يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الطائرات المسيرة والتعلم الآلي يحددان سرعة ذوبان الصفيحة الجليدية في أنتاركتيكا
يحمي الجليد الأرض من خلال العمل كدرع، حيث تعكس البقع البيضاء العملاقة الحرارة الزائدة مرة أخرى إلى الفضاء، ما يحافظ على برودة الأرض. لكن العديد من الأنهار الجليدية في مختلف أنحاء العالم تذوب بسرعة منذ أوائل القرن العشرين، بسبب ارتفاع درجات الحرارة منذ بداية الثورة الصناعية، ما يساهم في ارتفاع مستويات سطح البحر، وزيادة تآكل السواحل.
نظراً لخطورة هذه المشكلة، من الضروري فهم مقدار وسرعة ارتفاع مستويات سطح البحر. لا سيما وأن النماذج التنبؤية الحالية غير مؤكدة إلى حد كبير، لأن مساهمة القارة القطبية الجنوبية (أنتاركتيكا) في هذا الارتفاع غير معروفة. استخدمت مجموعة من علماء جامعة ستانفورد الطائرات المسيرة ونهج تعلم آلي لتركيز جهودهم على اكتشاف وجمع البيانات الأكثر قيمة من القارة القطبية الجنوبية، لزيادة فهمنا للعمليات التي تؤدي إلى ارتفاع مستوى سطح البحر.
استخدم العلماء نهجاً ذا شقين لحل هذه المشكلة. في البداية، شرعوا في إنشاء منصة جديدة لجمع البيانات تعتمد على طائرات مسيرة ذاتية القيادة ومجهزة برادار قادر على اختراق الجليد للحصول على قراءات أكثر دقة. تستلزم الطريقة المستخدمة حالياً التحليق لأشهر حول القارة القطبية الجنوبية في طائرات تعمل منذ الحرب العالمية الثانية، أو إقامة معسكرات ميدانية باهظة الثمن في منتصف الغطاء الجليدي. لذلك، يرى الباحثون أن الطائرات المسيرة قد توفر حلاً مستداماً ومؤتمتاً على المدى الطويل.
المرحلة الثانية هي تحديد مكان العثور على البيانات الأكثر قيمة. نظراً لأن القارة القطبية الجنوبية كبيرة للغاية، يجب اتخاذ قرارات بشأن مكان وزمان جمع البيانات لتقليل عدم اليقين، وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. يتم نشر خوارزميات التعلم الآلي لتحديد المكان الذي من المرجح أن تعثر فيه الطائرات المسيرة على البيانات الأكثر قيمة. تجمع هذه النماذج الأولية بين قواعد فيزيائية معروفة تنظم كيفية تفاعل الجليد مع الظروف البيئية وتطبقها على مجموعات البيانات الصغيرة. ونتيجة لذلك، قد تعمل الخوارزميات بسرعة وتنتج توصيات. وتعالج النماذج كل دفعة جديدة من البيانات في الوقت الفعلي لوضع خطة طيران متغيرة باستمرار للطائرات المسيرة.
الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي: مستقبل شركات الاتصالات
تُعد صناعة الاتصالات من أسرع القطاعات نمواً في المستقبل مع الاستخدامات الواسعة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لاسيما المتعلقة بتعزيز تجربة العميل والصيانة التنبؤية وتحسين جودة وموثوقية الشبكات.
وتعتمد أكبر شركات الاتصالات في العالم حالياً على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وبقدر كبير من المساعدة الافتراضية في خدمة العملاء. ومن خلال روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين تدعم هذه الميزات على وجه الخصوص عدداً من طلبات الإعداد والتثبيت واستكشاف الأخطاء وإصلاحها والصيانة التي تعمل في النهاية على أتمتة الاستجابات وتوسيع نطاقها وتقليل نفقات الأعمال بشكل كبير في قطاع الاتصالات الحيوي.
ومن المتوقع أن تصل قيمة السوق العالمية للتعلم الآلي إلى 20.83 مليار دولار عام 2024، بمعدل نمو سنوي مركّب قدره 44.06% بين عامي 2017 و2024. ويعكس الاعتماد المتزايد للتعلم الآلي في الأعمال التجارية عبر الصناعات مدى فعالية خوارزمياته وأطره والتقنيات في حل المشكلات المعقدة بسرعة، ومن المتوقع أن تساهم التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي والذاكرة المتكاملة وأنظمة الشبكات بنسبة كبيرة في نمو السوق.
وأطلقت حكومة دولة الإمارات استراتيجية الإمارات للذكاء الاصطناعي، وتمثل هذه المبادرة المرحلة الجديدة بعد الحكومة الذكية، والتي ستعتمد عليها الخدمات والقطاعات والبنية التحتية المستقبلية في الدولة، بما ينسجم ومئوية الإمارات 2071، الساعية إلى أن تكون دولة الإمارات الأفضل بالعالم في شتى المجالات. وتطمح الإمارات إلى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في الخدمات وتحليل البيانات بمعدل 100% بحلول عام 2031، ومن المتوقع أن تبلغ عائدات قطاع الذكاء الاصطناعي على الدولة نحو 300 مليار درهم، بحلول عام 2031، لتشكل 13.6% من الناتج المحلي.
الرابط
باحثون كوريون جنوبيون يستخدمون الذكاء الاصطناعي للكشف عن أمراض الدماغ التنكسية
طور باحثون كوريون جنوبيون حلاً قائماً على الذكاء الاصطناعي يكتشف أمراض الدماغ التنكسية، مثل مرض باركنسون ومرض الزهايمر، من خلال تحليل طريقة المشي. وباستخدام حل المراقبة المثبّت في نوع من النعال الذكية، يمكن للأطباء تحديد وجود هذه الأمراض خلال ثلاث دقائق، دون الحاجة إلى زيارة المرضى للمستشفى.
عادة ما يعاني كبار السن من أمراض الدماغ التنكسية في السبعينيات والثمانينيات من عمرهم. ووفقاً لمستشفى أجو الجامعي بكوريا الجنوبية، يقدر عدد مرضى باركنسون في البلاد بحوالي 100 ألف مريض. وفي الوقت الحالي، يقترح الأطباء على المرضى المسنين زيارة المستشفيات بشكل متكرر لإجراء اختبارات باهظة الثمن، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET).
لذلك، طور فريق بحثي من الجامعة الكاثوليكية حلاً لتحديد الأمراض التنكسية من خلال جمع المعلومات من النعال الذكية. في حالة مرض باركنسون مثلاً، فإن الحل الجديد قادر على الكشف عن أعراض الاضطراب بدقة تبلغ 98.1٪. ويقول المتحدث باسم الجامعة الكاثوليكية، بارك وون ووك: "نتوقع أنه عند تثبيت نظام المراقبة، سيتمكن الأطباء من جمع البيانات الصحية للمرضى في الوقت الفعلي".
من جانبه، يقول الباحث بيون صن جونج، إن "المشية غير الطبيعية مرتبطة بالعديد من أمراض الدماغ التنكسية المختلفة مثل مرض باركنسون والخرف"، مضيفاً أن طريقة التحليل البسيطة الجديدة ستُستخدم بكفاءة وسط جائحة فيروس كورونا، حيث تتزايد الطلبات على المراقبة غير المباشرة.
الرابط (إنجليزي)
|
