كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير مستقبل صناعة الأطراف؟
بالنسبة لمليون مبتور جديد في جميع أنحاء العالم كل عام (واحد كل 30 ثانية) ، فإن فقدان أحد الأطراف يعني أنه يجب عليهم التكيف مع عالم جديد. لنأخذ الهند كمثال ، فهي واحدة من أكثر الدول كثافة سكانية في العالم. تم تكييف 3 في المائة فقط من مبانيها لاستيعاب الأشخاص ذوي الاحتياجات الخاصة ، ويوجد في البلاد أكثر من نصف مليون مبتور. من المرجح أن تزداد هذه الأرقام في جميع أنحاء العالم ، حيث من المحتمل أن تضاعف بعض البلدان ، مثل الولايات المتحدة ، أعدادها بحلول عام 2050 مع زيادة حالات الإصابة بأمراض الأوعية الدموية وغيرها من الحالات التي تؤدي إلى بتر الأطراف.
ومع ذلك ، فإن التقدم في مجال الأطراف الصناعية قد يساعد في تحسين حياة هؤلاء الأفراد وتعزيزها ، حتى لو لم يتحسن العالم من حولهم بالضرورة. في هذه المقالة ، سنحاول فهم ما قد يخبئه لنا مستقبل صناعة الأطراف ، وحيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا في هذا المجال.
من الخشب إلى الأطراف الصناعية
في عام 2011 ، اكتشف علماء الآثار واحدة من أقدم “الأجهزة” المعروفة من صنع الإنسان ، وهي إصبع قدم خشبي دفن مومياء مصرية منذ حوالي 3000 عام. وجد الباحثون أنها بالفعل وسائل مساعدة عملية للمشي. على الرغم من مرور آلاف السنين ، لم تشهد الأطراف الصناعية تطورًا كبيرًا إلا في العقود القليلة الماضية مع ظهور الأطراف الروبوتية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. في ورقة بحثية عام 2008 ، وصف الباحثون كيف استخدمت القرود نشاط الدماغ للتحكم في ذراع آلية. تم ذلك باستخدام أقطاب كهربائية مزروعة في الدماغ ، مما سمح لهم أيضًا بتناول الفاكهة ؛ كان أول طرف صناعي من نوعه يتحكم فيه الدماغ. منذ عام 2011 ، بدأ عصر جديد يتجلى من خلال الأطراف المعيارية ، بدءًا من ظهور أطراف ذكية يمكن التحكم فيها من خلال التحكم في العقل ولديها أيضًا القدرة على توفير تجربة استشعار الألم.
الحدود والقيود الذكية
أساس الجمع بين الذكاء الاصطناعي والأطراف الصناعية هو التفسير الحسابي للإشارات العصبية من عضلات المريض ، مما سيسمح بتحكم أكثر دقة في الطرف. في دراسة أجريت في شهر مارس الماضي ، وثق باحثون في جامعة ميشيغان طريقة جديدة لدمج التكنولوجيا مع المزيد من الأطراف (الأجزاء السفلية). تعتمد تقنيتهم على تجديد واجهة الأعصاب الطرفية ، حيث يستخدم الجراحون قطعة صغيرة من العضلات ويلفونها حول نهاية عصبية مبتورة لتوليد إشارات. ثم يطبق علماء الكمبيوتر خوارزميات التعلم الآلي لترجمة هذه الإشارات إلى حركات دقيقة للأطراف. هذا الإجراء مناسب لأي نوع من أنواع البتر ، وتمكن المشاركون في الدراسة من أداء ما وصفوه بحركات “دقيقة” ، مثل التقاط مكعبات ألعاب صغيرة وربط أصابعهم معًا ، وفقًا لقادة الدراسة.
في حين أن التكنولوجيا قد يكون لها إمكانات جيدة للتحكم الأكثر تعقيدًا لمبتوري الأطراف ، إلا أنها تتطلب زرع أجهزة استشعار للعضلات ، وهي تقنية معقدة ومكلفة وغير متوفرة على نطاق واسع حتى الآن. يعاني جهاز جامعة ميشيغان أيضًا من مشكلة لأنه يعتمد على آلية اتصال سلكية متصلة بجهاز كمبيوتر لا يبعد أكثر من مترين عن الجهاز. لذلك ، وفقًا لـ Cynthia Chistek ، إحدى مؤلفي التجربة المشاركين في الدراسة ، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به لاستخدام الغرسات اللاسلكية غير المتصلة بجهاز كمبيوتر. علاوة على ذلك ، بصرف النظر عن عامل التكلفة كما ذكرنا سابقًا ، يجب أيضًا أن يكون الجهاز مرخصًا ومعتمدًا من قبل السلطات المختصة ، مما قد يحد من اعتماده. بالإضافة إلى ذلك ، ما زلنا نفتقر إلى فهم كيفية عمل آليات التغذية الراجعة في الجهاز العصبي البشري وتفرد الأنظمة العصبية الفردية ، مما يجعل من الصعب تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالنوايا البشرية. إذن هذا السؤال ليس مجرد سؤال هندسي أو برمجي ، ولكنه سؤال علمي أساسي
نظرًا لأن الروبوتات والتعلم الآلي يحرزان تقدمًا ثابتًا في صنع الأطراف ، فإن تكاليف تشغيل هذه الأدوات ستنخفض حتمًا ، وسيكون هناك أمل لأولئك الذين فقدوا أطرافهم. قد تمر بضع سنوات قبل أن نرى هذه التكنولوجيا مستخدمة على نطاق واسع في حياتنا ، لذلك نعتقد أن الوقت قد حان لنتطلع إليها.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير مستقبل صناعة الأطراف؟
استخدام صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية
تسبب التأثير الاقتصادي لوباء COVID-19 في أزمة غير مسبوقة في الصحافة تهدد بتدمير المؤسسات الإخبارية في جميع أنحاء العالم.
لعل بقاء الصحافة واستمرارها يكمن في اعتمادها لمفاهيم المرونة والاستدامة والتعايش مع ظروف غير مؤكدة والانتقال إلى الوضع الطبيعي الجديد ، وهو ما يعبر عن التغيرات الدراماتيكية المرتبطة بأزمة كوفيد -19 ، بما في ذلك القبول السريع للتكنولوجيا المتقدمة. .
مثل الذكاء الاصطناعي.
يشير الذكاء الاصطناعي إلى “الآلات التي يمكنها التعلم من خلال التجربة ، وتقليد الذكاء البشري في أداء المهام ، وتكون قادرة على تطوير نفسها تلقائيًا بناءً على المعلومات التي تجمعها وتفحصها وتعقبها وتستخرج الأنماط.”
لقد ذهب بعض العلماء إلى أبعد من ذلك ، حيث قال هانز مورفيك وراي كورزويل أنه من الممكن تقنيًا نسخ الدماغ مباشرة على الأجهزة والبرامج ، وهو ما يسمى بتقنية الدماغ الاصطناعي ، وقد أجرت شركة Neuralink تحت إشراف Elon Musk تجارب واختبارات في وذلك بهدف التعايش بين البشر والذكاء الاصطناعي.
عند دراسة المفهوم الناشئ حديثًا لصحافة الذكاء الاصطناعي ، نجد أنه يمكن تعريفه من خلال القدرات الغنية التي توفرها التقنيات المتقدمة ، مثل التعلم الآلي ، والشبكات العصبية العميقة ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وتوليد اللغة الطبيعية ، والتلخيص التلقائي ، ورؤية الكمبيوتر ، إلخ. وبهذه الطريقة ، يمكن للمؤسسات الإخبارية استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لأتمتة العديد من المهام التي تتكون منها سلسلة الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك استخراج البيانات ومراجعتها ، وكذلك إنتاج القصص والرسومات ، باستخدام الفرز التلقائي والاختيار وإعداد المرشحات و تحديد الأولويات ، وتمييز المقالات. الوظيفة.
إيجابيات وسلبيات استخدام المنظمات الإخبارية للذكاء الاصطناعي في الصحافة
يوفر اعتماد صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية مزايا متعددة ، بما في ذلك دعم مهمة الصحافة اليومية. برعت خوارزمية GPT-3 في تحليل 45 تيرابايت من البيانات و 175 مليار معلمة ، وتمكنت من توليد روايات أعمق من خوارزميات اللغة التقليدية لفتح آفاق جديدة).
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءات معقدة بناءً على كميات هائلة من البيانات ، وتوسيع نطاق التغطية الإعلامية إلى مناطق بعيدة عن متناول الصحفيين (مثل مناطق صراع الحرب ، والبيئات المناخية الخطرة مثل الفيضانات والبراكين والزلازل) ، وتحسين التقارير الإخبارية في الوقت الفعلي. الفعلية (على سبيل المثال ، الأخبار الصحية في الوقت الفعلي حول وباء Covid-19 ، التي تقدمها بعض المؤسسات الإخبارية الدولية مثل The Washington Post و CNN والعديد من شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google) ، فضلاً عن البحث القائم على الخوارزميات والتوصيات وما إلى ذلك ، بناءً على اهتمامات الجمهور وتفضيلاته. تقديم محتوى إخباري.
من ناحية أخرى ، تعتمد كفاءة هذه التقنيات على جودة بيانات الإدخال ، لأن مبدأ إدخال القمامة وإزالة القمامة (GIGO) في علوم الكمبيوتر ينص على أنه إذا كانت بيانات إدخال القمامة معيبة أو غير منطقية ، فإنها ستنتج مخرجات غير منطقية ، عدم وجود مدخلات دقيقة وموثوقة تجعل من المستحيل الحصول على مخرجات دقيقة وموثوقة.
لا تقتصر أتمتة أساليب إنتاج الأخبار على إنشاء نص ، بل تتجاوز تقنية الكلام الاصطناعي القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحويل المقالات النصية إلى كلام وقراءتها بصوت عالٍ ، (كما طبقت قناة بي بي سي نيوز على موقعها على الإنترنت ، دخلت القناة في شراكة مع Microsoft ، إنشاء برنامج جديد للصوت والذكاء الاصطناعي ، باستخدام الشبكات العصبية العميقة لتوليد صوت اصطناعي ونغمات طبيعية وتعبيرات نصية واضحة ، يمكن للأداة التعرف على أنماط سلوك المستخدم وتحديد أولويات المحتوى وفقًا لتفضيلاتهم).
بالإضافة إلى ذلك ، تبنت المؤسسات الإخبارية أنظمة فيديو مؤتمتة قائمة على الذكاء الاصطناعي لإنتاج قصص إخبارية ، مثل شراكة رويترز مع Synthesia ، والتي تنشئ مرساة افتراضية قابلة للبرمجة بالكامل من خلال دمج مقاطع الفيديو من مرساة بشرية. وسيقدم المشرفون الروبوتيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي ملخصات الأخبار عن طريق التنقيب عن الصور والتقارير المتاحة على موقع رويترز ، ثم اتخاذ الإجراءات وإضافة التعليقات الأساسية دون كتابة نصوص بشرية أو تحرير أو إنتاج.
في المقابل ، تواجه المؤسسات الإخبارية العديد من الحواجز الرئيسية التي تحول دون تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطويرها ، مثل المقاومة الثقافية المتعلقة بالبطالة ، وتغيير العمليات التجارية ، وتكاليف التطوير المرتفعة ، مما يفسر سبب سعادة الشركات والمؤسسات الإخبارية الكبرى باستخدامها.
الموارد المالية لمشاريع الصحافة بالذكاء الاصطناعي
تهتم Google بشدة بصناعة الأخبار. وقد قدم صندوق ابتكار الأخبار الرقمية من Google مساهمة كبيرة في تمويل المشاريع ذات الصلة في أوروبا لاستكشاف إمكانيات التقنيات الجديدة. وقد دعمت Google DNI وتمويل ما لا يقل عن 262 مشروعًا بقيمة 150 مليون يورو.
وتشمل هذه المشاريع مشروع RADAR ومقره المملكة المتحدة ، والذي يمثل الصحفيين والبيانات والروبوتات ، والذي حصل على تمويل يقدر بنحو 706000 يورو.
يوضح الموقع الإلكتروني للمشروع: “أنشأنا وكالة الأنباء المحلية الآلية الوحيدة في العالم ، التي تقدم مقالات تعتمد على البيانات إلى مئات المواقع الإخبارية والصحف ومحطات الراديو في جميع أنحاء المملكة المتحدة”. الخدمة ليست مؤتمتة بالكامل. يعمل فريق من الصحفيين بجد لمراجعة الخوارزمية وصقلها للتأكد من صحة المدخلات ولضمان استمرارية الرقابة التحريرية.
بالإضافة إلى ذلك ، تلقت مجموعة SESAAB مشروعًا بقيمة 400000 يورو لتطوير خوارزميات لتنظيم المحتوى بناءً على سلوك المستخدم ، حيث تهدف خوارزميات البحث والتوصية إلى زيادة الإيرادات والاشتراكات.
الميزة الرئيسية لهذه المنصات هي قدرتها على التحكم في الخدمات والبرامج المقدمة للمستخدم النهائي ، حيث يمكنها ضبط معايير عملية البناء – من اختيار البيانات إلى تصميم ظهور المواد الإعلامية – دون الحاجة إلى مهارات متخصصة.
تمكنت مجموعة تاميديا الإعلامية السويسرية من تبني الحل ، باستخدام روبوتات توبي للإبلاغ تلقائيًا عن نتائج الانتخابات العامة في جميع البلديات البالغ عددها 2222 بلدية في سويسرا. “Dehorning a cow” ، يمكن للروبوت أن يصنع بقرة في بضع دقائق فقط ، مما يمكّن التجربة من تلبية احتياجات الجماهير ذات الذيل الطويل وتحسين تجربة المستخدم من خلال التخصيص.
استخدام صحافة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الإخبارية
في الختام ، يولد استكشاف الفضاء كميات هائلة من البيانات
وفقًا لوكالة الطاقة الدولية (IEA) ، نما سوق الرياح البحرية العالمية بحوالي 30٪ بين عامي 2010 و 2018. تقود دول مثل الصين والدنمارك والمملكة المتحدة هذا المجال ، حتى أن رئيس الوزراء البريطاني بوريس جونسون صرح بأن المملكة المتحدة تنوي أن تصبح “المملكة العربية السعودية لطاقة الرياح”. بينما تعد مزارع الرياح مصدرًا مستدامًا للطاقة ، إلا أنها تتطلب إدارة مناسبة نظرًا لتأثيرها على تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون والحد من آثار تغير المناخ الذي يشهده الكوكب اليوم.تتطلب الكابلات والمكونات التي تدعم التوربينات وطاقة النقل من مزرعة الرياح إلى الأرض مراقبة وصيانة مستمرة. أما بالنسبة لتوربينات الرياح البحرية ، فإن القيام بالعمل يتطلب تكاليف تشغيل عالية للغاية ، حيث تقوم الشركات بإرسال سفن كبيرة ، والتي تستهلك كمية كبيرة من الوقود ، ويمكن أن تضم هذه السفن طاقمًا يتألف من أكثر من خمسين شخصًا من المهندسين والغواصين والطهاة وعمال النظافة. . على مدار عمرها ، يمكن أن تولد إحدى هذه السفن ما يصل إلى 275000 طن من انبعاثات الكربون.
بالنظر إلى هذه الحقائق ، فإن استخدام التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة البحرية يمثل فرصة للحد من الآثار البيئية السلبية وتحقيق نمو كبير لهذه الصناعة. تشمل الأمثلة المركبات تحت الماء ، وتقنية التعريب والتخطيط المتزامنة المعروفة باسم “SLAM” ، والتي تسمح للروبوت بالحصول على معلومات حول محيطه ، مما يسمح له بتقدير موقعه.
تستخدم العديد من شركات الطاقة البحرية المركبات التي يتم تشغيلها عن بُعد (ROVs) لجمع بيانات الفيديو لفحص البنية التحتية ، مع وجود أطقم على الأرض أو السفن القريبة عبر الحبال التي تشمل كابلات الطاقة والاتصالات وأجهزة استشعار الفيديو المدمجة. أشياء مثل الكاميرات والأضواء وأنظمة الطفو والسونار والأدوات الأخرى ، ثم يقوم فريق من الأشخاص بمراجعة البيانات. بالنسبة للمركبات ذاتية القيادة التي تعمل تحت الماء (AUVs) ، يمكنهم الحصول على المعلومات عن طريق رسم الخرائط والتخطيط لإطار بيئتهم ، واستخدام مجموعة من الخوارزميات لأداء المهام المطلوبة.ومع ذلك ، فإن هذا لا يخلو من التحديات ، حيث أن البيانات التي تم جمعها من المركبات التي تعمل عن بعد (ROVs) أكبر من أن يتم إرسالها عبر الأقمار الصناعية. في كثير من الأحيان ، يتم تحليل عشرات أو حتى مئات الساعات من ملفات الفيديو بدقة 4K يدويًا من على متن السفينة لتحديد المشاكل المحتملة أو التلف. لذلك ، فإن هذا يستهلك الكثير من وقت وطاقة الكوادر البشرية. لحل هذه المشكلة ، يتم تقليل سعة الفيديو عن طريق ضغط الفيديو على السحابة ثلاثية الأبعاد ، باستخدام صورة منفصلة وتشغيلها من خلال منصة سحابية ذات عرض نطاق ترددي منخفض ، مما يساعد المساحين على تسريع العملية بشكل كبير. يمكن أن يؤدي استخدام تحليل التعلم الآلي إلى تحديد الميزات والحالات الشاذة الرئيسية وتصنيفها ، مما يوفر المزيد من الوقت ، ويسمح للمشغلين ببساطة بفحص الوظائف وتأكيد النتائج ، وأتمتة العمليات التي يحتمل أن تكون مملة.على الرغم من بعض التحديات التي واجهتها ، فمن الواضح أن هذه التقنيات لديها إمكانات كبيرة ، خاصة وأن البيئة البحرية توفر اختبارًا حقيقيًا لتطوير وتدريب الروبوتات المستقلة. من خلال دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في طاقة المحيطات ، تقوم الشركات بانتقال مطرد إلى طاقة أنظف وأكثر استدامة. تتوقع شركة Vaarst التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها ، وهي شركة رائدة في مجال الحوسبة السحابية والروبوتات القائمة على الطاقة ، التخلي عن 75 سفينة كبيرة للصيانة البحرية بحلول عام 2026 ، وهو ما يكفي لتقليل تلوث ثاني أكسيد الكربون بأكثر من 800000 طن سنويًا. كما قال مديرها التنفيذي.
في الختام ، يولد استكشاف الفضاء كميات هائلة من البيانات
تسليط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء
وصل تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى مجال الفضاء ، حيث يلعب الآن دورًا مهمًا. كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تساعد علوم الفضاء؟ هذا ما ستركز عليه هذه المقالة.
بدأت فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء مع الفيلم الأمريكي “A Space Odyssey: 2001” الذي صدر عام 1968. بينما كان المفهوم خيالًا علميًا ، لم يعد الأمر كذلك ، حيث يستخدم علماء الفلك الآن الخوارزميات للتنبؤ باحتمالية وجود الحياة على الكواكب ، أو الحياة الأخرى في النظام الشمسي ، أو اكتشاف احتمال وجود الماء ،أو حاول اكتشاف قدرة الثقوب السوداء ، أو تحديد المنحنيات المدارية للأجرام السماوية وما إلى ذلك. وفقًا لمسؤولي ناسا ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في اكتشاف الكويكبات القريبة من الأرض في الفضاء وتقليل الوقت والجهد اللازمين لعلماء الفضاء للقيام بوظائفهم باستخدام نماذج التعلم الآلي. أعلن باحثون في جامعة برينستون مؤخرًا أن بإمكانها التنبؤ باحتمالية اصطدام كوكب بآخر.في دراسة جديدة نُشرت في المجلة العلمية الأمريكية الرائدة PNAS ، أطلق العلماء على نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم “سبوك” ، أي “استقرار تكوين مدار الكواكب على أنه كروي” ، والذي يتنبأ بمسارات الكواكب الخارجية وتحديد أي منها سيبقى. مستقرة والتي قد تصطدم بنجوم أخرى بدقة أكبر مما يمكن للعلماء البشريين القيام به. حاول علماء الفلك في الماضي حل مشكلة الاستقرار المداري من خلال الرياضيات ، بما في ذلك إسحاق نيوتن ، لكن لم يجد أحد طريقة للتنبؤ نظريًا بالتشكيلات المستقرة. من خلال هذه الدراسة ، تمكن الباحثون من الجمع بين نماذج مبسطة للتفاعلات الديناميكية الكوكبية مع أساليب التعلم الآلي ، مما سمح بتحديد استقرار الكواكب على المدى الطويل بشكل سريع وموثوق. قال دانييل تامايو ، أحد الباحثين المشاركين في الدراسة ، إنه مع هذا النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي ، “يمكن فهم ديناميكيات الكواكب التي تدور حول الكواكب ، بما في ذلك تلك الموجودة في نظامنا الشمسي”.هذا التطور المثير للاهتمام للذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء ليس الأول من نوعه. في مارس الماضي ، استخدم العلماء في جامعة تكساس ، بالتعاون مع Google ، هذه التقنية للعثور على كوكبين صخريين مختبئين في أرشيفات البيانات لتلسكوب كبلر الفضائي التابع لناسا. “. ويتم ذلك باستخدام خوارزمية تجتاز بيانات كبلر لاستخراج الإشارات التي فاتتها طرق اكتشاف الكواكب التقليدية. في تشرين الثاني (نوفمبر) الماضي ، توصل نموذج الشبكة العصبية القائم على التعلم الآلي والمستوحى من بنية الدماغ إلى الاستنتاج الذي لا لبس فيه وهو أن يجب أن تكون الشمس في مركز النظام الشمسي.إن الإنجاز هو أحد الاختبارات الأولى للتكنولوجيا التي يأمل الباحثون أن يتمكنوا من اكتشاف قوانين جديدة للفيزياء من خلال اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ، وربما إعادة صياغة ميكانيكا الكم.من جانبها ، كشفت وكالة ناسا مؤخرًا عن نظام ذكاء اصطناعي يمكن أن يساعد في البحث عن الحياة على كواكب أخرى في نظامنا الشمسي ، وخاصة على المريخ. ستساعد خوارزميات التعلم الآلي المستكشفين على تحليل عينات التربة على المريخ وإرجاع البيانات الأكثر صلة ، مما سيحسن كفاءة نقل البيانات ، وهي عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً ، خاصة وأن ناسا تجمع ما يقرب من 2 غيغابايت من البيانات كل 15 دقيقة. ثوان لجلب البيانات من مركبتها الفضائية. تسعى الوكالة أيضًا إلى استخدام التكنولوجيا في مهمات مستقبلية إلى كوكب المشتري وزحل. حتى الآن ، تم تدريب النظام على تحليل مئات عينات الصخور ، بالإضافة إلى آلاف الأطوال الموجية للإشعاع الكهرومغناطيسي ، بدقة تزيد عن 90٪.وخلاصة القول إن استكشاف الفضاء يؤدي إلى ظهور بيانات ضخمة لا يمكن تحليلها بالذكاء البشري وحده ، الأمر الذي يتطلب بشكل عاجل تطبيق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. من خلال تحليل معنى البيانات واستخلاص النتائج ، يمكن لهذه التكنولوجيا أن تطور مسار علوم الفضاء وتغيره. وقد تساعد أيضًا في تحديد الأنماط التي لا يعرفها البشر. وهذا يفتح الباب أمام مجموعة أوسع من الإنجازات العلمية في المستقبل .. هذه التكنولوجيا.
تسليط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في علوم الفضاء
بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي
السرقة الأدبية ، أو الانتحال ، مشكلة كبيرة في الأوساط الأكاديمية المهنية ، وهي مصدر قلق كبير لكثير من الناس. تعتبر ممارسة غير أخلاقية لأنها تقوم على سرقة محتوى الناس وجهودهم وتقديمهم على أنهم ملك للآخرين. نتيجة لذلك ، قامت الشركات والمؤسسات الأكاديمية وحتى محركات البحث بفرض سياسات صارمة ضد الانتحال.يمكن تجنب الانتحال في أنواع مختلفة من المقالات من خلال إعادة كتابة المحتوى ، مما يساعد على استبدال الكلمات الأساسية بمرادفات مناسبة وتغيير هياكل الجملة حيثما أمكن ذلك ، خاصة وأن صياغة المحتوى يدويًا يمكن أن تستغرق الكثير من الوقت والجهد. من خلال هذا المنشور ، سنعرض بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تساعد في إعادة كتابة المحتوى المكتوب بالفعل لتجنب الانتحال.
كتابة المعلم
إنها الأداة الأولى التي ذكرناها وتعتبر من أفضل أدوات إعادة البناء بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. لأن استخدامه أثناء كتابة مقال يمكن أن يجعل النص بأكمله خاليًا من الانتحال. توفر Rewrite Guru أنواعًا مختلفة من طرق إعادة الكتابة لمستخدميها ، ويمكن للمستخدمين اختيار نوع إعادة الكتابة وفقًا لاحتياجاتهم. إنه مجاني أيضًا للاستخدام ، ولكن هناك المزيد
روبوت الريشة
يكتسب QuillBot شعبية بين الطلاب الجامعيين والمهنيين ، خاصة في مجال التسويق الرقمي. يتم استخدامه للمساعدة في إعادة كتابة وتحسين الجمل والمقالات والفقرات. يعد إعادة صياغة المحتوى وإضفاء جودة أفضل عليه أمرًا فعالاً من حيث التكلفة. يوفر QuillBot ميزات متعددة تجعله أداة كتابة شاملة ، ويمكن لـ QuillBot تلخيص المحتوى وتحديد النقاط الرئيسية ، ويمكنه أيضًا التوصية بالمرادفات وفقًا لمتطلبات المستخدمين لجعل كتابتهم أكثر احترافية. بالنسبة لواجهة المستخدم ، فمن السهل جدًا على المبتدئين استخدامها دون معرفة تقنية مسبقة. إذا كنت ترغب في المشاركة ، فيمكن إنشاء المحتوى بشكل طبيعي ، ولا توجد إمكانية أو فرصة لتتبع الانتحال في المحتوى ، لأنه لن يكون موجودًا.
مدقق الانتحال
يوفر موقع الويب هذا أداة فعالة للتحقق من أي نوع من المحتوى لاكتشاف السرقة الأدبية. تستخدم الأداة خوارزميات ذكية لإجراء تحليل متعمق للمحتوى. إنها تساعد الطلاب والمدرسين والكتاب على التأكد من أن المستندات لا تحتوي على محتوى مسروق. يمكن للمستخدمين إدخال نص كاستعلام ، وتقارنه الأداة بمليارات المصادر ، بما في ذلك الكتب والمجلات الأكاديمية والمقالات الإخبارية والمزيد. بمجرد تحديد الأداة ، تسلط الضوء على التطابقات في النص وحتى توفر روابط المصدر ذات الصلة. كما يسمح بتنزيل الملفات مباشرة من الجهاز لإجراء مقارنات متعمقة والمزيد.
يمكن أن يكون للإفصاحات التي يتم نسخها حرفيًا في المحتوى تداعيات كبيرة على المصداقية والسجلات الأكاديمية وحتى الوظائف. لذلك ، من الضروري دائمًا التأكد من خلو المحتوى من الانتحال وأن المحتوى ليس مشابهًا لأي محتوى آخر. ضع في اعتبارك أن فكرة وجود الكثير من المحتوى حول موضوع ما قد تجعل من الصعب الحفاظ على محتوى فريد نسبيًا.
بينما تسمح أداة مدقق الانتحال بمعرفة نسبة الانتحال في المحتوى. يمكن لأدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تتجنب الانتحال عن طريق تغيير بناء الجملة وبنية الجمل ، وقد تم تطوير هذه الأدوات لاستبدال الكلمات بمرادفات مناسبة لجعل المحتوى يبدو طبيعيًا.
يعد دمج الذكاء الاصطناعي في هذا المجال ضروريًا للمساعدة في حماية الإنجازات الفكرية للآخرين. نأمل أن تكون المعلومات الواردة في هذه المقالة مفيدة ، ونأمل أن نستخدم هذه الأدوات لكتابة محتوى فريد خالٍ من الانتحال.
بعض أدوات إعادة الصياغة القائمة على الذكاء الاصطناعي
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
يساعد الطب الدقيق الأطباء على اختيار علاجات فردية أكثر للمرضى ويعزز نهج العلاج الفردي بدلاً من النهج الشامل المستخدم حاليًا لعلاج جميع المرضى بنفس الطريقة. لذلك ، ستكون المعلومات حول التاريخ الوراثي للمريض والعوامل البيئية والعادات وأسلوب الحياة جزءًا من خطة العلاج. ومع ذلك ، فإن الحصول على هذه المعلومات يتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات ، تقدرها إحدى الدراسات بحجم 300 مليون كتاب ، وتتطلب تقنيات متقدمة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، لمعالجتها بسرعة.
الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي في الطب الدقيق
بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، ينتقل الطب الدقيق إلى مستوى جديد ويزيد من الدقة والقدرة على التنبؤ بنتائج المرضى. يعتقد البعض أنه لا يمكن تحقيق الطب الدقيق بالكامل دون مساعدة خوارزميات التعلم الآلي.
في مقال نُشر في Drug Discovery World ، أوضح الدكتور لطفي شوشان والدكتور جاويد شيخ من كلية طب وايل كورنيل في قطر الوعد بالطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
وفقًا للمؤلفين ، فإن أحد الأهداف الرئيسية للطب الدقيق هو حساب مخاطر إصابة الفرد بأي مرض وتحديد استراتيجيات الوقاية والعلاج الفردية ، مثل تحسين التشخيص وتصميم التدخلات العلاجية ، بينما يعتمد تطوير حالة المريض على إدراج التغيرات الجينية والوظيفية والبيئية الفردية ومجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يمكن أن يؤدي تصميم الأدوية المستهدفة والأكثر فعالية بناءً على تكامل مصادر البيانات المتعددة لكل فرد إلى علاجات أكثر تخصيصًا.
واحدة من أكبر التحديات التي تواجه تطوير الطب الدقيق هي مشكلة استخدام مجموعات البيانات الكبيرة الموجودة لجعل المعلومات قابلة للاستخدام من قبل الأطباء داخل النظام الصحي.
لذلك ، يعتقد الباحثون أن تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات الضخمة ستصبح وسائل مساعدة مهمة للطب الدقيق. بالإضافة إلى المعلومات العامة وتكنولوجيا الاتصالات وأجهزة الاستشعار التي يمكن استخدامها ، فهي تساعد حاليًا في تحقيق مستوى أعلى من الدقة في الرعاية الصحية.
البنوك الحيوية والتجربة القطرية
إن استخدام الخوارزميات الذكية للاستفادة من كميات هائلة من البيانات يمنح مقدمي الرعاية الصحية الأدوات اللازمة لتخصيص التدخلات الفردية للمرضى بطريقة فردية. أدت التطورات الأخيرة في سرعة جمع البيانات إلى زيادة هائلة في كمية البيانات البيولوجية والطبية التي تم جمعها من السكان من قبل البنوك الحيوية المنشأة لهذا الغرض. تشمل الأمثلة التعاون مع UK Biobank ومبادرة All of Us البحثية و Kadoorie China
وفقًا للباحثين ، يعد برنامج الرعاية الصحية الشخصية في قطر جزءًا من استراتيجية الطب الدقيق المنسقة والمتكاملة لتقديم رعاية صحية عالمية المستوى في المستقبل. في ظل هذه الخلفية ، يُجري قطر بيوبنك دراسة جماعية على مستوى السكان بمبادرة من مؤسسة قطر في عام 2012. تغطي مجموعة البيانات الشاملة للبنك الحيوي تسلسل الجينوم الكامل لـ 20000 فرد والعوامل البيئية التي يتعرضون لها. يخطط مشروع قطر جينوم لتحديد تسلسل الجينوم الكامل لحوالي 300 ألف قطري ، مما سيوفر مصدرًا غنيًا للبيانات لتحقيق هدف تطبيق وتطوير الطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي في قطر.
في الآونة الأخيرة ، أطلقت مؤسسة قطر الوطنية للبحوث ومشروع قطر جينوم برنامج أبحاث “الطريق إلى الطب الدقيق”. دعم الأبحاث الجينية لتعزيز اكتشاف الأدوية واستخدام المتغيرات الجينية الخاصة بالمريض لتخصيص العلاجات للسكان القطريين وتخصيصها.
اكتشاف المخدرات وتطويرها
تاريخياً ، كان اكتشاف الأدوية عملية طويلة ومكلفة للغاية ، وعرضة للفشل بسبب السمية غير المتوقعة للأدوية ، أو ضعف الحركية ، أو النشاط غير الكافي للجزيئات العلاجية المحتملة. تقدر تكلفة جلب دواء جديد إلى السوق بمليارات إلى عشرات المليارات من الدولارات ، ويستغرق الأمر عادةً من ثلاث إلى عشرين عامًا. وجدت دراسة أجريت على 106 عقاقير جديدة طورتها 10 شركات أدوية أنها تكلف في المتوسط 2.7 مليار دولار.
في عصر تطبيقات البيانات الضخمة ، يستفيد تطبيق الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من نموذج “جين واحد ، هدف واحد ، دواء واحد” في إطار أهداف غير انتقائية ، حتى بالنسبة لعقار واحد. في هذه الحالة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم من مجموعات البيانات غير المتجانسة واكتشاف أهداف جديدة للعقاقير ، أو إعادة توظيف أهداف الأدوية الحالية ، أو توجيه خيارات اتخاذ القرار في النهاية.
وقد تم إثبات ذلك مؤخرًا من خلال مبادرات مشاركة البيانات السريرية الدولية الخاصة بـ COVID-19 والتي فتحت وجهة نظر مستنيرة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توجيه الأطباء في التصنيف السريع لشدة العدوى من أجل طريقة العلاج الأكثر فعالية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في علم الأورام الدقيق
يعتمد علاج الأورام الدقيق بشكل كبير على البيانات الجينية للمريض لاتخاذ قرارات العلاج. حسن تسلسل الجينوم الكامل فهمنا للأورام. تتيح التفاصيل الجزيئية غير المسبوقة علاجات هادفة فعالة للغاية وتطوير أدوية من الجيل التالي.
وفي الوقت نفسه ، يستمر تطوير عقاقير السرطان في التسارع السريع بفضل الطب الدقيق ، الذي يركز على مطابقة دواء أو علاج للتعبير المرغوب في مرضى مختارين ، وفقًا للمؤلفين. لقد ثبت أن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ناجح في اختيار مجموعات الأدوية بناءً على خزعات المريض وتقديم توصيات بشأن الأدوية المناسبة. في علاج السرطان ، يعد تحديد أهداف الأدوية الموثوقة والجينات الدافعة للطب الشخصي أمرًا بالغ الأهمية. بدأ الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في لعب دور في توليد الأدوية المرشحة الجديدة وإعادة توظيف الأدوية الموجودة. أما فيما يتعلق بتطوير عقاقير السرطان ، فهناك حاجة حتمية لأدوية تستهدف الطفرات منخفضة الحدوث.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطب الدقيق على تحقيق قفزة جديدة؟
