اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

صباح الخير،
إليك آخر أخبار الذكاء الاصطناعي لهذا اليوم، الثلاثاء 2 أغسطس:
  • باحثون يطورون سمكة روبوتية صغيرة تُخلص المحيط من الجزيئات البلاستيكية الدقيقة.
  • هل يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في التحدث إلى الحيوانات؟
  • 4 نصائح تساعدك على تجنب الوقوع ضحية للتزييف العميق.
نتمنى لك يوماً سعيداً.
فريق الخوارزمية وإم آي تي تكنولوجي ريفيو
طور باحثون من جامعة ستانفورد روبوتاً فريداً من نوعه يُسمى أوشن ون كيه (OceanOneK) لاكتشاف أعماق البحار. وقد أتاح الروبوت بالفعل للباحثين فرصة مذهلة للتفاعل مع الكائنات البحرية في المياه. كما اكتشف طائرات وسفناً غارقة أحضر منها تحفاً أثرية قديمة.
للمزيد حول هذا الروبوت، اقرأ هذه المقالة على موقعنا
هل تصلك هذه النشرة إلى قسم الترويج (Promotions) وترغب بأن تصلك بشكل تلقائي إلى البريد الأساسي (Primary)؟ اضغط هنا للاطلاع على طريقة ضمان ذلك.
يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ديب مايند تعلن التوصل إلى بنية جميع البروتينات المعروفة تقريباً
أعلنت شركة "ديب مايند" التابعة لجوجل أنها تعاونت مع المعهد الأوروبي للمعلومات الحيوية (EBI) لبناء قاعدة البيانات الأكثر اكتمالاً ودقة حتى الآن للبروتينات وأتاحتها مجاناً وبشكل مفتوح للمجتمع العلمي. استخدمت الشركة خوارزمية الذكاء الاصطناعي ألفافولد (AlphaFold) التي طورتها عام 2018، لبناء بنية ثلاثية الأبعاد تضم 200 مليون بروتين معروف، تغطي كل كائن حي على وجه الأرض تقريباً بما في ذلك الحيوانات والنباتات والبكتيريا وغيرها. ويمكن للبرنامج التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتين من خلال تسلسل الأحماض الأمينية، وهي اللبنات الأساسية التي تشكل البروتينات. وقد ظل التنبؤ ببنية البروتين أحد أكبر التحديات في علم الأحياء، إذ تستغرق الأساليب التجريبية الحالية لتحديد شكل بروتين واحد شهوراً وربما سنوات في المختبر.
الرابط (إنجليزي)
بنية البروتينات الجديدة متاحة الآن عبر هذه المنصة: الرابط (إنجليزي)

باحثون يطورون سمكة روبوتية صغيرة تُخلص المحيط من الجزيئات البلاستيكية الدقيقة
يحاول الخبراء إيجاد أفضل الطرق للتخلص من البلاستيك في المحيطات، لكن الأصعب هو التخلص من الجزيئات البلاستيكية الدقيقة التي لا تُرى بالعين المجردة. لذلك، طوّر باحثون من جامعة سيتشوان في جنوب غرب الصين سمكة صغيرة يمكنها امتصاص المواد البلاستيكية الدقيقة في المياه الضحلة. وفي دراسة نشروها في دورية رسائل النانو (Nano Letters) التابعة للجمعية الكيميائية الأميركية (ACS)، أوضح الباحثون أنهم استخدموا مادة قوية ومرنة، مستوحاة من مادة تسمى "عرق اللؤلؤ" أو الصدف، وهي بالأصل مجموعة من المواد العضوية وغير العضوية التي تغطي الطبقة الداخلية لأصداف البطلينوس. ثم ربطوا جزيئات "بيتا دكسترين الحلقي" إلى الجرافين المسلفن، فتكوّنت لديهم صفائح نانوية مركبة. ثم دمجوا محاليل الصفائح النانوية بتراكيز مختلفة في مخاليط "البولي يوريثين لاتكس". ثم عملوا على جمع الطبقات واحدة تلو الأخرى بتدرج تراكيز للمركبات النانوية، حتى تشكلت لديهم السمكة الروبوتية.
للمزيد حول هذه السمكة الروبوتية، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
اشترك الآن وامنح نفسك فرصة الوصول إلى أفضل المصادر العالمية باللغة العربية. رابط الاشتراك

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

  • أطلق "متحف المستقبل" مخيمه الصيفي الأول من نوعه تحت عنوان "أبطال المستقبل"، متضمناً جدولاً حافلاً بالفعاليات والبرامج. وسيكون لدى الأطفال فرصة التعمق في موضوعات فريدة ودخول عالم الروبوتات والذكاء الاصطناعي. للتسجيل: الرابط (إنجليزي)
  • لماذا باعت شركة تسلا عملات البيتكوين الخاصة بها؟ وهل سيؤثر ذلك على الأسواق؟ رابط المقالة على موقعنا
  • كيف يعزز الذكاء الاصطناعي أنظمة الأمن في المطارات؟ الرابط (إنجليزي)
  • هل يمكن للبيانات المصطنعة أن تجعل الذكاء الاصطناعي أقل تحيزاً؟ الرابط (إنجليزي)
  • GFP-GAN أداة معتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكنها إصلاح صورك القديمة التالفة أو ذات الجودة المنخفضة خلال ثوان معدودة. الرابط (إنجليزي)

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

 
دراسة: النساء أفضل من الرجال في التحكم بالسيارات ذاتية القيادة
أظهرت دراسة جديدة أن النساء يظهرون مهارات أفضل من الرجال على التحكم واتخاذ القرارات الصحيحة لدى قيادة "سيارات ذاتية القيادة".

ووجد الباحثون في جامعة نيوكاسل أن النساء يظهرن رد فعل أسرع، وتحكماً أكبر في عجلة القيادة، كما أنهن أفضل في استعادة السيطرة على السيارة عند الحاجة. ولفت الدكتورة شو لي، خبيرة أنظمة النقل الذكية في جامعة نيوكاسل إلى أن "النساء لا تدرك في كثير من الأحيان مدى براعتهن في القيادة، لكن نتائج دراستنا وجدت أنهن يتحكمن بالسيارة بشكل أفضل قليلا من الرجال".

وتسمح السيارات ذاتية القيادة للسائق بالقيام بمهام أخرى غير مرتبطة أبدا بالقيادة، ولكن في بعض الأحيان، قد يحتاج إلى استعادة السيطرة والقيادة بنفسه. وشارك في هذه الدراسة 76 شخصا، 33 امرأة و43 رجلاً، وقد أخضعوا لتجارب تحاكي استعادة السيطرة على سيارة من دون سائق بهدف مراقبة أدائهم.

مُنح المشاركين 20 ثانية لاستعادة السيطرة على السيارة لتحديد مكانهم وتجنب الاصطدام بسيارة متوقفة. وكشفت الدراسة أن النساء كنّ أقل عرضة للتسرع أثناء عمليات استعادة السيطرة، وأظهرن رد فعل أسرع قليلا، كما كان لديهن قدرة تحكم أكثر استقراراً. ففي المتوسط، استغرقت النساء 2.45 ثانية لاستعادة السيطرة على السيارة مقارنة بالرجال الذين احتاجوا إلى 2.63 ثانية.
الرابط

4 نصائح تساعدك على تجنب الوقوع ضحية للتزييف العميق
أصبحت مقاطع الفيديو والأصوات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أمرأ واقعياً وليست مجرد خيالٍ علمي. من المتوقع أن تصبح هذه الفيديوهات والمقاطع الصوتية أحد أكثر التهديدات المتعلقة بالتزييف والانتحال عبر الإنترنت خلال السنوات القادمة. لكن على الرغم من خطورتها، فإن هناك بعض النصائح التي يستطيع أي مستخدم الأخذ بها من أجل تجنب الوقوع ضحية لها.

أهم شيء يجب التنويه له هو أن يكون المستخدمون واعين تماماً بتقنيات التزييف العميق (Deep Fake) والصوت العميق (Deep Voice) ومخاطرها المحتملة. بدون إدراك هذه المخاطر، لا يمكن أبداً مواجهتها. هذا يشبه إلى حد كبير الأمن السيبراني، فمعظم الهجمات السيبرانية تستغل بشكلٍ رئيسي عدم وعي الضحايا وفهمهم لمخاطرها.

قدم خبراء من الجامعة التقنية التشيكية وجامعة تشارلز والأكاديمية التشيكية للعلوم مجموعة من النصائح التي تساعد على تجنب الوقوع ضحية للتزييف العميق، ونشرت هذه النصائح على موقع prg.ai

قم بتقييد المحتوى الذي تنشره على الإنترنت
من أجل إنشاء مقاطع فيديو مزيفة بشكلٍ واقعي أو أصوات مزيفة مطابقة لصوتك، يجب تدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي بشكلٍ جيد، يتم هذا التدريب عن طريق مقاطع الفيديو الحقيقية أو الأصوات الحقيقية. لذلك. يمكن أن يؤدي تقييد المحتوى المنشور على شبكة الإنترنت لمنع استخدامه من قبل المحتالين.
كيف يمكن تحقيق ذلك؟ ببساطة قم بتعديل إعدادات الخصوصية على مواقع التواصل الاجتماعي كي لا يستطيع جميع الأشخاص الوصول إلى صورك وفيديوهاتك المنشورة عليها. اجعل الوصول إليها مقتصراً على الأصدقاء الذين تعرفهم وتثق بهم فقط.

ثقف نفسك
يجب أن تتمتع بالوعي والثقافة بمخاطر التزييف والصوت العميق، وغيرها من أدوات التكنولوجيا الحديثة التي يمكن أن تستخدم بغرض الانتحال والتزييف. حين تملك هذا الوعي، ستعرف تماماً المخاطر وكيف يستغلها المجرمون من أجل إلحاق الأذى بالآخرين، وتعرف كيفية تجنبها أيضاً.
للمزيد حول هذه النصائح، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط


هل يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في التحدث مع الحيوانات؟
تقوم مدربة الدلافين بإصدار إشارة "معاً" بيديها، فيختفي اثنان من الدلافين المدربة تحت الماء، يتبادلان الأصوات ثم يخرجان، ينقلبان على ظهورهما ويرفعان ذيلهما. لقد ابتكرا خدعة جديدة خاصة بهما وقاما بتنفيذها جنباً إلى جنب، تماماً كما هو مطلوب. يقول الكاتب والمخترع أزا راسكين: "هذا لا يثبت وجود لغة. لكنه يجعل من المنطقي تماماً أنه إذا كان لديهما وصول إلى طريقة رمزية للتواصل، فإن ذلك سيجعل هذه المهمة أسهل بكثير".

راسكين هو المؤسس المشارك ورئيس مشروع (Earth Species Project) أو اختصاراً (ESP)، وهي مجموعة غير ربحية في كاليفورنيا ذات طموح جريء: فك تشفير الاتصالات غير البشرية باستخدام التعلم الآلي، وجعل كل المعرفة متاحة للجمهور، وبالتالي تعميق علاقتنا مع الأنواع الحية الأخرى والمساعدة في حمايتها.

نشرت المنظمة -التي تأسست في عام 2017 بمساعدة مانحين رئيسيين من بينهم المؤسس المشارك لموقع لينكدإن، ريد هوفمان- أول ورقة علمية في ديسمبر الماضي. يقول راسكين: "النهاية التي نعمل عليها هي: هل يمكننا فك شفرة التواصل مع الحيوانات، واكتشاف لغة غير بشرية؟ على امتداد الطريق وعلى نفس القدر من الأهمية، نقوم بتطوير التكنولوجيا التي تدعم علماء الأحياء والحفاظ على الطبيعة في الفترة الحالية".

لطالما كان فهم أصوات الحيوانات موضوعاً فاتناً بالنسبة للبشر. تصدر الرئيسيات المختلفة نداءات إنذار تختلف باختلاف المفترس، وتخاطب الدلافين بعضها البعض باستخدام صافرات تشبه التوقيع، ويمكن لبعض الطيور المغردة استقبال عناصر من نداءاتها وإعادة ترتيبها لتوصيل رسائل مختلفة. لكن معظم الخبراء لا يسمون هذه الأشياء لغة، إذ لا يوجد اتصال حيواني يلبي جميع المعايير.

حتى وقت قريب، كان فك تشفير هذه الأصوات يعتمد في الغالب على عمليات مراقبة مضنية. لكن هناك اهتماماً متزايداً الآن باستخدام التعلم الآلي للتعامل مع الكميات الهائلة من البيانات التي يمكن جمعها بواسطة أجهزة الاستشعار الحديثة التي يتم وضعها على الحيوانات. تقول الأستاذة المشاركة في جامعة كوبنهاغن إلدوي بريفير، التي تدرس التواصل الصوتي لدى الثدييات والطيور: "بدأ الناس في استخدامها. لكننا لا نفهم حقاً حتى الآن مقدار ما يمكننا القيام به".

شاركت بريفير في تطوير خوارزمية تحلل همهمات الخنازير لمعرفة ما إذا كان الحيوان يشعر بمشاعر إيجابية أم سلبية. ثمة خوارزمية أخرى تُدعى (DeepSqueak) تحكم على ما إذا كانت القوارض في حالة إجهاد بناءً على نداءاتها ذات الموجات فوق الصوتية. كذلك، تخطط مبادرة أخرى تُسمى مشروع (CETI) (الذي يرمز إلى مبادرة الترجمة الحيتانية)، لاستخدام التعلم الآلي لترجمة لغة التواصل بين حيتان العنبر.
الرابط (إنجليزي)

يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
مليون مرة
السرعة التي تتفوق بها رقائق الذكاء الاصطناعي الجديدة التي طورها باحثو إم آي تي على المشابك العصبية الموجودة في الدماغ البشري.
الرابط (إنجليزي)
منصة "ساهم" تفتح الباب أمام الباحثين والكتّاب والخبراء لنشر أبحاثهم وخبراتهم العلمية لتصل إلى مئات الآلاف من القراء عبر كافة منصات مجرة.
قدّم فكرتك وشارك بحثك الآن: الرابط
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
يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
أحمد هشام
قائد الفريق الهندسي بقسم الذكاء الاصطناعي في جامعة مصر للعلوم والتكنولوجيا، ومستشار ذكاء اصطناعي بشركة تيلي أوشنز (Teleoceans) للحلول البرمجية. عمل سابقاً كمحاضر في معهد تكنولوجيا المعلومات بمصر (ITI). وهو حاصل على درجة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية من جامعة أكتوبر للعلوم الحديثة والآداب (MSA)، والبكالوريوس أيضاً في العلوم التطبيقية من جامعة غرينتش البريطانية. يركز في أبحاثه على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.

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

بيرت | BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS (BERT)
عبارة عن نموذج تعلم آلي مفتوح المصدر لمعالجة اللغات الطبيعية، وهو مصمم لمساعدة الحواسيب على فهم اللغة الغامضة في نص ما عن طريق استخدام النصوص المحيطة به لتحديد السياق. تم تطوير نموذج "تمثيلات أداة الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات" -أو كما يعرف اختصاراً باسم بيرت- من قبل جوجل. وقد تم تدريبه مسبقاً على مهام نمذجة اللغة باستخدام بيانات غير موسومة تتضمن نصوصاً من موقع ويكيبيديا. ويمكن صقله بالاعتماد على قواعد بيانات تتضمن أسئلة وأجوبة.
اقرأ المزيد حول هذا المصطلح على منصة تكنوضاد
يمكنك الاطلاع على أرشيف نشرة الخوارزمية من خلال هذا الرابط:
أرشيف نشرة الخوارزمية
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|*