مستقبل الشبكات العصبونية الاصطناعية

صنع العلماء نموذجًا لخلية عصبونية اصطناعية من فتحات رقيقة من الجرافين توازي مساحة طبقة من جزيئات الماء. ولكن بدلًا من استخدام الإلكترونات أصبحوا يستخدمون الأيونات مثلما يحدث في دماغ الإنسان. 

تعتمد كفاءة دماغ الإنسان بشكل أساسي على الخلية العصبية والقنوات العصبية والأيونات التي تنتقل من خلية لأخرى مرورًا بالقنوات. وسريان الأيونات الناتج من هذه العملية يخلق تيارًا إلكترونيًا يرتفع وينخفض، فتسمح هذه الإشارات بالتواصل بين الخلايا العصبية. 

يستطيع الذكاء الاصطناعي فعل ذلك ولكنه يستخدم طاقة أكثر بكثير، تصل إلى عشرات الآلاف من الطاقة التي يستخدمها الدماغ. ويكمن تحدي العلماء في تمكين الذكاء الاصطناعي من القيام بهذه المهام باستخدام طاقة توازي الطاقة التي يستخدمها دماغ الإنسان. بالإضافة إلى أن دراسة علم النانو في السوائل مهمة في هذا البحث؛ لأنه يدرس كيف تتفرق السوائل في قنوات أقل من ١٠٠ نانومتر. وأوضحت دراسات جديدة كيف أن مجالًا كهربائيًا يشبه طبقة وحيدة من جزيئات الماء ويتحول إلى مجموعات. 

أهم تطبيقات الشبكات العصبونية الاصطناعية

  • بدلًا من قراءة وحفظ مجموعات من الكتب أو الذهاب للمدرسة للتعلم. سيكون هناك أجهزة في الدماغ توفر لنا المعلومات حينما نطلبها، وقد يتحقق ذلك بحلول سنة ٢٠٤٠م.
  • جهاز يُوضع على سطح الدماغ قادر على التواصل مع الخلايا العصبية ويسجل نشاطهم حتى يخبرهم كيف يتصرفون في المواقف التي تواجه الشخص. 
  • واحدة من أهم التطبيقات هي التحفيز العميق للدماغ. حيث تُوضع أقطاب كهربائية في الدماغ لتحفيز مناطق معينة لتقليل اعراض بعض مشاكل الدماغ مثل أمراض الشلل الرعاش والصرع. وقد استخدم أكثر من ١٥٠ ألف شخص حول العالم هذه الخلية العصبية الاصطناعية. 
  • هذا الجهاز يستطيع التحكم في الأعصاب في أجزاء أخرى من الجسم؛ حيث يستخدمه الأطباء لمساعدة الأشخاص المصابين بالشلل على الحركة مرة أخرى.
  • بالإضافة إلى أن فريق من العلماء من جامعة بنسلفانيا استطاعوا النجاح في تقوية قدرات الذاكرة للأشخاص عن طريق تحفيز مناطق في الدماغ باستخدام الأقطاب الكهربية. 

إيلون ماسك صاحب شركة نيورالينك التي تعتبر أشهر الشركات في هذا المجال

 هدف هذه الشركة هو دمج الكمبيوتر بدماغ الإنسان، حيث الاستفادة من تطور تفكير الإنسان وتأثيره على تطور التفكير في آلة واحدة تدمج بينهما. تستخدم نيورالينك خطوطًا في الدماغ مرتبطة بجهاز يستطيع دمج نشاط الدماغ مع الخلية العصبية الاصطناعية. وصورت الشركة فيديو لقرد عمره ٩ سنوات يستطيع ممارسة لعبة على الكمبيوتر باستخدام هذه التقنية.

يطور الفريق أيضًا شرائح تُوضع في دماغ الإنسان من خلال إبرة دقيقة جدًا، هدفها مساعدة الشخص على رفع وتحميل المعلومات مباشرة من الدماغ كما في فيلم The Matrix. ويعمل العلماء أيضًا على تصنيع شريحة دقيقة جدًا تساعد على الوصول إلى أماكن معينة في الدماغ وتسهيل الجراحة. فهل ستوافق على جعل دماغك عبارة عن آلة في العقود القادمة؟

بالإضافة إلى القدرة على نقل المعلومات من خلية عصبية اصطناعية إلى أخرى. يقوم بهذا العمل فريق باحثين فرنسي مع علماء من جامعة مانشستر في إنجلترا. والخطوة القادمة هي محاولة إثبات أن هذه الأنظمة تستطيع أن تستخلص خوارزميات تعليمية أساسية، والتي بدورها تعتبر أساسًا لبداية عصر دمج الشبكات العصبية في الدماغ مع الشبكات العصبونية الاصطناعية. 

عيوب الشبكات العصبونية الاصطناعية

ولكن ذلك له عيوب؛ حيث من الممكن بيع هذه المعلومات الخطيرة عنك القادمة من الدماغ مباشرة. 

ومن الممكن أن تستخدم بشكل أكبر وأساسي في قواعد التوظيف. 

مصادر

interesting engineering

science direct

التطبيب عن بعد: العلاج دون الخروج من المنزل

عندما نشعر بالتعب نحاول سريعًا عمل عدة تجهيزات لحجز موعد مع الطبيب المختص في خلال ساعة مثلًا، ثم الذهاب إلى المستشفى أو العيادة للاطمئنان ثم الاتجاه إلى أقرب صيدلية للحصول على العلاج الموصوف.

هذا الأمر قد يكون مرهقًا لبعض الناس، وخاصة الأشخاص الذين يسكنون بعيدًا عن مركز المدينة. ولكن الآن أصبح من الممكن الحصول على خدمة طبية أي وقت وفي أي مكان، ودون مغادرة منزلك والقضاء على راحتك اعتمادًا على التقدم التكنولوجي الذي نعيشه. 

يساعد التطبيب عن بعد المريض على التواصل مع مقدمي الرعاية الصحية باستخدام التكنولوجيا وعدم الحاجة إلى زيارة المستشفى. وتستطيع مناقشة الأعراض والمشاكل الطبية، وأخذ القياسات الخاصة بك من الأجهزة لمراقبة حالتك، وتحصل على تشخيص ووصفة طبية لطلب العلاج أيضًا من خلال المواقع المختصة بالصيدليات. 

للتطبيب عن بعد ٣ أنواع

  1. الطب التفاعلي ويُسمى أيضًا بالمباشر، وفيه يتواصل الطبيب مع المريض في نفس الوقت عن طريق الفيديو أو الصوت. 
  2. فحص المريض عن بعد باستخدام معدات طبية محمولة مثل فحص ضغط الدم ونسبة السكر في الدم وغيره من القياسات الهامة. 
  3. مشاركة وإرسال الوثائق؛ حيث يشارك مقدمو الرعاية الصحية معلومات عن صحة المريض مع مختصين أكثر خبرة للتشاور في الحالة. 

متى يصبح التطبيب عن بعد مناسبًا لحالتك؟

التطبيب عن بعد غير مناسب للحالات الطارئة مثل الأزمات القلبية والجلطات والجروح والتمزقات والكسور التي تحتاج إلى أشعة وتركيب جبيرة. ولكنه مفيد في الحالات الخفيفة التي قد تحتاج إلى استشارة على سبيل المثال، إذا كنت تعتقد وجود عدوى بسبب جرحٍ ما. وإذا كنت في أجازة وتشعر بمشكلة في الحلق. وإذا كنتي تحتاجين إلى وسائل منع الحمل، واذا كانت لديك أعراض كالزكام والإسهال ومشاكل العين الخفيفة.

الفرق بين التطبيب عن بعد والرعاية الصحية عن بعد

قد يعتقد البعض أنه لا فرق بينهما، ولكن هناك فرقًا واضحًا؛ حيث تُعرِف منظمة الصحة العالمية التطبيب عن بعد بأنه الشفاء عن بعد بإعطاء الحرية للعلاج بدون الخروج من المنزل. أما الرعاية الصحية عن بعد فهي مفهوم أعم وأشمل، وتتضمن استخدام المعلومات إلكترونيًا والتقدم التكنولوجي لدعم وتطوير الرعاية الصحية والصحة العامة. وتمتد الرعاية الصحية عن بعد لتغطية الأحداث غير الإكلينيكية مثل تحديد مواعيد واستكمال التعليم الطبي من خلال الإنترنت وأيضًا تدريب الأطباء.  

فوائد خدمات التطبيب عن بعد

المرضى الذين يعيشون في أماكن بعيدة أو لديهم جدول مزدحم سيساعدهم التطبيب عن بعد، وسيقلل أيضًا من المصاريف الصحية. متوسط التطبيب عن بعض للجلسة ٧٩ دولار ومتوسط زيارة الطبيب ١٤٩ دولار. كما أن استخدام التطبيب عن بعض مبكرًا يُقلل الحاجة إلى دخول العناية المركزة التي تكلف الغرفة ١٧٠٤ دولار كما ورد في دراسة أمريكية سنة ٢٠١٧م. كما أنه يقلل من فترات انتظار المرضى. 

وفي أحداث كورونا التي نعيشها يعمل العديد من الأطباء على تقييم الحالة عن طريق التواصل عن طريق الإنترنت وإعطاء نصائح بشأنها وأخذ قرار عمل اختبار أم لا بدون تكلفة.

تقدم بعض المستشفيات والعيادات خدمات استشارة عامة تتضمن التحدث إلى طبيب عام لتقييم حالتك بتكلفة تبدأ من ١٩ دولار. وتقدم بعض المستشفيات استشارات حول القلق العام قد تُكلف الشخص ٩ دولار. وأيضًا استشارة عن أدوية منع الحمل والتحدث مع مختصين بتكلفة تبدأ من ١٠ دولار. ومشاكل ضعف الانتصاب من الممكن مناقشتها مع طبيب مختص بتكلفة ٣٠ دولار. بالإضافة إلى أن الطريقة الأسهل لمعرفة إذا كان طبيبك يقدم هذه الخدمة أم لا هي سؤاله. 

هذا ليس معناه عدم زيارة الطبيب ولكن تقليل فترة الانتظار في العيادة أو المستشفى.

عيوب التطبيب عن بعد

  • تكلفة مُعدات الاتصال السلكية واللاسلكية.
  • إدارة البيانات والتدريب التقني.
  • احتمال انخفاض التفاعل البشري بين الأطباء والمرضى. 
  • زيادة خطر تعرض المعلومات الصحية للسرقة من خلال التخزين الالكتروني والنقل.

تاريخ التطبيب عن بعد

في الولايات المتحدة الأمريكية سنة ١٨٧٩م، أقر الأطباء أن التواصل مع المرض عن طريق الاتصال قلل عدد الزيارات. سنة ١٩٢٢م، توقع العلماء أن يتواصل المرضى مع الأطباء من خلال التلفزيون واستخدام ذراع الروبوت للفحص. 

سنة ١٩٤٨م، أول صورة أشعة تم إرسالها. 

١٩٥٩م، نُقل عدد من الصور لطلاب القطاع الطبي بهدف التدريب من جامعة لأخرى. 

سنة ١٩٦٤م، بدأ الأطباء التواصل بغرض العلاج على بعد أميال طويلة.

وفي أوائل القرن العشرين استخدم الأستراليون الذين يعيشون في المناطق النائية أجهزة الراديو التي تعمل بالمولد الكهربائي للحصول على الخدمة الطبية للطيران الملكي في أستراليا. وسنة ١٩٧٦م، أُسست أول عيادة إلكترونية في مستشفى ماساتشوستس العام لتقديم الخدمات الصحية للموظفين والمسافرين. 

وسنة١٩٨٩م، أطلقت شركة ميدفون الأمريكية أول نظام تفاعلي للطب الإلكتروني يعمل على خطوط الهاتف للقياسات والتشخيص. 

وفي سنة ١٩٩٠م، أقامت نفس الشركة نسخة خلوية متنقلة تعمل على خدمة ١٢ مستشفى في الولايات المتحدة. 

وفي هذه الفترة يتوقع العلماء أن يحقق التطبيب عن بعد ٣٥ مليار دولار ويصبح أهم طريقة لتوصيل الخدمة الصحية. 

إنشاء الأقمار الصناعية في أفريقيا سهل من إنشاء الطب الإلكتروني سنة ٢٠١٠م في مناطق من كينيا والسنغال. وفي سنة ٢٠١٤م أنشأت حكومة لكسمبورج مشغل الاقمار الصناعية «SBS» بالتعاون مع منظمات حكومية وغير حكومية للعمل على منصة الصحة الإلكترونية لتحسين الصحة العامة في المناطق النائية. 

وفي سنة ٢٠١٥م أيضًا في دولة بنين قُدمت خدمات واستشارات الأمومة والحمل عن طريق التطبيب عن بعد وخاصة في المناطق النائية. 

أهم تطبيقات التطبيب عن بعد

  • إدارة ومتابعة الأمراض المزمنة؛ حيث أن ٧٥٪ من المصروفات الصحية في الولايات المتحدة تذهب إلى الأمراض المزمنة مثل القلب والسكر والسرطان. 
  • إدارة الأدوية حيث التذكير بالمواعيد دائمًا واتباع الطرق الصحيحة لاستخدام الأدوية ومتابعتها باستمرار. 
  • مشاركة المعلومات الطبية مع مختصين أكثر خبرة للتقارير والتحاليل وإعطاء المعلومات اللازمة للمريض عن مرضه.
  • تقليل استخدام غرفة العناية المركزة حيث التحدث مع طبيب أولًا من خلال الفيديو، وتقرير اذا كان هناك حاجة للذهاب إلى المستشفى أم لا من خلال إرسال التقارير والتحاليل لمتخصصين آخرين.
  • عدم نقل الأطفال كثيرًا من مستشفى إلى أخرى حيث وجود بعض الكاميرات التي توضح الطفل من زوايا مختلفة ومعرفة رأي الأطباء. 
  • بعض التطبيقات التي تحول جهازك الخاص إلى أداة للتشخيص عن طريق سماعات صغيرة، وبعض الأدوات التي تقوم بقياسات هامة كقياس الضغط والسكر.
https://www.pinterest.com/pin/384072674475489034/

الصيدلة عن بعد

تقديم الرعاية الصحية عن طريق الاتصالات للمرضى في الأماكن التي لا يتواجد بها صيدلي. وتشمل وصفات العلاج الدوائي، وتقديم المشورة للمرضى، ومراقبة وإعادة التفويض بالعقاقير التي تحتاج إلى وصفة طبية. وأيضًا عن طريق مواقع صيدليات البيع بالتجزئة، ومن خلال دور رعاية المسنين أو دور الرعاية الصحية. 

طب الأسنان عن بعد

استخدام التكنولوجيا لتقديم الرعاية الصحية الخاصة بالفم والأسنان عن بعد، وتتضمن تقديم الاستشارات والتعليم وتوعية وتثقيف المجتمع. ففي سنة ١٩٩٤م عن طريق وزارة الدفاع الأمريكية لتسهيل توصيل الرعاية الصحية للطلاب في مجال الفم والأسنان. ومنذ بداية التسعينيات أصبحت التقنيات لها دورًا كبيرًا في أشكال التطبيب عن بعد عمومًا. بالإضافة إلى أن ثلث الأمريكيين لا يزورون طبيب الأسنان بانتظام بسبب عدم القدرة على تحمل التكاليف، وصعوبة الوصول، والخوف من عيادة الأسنان. 

أهم التخصصات الطبية التي بدأت بتطبيق التطبيب عن بعد

  • أطباء الأشعة حيث يُطلب منهم العمل مع العديد من التخصصات والتواجد في أماكن متعددة، ولكن باستخدام التكنولوجيا يستطيع طبيب الأشعة استقبال الصور عالية الجودة ثم التواصل مع المختصين والمرضى للتحدث بشأنها. 
  • الصحة النفسية حيث تتواصل أي وقت ومن أي مكان لحضور الجلسة الخاصة بك مع طبيبك. 
  • الجلدية حيث يفحص الطبيب الأعراض الظاهرة ويقيم الحالة ويصف العلاج. 
  • الطبيب العام حيث تقييم الحالة اولًا قبل التواصل مع طبيب آخر ذو تخصص أعلى أو الذهاب إلى المستشفى.

مقومات نجاح التطبيب عن بعد في الدول العربية والأفريقية

  • حسن استخدام التكنولوجيا ووسائل الاتصال وسرعة مناسبة للإنترنت. 
  • الجاهزية الكاملة في المستشفيات التي تقدم الخدمات الصحية عن طريق الإنترنت. 
  • تدريب مقدمي الرعاية الصحية على التعامل مع وسائل الإتصال، بالإضافة إلى التدريب على التواصل مع المرضى من خلال الصوت أو الفيديو.
  • تسهيل طرق وأسعار الخدمات الصحية عن طريق الإنترنت بما يتناسب مع المجتمع. 
  • تزويد معدلات الأمان في الاتصالات وبيانات المرضى وطرق الدفع. 

وفي دراسة في أحد المستشفيات بالولايات المتحدة، يتواصل ٣٣٪ من المرضى من خلال الرسائل و ٣٤٪ من خلال الفيديو. ويشترك ٤٨٪ مع المرضى في خدمة زيادة التثقيف الطبي. 

وانتشار هذه الخدمات ليس معناه عدم الذهاب إلى المستشفى ولكن ازدياد في التنظيم وسهولة الوصول للخدمات للمرضى.

هل ستصل الإعلانات إلى أحلامنا؟

هل تتوقع يومًا أن يصل الإعلان الذي تشاهده على وسائل التواصل الاجتماعي أو على شاشات التلفزيون أو في الشارع إلى أحلامك وعن قصدٍ متعمدٍ؟ هذا ما حاولت فيه بعض الشركات المشهورة في العالم. وأصبح هناك بصيصًا من الأمل من قِبل هذه الشركات. على سبيل المثال شركة إكس بوكس الشهيرة وشركة كورز المختصة بتسويق منتجات المشروبات الكحولية. بالإضافة إلى برجر كينج التي حاولت بالفعل التواصل مع عدد من العلماء للوصول إلى أحلام الزبائن من خلال مقاطع الفيديو أو الصوت. ولكن أعلنت مجموعة من ٤٠ عالم أحلام اعتراضهم على مثل هذا الأمر، وأكدوا على عدم التلاعب بالأحلام التجارية. فهل ستصل الإعلانات إلى أحلامنا؟ [3]

الدخول إلى عالم الأحلام قديمًا

درس العلماء طويلًا عن «Dream Incubation – حضانة الحلم». وهي تقنية فكرية تهدف إلى حدوث موضوع أحلام معين، إما للترفيه أو لمحاولة حل مشكلة. فهي تركز الاهتمام ببساطة على قضية محددة عند النوم. يستخدم فيها الأشخاص الصور والأصوات والمنبهات الحسية الأخرى لتغيير مكونات الحلم. 

ابتكر العلماء قديمًا طرقًا عديدة لذلك من خلال التأمل والرسم والصلاة وحتى استخدام العقاقير. وكان يذهب المرضى من اليونانيين القدماء في القرن الرابع قبل الميلاد ليناموا على سرير ترابي في معابد الإله اسكليبيوس على أمل الدخول في حالة من النوم المليء بالهلوسة والتغير في المشاعر بغرض العلاج والراحة النفسية.

عالم الأحلام حديثًا

فتح العلم الحديث إمكانيات كاملة يتعرف من خلالها العلماء على أشهر أوقات للحلم عند البشر، وهي المرحلة الأولى للنوم بين الوعي واللا وعي، ومرحلة حركة العين السريعة عن طريق فحص موجات الدماغ وحركات العين وحتى الشخير. واتضح أن المؤثرات الخارجية مثل الأصوات والروائح وحتى الكلام من الممكن أن تغير من تفاصيل محتوى الحلم. وتواصل الباحثون مع «Lucid dreamers» وهم الأشخاص الذين يستطيعون التحكم في أحلامهم ومعرفة وقت الحلم أن هذا حلم وليس حقيقة، ولهم القدرة أيضًا على تغيير بعض محتوياته. وقد حاول معهم العلماء لإجابة بعض الأسئلة وحل مشاكل الرياضيات أثناء النوم. [2]

قفاز تتبع أنماط النوم

يستجيب الأشخاص بشكل أكبر أثناء النوم. كما يقول عالم الإدراك في (MIT) معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «Adam Harr – آدم هار» الذي اخترع قفازًا يتتبع أنماط النوم ويرشد مرتديه للحلم عن موضوع معين عن طريق الأصوات عندما يصل إلى مرحلة النوم التي تزداد فيها الأحلام. وقال أنه تواصلت معه ٣ شركات منهم شركة مايكروسوفت وشركتان أخرتان للطيران لمساعدتهم في هذه المشاريع. ولقد ساعد في مشروع مرتبط بذلك ولكنه لا يشعر بالراحة في المشاركة في مثل هذه الحملات الإعلانية. [1]

أبحاث حديثة أكدت على إمكانية دخول الإعلانات إلى عالم الأحلام

جذبت عالمة الأحلام الشهيرة الأمريكية «Deirdre Barrett – ديردري باريت » الانتباه في دراسة سنة ١٩٩٣م  حيث طلبت من ٦٦ طالبًا معها يدرسون الأحلام تحديد مشكلة شخصية أو أكاديمية وكتابتها والتفكير فيها قبل النوم على الأقل لمدة أسبوع، والنتيجة أن تقريبًا نصف المشاركين أبلغوها أنهم حلموا بهذه المشكلة. 

وتم إنجاز عمل مشابه لعمل ديردري باريت ونُشر سنة ٢٠٠٠م في مجلة ساينس المشهورة. حيث طلب علماء الأعصاب في جامعة هارفارد من مجموعة من الأشخاص ممارسة ساعات طويلة من ألعاب الكمبيوتر مثل لعبة «Tetris» لمدة ٣ أيام. فوجدوا أن أكثر من ٦٠٪ من المشاركين حلموا بهذه اللعبة.

مشروع شركة كورز للدخول إلى أحلام الزبائن

وفي مطلع هذا العام  شاركت ديردري باريت مع شركة كورز في العمل على هذا المشروع، حيث  أحضروا ١٨ شخصًا لمشاهدة فيديو ٩٠ ثانيه قبل النوم، والنتيجة أن ٥ منهم أبلغوا القائمين على التجربة أنهم حلموا بالمشروب الكحولي لكورز. ولكن باريت تعتقد أن هذا النوع من الإعلانات سيكون تأثيره ضعيف. وحتى الآن لم يبشر بالتأثير القوي مثل أنواع الإعلانات الأخرى.

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=tU_0jU0mMLw

أليكسا مستقبل الدخول إلى عالم الأحلام

ومن الممكن أن تستخدم بعض الشركات المتحدث الذكي لأمازون (أليكسا) لتوقع مراحل النوم مثل حركة العين السريعة أو المرحلة الأولى من النوم وتشغيل أصوات تؤثر على الحلم والسلوكيات. وهذا يعتبر سهلًا؛ حيث يمتلك ٤٠ مليون أمريكي تقريبًا أليكسا في غرفة نومهم، ومن المتوقع انتشاره أكثر في باقي البلدان. [1]

فوائد لهذا العمل قد يستفيد منها البشرية بعيدًا عن الإعلانات

عند عمل تجربة على عدد من المدخنين بخلط رائحة السجائر مع رائحة البيض الفاسد عند النوم وتقديمه في مرحلة حركة العين السريعة. أصبح يشتري المدخنون السجائر أقل بنسبة ٣٠٪. بالإضافة إلى ذلك أنه من الممكن أن يعالج بعض الأمراض ويعالج أيضًا اضطرابات ما بعد الصدمات. [2]

مصادر

[1] science
[2] popular mechanics
[3] news san diego
[4] science alert

حقائق وأرقام عن الألعاب الأولمبية

حقائق وأرقام عن الألعاب الأولمبية

تعود بداية الألعاب الأولمبية إلى ما يقرب من ٣٠٠٠ سنة، وأُعيدت مرة أخرى إلى الظهور في أواخر القرن التاسع عشر، وأصبحت الآن بمثابة المنافسة الرياضية الأقوى والأشهر عالميًا. أقيمت الألعاب الأولمبية منذ القرن الثامن قبل الميلاد الى القرن الرابع كل ٤ سنوات في أولمبيا التي تقع في شبه جزيرة بيلوبونيز تكريمًا للإله زيوس. وأُقيمت اول دورة اولمبية حديثة سنه ١٨٩٦م في أثينا باليونان بمشاركة ٢٨٠ رياضي من ١٣ دولة. في ١٩٩٤م، تم تقسيم الألعاب الأولمبية الصيفية والشتوية، ويُنظما بالتبادل كل عامين، ولكن تأخرت الألعاب الأولمبية الصيفية لسنة ٢٠٢٠ بسبب وباء كورونا وتُقام من ٢٣ يوليو إلى ٨ أغسطس ٢٠٢١م في طوكيو باليابان. ,وسنلقي نظرة في هذا المقال عن حقائق وأرقام عن الألعاب الأولمبية. [1]

الدول التي شاركت في الأولمبياد

بدأت البطولة بعدد قليل من الدول، ثم زادت بعد ذلك حيث كان عدد الدول المشاركة في أول دورة ١٤دولة. إلى أن أصبحت تُقسم إلى ألعاب صيفية شارك في اّخر فعالية فيها 207 دولة سنة 2016م وفي فعالية 2014 الشتوية شاركت 88 دولة. [2]

عدد المشاركين في الألعاب الأولمبية الحديثة منذ نشأتها

بدأت البطولة لأول مرة بعدد قليل من المشاركين وعدد قليل من الأحداث الرياضية. حيث شارك 241 رياضي لأول مرة سنة 1896م. والآن نتخطى حاجز 10000 رياضي يشارك للمنافسة ومن قبلها أيضًا هناك منافسة قوية للصعود إلى الأولمبياد. [3]

تكلفة الألعاب الأولمبية

هل تنظيم حدث كبير مثل الألعاب الأولمبية مكلف للدولة المنظمة؟ بالتأكيد نعم حيث تنظيم ومسئولية إقامة كل هؤلاء الرياضين طوال فترة المنافسة وتنظيم الحدث الرياضي نفسه والمسئولين عنه. كل هذا يكلف الكثير ولكن بكل تأكيد الناتج عنه مجزي للغاية على كل الأصعدة.

ميداليات الدول العربية

حققت المغرب أكبر عدد من الميداليات الأولمبية بالرغم من تناقص الناتج المحلي الإجمالي لكل فرد حيث حققت 19 ميدالية بواقع 6 ذهبية و5 فضية و8 برونزية. تليها مصر التي حققت 14 ميدالية بواقع 5 ذهبية و3 فضية و6 برونزية. وبالمقابل تتذيل القائمة من الدول ذات الناتج المحلي الإجمالي للفرد عالي مثل الإمارات. إلى جانب كلًا من سوريا والأردن والسودان والعراق وجيبوتي. [5]

السيدات في الألعاب الأولمبية

كان عدد النساء المشاركين في الألعاب الأولمبية سنة 1900م هو 22 سيدة خلال حدثين رياضيين كبيرين. زاد عدد السيدات كما زادت أنواع الرياضات التي تشارك فيها السيات في الأولمبياد إلى أن وصل في عام 2016م إلى ما يقرب من 5000 سيدة. [4]

الأكثر تحقيقًا للميداليات الأولمبية

حقق السباح الأمريكي مايكل فيليبس أكبر عدد من الميداليات الأولمبية حيث وصل إلى 28 ميدالية منهم 23 ذهبية و3 فضية و2 برونزية. ويحلق بعيدًا عن أقرب منافسيه لاعبة الجمباز لاريسا لاتينيا التي حققت إنجازات عديدة ب 18 ميدالية منهم 9 ميداليات ذهبية.

على صعيد الدول، حققت الولايات المتحدة الأمريكية العدد الأكبر من الميداليات الأولمبية حيث حققت 2542 ميدالية أولمبية منذ بداية شكلها الحيث عام 1896م.

مصادر

[1] history
[2] our world in data
[3] our world in data
[4] statista
[5] data.world
[6] data.world

مقدمة في علم الحوسبة البيولوجية

هذه المقالة هي الجزء 15 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

علم الحوسبة البيولوجية هو تخصص تتداخل فيه البيولوجيا وعلوم الحاسب والرياضيات التطبيقية للعمل على مسائل في البيولوجيا. ويتألف من عدة فروع منها المعلوماتية الحيوية وعلم الجينوم الحاسوبي وعلم الأحياء والنمذجة الجزيئية والتنبؤ بالأمراض. 

تاريخ وركائز علم الحوسبة البيولوجية

تعود بدايات هذا العلم إلى تاريخ نشأة علم الكمبيوتر؛ حيث عالم الرياضيات البريطاني «آلان تورينج-Alan Turing» أبو الكمبيوتر. باستخدام الكمبيوتر البدائي في إدخال أنظمة من تطور الكائنات الحية في بداية سنة ١٩٥٠م قبل وفاته، وفي نفس الوقت قام بنفس التجارب مجموعة من الباحثين في المعمل القومي لأبحاث الأسلحة بمختبر لوس آلاموس بالولايات المتحدة الأمريكية. 

Alan Turing

سنة ١٩٦٠م، تطور الكمبيوتر للتعامل مع تحليل البيانات بشكل أفضل وأكثر تعمقًا والوصول إلى تركيب البروتينات. ومن هنا تم اعتبار الأحياء الحاسوبي علمًا منفصلًا، وأصبح الكمبيوتر قادرًا على تمثيل شكل ثلاثي الأبعاد لتركيب البروتينات. وبالعودة إلى ١٩٥٠م، استخدم خبراء التصنيف الكمبيوتر في عملهم وأصبح المجال أكثر تطورًا في عام ١٩٦٠م عندما تطورت هذه التقنيات للتصنيف اعتمادًا على الحمض النووي. 

سنة ١٩٨٠م، تطور علم الحوسبة البيولوجية بسبب التطور الكبير في عالم الكمبيوتر وخاصة الذكاء الاصطناعي الذي ساهم في معرفة أصل الكائنات الحية والعلاقات بينهم. وسنة ١٩٩٠م، تعرف العلماء على وظائف البروتينات، وتحليل تفاعلات البروتينات مع جزيئات أخرى إلى أن أصبح لم يعد هناك مجال بيولوجي بدون استخدام طرق علم الكمبيوتر. [1]

ما الفرق بين علم الحوسبة البيولوجية ومجالات أخرى؟

  • المعلوماتية الحيوية: يستخدم الخبراء المجالين معًا بنفس التعريف ولا يرون أهمية للتفرقة بينهما، ولكن تتضمن المعلومات الحيوية تحليل وإدارة البيانات باستخدام أدوات تساعد على تأكيد التجارب وفحصها داخل المعامل. أما الحوسبة البيولوجية فهي فرع من فروع الأحياء مثل الفيزياء الحاسوبية التي تعتبر فرع من فروع الفيزياء، والحوسبة البيولوجية فرع من فروع الأحياء طُور بواسطة الكمبيوتر. [2]
  • ومن السهل تمييزه عن البيولوجيا الحسابية: بالرغم من التداخلات إلا أن النظام القديم للبيولوجيا الحسابية يهتم بتطبيق التحليلات الرقمية على موضوعات مثل ديناميكا السكان وتطور التطبيق على الجينات. وبالأساس أن البيولوجيا الحسابية تعتمد على التحليل الرقمي، لكن الحوسبة البيولوجية تعتمد على الرياضيات المتقطعة التي تعتبر ركيزة أساسية في تطبيق الكمبيوتر في علم البيولوجيا. 
  • أما البيولوجيا النظرية تتميز عنها الحوسبة البيولوجية في التطبيق على أرض الواقع والخروج بنتيجة عملية. وتتداخل أحيانًا البيولوجيا النظرية مع البيولوجيا الحسابية ومن الممكن أن يكونوا مجالًا واحدًا. 

ما هي أنواع المشاكل التي يعمل عليها علم الحوسبة البيولوجية؟

  • تحليل جزيئات البيانات من الحمض النووي « DNA, RNA ». 
  • تحليل تركيب البروتينات ثلاثية الأبعاد والجينات. 
  • التعرف على الأمراض التي تسببها الجينات.
  • التعرف على هيكلة تطور الكائنات تاريخيًا. 
  • العمل أيضًا على البيانات غير الجينية مثل البيانات الإكلينيكية والبيانات البيئية. 

أهمية علم الحوسبة البيولوجية

  • التنبؤ بوظيفة البروتينات اعتمادًا على التركيب. 
  • التعرف على بروتينات إضافية غير معروف تسلسلها مُسبقًا. 
  • التعرف على المناطق النشطة في البروتينات باستخدام الوصف والتركيب ثلاثي الأبعاد. 
  • تصميم الأدوية اعتمادًا على الرؤية الواضحة في التعرف على البروتين. 
  • ابتكار طرق علاجية من خلال التعرف على الجينات وسلوكياتها فيما يعرف ب «Personalized Medicine – الطب الشخصي».  [3]

كيف تغيرت أوضاع علم الحوسبة البيولوجية؟

  • في البحث العلمي: انتشرت الأبحاث عن تسلسل الأحماض النووية والبروتينات في ال ٥ سنوات السابقة ٥ أضعاف؛ فزاد الاحتياج بشكل كبير إلى محللي بيانات بخبرة في الكمبيوتر. وازداد الاتجاه من مجرد تحليل البيانات وابتكار خوارزميات إلى التعمق في البيولوجيا والأمراض مثل أمراض السرطان.
  • التغير البيئي وانتشار عدد كبير من الأمراض مما أدى إلى انتشار المراكز البحثية المتخصصة على سبيل المثال مجال الخلايا الجذعية، حيث كان يعمل به سابقًا علماء من أقسام الجلدية والمخ والأعصاب، ولكن أصبح الآن لعلماء الحوسبة البيولوجية دورًا كبيرًا في هذه المراكز.
  • أصبح تخليق البيانات جزءًا مهمًا، حيث ركز العلماء السابقون على البيانات المتاحة، ولكن بعد ظهور القدرة على تخليق البيانات وانتشار أكبر قدر من البيانات أصبحت الفرص أفضل. 
  • فحص البيانات: لم يعد الوضع متعلقًا بفرضية معينة وإثباتها كما يقوم العديد من العلماء، ولكن تطور الوضع بالفحص المتعمق في البيانات واكتشاف طفرة جديدة أو قصة جديدة غير متوقعة. [4]

ما هي أهم الخوارزميات في الحوسبة البيولوجية؟

  •  «Global Matching»: استغلال معرفتنا ببروتينات كائن معين لفهم أكثر عدد من البروتينات في الكائنات الأخرى عن طريق محاولة مطابقتها. 
  • «Hidden Markov model»: استخدام بديل للاحتمالية بمعنى أن نطلق جين وبعدها ننتقل للحالة التي تليها، وهذه الحالة يوجد احتمال أن تساوي الأصلية. 
  • «population genetics»: محاولة مماثلة ما يحدث في موقع ما بمواقع أخرى. 
  • «Population tree»: لتوضيح المسافات بين الأنواع المختلفة في حالة دراسة تطور الكائنات الحية. 
  • «gene regulation networks»: النظر في التفاعلات بين البروتينات المختلفة في كائن حي قد يحدد نوع الخلية. 

الأعمال المتوفرة في الحوسبة البيولوجية

  1. ضمن العمل الحكومي لتحليل البيانات الضخمة المتاحة للأبحاث المستخدمة في الطب والدواء والجينات وانتشار الأمراض. 
  2. عالم أبحاث مع تقدم منظومة الشركات الصيدلانية والشركات العالمية في تفاعلات الأدوية وتطوير برامج تحليلية قوية. 
  3. التدريس في الجامعات في الدراسات العليا والأبحاث على الجينات وتحليلها وفحص البيانات. [6]

الأماكن المتاحة للعمل دائمًا

  1. المعدات والأجهزة الطبية. 
  2. الأبحاث.
  3. الكيماويات الزراعية. 
  4. المستحضرات الصيدلانية.
  5. معاهد الصحة. [6]

المهارات

  • البرمجة مثل بايثون وجالاكسي 
  • أدوات المعلوماتية الحيوية مثل (Bio-edit) والخوارزميات. 
  • قواعد البيانات مثل (sql) بالإضافة إلى تنظيف البيانات ورسم البيانات. 
  • فهم البيولوجيا والصبر والمرونة.

المصادر

[1] Britannica
[2] Cornell cals
[3] NCBI
[4] Genome Biology
[5] towards data science
[6] BioTecNika Times

علم البيانات الجينية

هذه المقالة هي الجزء 14 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

علم الجينوم هو أحد فروع علم الوراثة المتعلق بدراسة الجينوم، أي كامل المادة الوراثية داخل مختلف الكائنات الحية. وتتطابق الجينات بين كل الأفراد بنسبة ٩٩,٩٪ وتختلف في نسبة قليلة تجعل كل شخص فريدًا من نوعه. وجينات البشر تكون أقرب ما يمكن إلى حيوان الشمبانزي. علم البيانات الجينية هو علم يجمع بين البيولوجيا والإحصاء والكمبيوتر من أجل تمكين الباحثين من استخدام التقدم التكنولوجي في الكمبيوتر والإحصاء لاستكشاف المعلومات والوظائف الخاصة بالجينات.

حجم البيانات الجينية

قد تساعد الأبحاث الجينية في وجود من ٢ – ٤٠ إكسابايت من البيانات الجينية في العقد المقبل، وإكسابايت يساوي ١ مليون تيرابايت. وتصل كمية البيانات المتاحة حاليًا سنويا من ٢ – ٤٠ مليار جيجابايت، ويستغلها العلماء أفضل استغلال في الدراسة من أجل صحة الإنسان والأمراض. ولكن من الواجب أن يكون هناك أخلاقيات وقواعد تحكم للحفاظ على خصوصيات الأشخاص؛ حيث كل جين مرتبط بشخص يعبر عن العديد من الأشياء بالنسبة إليه. 

إذا أردت أن تتعلم علم البيانات الجينية، عليك بدراسة قوية في البيولوجيا والكمبيوتر والإحصاء. ولا يشترط أن تكون ملمًا بكل كبيرة وصغيرة في المجالات الثلاثة، ولكن على الأقل أن تكون حاصلًا على دراسة قوية في مجال منها وملمًا بما تحتاج إليه في مجال آخر، وبعدها قد تصل إلى راتب بمعدل ١١٠ ألف دولار سنويًا.

بداية علم البيانات الجينية

بدأ علم البيانات الجينية كمجال بحث ودراسة سنة ١٩٩٠م عن طريق الدمج بين:

  • استخلاص التسلسل الجيني من دراسة جينات الكائنات الحية. 
  • تحليل البيانات باستخدام الإحصاء والكمبيوتر في تحليل ورسم البيانات الجينية، وتتضمن الحصول على البيانات وتخزينها واستخدام الخوارزميات لتحليل البيانات الجينية للأشخاص. [2]

علم البيانات الجينية يُعتبر من البيانات الضخمة

كل خلية في جسم الإنسان تحتوي على نسختين من الجينات كاملة، يتكون جسم الإنسان من ترليونات الخلايا. البيانات الجينية لشخص واحد من الممكن أن تشكل ٢٠٠ جيجا بايت. وسنحتاج إلى تقريبًا ٤٠ إكسابايت لتخزين التسلسل الجيني عالميًا بحلول عام ٢٠٢٥م،  بما يعادل تقريبًا مليون قرص مدمج. ونظرًا لوجود هذا الكم الهائل من البيانات الجينية اعتبر هذا المجال من مجال البيانات الضخمة. 

كيف يدرس العلماء العلوم البيانات الجينية؟

يخترع العلماء أدوات تسهل دراسة الجينات اعتمادًا على التطور التكنولوجي في الكمبيوتر والإحصاء، من أهم هذه الأدوات:

  • أداة « aligners » لتحديد أين تقع كل قطعة من الترتيب الجيني للحمض النووي. 
  • أداة « Variant Callers » تتعرف على الأماكن المختلفة في التسلسل الجيني عن باقي التسلسلات الجينية العادية، هذه الاختلافات الجينية تختلف أحجامها فقد تكون حرف واحد من الحمض النووي في ما يعرف ب «single neuclotide polymorphism »، وقد تكون حروف متعددة وتعرف بإسم «Structural Variants». 

قد تكون هذه التغيرات بدون أخطار، وقد تكون سببًا لمشاكل وراثية نادرة كالسرطان أو أمراض أخرى شائعة. [1]

كيف يدير ويخزن الباحثون هذه الكمية الضخمة من البيانات؟

  1. استخدام برامج وأدوات الكمبيوتر والإحصاء. 
  2. اعتبار مراكز تحليل البيانات جزءًا أساسيًا من العمل. 
  3. دعم مالي كبير من المعاهد العلمية على سبيل المثال « NHGRI – المعهد الوطني لبحوث الجينوم البشري»، والذي بدوره يوفر أكثر من ١٢٥ مليون دولار سنويًا لدعم علم البيانات الجينية.
  4. جعل البيانات مفتوحة المصدر في المجتمع العلمي لتسهيل تحليل البيانات وتنظيم أفضل لها. 
  5. تقديم سُبل تعاون أفضل بين بعض المراكز الخاصة والتجارية والمعاهد الحكومية على سبيل المثال، المعهد الوطني للصحة بالولايات المتحدة من أجل توفير تخزين واستضافة البيانات بشكل أفضل وتعزيز الخصوصية. 

أخلاقيات مشاركة البيانات الجينية

  • معرفة المريض بمشاركة البيانات الجينية الخاصة به وإعطاءه معلومات واضحة عن  مدى درجة الخصوصية. 
  • عدم التعريف بالشخص مالك الجينات إلا في حالات الكشف عن المجرمين. 

كيف يتشارك الباحثون البيانات الجينية؟

يقسم العلماء مصادر البيانات الجينية إلى ٣ أنواع:

  1. مفتوحة المصدر: وهي النوع الأكثر انتشارًا، وتكون البيانات متاحة للعامة لأهداف بحثية. 
  2. تحتاج إلى تسجيل: يستطيع أن يصل إليها الباحثون، ولكن بعد تسجيل معلوماتهم وأعمالهم مع البيانات للموافقة. لذلك هي بين المفتوحه والمغلقة. 
  3. مغلقة المصدر: عرض الطلب على لجنة وقد توافق عليه لغرض البحث أو لا توافق، ولكن يظل الباحثون فقط هم الذين لديهم القدرة على الوصول إلى هذه البيانات. [1]

أهم المجالات المرتبطة بعلم البيانات الجينية

يحاول العلماء والباحثون اختراع أدوات تتعرف على الاختلافات في التسلسل الجيني وربطها بالمعلومات الطبية مثل:

  • اكتشاف عوامل خطورة لمرضٍ ما. 
  • استخدام جديد لدواء معين.
  • استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتطوير البيانات الجينية للأغراض الإكلينيكية.

فما هو الاختلاف الجيني؟

يمتلك كل شخص ٦ مليار جين ويوجد اختلافات بسيطة بين الأفراد، بعض الاختلافات من الممكن أن تكون عامل خطورة لمرض معين وبعضها يقلل خطر مرضٍ ما وهناك ما ليس لها تأثير. 

وتنقسم هذه الأمراض الجينية  إلى نوعين:

  •  نوع مرتبط بتغير جين واحد على سبيل المثال « Cystic Fibrosis – التليف الكيسي » وهو اضطراب وراثي يسبب تلفًا شديدًا في الرئتين والجهاز الهضمي والأعضاء الأخرى في الجسم. ويحدث بسبب اختلاف في الجين الذي يعمل على تشفر بروتين منظم الإيصالية عبر الغشاء في التليف الكيسي (CFTR)
https://www.genome.gov/Health/Genomics-and-Medicine/Polygenic-risk-scoresالتليف الكيسي جينيًا
  • نوع مرتبط باختلافات جينية كثيرة بالإضافة إلى عوامل بيئية مثل نظام الغذاء والنوم والضغط والتوتر والتدخين. وتصل هذه الاختلافات الجينية مثلًا إلى ٦٠ جين تقريبًا مختلف كما في الأشخاص المصابين بمرض تصلب الشريان التاجي. [3]
https://www.genome.gov/Health/Genomics-and-Medicine/Polygenic-risk-scores

«Polygenic Risk Score – درجة مخاطر الاختلافات الجينية المتعددة» 

يفحص العلماء كل الاختلافات الجينية في شخص ما ثم يسجلوا هذه المعلومات على الكمبيوتر، وباستخدام برامج الإحصاء والكمبيوتر المتقدمة يعملون على تقدير هذه الاختلافات إن كانت عامل مؤثر في مرض معين أم لا. 

وجود درجة اختلاف جيني ليس مؤكدًا على وجود مرض معين. فإذا افترضنا أن شخصًا لديه اختلاف جيني ولكنه يبلغ من العمر ٢٢ عامًا ويسير على نظام غذائي وصحي جيد،  وشخصًا آخر يبلغ من العمر ٦٠ عامًا ولا يمتلك نظامًا جيدًا في الغذاء والصحة ولديه اختلاف جيني، سيكون الشخص الثاني أكثر عرضة للمرض. ففي النهاية هي توضح علاقة ما وليست طريقة حسابات مؤكدة. [3]

مصادر

[1] National Human Genome Research Institute
[2] Springer link
[3] NHGRI

مستشفى لا يعمل به بشر

تخيل أن تذهب إلى المستشفى ولا تقابل فيها إنسانًا. عندما تذهب إلى الاستقبال تجد روبوت يأخذ معلوماتك، وبجانبه روبوت آخر يقيم حالتك ويوجهك إلى الطبيب المختص – الذي قد يكون أيضًا روبوت – يشخص حالتك، وتساعدك ممرضة روبوت. وتستطيع أن تحصل على علاجك من صيدلية يديرها روبوت صيدلي. من الممكن أن يكون هذا مشهد تخيلي ولكن قد تحدث منه بعض العناصر مكتملة في مكان واحد، وقد تكون منفردة. في النهاية من الممكن أن نصل إلى مستشفى لا يعمل به بشر.

الأسباب التي تجعلنا نستعين بالروبوتات الطبية

  1. لا تغيب عن العمل. 
  2. أيديها لا تهتز بشكل مفاجئ. 
  3. تستطيع عمل حركات دقيقة. 
  4. تتواجد مع المرضى دائمًا دون تعب.

الممرضة الروبوت

في هونج كونج، الفريق الذي صمم الروبوت صوفيا صمم أيضًا روبوت مخصص في المجال الطبي «الممرضة جريس» بهدف التعامل مع المرضى – وخاصة كبار السن – والمعزولين بسبب كورونا. ترتدي جريس الزي الرسمي الأزرق الخاص بالممرضات، ملامحها أسيوية، وشعرها بني، ولديها كاميرا حرارية على الصدر لقياس الحرارة. وتستخدم جريس الذكاء الاصطناعي لتشخيص المرض، وتستطيع التحدث باللغة الإنجليزية والماندرين الصينية واللغة الكاتونية، وتساعد مقدمي الرعاية الصحية. وهدفها هو تخفيف الأعباء على مقدمي الرعاية الصحية في الخط الأمامي أثناء الوباء. والشكل البشرى للروبوت لزيادة الثقة وتسهيل التفاعل الطبيعي؛ حيث أن لديها ٤٨ عظمة في الوجه. 

تكلفة تصميم مثل هذا الروبوت كبيرة وتتخطى تكلفة تصنيع سيارة فاخرة ولكن ستكون التكلفة أقل في حالة تصميم الشركات مئات وآلاف الروبوتات. ولقد صُمم هذا الروبوت نتيجة للأحداث الحالية من الوباء ليساعد المرضى على الحصول على رعاية جيدة دون التعرض للخطر. [1]

روبوت طبيب

  • الروبوت الجراحي:

يموت أكثر من ٢٥٠ ألف شخص سنويًا في الولايات المتحدة بسبب الأخطاء الطبية، وبعض هذه الأخطاء كان من الممكن تفاديها. هذا الروبوت متعدد الأيدي، يستخدم لتقليل الأخطاء الجراحية، وعمل اختراق أقل داخل الجسم، وتحكم أفضل، ووقت شفاء أسرع. [2]

  • روبوت العلاج بالإشعاع:

نظام جراحي متكامل لتوصيل العلاج بالإشعاع وبدقة عالية. اُخترع سنة ١٩٩٠م، ويُستخدم لعلاج السرطان في الولايات المتحدة ويوصل الإشعاع للأعضاء المُصابة خصيصًا مما يقلل من تعرض باقي أعضاء الجسم السليمة للإشعاع. اُستخدم الروبوت على بعض أنواع السرطانات مثل البروستاتا والدماغ والكبد.

  • روبوت تواصل للفحص:

يستخدم الأطباء الروبوت لمساعدتهم على فحص وعلاج المرضى الموجودين في القرى والأماكن البعيدة. وهو عبارة عن روبوت مزود باتصال فيديو وأدوات فحص وإعطاء إشارات واستجابات لمساعدة الطبيب على التشخيص. [4]

  • ذكاء اصطناعي تشخيصي:

وهي أهم وظيفة طبية يقوم بها الروبوت، عن طريق استخدام تعلم الآلة يدرب العلماء الروبوت للقيام بالمهمة أفضل من البشر عن طريق تزويده بآلاف الأمثلة. ومن المؤكد أن هذا صعب الوصول إليه بشكل كامل الآن، ولكن حدثت تطورات عديدة على سبيل المثال، توقع حالة المريض المستقبلية عن طريق فحص التاريخ المرضي. ومن الممكن استخدام هذا الروبوت حاليًا في تقييم الحالات عند الدخول إلى المستشفى. [3]

  • روبوت لتدريب المختصين:

من الممكن ألا يكون هذا الروبوت إضافة قوية حيث يوجد جثث للتدريب ومتوفرة بكثرة. ولكنه أفضل حيث استجابته أفضل وسريان دموي أفضل لتمكين تدريب الطلاب والمتخصصين.

الصيدلي الروبوت

صيدلية قائمة بشكل كامل على روبوتات لصرف الأدوية الموصوفة، ومن المتوقع أن تُعمم في أشهر مستشفيات الولايات المتحدة خلال ٥ سنوات. وبالفعل توجد عدد من الخدمات الصيدلانية المميكنة والتي تساعد الصيدلي في عمله في دول متعددة في العالم منها السعودية. 

روبوت الاستشفاء 

وهو عبارة عن جهاز لاستبدال حيوان الببغاء، ويستخدم لتحسين جودة الحياة في فترة الاستشفاء من الجراحة أو العلاج من الاكتئاب والأمراض العقلية. اُستخدم خاصة مع مرضى كبار السن المصابين بالزهايمر والقلق والتوتر والاكتئابِ. [2]

الأطراف الصناعية

تغيرت المعادلة الآن من هل نستطيع أن نصنع طرف صناعي يشبه الطبيعي إلى هل نستطيع أن نفعل شيئًا أفضل من الطبيعي؟

في جامعة «MIT» اخترع الباحثون أطراف قادرة على تتبع وضع الإنسان في ٣ اتجاهات، وتعديل وضع المفاصل لأكثر من ٧٥٠ مرة. وبالإضافة إلى ذلك استطاعوا تطوير جلد إلكتروني وأنظمة عصبية للتحكم في الطرف الصناعي تماثل التحكم في الطرف الطبيعي.

الروبوت المُساعِد على الحركة

يساعد الأشخاص غير القادرين على الحركة الذين قد أُصيبوا بالشلل وعدم القدرة على المشي مرة أخرى بما يعتبر معجزة في عالم الطب. وأيضًا يستخدم كإعادة تأهيل بعد إصابة في المخ والحبل الشوكي. وطور العلماء هذا الروبوت إلى أن أصبح  مرتبطًا بإشارات المخ.

روبوت التعقيم

أعلن مركز الوقاية والسيطرة على الأمراض عن ٧٧٢ ألف حالة عدوى من المستشفيات في سنة ٢٠١١م. تحدث العدوى لأن الغرف لن تصبح معقمة  بنسبة ١٠٠٪ حتى بعد مجهود خرافي. وأكثر المرضى المعرضين لهذه المشاكل هم الذين لديهم مشاكل مناعية. لذلك اخترعه العلماء لتطهير كل المستشفى في دقائق باستخدام الأشعة فوق البنفسجية التي تقتل عدد كبير من البكتيريا – وخاصة المقاومة للميثيسيلين «MRSA» – للمساعدة في إنقاذ الحياة. 

روبوت التوصيل داخل المستشفى

روبوت متخصص في نقل المواد والوجبات والمقتنيات داخل المستشفى لأغراض عديدة، ويتحرك بما يساوي ٥٣ ميل لكل يوم. واستخدمه المركز الطبي في جامعة كاليفورنيا حيث لديهم ٢٥ روبوت من هذا النوع. ولهذا الروبوت القدرة على الطلب من المارة داخل المستشفى فتح المجال لهم للحركة. [4]

ما زالت التطورات عديدة ومتنوعة خاصة في استخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات الطبية. ولكن عن تعميم هذه التطورات في أماكن متعددة فيحتاج إلى وقت طويل ومجهود أكبر للتجربة والإثبات.

مصادر

[1] Reuters

[2] Case School Of Engineering

[3] Interesting Engineering

[4] ASME

لماذا يموت الأطفال حول العالم؟

تاريخيًا كان يموت ربع الأطفال بنسبة ٢٦,٩٪  في السنة الأولى من عمرهم، ونسبة ٤٦,٢٪  تقريبًا قبل سن البلوغ. ولكن المعدل العالمي الحالي أقل ١٠ مرات من المعدل سابقًا. وفي الدول الأكثر اهتمامًا بالطفل احتمالية أن ينجو الطفل ١٧٠ مرة أكثر من الدول التي لا تولي اهتمامًا كافيًا. 

معدل وفيات الأطفال الحالي قبل عمر السنة  ٢,٩٪ و يموت قبل بلوغ ال ١٥ سنة ٤,٦٪ منهم. ولكن، ما زال هناك بعض الدول التي تعاني من ارتفاع معدل وفيات الأطفال على سبيل المثال، تعاني جمهورية وسط أفريقيا من معدل وفيات للأطفال قبل عمر السنة يصل إلى ٩٪، أما الدول الأقل في معدل وفيات للأطفال هي أيسلندا بنسبة ٠,١٦٪ وفرصة نجاة الأطفال بها ١٧٠ مرة أكثر من الدول الفقيرة. 

سابقًا، كان معدل الخصوبة أكثر من ٦ أطفال لكل سيدة. ومن المعروف أن معدل ٤ أطفال لكل سيدة يضاعف عدد السكان. أما ٦ أطفال لكل سيدة يجعل عدد السكان أكثر ب ٣ أضعاف من جيل لآخر. وكان عدد السكان شبه ثابت من ١٠٠٠٠ سنة قبل الميلاد إلى عام ١٩٠٠م حيث كانت الزيادة تقدر ب ٠,٠٤٪ سنويًا. بمعدل المواليد الكبير هذا كان من الطبيعي زيادة عدد السكان بشكل مبالغ فيه ولكن ذلك لم يحدث بسبب وفاة أغلب الأطفال. فلماذا يموت الأطفال حول العالم؟ [1]

يوجد تحفظات على تقديرات وفيات الأطفال

  • حيث لم يكن يصدر تقرير عن وفيات الأطفال خاصة الذين توفوا بعد الولادة مباشرة. 
  • بقايا أجساد الأطفال التي يُعثر عليها غالبًا ما تكون غير كاملة.

لاحظ العلماء أيضًا وجود تقارب في معدل وفيات الأطفال لإنسان النياندرتال الذي عاش قبل ٤٠٠٠٠٠ – ٤٠٠٠٠ سنة سابقة في أوراسيا حيث كان يموت ٢٨٪ من أطفالهم في عامهم الأول. 

في سنة ٢٠١٧م، مات حول العالم ٥٦ مليون شخص منهم ٥,٤ مليون طفل قبل الوصول إلى السنة الخامسة من العمر بمتوسط ١٥٠٠٠ طفل لكل يوم. 

تهدف الأمم المتحدة في ٢٠٣٠م إلى وصول معدل وفيات الأطفال إلى ٢,٥٪ في كل الدول بما معناه نجاة نحو ٩٧,٥٪ من الأطفال المولودين بغض النظر عن مكان نشأتهم بما يعني نجاة مليون طفل كل عام عالميًا. وحاليًا يموت ٣,٩٪ من الأطفال  قبل سن الخامسة، ومن المتوقع فقدان ١٠٠ مليون طفل في مرحلة التخطيط للوصول إلى هدف الأمم المتحدة من ٢٠١٥ – ٢٠٣٠ في حالة استمرار معدل مواليد الأطفال بهذا الشكل. 

تاريخيًا

سنة ١٨٠٠م، كان أكثر من ثلث الأطفال لا يصلوا إلى عمر ٥ سنوات. كان للأبوين متوسط ٥ أطفال وكانوا يفقدون ٢ – ٣ أطفال في أعوامهم الأولى ولم يكن هذا نادرًا ولكنه كان طبيعيًا.

سنة ١٩٥٠م، تغير الوضع كثيرًا ولكن في الدول الغنية فقط في أوروبا وأستراليا وأمريكا الشمالية وبعض أجزاء أمريكا الجنوبية. حيث كان معدل وفيات الأطفال أقل من ٥٪ ومعدل الخصوبة ٢ – ٣ أطفال لكل سيدة. وفقدان الأطفال أصبح نادرًا بسبب التطور في نظام الحياة والمعرفة الطبية وعلاج الأمراض المتعلقة بولادة الأطفال. ولكن ما زالت وفيات الأطفال مرتفعة في باقي مناطق العالم.

في سنة ٢٠١٥م، يموت ١ من كل ٢٠٠ طفل في الدول الغنية ووصل في دول عدة إلى ١ – ٢٪، والصين تحولت من فقد ثلث الأطفال إلى ١٪، والهند من فقد ربع الأطفال إلى١ / ٢٠ وكينيا من الثلث الى ١ / ٢٠  وتنزانيا من الثلث إلى ١ / ٢٠. 

هبط المعدل العالمي من ٢٢,٥٪ إلى ٤,٥٪. وأوروبا  من ١١٪ إلى ٠,٦٪. وأمريكا الشمالية من ٣,٨٪ إلى ٠,٦٪. وأمريكا اللاتينية من ٢٠٪ إلى ٢,٤٪. وآسيا من ٢٥٪ إلى ٣,٥٪. و أخيرًا أفريقيا من ٣٢٪ إلى ٨٪. [4]

نموذج من مصر

في مصر سنة ١٩٥٥م، كان معدل الخصوبة من ٦ – ٧ أطفال لكل سيدة وكان يفقد الأبوين ٢ – ٣ أطفال. وفي ٢٠١٦م، أصبح معدل الخصوبة ٣ أطفال لكل سيدة ومعدل فقد الأطفال لا يتعدى ٠,٠٨٪. [3]

عدد الوفيات في مصر سنة ٢٠١٧م بسبب أمراض الجهاز التنفسي السفلي تقريبًا ١٠٠٠٠ طفل، ومن أمراض ما بعد الولادة ووقت الولادة بسبب عيوب خلقية تقريبًا ٩٠٠٠ طفل، ومن أمراض الإسهال تقريبًا ٦٥٠٠ طفل والعديد من الأمراض الأخرى. 

وإذا عقدنا هذه المقارنة مع سنة ١٩٩٠م، حيث مات ٤٥٠٠٠ طفل بسبب أمراض الجهاز التنفسي السفلي. ومات ٣٠٠٠٠ طفل بسبب أمراض حديثي الولادة والعيوب الخلقية عند الولادة، ومات ٣٦٠٠٠ طفل بسبب الإسهال. [2]

لماذا يموت الأطفال حول العالم؟

فقد العالم ٥,٤  مليون طفل حول العالم سنة ٢٠١٧م، ومعدل وفيات الأطفال في الدول الغنية أقل ١٠ مرات من الدول الفقيرة. ولتقليل عدد وفيات الأطفال علينا معرفة معلومتان في غاية الأهمية:

  1. أين يموت هؤلاء الأطفال؟
  2. سبب موت الأطفال. 

أكثر الدول في معدلات وفيات الأطفال هم الصومال وتشاد ووسط أفريقيا وسيراليون ونيجيريا ومالي.

أهم الأسباب:

  1. ١٥٪ من وفيات الأطفال سنه ٢٠١٧م كانت بسبب الالتهاب الرئوي وأمراض الجهاز التنفسي السفلي. وهو أهم سبب في آخر ٣ عقود، والسبب الرئيسي عدوى بكتيرية.
  2. ١٢٪ بسبب أمراض حديثي الولادة و خاصة ما بعد اول ٢٧ يوم من الولادة، ومن المعروف أن وفيات الأطفال في أول سنة أكثر ٣ مرات من ثاني سنة من الولادة. 
  3. ١٠٪ بسبب أمراض الإسهال وتسببه على سبيل المثال الكوليرا وفيروس الروتا و بكتيريا الشيجيلا.وقد صرّحت منظمة الصحة العالمية أن من الممكن علاج الإسهال ومنعه؛ حيث وجود علاجات تعويضية لفقد العناصر المهمة بسبب الإسهال وأدوية أخرى لعلاج الإسهال. 
  4. ٩٪  بسبب عيوب خلقية أو تغيرات جينية غير طبيعية موجودة عند الأطفال منذ الولادة. 

٤٥٪ مجملًا من وفيات الأطفال بسبب الأمراض المعدية، لكن نجاح حملات التطعيم وإتاحة المضادات الحيوية كان لهم دورًا رئيسيًا في تقليل الوفيات. وقلل لقاح الحصبة عدد الحالات  بنسبة ٨٦٪ منذ عام ١٩٩٠م، وقالت منظمة الصحة العالمية أن هذا اللقاح منع وفاة ٢١ مليون شخص في أفريقيا فقط. ولدينا الآن لقاحات ضد السل والفيروسات الكبدية والالتهاب السحائي والسعال الديكي. وأفضل طريقة لحماية الأطفال هي توفير اللقاحات والمضادات الحيوية المناسبة. 

الالتهاب الرئوي

١٥٪  من حالات وفيات الأطفال عام ٢٠١٧م كانت بسبب الالتهاب الرئوي. وبدأ يقل عدد الأطفال الذين يموتون بسبب الالتهاب الرئوي بشكل واضح من ٣ عقود حيث في سنة ١٩٩٠م  مات  مليون طفل بسبب الالتهاب الرئوي. ولكن في ٢٠١٧ قل هذا الرقم 60% وكان هذا بسبب تطوير في تغذية الأطفال وتقوية مناعتهم وتنقية الهواء والنظافة العامة والشخصية ومحاربة الفقر العالمي وظهور اللقاحات والمضادات الحيوية. 

تزداد وفيات الأطفال بالالتهاب الرئوي في صحراء أفريقيا وجنوب آسيا. وفي ٥ دول عدد وفيات الأطفال فيها أكثر من نصف حالات الوفيات عالميًا وهم الهند ونيجيريا وباكستان والكونغو الديمقراطية وإثيوبيا. وتتناسب حالات الوفاة من الالتهاب الرئوي طرديًا مع ازدياد معدلات الفقر.

عوامل الخطورة:

  1. ضعف تغذية الأطفال مما ينتج عنه نقص الوزن وعدم تناسب الوزن مع الطول، والأطفال قليلي التغذية أكثر عرضة للالتهاب الرئوي ٢ – ٤ مرة، وأكثر عرضة للوفاة بسببه  ١٥ مرة أكثر من الطبيعي وتسبب في ٥٣٪ من حالات الوفاة.
  2. التلوث الداخلي في المنزل وهو التدخين سبّب ٢٩٪ من حالات الالتهاب الرئوي والتلوث الخارجي يسبب ١٨٪. وتعرض الأطفال للتدخين سبّب وفاة ٦١٠٠٠ طفل تحت عمر ٥ سنوات في سنة ٢٠١٧م.
  3.  التعرض للحصبة والإيدز يجعل من الالتهاب الرئوي أكثر خطورة للوفاة ٧ مرات. في ٢٠١٠م، ١٪ فقط من الأطفال الذين ماتوا في الهند بسبب الالتهاب الرئوي كانوا مصابين بالإيدز. وعلى الجانب الآخر في أفريقيا ١٧٪ من الأطفال الذين ماتوا بالالتهاب الرئوي كانوا مصابين بالإيدز.

لتقليل وفيات الأطفال من الالتهاب الرئوي:

  • توفير لقاح الالتهاب الرئوي لعمر اقل من ٢٤ شهر وكفاءته ٨٥٪، وعند وصوله إلى أقصى قدر يمكنه إنقاذ ٣٩٩٠٠٠  طفل سنويًا. وكذلك مصل الانفلونزا؛ حيث ارتبطت الانفلونزا ب ٢٪ من حالات وفيات الأطفال بالالتهاب الرئوي.
  • تحفيز الرضاعة وخاصة في أول ٦ شهور من عمر الطفل؛ حيث الأطفال الذين لا يحصلون على رضاعة طبيعية أكثر عرضة للالتهاب الرئوي من الأطفال الذين يحصلون على رضاعة طبيعية  ب ١٥ مرة. وعالميًا ٤١٪ فقط من الأطفال يحصلون على رضاعة طبيعية. 
  • تقليل تلوث الهواء عن طريق تقليل التدخين وتقليل العوادم ونواتج الحرق.
  • سهولة الوصول للرعاية الطبية والأدوية؛ حيث تأخر وقت الوصول إلى رعاية طبية يُزيد من معدل الوفيات حيث اقل من ٦٥٪ من الأطفال الذين يُصابون بالالتهاب الرئوي يذهبون إلى المستشفى. 
  • سهولة الوصول للمضادات الحيوية حيث تُعد البكتيريا أشهر أسباب الالتهاب الرئوي، والعلاج هو المضاد الحيوي، وأشهرهم الأموكسيسيللين وتكلفته غالبًا أقل من ٥٠ سنت. 
  • العلاج بالأكسجين ممكن أن  يقلل الوفيات من الالتهاب الرئوي بنسبة ٣٥٪. وفي ٢٠١٧م أصبح الأكسجين على قائمة الضروريات.

الإسهال

فقدنا ١,٦ مليون شخص حول العالم بسبب الإسهال سنة ٢٠١٧م، وكان ثلث هؤلاء الأشخاص تقريبًا أطفال تحت عمر ٥ سنوات. بالعودة إلى سنة ١٩٩٠م  كان قد مات ١,٧ مليون طفل بسبب الإسهال. والإسهال هو ثالث الأسباب لموت الأطفال عالميًا بعد الالتهاب الرئوي وأمراض ما بعد الولادة والتغيرات الجينية المولود بها الطفل.

في الدول الفقيرة يموت تقريبًا ١٠٠ طفل لكل ١٠٠ ألف بسبب الإسهال، وفي أسوأ الدول مثل مدغشقر وتشاد وجمهورية وسط افريقيا يموت أكثر من ٣٠٠ لكل ١٠٠ ألف طفل. وعلى الجانب الآخر في الدول الغنية يصبح المعدل أقل من طفل لكل ١٠٠ ألف طفل.

الإسهال ممكن علاجه كما صرّحت منظمة الصحة العالمية بتوفير محاليل تعويضية عند فقد عناصر مهمة للجسم بسبب الإسهال. وتطوير النظافة العامة والشخصية، وتوفير اللقاحات والمضادات الحيوية. وغسل اليدين بالصابون يقلل الإصابة بالإسهال ٤٧٪، وتقلل للإصابة أيضًا جودة المياه بنسبة ١٧٪، وكذلك النظافه الشخصية تقلل الإصابة ٣٦٪. بالإضافة إلى أن توافر السوائل التعويضية تمنع الوفاة من الإسهال بنسبة ٦٩٪. وعندما تصل تغطيتها إلى ١٠٠٪ للمحتاجين إليها، تقل حالات الوفاة من الإسهال بنسبة ٩٣٪.

أمراض حديثي الولادة

أكثر من ثلث الأطفال الذين يموتون في سن صغير يكون في الأسبوع الأول من حياتهم. يعني ١,٨٦  مليون بنسبة ٣٤,٥٪ بواقع ٥٠٩٦  طفل أصغر من أسبوع يموت كل يوم. وتزداد الاحتمالية في أول ٢٤ ساعة وبعدها ال ٢٤ ساعة التي تليها. 

أكثر من ٦٠٠ ألف طفل صغير ماتوا في سنة ٢٠١٧م بسبب مشاكل ناتجة عن الولادة المبكرة. وتمثل السودان أعلى الدول في هذه الحالة حيث وفاة ٢٨٨ طفل لكل ١٠٠ ألف. والأفضل هي اليابان حيث يموت ٤ أطفال لكل ١٠٠ ألف. 

لتجنب هذه المشاكل:

 نولي اهتمامًا منتظمًا أثناء الحمل. والتأكد من عدم وجود أمراض جنسية. وتزويد الأمهات بالعناصر الغذائية الهامة. والاهتمام بحالات بعد الولادة حيث أثبتت الدراسات أن الاهتمام ب ٩٠ – ٩٩٪ من الحالات يقلل عدد الوفيات من ٩٠٠ ألف سنة ٢٠١٢م إلى ٤٠٠ ألف سنة ٢٠٢٥م.

اختلاف الجنس

الذكور لديهم مشكلة أكبر في مضاعفات الولادة في وقت مبكر أكثر من الإناث وعدم نضج كل الأعضاء وقت الولادة وخاصة الرئة. ويرجع العلماء هذا بسبب:

نقص إنتاج « lung surfactant – مُنشط السطح الرئوي » حيث في الإناث يكون أسرع مما يؤدي إلى تطور مسارات الهواء ويطور الرئة بشكل إيجابي. 

الذكور أكثر عرضة للأمراض المعدية حيث مناعة الذكور أقل من الإناث بسبب وجود الكروموسوم (Y) الذي يزيد قابلية الذكور للأمراض. وعلى الجانب الاّخر لدى الإناث كروموسوم (xx) فبذلك هم ذات مناعة قوية حيث يحتوي كروموسوم (x) عدد أكبر من الجينات المرتبطة بالمناعة. لكن قوة المناعة تأتي مع التكلفة الكبيرة حيث تكون الإناث  أكثر عرضة لأمراض المناعة الذاتية. 

هرمون التستوستيرون في الذكور يمنع جزئين كبيرين في المناعة وهم «T و B»، ولكن الاستروجين يعمل على تنظيمها بشكل أفضل. 

العوامل الاجتماعية والاقتصادية

الأشخاص الذين لديهم وظائف ومهارات أفضل كان يموت لديهم ٣٢ طفل لكل ألف طفل، والآن أصبح ٣,٨ طفل لكل ألف طفل. ولكن الأشخاص الذين لدينا مهارات ووظائف أضعف كان يموت ٨٠ طفل لكل ألف طفل  والآن أصبح ٧,٤ طفل لكل ألف طفل.

الأم عامل مؤثر

الأم عامل مؤثر حيث مستوى تعليم الأم وصحتها الجيدة والتغذية والنظافة والتأمين الصحي يساعد على تقليل معدل الوفيات. وارتبط عمر الأم وقت الحمل كثيرًا بزيادة عدد الوفيات و امراض الطفولة ويتطور مع زيادة عمر الأم إلى ٢٧ سنة. وقوة التعليم لدى الأم ومعرفتها يقي أبنائها من المخاطر.

ما زال العالم يعاني من فقد الأطفال ولكننا نلاحظ التطورات بمرور الوقت واستخدام العلم. وما زال الأمل أكبر في محاولة الوصول إلى أقل عدد من الوفيات.

مصادر

[1] our world in data
[2] our world in data =>Egypt:

ما بعد ٥ انقراضات كبرى: هل نحن على أعتاب انقراض سادس؟

يسكن كوكب الأرض ملايين الأنواع من الكائنات الحية، ولا نعرف حتى الآن عدد هذه الأنواع بالضبط. ولكن الأكثر تقديرًا أن العدد يتراوح بين ٥ – ١٠ مليون، وتعرفنا إلى الآن فقط على ٢ مليون نوع منهم، وبالطبع ليسوا في مكان واحد بل في أماكن متفرقة من العالم.  بالإضافة إلى أن أغلب المشاريع العلمية التي تعمل على رصد الكائنات الحية من الممكن أن تتضمن في دراستها كحد أقصى ٢٠٠٠٠ نوع من حول العالم. وفي هذا المقال نتعرف على ما بعد ٥ انقراضات كبرى: هل نحن على أعتاب انقراض سادس؟

ما هي أهمية المشاريع البحثية لرصد وتصنيف الكائنات الحية؟

يعمل العلماء على العديد من المشاريع البحثية في رصد وتصنيف الكائنات الحية على كوكب الأرض لإلقاء الضوء على العناصر الأكثر تهديدًا والعناصر التي على وشك الانقراض. ويساعدنا ايضًا على التعرف على إمكانية تجنب فقدان الأنواع وإلقاء الضوء على العناصر التي تزداد ونفهم كيفية حدوث هذا. 

نظرة عامة على الإنسان وباقي الكائنات على كوكب الأرض

وإذا ألقينا نظرة عامة على الكائنات على كوكب الأرض نلاحظ أن أغلبها يزداد نصف أنواعها ويقل نصف أنواعها، على سبيل المثال تقل ٤٤٪ من الثدييات وتزداد ٤٩٪ منها بينما لا تتغير ٧٪ من هذه الأنواع. وأغلب الكائنات الأخرى تقترب من هذه النسب في الزيادة والنقصان والثبات. [1]

معظم الأنواع التي وُجدت على سطح الأرض انقرض منها ٩٩٪ تقريبًا، ولكن ليس لدينا أدلة قوية على هذه الأنواع. ومنذ عام ١٥٠٠م، انقرض حوالي ٩٠٠ نوع منهم ٨٥ نوع من  الثدييات و١٥٩ نوع من الطيور و٣٥ نوع من البرمائيات و٨٠ نوع من الأسماك. 

الانقراضات ال ٥ الكبرى

الانقراض هو جزء طبيعي من التطور، حيث نفقد ١٠٪ من الأنواع كل مليون سنة و٣٠٪ كل ١٠ مليون سنة و٦٥٪  كل ١٠٠ مليون سنة. وبانقراض أنواع، تتطور أنواع أخرى. وتعرف الانقراضات باختفاء الكائنات بمعدل أكبر من الطبيعي وقد حدثت ٥ انقراضات في تاريخ البشرية.

١. الانقراض الأوردوفيشي:

منذ ٤٣٣ مليون سنة، حيث عصر جليدي قاسي أدى إلى هبوط مستوى البحر ١٠٠ متر مما أدى إلى انقراض ٦٠ – ٧٠ ٪ من كل الأنواع ساكني المحيطات. وبعدها بوقت قريب تسبب تبخر الجليد في نقص الأكسجين وانقراض أنواع أخرى. 

٢. الانقراض الديفوني المتأخر:

منذ ٣٦٠ مليون سنة قبل الميلاد، تغير مناخي قوي ومستمر أضر بالحياة في قاع البحار مما أدى إلى قتل ٧٠٪ من الأنواع وتضمن تقريبًا كل أنواع المرجان. 

٣. انقراض العصر البرمي:

منذ ٢٥٠ مليون سنة قبل الميلاد حيث يعرف بالانقراض الأكبر، هلك ٩٥٪ من الكائنات وارتبط بقوة بالبراكين الضخمة في سيبيريا والانغماس في فترة قاسية من الاحتباس الحراري. 

٤. انقراض العصر الجوراسي:

منذ ٢٠٠ مليون سنة قبل الميلاد، فقدت الحياة ٧٥٪ من الأنواع الغريبة بسبب انفجار بركان آخر قوي، والذي بدوره ترك الأرض خالية للديناصورات لتمتد ومن هنا بدأ عصر الديناصورات. 

٥.انقراض العصر الطباشيري الثلاثي:

منذ ٦٥ مليون سنة قبل الميلاد، اصطدم كويكب عملاق بالمكسيك بعد انفجار بركاني قوي في المكان الذي يعرف الآن بالهند. شهد هذا نهاية عصر الديناصورات وفتح الطريق أمام الثدييات في الظهور وفي النهاية البشر. [3]

تأثير الإنسان على الانقراض

يُمثل الإنسان ١.,٪ من الحياة على كوكب الأرض و ٢,٥٪  من مملكة الحيوان. في حين تمثل النباتات وخصوصًا الأشجار ٨٢٪  من الكائنات. ونحن نحتاج إلى ٧٠ تريليون مننا لكي نماثل باقي الكائنات الحية. وتعيش ٨٦٪ من الكائنات على سطح الأرض و ١٣٪ من هذه الكائنات في باطن الأرض و١٪ فقط  في المحيطات. [2]

قلت الثدييات بنسبة ٨٥٪ منذ انطلاق حياة الإنسان على الكوكب. وأكثر من ١٧٨ نوع من الأنواع المشهورة انقرضت بسبب الصيد الجائر وسلوكيات الإنسان. 

بالعودة ١٠٠٠٠٠ سنة إلى الوراء، كانت الحياة زاخرة بالحيوانات البرية؛ كان الماموث يدور في أمريكا الشمالية والأسود في أوروبا وغيرها من الكائنات. 

وبظهور طريقة أخرى يحصل بها الإنسان على الطعام وهي الزراعة  بدأ باستصلاح أراضي كبيرة ونزع العشب منها. حيث من ١٠٠٠٠٠ سنة كان كل شخص يقطع ٠,١ هكتار،  وسنة ١٩٠٠م كان كل شخص يقطع ١,٥ هكتار. 

لم يعد التأثير على الحياة البرية الصيد فقط ولكن أيضًا استخدام الإنسان للموارد التي كانت تعتمد عليها الحيوانات. فيمكن تقسيم الحياة إلى مرحلتين: مرحلة ما قبل الزراعة (الصيد) ومرحلة الزراعة.

منذ عام ١٩٧٠م، قتل الإنسان ٦٠٪ من الحيوانات وهذا يشبه تقريبًا تفريغ أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وأفريقيا  وأوروبا والصين.

في عام ٢٠١٥، أصبح الإنسان يمثل ٣٥٪ من الثدييات بعدد ٧,٤ مليار. والحيوانات التي يستخدمها الإنسان في الطعام مثل البقر والخروف أصبحت تمثل ٦٣٪ من الثدييات وباقي الثدييات تمثل ٢٪. 

في عام ٢٠١٨م استهلك العالم ٢١٠ مليون طن من اللحوم من الثدييات باستثناء الفراخ والتركي والبط وهذا يساوي ٣١ مليون طن كربون، ولو استمرت البشرية على نفس النمط بصيد الحيوانات من الممكن أن تفنى الحياة البرية في شهر واحد فقط. 

هل نحن على أعتاب انقراض سادس كبير؟

أولًا نحن في حاجة لمعرفة معنى انقراض كبير وهو عدد الأنواع التي تنقرض والوقت اللازم لذلك الانقراض. بمعنى أننا عندما نفقد أكثر من ٧٥٪ من الأنواع في وقت تقريبًا ٢ مليون سنة  يعتبر ذلك انقراضًا كبيرًا. 

منذ عام ١٥٠٠م، فقدنا ١٪ من الكائنات وهذا الرقم صغير وإن كنا فقدنا ٢٥٪ فقط فهو صغير أيضًا. 

ولكن فقد ١٪  خلال ٥٠٠ سنة فقط يعني أننا أمامنا  ٣٧٥٠٠ سنة لنصل إلى فقد ٧٥٪، وهذا أسرع بكثير من الانقراضات السابقة. 

الانقراض بهذا الشكل يكون من ١٠٠ – ١٠٠٠ مرة أسرع من السابق.

كم من الوقت اللازم لحدوث الانقراض السادس الكبير؟

في خلال ال ٥٠٠ سنة السابقة  فقدنا ١٪ من الأنواع وسنأخذ من الوقت ٣٧٥٠٠ سنة حتى نفقد ٧٥٪ من الأنواع. وأصبح الانقراض الآن أسرع بكثير في خلال ال ٥٠ سنة الماضية، وإذا أخذنا في الاعتبار معدل الانقراض منذ سنة ١٩٨٠م سندخل الانقراض السادس  في خلال ١٨٠٠٠ سنة فقط.

لا يعتبر هذا كلام نهائي، ولكنها توقعات تقترب من الصحة، وفي أسوأ الأحوال في حالة فقدنا كل الأنواع المهددة بالانقراض في ال ١٠٠ سنة القادمة سيكون الانقراض السادس في خلال ٢٥٠ – ٥٠٠ سنة. [4]

كيف نمنع الانقراض السادس الكبير؟

نحن الآن السبب الرئيسي لهذا الانقراض حيث نقوم بإزالة الغابات وتغير المناخ وإفساد المحيطات والصيد والتلوث البيئي. لكن سابقًا كانت البراكين والزلازل والتغيرات المناخية فقط، فمن الممكن أن نمنع إزالة الغابات مما يساعد على اعتدال المناخ والسماح للنظام البيئي بالالتئام. بالإضافة إلى منع وتحريم الصيد الجائر وإيقاف تلوث المياه. 

ما نعرفه الآن أننا على أعتاب الانقراض السادس ومن الواضح أن معدل الانقراض يزداد وقد يقل ولكن الهدف الرئيسي هو معرفة لماذا انقرض كل كائن حي ونحاول حل هذه المشكلة. 

مصادر:

[1] our world in data

[2] our world in data

[3] The guardin

[4] our world in data

الذكاء الاصطناعي في كرة القدم

تخيل أن فريقك المفضل في كرة القدم مهزوم في مباراة هامة، والمتبقي من الوقت ١٥ دقيقة فقط على نهاية المباراة. يحاول المدرب معرفة رأي الذكاء الاصطناعي المُتمثل في جهاز كمبيوتر بجانبه أو روبوت. فتجده يطرح له بعض التوقعات والأفكار لتغيير الخطة. على سبيل المثال، في حالة استبدال لاعب مهاجم بلاعب خط وسط قد يحرز الفريق هدف بنسبة ٧٠٪، وفي حالة تغيير الخطة من اللعب بـ ٣ مدافعين إلى اللعب ب ٤ مدافعين من الممكن إحراز هدف بنسبة ٩٠٪. هذا جزء مما قد يحدث في عالم كرة القدم باستخدام الذكاء الاصطناعي.

بداية استخدام الأرقام في كرة القدم

في مارس سنة ١٩٥٠م، عاد محلل الأداء الإنجليزي «Charles Reep» من الحرب العالمية الثانية. بدأ تشارليز استخدام الأرقام في عالم كرة القدم. كان تشارليز مشجعًا متعصبًا لفريق أرسنال، وعندما عاد من الحرب وبعد مشاهدته ٣ مباريات وفي مباراة بين فريقي «Swindown town و Bristol city» وجد أن الخطط القديمة التي كان يراها في الملعب قد اختفت!

لاحظ تشارليز عدد هجمات لا حصر له بدون فعالية على المرمى. حينها بدأ تسجيل أحداث المباراة بقلم وورقة كأول محاولة لاستخدام البيانات في كرة القدم.

تاريخ خطة الكرة الطويلة

لاحظ تشارليز أن أغلب الأهداف التي تُحرز تأتي بعد ٤ تمريرات أو أقل؛ ساعدت هذه التحليلات في ظهور خطة الكرة الطويلة التي اُعتبرت علامة مميزة في كرة القدم الإنجليزية لعقود.

الوضع الحالي لاستخدام البيانات في كرة القدم

بعد ٧ عقود، أصبح علم البيانات أساسيًا في عالم كرة القدم، وأصبح الجمهور نفسه قادرًا على توقع عدد الأهداف والنتائج. وظفت الفرق القوية ذات الدخل المادي العالي طلاب ماجستير الإحصاء من الجامعات للعمل معهم. لدى نادي ليفربول الإنجليزي – بطل الدوري عام 2020 – شراكة مع شركة «Deep mind – ديب مايند» لاستخدام الذكاء الاصطناعي في عالم كرة القدم.

وفر فريق ليفربول كل البيانات لكل المباريات التي لعبها في الدوري من ٢٠١٧ إلى ٢٠١٩م للشركة لتحليلها.[1]

كيف نحصل على هذه البيانات الضخمة في كرة القدم؟

تضخمت كمية البيانات المتاحة في السنوات الأخيرة في كرة القدم بفضل استخدام أجهزة الاستشعار، وأنظمة تتبع وتحديد المواقع، بالإضافة إلى استخدام خوارزميات الكمبيوتر الحديثة لتتبع حركة اللاعبين والكرة. 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كرة القدم

١. توقع رد فعل لاعب معين لموقف ما: على سبيل المثال لعب أحد لاعبي فريق ليفربول الكرة الطويلة على الجانب الأيمن لفريق مانشستر سيتي، وهناك لاعبان قريبان من الكرة، فيتنبأ الذكاء الاصطناعي أنه من الممكن أن يجري اللاعب الأول بشكل معين، بينما اللاعب الآخر من الممكن أن يترك الكرة للاعب الفريق. بالإضافة إلى توقع تأثير خطة معينة أو إمكانية لعب الخصم بطريقة معينة في حالة إصابة أحد أهم لاعبي الفريق.

٢. درس علماء البيانات أيضًا أكثر من ١٢٠٠٠ ضربة جزاء في أوروبا في المواسم القليلة الماضية. وقسموا اللاعبين المسددين لضربات الجزاء طبقًا لشكل اللعبة واستخدموا المعلومات لتوقع اتجاه تسديد اللاعب. على سبيل المثال، المهاجمون أكثر احتمالية للتسديد أسفل اليسار أكثر من لاعبي خط الوسط الذين يميلون للتوازن والتنويع في الطريقة والاتجاهات. استخدام القوة في أغلب الضربات لم يكن مفاجأة بالطبع.

٣. اُستخدمت بعض النماذج لتقدير حدث معين مثل التمريرات أو الركل أو التزحلق على الكرة ومساهمتهم في عدد الأهداف المتوقعة. ومن الممكن استخدام تحليل البيانات بعد المباريات للتوضيح للاعبين لماذا كان عليهم في بعض المواقف التمرير وفي مواقف أخرى ضرب الكرة. في مواقف أخرى كان من الأفضل إرجاع الكرة للخلف أو تمريرها للأمام.

٤. تتبع إصابات اللاعبين: هناك نماذج أخرى تعمل على تتبع أداء اللاعبين في القوة واللياقة البدنية أفضل من المدربين البدنيين، ووضع توصيات لراحة بعض اللاعبين قبل التعرض لإصابة ما بسبب الإرهاق.

٥. التوصية بالراتب المناسب للاعبين: يعمل النظام على تحديد أجور اللاعبين بناءً على البيانات واستفادة النادي والجماهير منهم. يُقسّم اللاعبون إلى من يحصل على راتب أعلى من المعدل الذي يستحقه ومن يحصل على راتب أقل و يستحق راتب أعلى. على سبيل المثال، باستخدام هذا النظام قُدّر أن لاعب برشلونة الشهير ميسي يحصل على راتب أعلى من الطبيعي المُتوقع له.

٦. صناعة نجوم كرة قدم للمستقبل: الرؤية الكروية للأندية تبدأ بكشافين للاعبين صغار يتم ملاحظاتهم وتعليمهم وتقييم مهاراتهم ومحاولة تدريبهم على المهارات الأهم في كرة القدم لتطويرها. [3]

لا تسير كل القوانين كما هو متوقع لها

في بعض الأوقات خُولفت القوانين حيث تدرب الذكاء الاصطناعي على فيديوهات كروية معاكسة للقوانين أو بها إهمال للقوانين مثل جوزية مورينيو المدرب البرتغالي الذي يعتبر أن أفضل النتائج تأتي بترك الاحتفاظ بالكرة للخصم وتوقع الخطأ. لذلك يجب أن يكون هناك خبير دائم لتقييم نتائج واختيارات الذكاء الاصطناعي في كرة القدم.

تطبيقات لتعلم الآلة في كرة القدم

١. موقع «kickoff.ai»: يتوقع نتائج المباريات اعتمادًا على النتائج والبيانات السابقة المُخزَنة؛ حيث يعمل النظام على تجميع حجم كبير من البيانات في أوقات مختلفة لجميع الفرق الرياضية. [2]

٢. نظام أكثر تطورًا مُقدم من جامعة «Loughborough»:
– لتقييم أداء اللاعبين عن طريق استخدام كاميرات تقنيات حديثة وتعلم عميق ومعلومات قد تصل إلى ١٠٠٠ فيديو لكل لاعب وفرق متعددة وتحركات اللاعبين.
– زيادة التناسق والتعاون بين اللاعبين حيث يتم تحليل أداء كل لاعبين قريبين من بعضهما.
– كاميرات لتغطية مساحات أكبر في المرة الواحدة لتحليل الملعب كله بالنسبة إلى اللاعب. 

٣. شركة «Scisports»: توفر حلول تتبع أداء اللاعبين وتوصية الأندية بشراء لاعبين معينين لتحسين جودة الفريق، وباستطاعة الشركة متابعة أكثر من نصف مليون لاعب. [4]

لن يصبح الذكاء الاصطناعي بديلًا للمدربين ولكن سيساعدهم، وتأثيره لن يزيد في ٦ شهور مثلًا. ولكن سيصبح أساسيًا في مساعدة المدربين في تحليل قبل وبعد المباراة وبين أشواط اللقاء لإعطاء نصائح للشوط الثاني في المباراة في خلال ٥ – ١٠ سنوات.

المصادر

[1] WIRED
[2] KICKOFF
[3] THINKML
[4] ANALYTIC STEPS
[5] DATA SCIENCE LAB

مقدمة عن الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع المدى مختص بعلوم الكمبيوتر مع بناء آلات ذكية قادرة على أداء مهام تحتاج إلى ذكاء الإنسان.

مكونات الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة: وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعمل على بناء تطبيقات تتعلم من البيانات. وتتطور مع الوقت بدون برمجتها على هذا العمل. 

التعلم العميق: وهو فرع آخر يقلد عمل مخ الانسان في التعامل مع البيانات، والوصول إلى حلول وأشكال جديدة من البيانات الأصلية لاتخاذ القرارات. 

يتداخل أيضًا علم البيانات والبيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي؛ حيث أننا نعيش في عصر البيانات. فكلما ازدادت البيانات تحسن أداء الآلة. والبيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي قد تكون حروف أو أرقام أو صور تتعرف من خلالها الآلة على شكل معين على سبيل المثال، مثال القطة المشهور الذي اُعتبر أول مثال تتعرف الآلة عليها دون إخبارها عن طريق التعلم العميق، بالإضافة إلى الصوت والنصوص. وتتلخص مشاكل البيانات أنها قد تكون في حاجة إلى تصحيح الخطأ أو إيجاد البيانات المفقودة. 

أمثلة عن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

  • عندما يصل إليك بريد إلكتروني ويتم تحديد هل هذا البريد مرغوب أم غير مرغوب فيه. 
  • تحويل الصوت إلى كلام مكتوب. 
  • تحويل كلمات لغة إلى لغة أخرى. 
  • إمكانية تحديد موقع السيارات في السيارة ذاتية القيادة عن طريق تخزين الصور ومعلومات السرعة والطرق. 

تاريخ الذكاء الاصطناعي

  • ظهرت قصص الروبوتات الذكية والمخلوقات المُصنعة في الأساطير والحكايات الخاصة بالحضارة اليونانية القديمة. 
  • سنة ١٩٤٣م، نشر العالمان «Warren McCullough» و«Walter Pitts» أول ورقة بحثية وضعوا فيها أول نموذج رياضي لبناء الشبكات العصبونية. 
  • نشر العالم «كلود شانون-Claude Shannon» ورقة بحثية عن برمجة الكمبيوتر للعب الشطرنج سنة ١٩٥٠م. وفي نفس السنة نشر «إسحاق عظيموف-Isaac Asimov» ٣ قوانين عن الروبوتات.
  • يعتبر عام ١٩٥٦م ميلاد الذكاء الاصطناعي كما نعرفه اليوم، حيث اُستخدم إسم الذكاء الاصطناعي صريحًا في مشروع بحثي بواسطة «John McCarthy». وفي العام نفسه طور لغة الذكاء الاصطناعي عن طريق بحث أوضح فيه نظام ذكاء اصطناعي كامل ذو قدرة على التعلم بكفاءة من تجارب الإنسان. 
  • أسس العالم «Arthur Samuel» مصطلح تعلم الآلة في شركة IBM سنة ١٩٥٩م. 
  • أسست وزارة الصناعة والتجارة الدولية باليابان مشروع الجيل الخامس من الكمبيوتر، وهو كمبيوتر متطور فائق الأداء بالإضافة إلى منصة لتطوير الذكاء الاصطناعي سنة ١٩٨٢م.
  •  في سنة ١٩٨٥م، أصبحت الشركات تنفق أكثر من مليار دولار على هذه الأنظمة الجديدة، وتطورت لغة «Lisp» الجديدة بشكل ثوري لتعلم الآلة.
  • طورت الولايات المتحدة إدارة تنظيم وتخطيط لوجستية تدعى «DART» أثناء حرب الخليج سنة ١٩٩١م.
  • في ٢٠٠٥م، تطورت السيارات ذاتية القيادة على سبيل المثال، سيارة «STANELY» التي فازت في أهم سباقات السيارات في الولايات المتحدة، ويدعى «DARPA GRAND». 
  •  قدمت  شركة جوجل طفرة في مجال التعرف على الكلام، وقدمت الخاصية في تطبيق أبل سنة ٢٠٠٨م.
  • استخدم العالم «Andrew ng» التعلم العميق في التعرف على شكل القطة دون إخبار البرنامج بذلك عن طريق ١٠ مليون فيديو على اليوتيوب.
  • صنعت شركة جوجل أول سيارة ذاتية القيادة تجتاز امتحان القيادة في الولايات المتحدة سنة ٢٠١٤م.

أنواع الذكاء الاصطناعي

أولًا: الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضعيف وهو عبارة عن تقليد لذكاء الإنسان، وعادة ما يقوم بمهمة فردية بطريقة جيدة. وبالرغم من ظهوره بشكل جيد إلا أن لديه تحديات كبيرة للوصول إلى ذكاء الإنسان. ولكنه أدى وظائف مهمة؛ حيث قالت إدارة الرئيس أوباما في تقرير عام ٢٠١٦م للتجهيز لمستقبل الذكاء الاصطناعي أن الذكاء الاصطناعي ساهم في تأثيرات اجتماعية ملحوظة. 

ومنها على سبيل المثال، بحث جوجل، وأنظمة التعرف على الصور، والمساعد الشخصي البسيط مثل «siri»، والسيارات ذاتية القيادة.

ثانيًا: الذكاء الاصطناعي العام أو القوي وهذا ما نراه في الافلام مثل استخدام الروبوت ونجده يشبه أكثر ما يمكن الإنسان.

ومنها على سبيل المثال:

  • المساعد الشخصي الأكثر تطورًا مثل «Alexa – أليكسا». 
  • خرائط الأمراض وأدوات التنبؤ بها. 
  • تصنيع الروبوت وبرمجته. 
  • توصيات علاجات شخصية خاصة بكل مريض على حسب حالته الصحية الخاصة. 
  • بوت محادثة خاص بالتسويق وخدمة العملاء. 
  • فلترة البريد الإلكتروني من يكون مرغوب ومن يكون غير مرغوب فيه. 
  • فحص مواقع التواصل الاجتماعي للمحتوى الخطير والأخبار المزيفة. 
  • الاقتراحات والتوصيات الخاصة بالأغاني ومشاهدة الأفلام مثل: سبوتيفاي ونيتفليكس. 

ما الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله؟

  • الرد على رسالة تحتاج إلى التعاطف في البريد الإلكتروني، عندما يخبرك أحد العملاء أن البضاعة المرسلة إليه قد تدمرت، ما يفعله الذكاء الاصطناعي هو الرد بعدد محدد من الجمل قد لا يتناسب مع الموقف فيجب أن يُحول العميل إلى مركز خدمة العملاء للتعامل مع المشكلة. 
  • لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يقف في محطة لإيقاف السيارات أو يشير بيده لإيقاف سيارة. ولا يستطيع أن يقود دراجة ويضع يديه جانبيه للحركة يمينًا أو يسارًا. 
  • يستطيع الذكاء الاصطناعي تشخيص الالتهاب الرئوي من ١٠٠٠ صورة سابقة للمرضى، ولكنه لا يستطيع تشخيص المرض من خلال ١٠ صور توضيحية في كتاب طبي.

أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي

  • «siri»: المساعد الشخصي الخاص بشركة أبل، بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي يحاول فهم أسئلة وطلبات الأشخاص. 
  • «Alexa»: وهو أساس المنازل الذكية، طورته شركة أمازون للمساعدة في مهام عديدة مثل جمع المعلومات من الويب والتسوق وتنظيم المواعيد وعمل منبة وغيرها الاستخدامات الأخرى. 
  • سيارات «Tesla – تسلا» ذاتية القيادة. 
  • «cogito» وتعد واحدة من أشهر الأدوات المُستَخدمة في التكيف السلوكي لخدمة العملاء. 
  • «Boxever» وهي شركة تعتمد على تعلم الآلة لتطوير خبرة التعامل مع العميل في صناعة السفر والرحلات، ومساعدة الشركة على إيجاد عملاء دائمين. 
  • تتوقع شركة أمازون ما يحتاجه العملاء قبل ما يطلبونه من خلال تتبع البحث على الويب.
  • اقتراح العديد من الأفلام التي تتناسب معك بناءً على المشاهدات السابقة كما في شركة نتفليكس. 
  • شركة «Nest» التي استحوذت عليها جوجل عام ٢٠١٤م  بقيمة ٣,٢ مليار دولار. تتعرف على احتياجاتك للحرارة أو البرودة بما يتناسب معك من خلال نظام أليكسا في منزلك.

مما لا شك فيه أن الذكاء الاصطناعي له في وقتنا هذا تأثيرات عظيمة على مجالات متعددة، ومن المتوقع أن يزداد تواجده في هذه المجالات ويدخل في مجالات جديدة. ولكن هذا المجال ليس بالسحر فله قدرات محددة معروفة للعلماء وفي نفس الوقت لا يستطيع التواجد في مجالات أخرى قد يكون بعيدًا عنها أو قد لم يُجرب فيما سبق.

المصادر:
forbes
britannica
investopedia
builtin

روبوتات تخدم الزبائن في مطعم بالسعودية

كأنك في مطعمٍ ما وترغب في طلب وجبة فراخ، فيحضر لك النادل وجبة تتكون من مكرونة وسلطة! لن يحدث هذا الموقف في مطعم جازان الذي يحتوي على روبوت. هذا الروبوت عبارة عن ذكاء اصطناعي متطور، حيث يعمل ٦ روبوتات في مطعم بوسط المدينة لتوصيل طلبات الوجبات الأسيوية للزبائن. أٌسس هذا النظام لتقليل التواصل البشري بعد أزمة كورونا، لكنه ترك أثرًا جميلًا مع الزبائن. حيث قليلًا ما نجد روبوتات تخدم الزبائن في مطعم بالسعودية وبالمنطقة العربية عمومًا.

روبوتات تخدم الزبائن في مطعم بمدينة جازان

أسست هذا النظام المهندسة السعودية (ريهام عمر) بوضع مستقبلات حساسة تسمح للروبوت بالحركة وتغيير الاتجاهات إن لزم الأمر وتوصيل الطعام للزبائن. أخبرت المهندسة ريهام عمر موقع «Arab News – أخبار العرب» أن بفضل هذه التقنيات أصبح الروبوت قادرًا على أن يوقف الحركة أو يغير اتجاهاته في الطريق.

كل روبوت لديه خريطة داخلية للمكان وموقع كل منضدة مسجلة في ذاكرته، وعندما يصل الموقع المطلوب يأخذ الزبون الطعام ويأمر الروبوت بالعودة مرة أخرى. وأضافت المهندسة أيضًا أنه تناقل خبرات من دول أخرى وبدعم من الحكومة السعودية لصناعة الغذاء، وتقول أن الزبائن يحبون الروبوت ومعجبون بالفكرة. [1]

الروبوت في المطاعم متوفر منذ مدة:

لمنع التواصل أيضًا في ظل أزمة كورونا، يوجد مطعم في كوريا يخدم الزبائن من خلال روبوت يعمل بالذكاء الاصطناعي؛ حيث يطلب الزبون من خلال جهاز موجود على منضدته ثم يضع الموظفون الطلب للروبوت، ثم يوصل الطلب ويأخذ الزبون طلبه. [2]

يستطيع أن يتحمل الروبوت ٣٠ كيلو جرام، ويستطيع التوصيل إلى ٤ مواقع مختلفة في المرة الواحدة ثم العودة. إن لم يكن هناك طلب آخر، يذهب إلى مكان الانتظار. يتحرك هذا الروبوت بمقدار ٥ أقدام في الثانية.

في بعض المطاعم أيضًا يتعرف الروبوت على الزبون من خلال رقم خاص به داخل المطعم فيعيد طلبات الزبون السابقة ويعرضها عليه ويعرض منتجات قد تشبهها. [3]

من المتوقع ان يصل سوق الروبوتات العالمي إلى ١٤٧,٢٦  مليار دولار بنمو ١٧,٢٤٪  في الفترة من ٢٠١٧ – ٢٠٢٥م. [4]

أول خطوة

بدأت أول خطوة لاستخدام الروبوتات في المطاعم بال «Cobots – الروبوتات التعاونية» وهي روبوتات اجتماعية لمساعدة البشر في المهام. ظهرت منذ عام ١٩٧٠م وتقوم بمهام بسيطة على سبيل المثال: الدفع والحجز واختيار الطعام المفضل.

فوائد الروبوت في المطاعم

  • إدارة أعمال الطبخ بشكل أسهل وأكثر دقة مثل تحضير بعض الأطباق، والخطأ قد يكون غير وارد من الأساس. 
  • تقليل التكاليف عن طريق القيام بالمهام المتكررة. 
  • من الممكن أن يقوم بوظائف متعددة. 
  • خبرات تفاعلية مع الزبائن لعرض عناصر سابقة وقد يصل إلى تسلية الأطفال أيضًا. [5]

مميزات عمل الروبوت في المطاعم

“يجب أن نكون جميعًا سعداء بقدرة الروبوت على القيام بوظائف متعددة بنجاح، وهي وظائف تحتاج إلى تكرار، مما سيسمح للبشر بالتركيز على المهام التي تحتاج الى إبداع أكثر.”

  • تقليل الأمراض المنتقلة عن طريق الأطعمة. 
  • قدم دخول الروبوت في هذه الصناعة حدًا أدنى لرواتب الموظفين داخل المطبخ. حيث يصل الراتب إلى ١٧ دولار بعدما كان تقريبًا ١٠ دولار في الساعة، بعدما نقص الاحتياج لعدد أكبر من الموظفين. 
  • تجهيز الموظفين لوظائف أقوى في المستقبل مثل البيانات وإدارة الأشخاص. 

لكن هناك أسباب تخبرنا أن الروبوت لن يأخذ مكان الإنسان بشكل كامل على الأقل في المستقبل القريب في مثل هذه الأعمال:

  • لا يحب الناس الروبوتات كما تعتقد. 
  • تأخذ الأشياء الجديدة وقتًا طويلًا لتصبح طبيعية. 
  • الموظفون هم من يحببون الزبائن في المكان بالمعاملة الطيبة. وقد تُستخدم الروبوتات في أماكن أفضل مثل طرق عرض أفضل الأطباق.
  • يكشف لنا التطور التكنولوجي كل يوم عن اآفاق جديدة يحل فيها الروبوت محل الإنسان وكأننا أصبحنا في عالم عبارة عن منافسة بين الروبوت والإنسان، وعلى الإنسان أن يطور من نفسه دائمًا لكي يجد له مكانًا في هذا المستقبل.

المصادر:

[1] ARAB NEWS
[2] REUTERS
[3] FOX5 NEWYORK
[4] ON THE LINE
[5] FORBES

تطبيقات البيانات الضخمة في الصحة العامة

هذه المقالة هي الجزء 12 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

تتميز البيانات الضخمة بحجمها الكبير واختلافها وتنوعها. والصحة العامة هي علم منع الأمراض وزيادة العمر والصحة والكفاءة من خلال مجهود مجتمعي منظم. تخيل أنك تذهب إلى مستشفى لعمل فحص سنوي طبيعي للاطمئنان على حالتك الصحية. يأخذ منك الطبيب أو المختص بعض البيانات والتحاليل ثم بعدها تتلقى رسالة بوجوب الذهاب إلى قسم القلب لأنك قد تعاني قريبًا من مشكلة ما تخص القلب وأنت لم تكن تشتكي سابقًا. يعد هذا الموقف هو أهم ما ستوفره البيانات الضخمة بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب لكل الناس. بعد أن أصبح متوفر حاليًا ولكن في نطاق محدود.

واتضح أنه من الممكن استخدام البيانات الضخمة في تطبيقات متعددة في الصحة العامة على سبيل المثال، استخدام وسائل التواصل الاجتماعي و تطبيقات التتبع في صناعة قاعدة بيانات للأمراض وتوزيع اللقاحات بشكل أفضل.

أصبح مهمًا استخدامها في هذه الأثناء في توزيع لقاح كورونا. وأيضًا تتبع الحالات المرضية المُصابة بفيروس كورونا المستجد عن طريق «contact tracing application – تطبيقات تتبع الاتصال». فمثلًا أطلقت شركات مثل جوجل وأبل برامج تستخدم إشارات البلوتوث للتواصل مع مستخدمين آخرين ترسل الإشعارات في حالة الإصابة. وتقول الحكومات أن معلومات الإصابات فقط هي التي تُرسل ولكن لا توجد ثقة حتى الآن في الحفاظ على البيانات فمن الممكن أن تجبر الحكومة الناس على مشاركة بياناتهم.

الملفات الصحية الإلكترونية

بدأ تسجيل الملفات الصحية للمرضى إلكترونيًا عام ٢٠٠٣م. وأُنشئت أنظمة كاملة للعمل على هذه الملفات في عام ٢٠١٤م بتشجيعات على استخدام التقارير الإلكترونية والتحاليل والإحصائيات. في عام ٢٠١٥ و٢٠١٦م، طُورت أنظمة البيانات المفتوحة، وعلى أثرها تطورت المشاريع السحابية في تحليل البيانات وتنظيمها للمساعدة على التعرف على تهديدات الصحة والكشف عن أمراض متوقعة. 

في عام ٢٠١٨م،  بدأت استراتيجيات جديدة واستخدام مصادر بيانات غير تقليدية وتكنولوجيا جديدة وتواصل اعتمادً على بيانات من الهاتف الخاص ووسائل التواصل الاجتماعي فيما يعرف بالبيانات الضخمة. وتقنيات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي سمحت البيانات الضخمة لها مع زيادة حجمها واختلافها وتنوعها باستخدام تعلم الآلة في تحليل وتنبؤات أفضل لها. 

مصادر البيانات الضخمة المُستخدمة في تطبيقات الصحة العامة:

  1. ملفات المرضى. 
  2. الدراسات والأبحاث. 
  3. قواعد البيانات والملفات المسجلة إلكترونيًا. 
  4. مراكز البحث.
  5. الأجهزة التي تُلبس مثل الساعات الذكية. 
  6. أجهزة التليفون المحمول. 
  7. المنظمات الحكومية ومنظمة المدفوعات.
  8. البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي التي من الممكن أن تتنبأ بالمرض وتطوره والمضاعفات. 

أهم تطبيقات البيانات الضخمة

  •  التنبؤ المبكر بالأمراض المزمنة وأيضًا الوبائية ومكانها وحاملي المرض والتتبع. والرعاية الشخصية وبيانات الجسم من الممكن ان تتنبأ بالتأثيرات الجانبية للأدوية. 
  • «personalized medicine – الطب الشخصي»: أصبح الاهتمام بصحة كل شخص بمفرده أمرًا بالغ الأهمية اعتمادًا على البيانات الشخصية ومعلومات الجينات ونظام الحياة. 
  •  التجارب الإكلينيكية: حيث اختيار العينة المناسبة للدراسة وتتبع الوقت الحقيقي للأوبئة والتبليغ عنها بشكل أسرع. 
  • الاستفادة من توقع تكلفة علاج المرضى: عن طريق تتبع نظام الحياة المسجل يتم التنبؤ بإمكانية التسجيل على أي أنظمة التأمين، حيث تقريبا ٥٪ فقط من الأمريكيين يستخدمون كل موارد التأمين. 

أمثلة على تطبيقات البيانات الضخمة في الصحة العامة

  • تعاونت الشركتان «Apple وIBM» في عمل يسمح لأجهزة ال «IPhone وIpad» مشاركة بيانات الأشخاص على الخدمة السحابية «IBM watson» لخدمة تحليل البيانات، والهدف هو الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي والعمل كبنك للبيانات، ويمكن للمستخدم مشاركة بياناته الصحية مع طبيبه. 
  • أنتجت شركة فايزر للأدوية دواء «xalkori»  وحصل على موافقة هيئة «FDA – الغذاء والدواء الأمريكية» للاستخدام في عام ٢٠١١م. وهو دواء خاص بمرضى سرطان الرئة. استخدم المصنعون تحليل البيانات الضخمة حيث استخدموا المعلومات الجينية والأبحاث الإكلينيكية وتقارير التاريخ المرضي والعلاج السابق للمرضى لتصنيع هذا الدواء. تحاول أيضًا شركة فايزر استكشاف إمكانية تطوير أدوية اعتمادً على البيانات ونظام الحياة.
  •  «Carolinas Healthcare System»: مركز يدير ٩٠٠ مركز عناية بالصحة، يزوره آلاف الأشخاص كل يوم ويحلل بيانات المرضى والزائرين وعن طريق خوارزمية معينة في الحال تتعرف على المرضى الذين لديهم خطورة لمرض معين وتوصله بالأطباء كأولوية. 

مميزات استخدام البيانات الضخمة في الصحة العامة

يمكن الحصول على كمية ضخمة من البيانات تساعدنا في الكشف عن انتشار الأمراض والأوبئة بالاعتماد على إنترنت الأشياء. والميزه الاكبر هي إمكانية الاستحواذ على بيانات الفرد في وقتها الحقيقي لتتبع انتشار الأمراض المزمنة والأوبئة. 

قوانين تحكم التعامل مع البيانات

تأسس قانون «HIPAA» في ٢١ أغسطس ١٩٩٦م وينص على أنه من الممكن استخدام البيانات الضخمة في تقديم أفضل خطة علاجية وتأمين أفضل وتوفير للأموال. 

في عام ٢٠٠٦م، أُدرِجت الخصوصية والأمان ووُضعت بنود تحكم الاستخدام. في عام ٢٠٠٩م تطور تصور هذا القانون إلى «HITECH» تم تأسيسه بهدف استخدام سجلات المرضى في الرعاية الصحية وحماية المعلومات الشخصية للمريض. 

٢٠١٣م، استخدام البيانات أصبح مسموح بدون سيطرة على هذه البيانات من قِبل الجهات المسئولة. 

تحديات تواجهها تطبيقات البيانات الضخمة في الصحة العامة:

  • التفرقة: إحتمالية وجود بيانات ليس لها علاقة ببعضها البعض، ولا يمكن إخراج معلومات مفيده منها، لذلك يجب أن يكون هناك استمرار تنظيف وترتيب للبيانات ووجود هيئات مسؤولة عن تجميعها وترتيبها. 
  • امتلاك ومشاركة البيانات: من يمتلك البيانات ويتحكم فيها؟
  • الحصول على بيانات دقيقة. 

من أكبر المشاكل التي طرأت واستغل فيسبوك فيها المستخدمين هي تجربة تغيير ما يظهر على الصفحة الرئيسية لك لفيسبوك ومتابعة تأثيره عليك من تغيير المزاج للأسوأ أو للأحسن وظهوره على منشوراتك على فيسبوك فيما بعد. 

لن يقف عند هذا الحد وسيستفيد أصحاب الأعمال من البيانات لتطوير الأعمال واكتساب الأموال.

لكن العلوم الجديدة والمتطورة دائمًا ما يكون لها عواقب وتحديات. ولكن الناتج على المجتمع من مميزاتها تجعلنا نواجه هذه الصعوبات والتحديات من أجل تحقيق أقصى استفادة منها.

المصادر:
atriumhealth
datapine

٤ تطبيقات غير تقليدية لعلم البيانات

هذه المقالة هي الجزء 7 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

تنتشر الأبحاث في الصحف والمجلات عن تطبيقات متعددة لعلم البيانات في إدارة أعمال الشركات والحكومات وغيرها. ولكننا نتجاهل في أحيانٍ كثيرة تطبيقات البيانات في مجالات حديثة وغير متوقعة. فمن الممكن استخدام تقنيات علم البيانات في المساعدة فيما هو أكبر من ذلك على سبيل المثال، العمليات الجراحية إلى حتى تقييم أخطار الانتحار ومحاولة تجنبها. ونتابع معًا في هذا المقال ٤ تطبيقات غير تقليدية لعلم البيانات.

١. التنبؤ بالأداء الدراسي

على الرغم من وجود أبحاث كثيرة عن تأثير عوامل متعددة  على  الأداء الدراسي. أُجريت دراسة حديثة في البرازيل عن العوامل المؤثرة في الأداء الدراسي،  حيث هناك حاجة مُلحة في البرازيل لجعل مجال التعليم في مكانة أفضل. قام الباحثون «Jocye Maia and Joao Sato» بتجربة اعتمادً على البيانات المتاحة في وزارة التعليم باستخدام النماذج غير الخطية للإحصاء عن العوامل الاقتصادية والاجتماعية واتصالها بضعف وقوة الأداء الدراسي. وأثبتت الدراسات التأثير القوي لهذه العوامل. أمل الباحثون من صُناع القرار استخدام نتائج البحث لتطوير ضعف الأداء الدراسي. [1]

٢. تتبع ومراقبة أدوات الجراحة في غرف العمليات

استخدم العلماء هذه التقنية اعتمادً على صور سابقة من عمليات جراحية فيما يعرف ب «surgical data science – علم البيانات في الجراحة ». كان هناك صعوبة سابقًا في تواجد الأدوات في المكان الصحيح وتنقل الأدوات من مكان إلى مكان يرهق العاملين في القطاع الصحي. قام الباحثون في قسم الاختراعات الطبية بمساعدة الكمبيوتر في مركز أبحاث السرطان الألماني في هيدلبرج  باستخدام صور جراحية سابقة وأشكال مصممَة باستخدام التحليل التنبؤي لكي يتأكدوا متى نحتاج هذه الأدوات في مكان ما ومتى نحتاج إلى نقلها لمكان آخر. وكان الهدف من استخدام هذه التقنيات تقديم المساعدة للطبيب. نُشرت هذه البيانات لأول مرة وتحتوي على ٣٠ فيديو من ٣ أنواع جراحات مختلفة مع بيانات حساسة من أجهزة خاصة بغرف العمليات. [2]

٣. تقييم الحالات المرضية من خلال تغريدات تويتر

تزداد قدرة وسائل التواصل الاجتماعي على إلقاء الضوء على بعض الحالات المرضية وإحساس المريض بحالته. يتحدث الناس بشكل أفضل وأكثر إثراءً على وسائل التواصل الاجتماعي من عمل مقابلات معهم. حُللت تغريدات عن كيفية التعايش مع مرض« ADHD – اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه» بواسطة الباحث (مايكل ثالويل) وزملائه باستخدام «Word Association Thematic Analysis – تحليل موضوعي الكلمات المترابطة ». لقد قام قام الباحثون بتحليل ٨٥٩٨٣ تغريدة مرتبطة ب«ADHD»  وأيضًا ١٣٥٢٤٤٢ تغريدة مرتبطة بحالات مرضية أخرى لعمل مقارنة وتقييم للحالة. ومن النتائج اتضح أن هذه الطريقة أفضل من المقابلة الشخصية لتقييم الحالة الصحية.  [3]

٤. علاج أمراض نادرة

يحاول العلماء استخدام علم البيانات في دراسة الأمراض النادرة ومشاكل الصحة العامة مثل الانتحار. لم تصل حتى الآن هذه التقنيات إلى المقدمة في علم البيانات. ولكن يفترض الباحثون في معهد نافارا لأبحاث السرطان في أسبانيا أنه من الممكن استخدام تعلم الآلة في اكتشاف وتطوير علاجات جديدة لهذه الأمراض. تؤثر الأمراض النادرة على حياة الملايين في العالم، على سبيل المثال، «hepatocellular carcinoma» الذي يعتبر نوع نادر من سرطانات الكبد ويقتل ٦٢٠٠٠ شخص كل سنة. لكن حتى الآن، العلاجات المُخصصَة لهذا المرض غير مؤثرة بدرجة كافية. 

قارن العلماء ١٢٠٠٠ مركب محتمل وأدوية أخرى جديدة عن طريق تحليل البيانات وسيكون هناك نتائج جيدة في الفترة المقبلة. وفي نفس الموضوع تم عمل دراسة على الانتحار بين عشرات الألاف من الدنماركيين بأخذ النتائج و تحديدها وتقسيمها. أثبتت الدراسات وجود علاقة بين خطر الانتحار ونوع الجنس – ذكر أم أنثى – والصحة العامة والأمراض النفسية الأخرى. [4]

ما زالت المجالات موجودة ومنتشرة وما زال الربط بين المجالات والابتكار والخروج بأفضل نتيجة هو ما سيساعد البشرية في المستقبل.

المصادر:

[1]plos public health
[2]nature
[3]open respiratory
[4]wiley online library

علم البيانات في الجريمة

هذه المقالة هي الجزء 11 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

تخيل أن تحدث جريمة في يوم ما ويحضر الشرطي إلى مكان الحادث بصحبة عالم بيانات لمساعدته في الكشف عن الجريمة. أصبح علم البيانات ركيزة أساسية في الكشف عن الجرائم اعتمادً على البيانات السابقة والمحاضر من أقسام الشرطة. نستطيع الاستفادة من علم البيانات في:

  • معرفة أنواع الجرائم التي تحدث في مكان ما وتدريب أفراد الشرطة على التعامل معها. وتوعية أفراد المجتمع عن مثل هذه الجرائم والتحذير من القيام بها وأثرها على الفرد والمجتمع. 
  • التعرف على اوقات الجرائم من حيث السنوات التي تزيد فيها والعوامل المؤثرة ومحاولة تقليلها والقضاء عليها إلى أقصى درجة ممكنة. وأيضًا الشهور والمواسم من السنة والعوامل المؤثرة. وكذلك الأوقات من اليوم لتوعية الأشخاص بالأوقات الأكثر خطورة وتجهيز أفراد الشرطة وعمل الاستعدادات اللازمة. 
  • تحديد أكثر أماكن حدوث الجرائم في المحافظات والمدن وتركيز المجهود الأكبر عليها.
  •  التحقيق في جريمة معينة ومعرفة العوامل المرتبطة بها، فمن الممكن العمل على هذه الجريمة بجهود أكبر لمحاولة للقضاء عليها. 
  • تدعيم ضحايا الجرائم، وخاصة الدعم النفسي لهم وتقديم اللازم لرفع أسلوب معيشتهم.

تطبيقات هامة لعلم البيانات في الكشف عن الجرائم

التعرف على الوجه

أصبحت تقنية التعرف على الوجه منتشرة في أماكن متعددة من العالم كالصين بشكل شرعي معروف، والولايات المتحدة والمملكة المتحدة بشكل تجريبي غير معروف لدى كل المواطنين. 

استُخدمت في حالات خطف الأطفال حيث فقدت عائلة بريطانية ابنتها ذات عمر ٣ سنوات عام ٢٠٠٣م. وضعت أجهزة الشرطة افتراضات للخاطف حيث من الممكن أن يكون من مدمني جنس الأطفال، فبحثوا على مواقع الجنس المخصصة لجنس الأطفال. يبحث الأشخاص في الولايات المتحدة يوميًا بأعداد كبيرة عن المحتوى الجنس الذي يشمل أطفال ومن خبرة المفتشين أن عدد كبير من الأطفال المفقودين تظهر صورهم على هذه المواقع.

استخدمت الشرطة أداة «Child Exploitation Image Analysis – CHEXIA» التي تم تطويرها من قِبل «The department of homeland security». وتعمل من خلال التعرف على الوجه من خلال بيانات ضخمة لصور أطفال والتعامل مع أدوات الطب الشرعي المتاح. 

طورت أيضًا شركة ميكروسوفت أداة «PhotoDNA» التي تعمل بطريقة مختلفة لكن بنفس هدف التعرف على الوجه. تعمل الأداة عن طريق وضع تعريف لكل صورة ومقارنتها بالصور الأخرى لإيجاد نسخ متشابهة تُمكن المفتشين من إيجاد أصل الصور أو صور متشابهة. تستخدم هذه الأداة أكثر من ٢٠٠ منظمة ضد خطف الأطفال. 

كما اخترعت أيضًا اعتمادً على الأداة السابقة أداة «PhotoDNA for video» التي تعتمد على أخذ لقطات مهمة للوجه من الفيديو وربطها مع قاعدة البيانات للمقارنة والتعرف على الوجه.

تجميع البيانات الضخمة لتتبع نشاط القتل المتسلسل

جمّع «Thomas Hargrove» حالات القتل حيث وصل إلى مئات الألاف من الحالات لكي يرى هل من الممكن أن يكون أحد  المجرمين له علاقة بالقتل المتسلسل. أسس بعدها مشروع يدعى «Murder Accountability Project» الذي يحتوي على بيانات لكل حالات القتل مع بعض أساسيات التحليل. اكتشف بعدها خوارزمية لتجميع حالات القتل المرتبطة بنفس الطريقة أو المكان أوالوقت ونوع الضحية – ذكر أم أنثى – كما ألقى الضوء على حالات القتل غير المحلولة من الممكن أن تكون بصورة ملحوظة أم لا. 

توقعت الخوارزمية وجود قاتل متسلسل في ولاية «Indiana» بالولايات المتحدة الأمريكية، وأخبر توماس هارجروف الشرطة بذلك ولكنها تجاهلته. وبعد ٤ سنوات قبضت الشرطة على هذا المجرم، ولكنه كان قد قتل في هذه الفترة ٦ أشخاص. وأثبتت هذه الخوارزمية دقتها ودورها في قدرتها على مساعدة الشرطة في الكشف عن القتلة المتسلسلين.

تطبيقات إضافية لعلم البيانات في الكشف عن الجرائم

  • مشاكل سرقة كروت تحويل الأموال، ومعرفة إذا كان الشخص مالك هذا الكارت أم لا. 
  • تحميل الفيديوهات مباشرة وتوقع الجرائم من خلالها. 
  • تحليل الأصوات والتعرف على إذا ما كان الشخص لديه قابلية لارتكاب جريمة أم لا. 

عيوب استخدام علم البيانات في الكشف عن الجرائم

  • في مايو ٢٠١٩م،  كان لدى المملكة المتحدة في لندن ٦ مليون كاميرا لمراقبة الأشخاص – حوالي ٦٦ مليون شخص – في الشوارع، بمعنى أن الكاميرا الواحدة تراقب ١١ شخص فقط. استخدمت هذه الكاميرات تقنية التعرف على الوجه. صحيح أن بعض التقنيات مثل «PhotoDNA» و«CHEXIA» ساعدوا كثيرًا في إنقاذ أطفال، ولكن الاستخدام بتلك الطريقة يعتبره البعض تعدى على الخصوصية. 
  • عنصرية الذكاء الاصطناعي، حيث يوجد تحيز ناحية الرجال البيض ضد السود وذلك بناءً على البيانات المتاحة. إذ أن عدد المسجونين السود في الولايات المتحدة أكثر عددًا من البيض. نضيف إلى ذلك أيضًا أن أغلب صانعي التقنيات الحديثة هذه من ذوي البشرة البيضاء. فتتعرف أيضًا تقنيات التعرف على الوجه على أصحاب البشرة البيضاء بدقة أكبر من تعرفها على أصحاب البشرة السوداء.

ما زال ارتباط علم البيانات بالجرائم في طور النشأة، ولكنه أثبت قوته عند استخدامه في مناحي متعددة. وعلى الجانب الآخر ما زالت هناك بعض أوجه القصور مثل الخصوصية والعنصرية، فلذلك ما زلنا بحاجة إلى الدخول في طور التطوير والاستفادة منه والتخلص من أضراره.

المصادر
big data analytics
towards data science

Exit mobile version