يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
باحثون يطورون أداة ذكاء اصطناعي يمكنها تحديد كمية الأكسجين المطلوبة لمرضى كوفيد-19
قام فريق من الباحثين الدوليين بتطوير أداة ذكاء اصطناعي يمكنها التنبؤ بكميات الأكسجين الإضافية التي قد يحتاجها مرضى كوفيد-19 ممن تتطلب حالاتهم البقاء في المستشفى.
وتعاونت أكثر من 20 مستشفى في مختلف أنحاء العالم مع شركة التكنولوجيا إنفيديا (NVIDIA) لاختبار تقنية جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي، تُعرف باسم التعلم الموحد (مصطلح اليوم)، وذلك عن طريق تحليل بيانات حوالي 10 آلاف مصاب بفيروس كوفيد من جميع أنحاء العالم. وتستخدم هذه التقنية خوارزمية لتحليل الأشعة السينية على الصدر والبيانات الصحية الإلكترونية الخاصة بمرضى المستشفى ممن يعانون من أعراض كورونا.
وبمجرد أن تعلمت الخوارزمية على تلك البيانات، تم تطوير أداة الذكاء الاصطناعي التي تُدعى (EXAM) -وهي اختصار لجملة (Electronic Medical Record (EMR) Chest X-Ray AI Model)- والتي يمكنها التنبؤ باحتياجات مرضى كوفيد المتواجدين في المستشفى من الأكسجين، في أي مكان في العالم.
وأظهرت النتائج، التي نُشرت في دراسة بدورية نيتشر ميدسين (Nature Medicine)، أن الأداة تنبأت بالأكسجين المطلوب في غضون 24 ساعة من وصول المريض إلى قسم الطوارئ، بدقة حساسية (Sensitivity) تبلغ 95٪ ودقة نوعية (Specificity) تزيد عن 88٪. وقد تم إخفاء هوية بيانات المرضى بالكامل للحفاظ على السرية التامة، وتم إرسال الخوارزمية إلى كل مستشفى على حدة لاختبارها، لذلك لم تتم مشاركة أي بيانات خلال التجارب.
ويقول الدكتور إتاي دايان، من مستشفى (Mass General Brigham) في الولايات المتحدة الذي تم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي فيه: "عادةً عندما تنشئ خوارزمية اعتماداً على بيانات مستشفى ما، فإنها لا تعمل بشكل جيد في أي مستشفى آخر. ولكن من خلال تطوير نموذج (EXAM) باستخدام التعلم الموحد والبيانات الموضوعية متعددة الوسائط المأخوذة من قارات مختلفة، تمكنا من بناء نموذج قابل للتعميم يمكن أن يساعد الأطباء العاملين في الخطوط الأمامية في جميع أنحاء العالم".
من جانبها، تقول الدكتورة منى فلوريس رئيس قسم الذكاء الاصطناعي الطبي في إنفيديا، إن "التعلم الموحد يتيح للباحثين التعاون ووضع معيار جديد لما يمكننا القيام به عالمياً باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي. وسيؤدي هذا الأمر إلى تطوير الذكاء الاصطناعي ليس فقط لمجال الرعاية الصحية وإنما لجميع المجالات التي تتطلع إلى بناء نماذج قوية دون التضحية بالخصوصية".
الرابط1 (إنجليزي)
الرابط2 (الدراسة كاملة)
الذكاء الاصطناعي يصنف الأفلام من موسيقاها التصويرية
تعتبر الموسيقى التصويرية عنصراً أساسياً في صناعة السينما، حيث أنها تساعد المشاهد على فهم الحبكة الدرامية وتضعه في حالة مزاجية وانفعالية تتناسب مع سير الأحداث وطبيعة العمل بشكل عام.
وقد ابتكر باحثون من جامعة ساوثرن كاليفورنيا منظومة للذكاء الاصطناعي يمكنها تحديد نوعية الفيلم، سواء إن كان رومانسياً أو إنسانياً أو كوميدياً أو رعباً، اعتماداً على الموسيقى التصويرية المصاحبة له.
وفي إطار الدراسة، قام الباحثون بفحص قاعدة بيانات تضم 110 من أشهر الأعمال السينمائية التي أنتجت خلال الفترة ما بين 2014 و2019، وقاموا بتصنيفها إلى فئات مختلفة مثل الخيال العلمي، والرعب، والدراما، والكوميديا، مع إمكانية اشتراك الفيلم الواحد في أكثر من فئة في نفس الوقت. واستخدم الباحثون منظومة الذكاء الاصطناعي لتحليل الموسيقى التصويرية المصاحبة لكل فيلم من هذه الأفلام، والتعرف على عناصرها المختلفة، مثل اللحن والإيقاع وغيرها من الجوانب الموسيقية.
وخلال التجربة، استطاعت منظومة الذكاء الاصطناعي تحديد الخصائص الموسيقية لكل فئة من فئات الأفلام، وهو ما يسمح لها بالتالي بالتعرف على نوعية الفيلم عن طريق الاستماع إلى الموسيقى التصويرية المصاحبة له.
الرابط
دراسة: تقدم العمال في العمر سبب رئيسي لتسارع الأتمتة والاعتماد على الروبوتات
لعل أول ما يتبادر إلى الذهن عندما نتحدث عن الأسباب التي تدفع الشركات التي تبني الأتمتة وتشغيل الروبوتات في مواقع العمل هو التطورات الجوهرية التي تشهدها هذه التقنيات. بيد أن دراسة شارك في تأليفها أستاذ في جامعة إم آي تي تروي لنا قصة مختلفة: يتم الاعتماد بشكل واسع النطاق على الروبوتات في الأماكن التي يزداد فيها السكان كبار السن بشكل ملحوظ، وذلك لسد النقص في أعداد العمال الذين تقدم بهم العمر.
وفي دراسة نُشرت في دورية (The Review of Economic Studies) تحت عنوان "التركيبة السكانية والأتمتة"، يقول دارون أسيموغلو المؤلف المشارك والخبير الاقتصادي في جامعة إم آي تي: إن "التغيير الديموغرافي -التقدم في العمر- هو أحد أهم العوامل التي تؤدي إلى اعتماد الروبوتات وغيرها من تقنيات الأتمتة". وتوصلت الدراسة إلى أنه عندما يتعلق الأمر بتبني الروبوتات، فإن تقدم العمر وحده يمثل 35٪ من التفاوت بين البلدان. كما تُظهر الدراسة أن نفس النمط يمكن ملاحظته داخل الولايات المتحدة: فالمناطق الحضرية التي يتقدم فيها السكان في السن بمعدل أسرع هي المناطق التي تستثمر فيها الشركات أكثر في الروبوتات.
والدراسة الحالية هي الأحدث في سلسلة من الأوراق البحثية التي نشرها أسيموغلو وزميله المؤلف المشارك الآخر باسكوال ريستريبو، أستاذ الاقتصاد المساعد بجامعة بوسطن، حول العلاقة بين الأتمتة والروبوتات والقوى العاملة. وقد حدد الباحثان، في دراسة سابقة، فترة أواخر ثمانينيات القرن الماضي على أنها لحظة رئيسية بدأت فيها الأتمتة باستبدال وظائف أكثر مما كانت تخلقه. وفي الدراسة الجديدة وجد الباحثان علاقة قوية بين تقدم القوى العاملة في العمر -التي تحددها نسبة العمال الذين تزيد أعمارهم عن 56 عاماً مقارنة بأولئك الذين تتراوح أعمارهم بين 21 و55 عاماً- ونشر الروبوتات في 60 دولة حول العالم.
ومن ضمن النتائج المثيرة التي توصلت إليها الدراسة على مستوى الدول، أن كوريا الجنوبية هي أكثر الدول من حيث سرعة تقدم العمال في العمر ومن حيث التوسع في نشر الروبوتات أيضاً. كما أن تقدم سكان ألمانيا في العمر نسبياً مقارنة بالولايات المتحدة مسؤول عن 80٪ من الاختلافات في استخدام الروبوتات بين البلدين.
الرابط1 (إنجليزي)
الرابط2 (الدراسة كاملة)
|
