة في الكون، إلا أنها -إلى جانب الطاقة المظلمة- لا تزال غير مفهومة جيداً. كما أن المادة المظلمة غير مرئية في الأطوال الموجية للضوء، لذلك لا يمكن رؤيتها بالتلسكوبات. ومع ذلك، يمكن للعلماء رسم خريطة تأثير جاذبية المادة المظلمة على الهياكل الكونية الكبيرة، مثل المجرات.
ويوضح دونجهو جيونج المؤلف المشارك في الدراسة، وهو أستاذ مساعد في علم الفلك في جامعة ولاية بنسلفانيا، في البيان: "يمكننا أن نطلب من الحاسوب تقديم الخريطة لمليارات السنين لمعرفة ما الذي سيحدث في الكون القريب. ويمكننا إعادة النموذج بالزمن إلى الوراء لفهم تاريخ الكون المجاور لنا".
وقال العلماء إنهم قاموا بتدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام مجموعة كبيرة من عمليات محاكاة المجرات تسمى (IllustrisTNG)، موضحين أن مجموعة التعلم تضمنت مجرات شبيهة بمجرتنا، درب التبانة، بهدف فهم أفضل لخواص المجرات التي تتنبأ بتوزيع المادة المظلمة.
وبمجرد أن أصبح النموذج جاهزاً لبدء تصنيف المعلومات من تلقاء نفسه، أمده الباحثون ببيانات واقعية من فهرس المجرات المعروف باسم (Cosmicflows-3)، والذي يضم حركات وتوزيع 17000 مجرة منتشرة على مساحة 200 ميجا فرسخ فلكي من مجرة درب التبانة. (يبلغ طول الفرسخ الفلكي الواحد حوالي 3.26 سنة ضوئية، أي حوالي 30.9 تريليون كيلومتر). وباستخدام تلك البيانات، استنسخ النموذج بدقة خريطة المجرات القريبة من مجرتنا، بالإضافة إلى المناطق الفارغة التي توجد بين الهياكل الأخرى المرئية في الخريطة.
ويقول الباحثون إن الخريطة ستكون أكثر دقة بعد أن ترسل وكالة ناسا -في وقت لاحق من هذا العام- تلسكوب جيمس ويب الفضائي الذي تبلغ تكلفته 9.8 مليار دولار، والذي سيسمح للباحثين برؤية المجرات البعيدة الأكثر خفوتاً.
الرابط (إنجليزي)
|
