اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

*|MC:SUBJECT|*
صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الأحد 23 يناير:
  • آل جور: خفض انبعاثات الكربون يتوقف على قياسات الذكاء الاصطناعي "الدقيقة" من الفضاء.
  • ميتا تبني خوارزمية تتعلم بنفس القدر من المواد المرئية والمكتوبة والمنطوقة.
  • دراسة عمانية تكشف طريقة مبتكرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تبريد المباني.
للمشاركة بمقالات أو اقتراح شخصيات، يمكنك التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني [email protected].
نتمنى لك يوماً سعيداً،

فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
اضغط على الصورة لمشاهدة الفيديو
رفيق الدراسة الروبوتي: يستخدم طالب ألماني يبلغ من العمر سبع سنوات، وغير قادر على حضور الفصول الدراسية شخصياً بسبب مرضه، روبوتاً صغيراً يجلس في مكانه بالفصل للتفاعل مع المعلمين ومع زملائه، وإرسال إشارات عندما يكون لديه سؤال أو يريد المساهمة في النقاش.
الرابط (إنجليزي)
يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
آل جور: خفض انبعاثات الكربون يتوقف على قياسات الذكاء الاصطناعي "الدقيقة" من الفضاء
قال نائب الرئيس الأميركي الأسبق آل جور، إن تحقيق أهداف خفض انبعاثات الكربون سيتوقف على تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تأخذ قياسات دقيقة من الفضاء. وأضاف -خلال ندوة نظمها المنتدى الاقتصادي العالمي بدافوس- أن منصة (Climate TRACE) التي تستخدم التعلم الآلي والأقمار الصناعية لتتبع انبعاثات الكربون في الغلاف الجوي، ستكشف في وقت لاحق من هذا العام عن أكبر 500 مصدر للانبعاثات. وأضاف أن المنصة -التي يُعد آل جور أكبر داعميها- تتبع انبعاثات الكربون في الوقت الفعلي من الأقمار الصناعية باستخدام التعلم الآلي، للحصول على "تقدير كمي دقيق للغاية لكل مصدر كبير للتلوث بغازات الاحتباس الحراري".
الرابط (إنجليزي)

ميتا تبني خوارزمية تتعلم بنفس القدر من المواد المرئية والمكتوبة والمنطوقة
يرى باحثو شركة ميتا (فيسبوك سابقاً) أن الطريقة التقليدية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على ملايين البيانات الموسومة (Labeled Data) لم تعد مناسبة لتدريب الجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي. لذلك، طوروا نهجاً أكثر تنوعاً: خوارزمية تُسمى (data2vec) يمكنها التعلم بمفردها (عبر الإشراف الذاتي) من خلال كميات كبيرة من البيانات غير الموسومة، المستقاة من مواد منطوقة أو مكتوبة أو مرئية. وأوضح الباحثون أن الخوارزمية الجديدة هي خطوة إلى الأمام لبناء آلات تتعرف على محيطها دون الحاجة إلى استخدام البيانات الموسومة، ومن المتوقع أن تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها القيام بمهام متعددة والتعلم بطريقة أكثر عمومية. وفي الاختبارات على قاعدة بيانات الرؤية الحاسوبية (ImageNet)، تفوقت (data2vec) على النماذج ذات الحجم المماثل.
الرابط (إنجليزي)

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

 
دراسة: الحكومة الأميركية الأكثر استعداداً لاستخدام الذكاء الاصطناعي.. والإمارات الأولى عربياً
أظهر تقرير جديد أن الحكومة الفدرالية الأميركية هي الأكثر استعداداً من بين 160 دولة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات العامة التي تقدمها، بينما احتلت الإمارات العربية المتحدة المركز الأول على المستوى العربي وعلى مستوى الشرق الأوسط.

وأوضح تقرير "مؤشر جاهزية الحكومة للذكاء الاصطناعي 2021"، الذي أصدرته شركة الاستشارات البريطانية (Oxford Insights)، أن العقد الماضي شهد طفرة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وأصبحت التطبيقات التجارية لأبحاث الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً للشركات في جميع أنحاء العالم. ومع ذلك، فإن فوائد هذا التطور لا تقتصر على القطاع الخاص، إذ تتجه الحكومات في جميع أنحاء العالم إلى الذكاء الاصطناعي لتحسين خدماتها العامة واكتساب مزايا اقتصادية استراتيجية.

وأضاف التقرير السنوي أن تحقيق أقصى استفادة من هذا التحول المدعوم بالذكاء الاصطناعي يتطلب من الحكومات امتلاك الأدوات وبيئة التشغيل المناسبة. ويصنف التقرير الدول بناءً على 42 مؤشراً، تتضمن الإنفاق على البرمجيات والاستثمار الصناعي في التقنيات الناشئة، وذلك عبر ثلاثة محاور: الحكومة، وقطاع التكنولوجيا، والبيانات والبنية التحتية.

ومدعومة "بحجم ونضج لا مثيل له" لقطاع التكنولوجيا، تصدرت الولايات المتحدة التصنيف، تلتها سنغافورة -التي تصدرت المحور الحكومي بسبب "قوتها المؤسسية وقدرتها الرقمية الحكومية"- ثم احتلت المملكة المتحدة وفنلندا وهولندا المركز الثالث والرابع والخامس على التوالي.

أما منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا فقد كانت "واحدة من أكثر المناطق تنوعاً في العالم في درجات الجاهزية الحكومية للذكاء الاصطناعي". وقد احتلت دولة الإمارات المركز 19 على مستوى العالم والأول على مستوى المنطقة بمؤشر عام يبلغ 71.60، تلتها إسرائيل، ثم قطر، ثم المملكة العربية السعودية في المرتبة 34 عالمياً بمؤشر 63.42، أما المركز الأخير على مستوى العالم فكان من نصيب اليمن (17.93).

وكان متوسط الدرجات لبلدان منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا بشكل عام 49.68 من 100، وهو أعلى بقليل من المتوسط العالمي البالغ 47.42.
الرابط (إنجليزي)

هل الحواسيب الخارقة التي تحاكي الدماغ البشري خرافة؟
لطالما كان الدماغ البشري موضع اهتمام كبير، وغالباً ما يشار بذهول إلى قدرته الفريدة على القيام بمهام متعددة بكفاءة عالية أثناء عمله بطاقة متدنية -بمتوسط 20 واط تقريباً، أي نحو نصف الطاقة التي يحتاجها الحاسوب المحمول و0.00007٪ من طاقة الحاسوب العملاق "فوكاغو" (Fugaku). بالإضافة إلى ذلك، تحتاج الحواسيب العملاقة إلى أنظمة تبريد متقنة، بينما يعمل الدماغ البشري بكفاءة عند الدرجة 37 درجة مئوية.

تشير الحوسبة العصبية إلى استخدام أنظمة تكامل واسعة النطاق للغاية تحتوي على دوائر تناظرية إلكترونية لمحاكاة البنى العصبية البيولوجية الموجودة في الجهاز العصبي. وتعمل بواسطة محاكاة فيزياء الدماغ البشري عبر إنشاء الشبكات العصبونية الاصطناعية، حيث تنشط نتوءات الخلايا العصبية الإلكترونية الفردية الخلايا العصبية الأخرى عبر سلسلة متتالية.

وقد حققت الحوسبة العصبية، أو الشبكات العصبونية الاصطناعية على وجه التحديد، شعبية كبيرة كبديل موفر للطاقة في تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي القياسية. وتقود النتوءات أو الأحداث الثنائية عملية التواصل والحساب في الشبكات العصبونية الاصطناعية التي توفر ميزة تشغيل الأجهزة التي تعتمد على الأحداث، وهذا يجعلها مناسبة للتطبيقات الفورية حيث يعد استهلاك الطاقة وعرض النطاق الترددي للذاكرة من العوامل المهمة.

يجمع الدماغ البشري المعلومات من داخل الجسم ويرسل نبضات إلى الخلايا العصبية، بينما تواجه الحواسيب التقليدية تحدٍ كبير بسبب انفصال وحدة المعالجة المركزية والذاكرة. ولكن الحوسبة العصبية تمكنت من اجتياز هذه العقبة، حيث يتم الحساب بطريقة تناظرية، أي من خلال الذاكرة. وبالإضافة إلى التخلص من وقت الانتظار ومشكلة استنزاف الطاقة، توفر الحوسبة العصبية قدرات متطورة لإجراء العمليات الحسابية المعقدة.

ويقوم نموذج الشبكات العصبونية الاصطناعية بمحاكاة الشبكات العصبية الطبيعية الموجودة في الأدمغة البيولوجية، ويحاكي عمليات التعلم الطبيعية عن طريق رسم خرائط ديناميكية لنقاط الاشتباك العصبي بين الخلايا العصبية الاصطناعية عند استجابتها للمنبهات.

من خلال الحوسبة العصبية، نسعى إلى تمكين الحواسيب من التفكير بطريقة إبداعية ومرنة، والبدء في التعرف على الأشخاص أو الأشياء التي لم ترها من قبل، وإعادة ضبط أنشطتها بالشكل المناسب. ومن الواضح أننا ما زلنا بعيدين عن إيجاد مثل هذه الحواسيب الفائقة الأداء. وعلى الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي الحديث على معالجة العديد من التحديات بشكل أفضل من البشر، إلا أنه لا يزال غير قادر على تحليل السبب والنتيجة واستيعاب المتطلبات المتغيرة أو العناصر الجديدة للمشكلة بسرعة.

للمزيد حول كيفية محاكاة الشبكات العصبونية عمل الدماغ، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط.


دراسة عمانية تكشف طريقة مبتكرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تبريد المباني
كشفت نتائج دراسة بحثية عمانية للباحثة الدكتورة مريم بنت زهير اللواتية، عن طريقة جديدة ومبتكرة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتطويعها في مجال تبريد المباني في سلطنة عمان باستخدام الطاقات البيئية المتجددة عبر نظام ذكي يدمج هذه التقنيات.

ويعمل النظام المصمم بالذكاء الاصطناعي على التنبؤ بحجم وكمية التبريد الضرورية للمبنى لفترة الصيف والشتاء، وبناء على التنبؤات يقوم نظام التحكم بتشغيل نظام المكيف الحراري حسب احتياجات المبنى. وشمل البحث -المنشور في مجلة "إضاءات علمية" التي تصدرها وزارة التعليم العالي العمانية- استخدام أدوات عدة مثل تحليل البيانات لحالات الطقس المختلفة في السلطنة، باعتبارها تحديات واقعية خاصة من ناحية الطقس في الأشهر الصيفية، والبيانات الخاصة بالمباني نفسها مثل المواد المستخدمة في المباني بحكم اختلافها عن المباني الأخرى المستعملة في الدول الأوروبية، ومراعاتها لحالة الطقس.

واختارت الباحثة الطاقة الشمسية للدراسة كنوع الطاقة المتجددة لتبريد المباني، إذ تقوم هذه الطاقة بتشغيل المكيف الحراري الذي يقوم بتوفير الطاقة لتبريد مبنى الدراسة البحثية، والمكيف الحراري يحتاج لبعض الطاقة لفرز الطاقة الحرارية لتوفير نوع من الاستمرارية للتبريد عبر نقل الطاقة إلى الأرض، واستغلال الأرض والطاقة الجوفية للحد من تأثير الحرارة. وقد تمت برمجة الذكاء الاصطناعي لتحديد ساعات العمل المناسبة لعمل هذا النظام.

وأظهرت نتائج الدراسة أن سلطنة عمان تعتمد كلياً في تبريد المباني على الطاقة الكهربائية وبنسبة 100%، إلا أن الدراسة أثبتت أنه في حالة إدخال الطاقة الحرارية المعتمدة على الطاقة الشمسية، يمكن تقليل استخدام الطاقة الكهربائية إلى 23.6%.
الرابط

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

  • تنظم شركة (DeepLearning.AI) ندوة عبر الإنترنت، يوم 26 يناير الجاري، حول كيفية بناء مستقبلك المهني في الذكاء الاصطناعي، بمشاركة عدد من الخبراء على رأسهم أندرو إنج. للتسجيل. الرابط (إنجليزي)
  • الصين تحتل ثلاثة مقاعد في المراكز الخمسة الأولى على القائمة العالمية لأقوى ذكاء اصطناعي. الرابط
  • بعد حادثة أمازون: خطر "الآلات الشريرة" يقترب منَّا. الرابط
  • الرئيس المصري: تعاون مرتقب مع كوريا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأنشطة الحكومية. الرابط
  • Databricks Lakehouse منصة تساعد شركات تجارة التجزئة على تبسيط بنية البيانات الخاصة بها، من خلال الجمع بين التحليلات وعلوم البيانات والتعلم الآلي. الرابط (إنجليزي)

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

 
15.7 تريليون دولار
المساهمة المتوقعة للذكاء الاصطناعي في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030، بحسب دراسة حديثة أجرتها شركة برايس ووترهاوس كوبرز.
الرابط (إنجليزي)
هل وصلتك هذه الرسالة من صديق؟ هل أعجبك المحتوى وترغب في مواكبة آخر أخبار الذكاء الاصطناعي؟ ما عليك إلا الضغط هنا للاشتراك في نشرة الخوارزمية اليومية:
اشترك في ثوان
مصدر الصورة: الصفحة الشخصية على موقع لينكدإن
خالد شعلان
رئيس قسم المعلوماتية في الجامعة البريطانية في دبي، وأستاذ علوم الحاسوب في الجامعة ذاتها، وزميل فخري في كلية المعلوماتية بجامعة إدنبرة البريطانية، وأستاذ علوم الحاسوب في جامعة القاهرة. سبق له أن عمل رئيساً لبرامج البكالوريوس والماجستير والدكتوراه في علوم الحاسوب بالجامعة البريطانية في دبي، ورئيساً لقسم العمليات والمعلومات في المركز الوطني للامتحانات والتقويم التربوي بمصر، وباحثاً زائراً في معهد رايس للأبحاث في السويد. وهو حاصل على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب عام 1995 من جامعة القاهرة، وعمل على مجموعة من الموضوعات في معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك الترجمة الآلية، واستخراج النص، والتحليل. مهتم بالبحث في مجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية والأنظمة الذكية.

يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم

 
وسم البيانات | DATA LABELING
يشير مصطلح وسم البيانات في مجال التعلم الآلي إلى عملية تعريف البيانات الخام مثل الصور ومقاطع الفيديو والملفات النصية، وإضافة وسم واحد أو أكثر لها لإعطائها سياق محدد ومنح نماذج التعلم الآلي القدرة على التعلم الموجه منها. فقد يشير الوسم مثلاً إلى محتويات صورة ما أو فيما إذا كانت تحتوي على عنصر معين، أو إلى الكلمات التي يتم نطقها في تسجيل صوتي أو مقطع فيديو.
اقرأ المزيد حول هذا المصطلح على منصة تكنوضاد.
تابعنا على وسائل التواصل الاجتماعي:
تويتر
فيسبوك
موقع الويب
يوتيوب
لينكدإن
إنستقرام
Copyright © *|CURRENT_YEAR|* *|LIST:COMPANY|*, All rights reserved.
*|IFNOT:ARCHIVE_PAGE|* *|LIST:DESCRIPTION|*

Our mailing address is:
*|HTML:LIST_ADDRESS_HTML|* *|END:IF|*

Want to change how you receive these emails?
You can update your preferences or unsubscribe from this list.

*|IF:REWARDS|* *|HTML:REWARDS|* *|END:IF|*