ماذا تعرف عن الـ«الإكسينوبوتات-xenobots»: روبوتات صُنعت من خلايا حية؟

ماذا تعرف عن الـ «الإكسينوبوتات-xenobots»: روبوتات صُنعت من خلايا حية؟

تُعرفُ الخلايا الجذعية المأخوذة من أجنة الضفادع على قدرتها على التحول إلى خلايا جلد وخلايا نسيج القلب، هذا في حال سُمِحَ لها بمتابعة نموها الطبيعي. لكن في ظروفٍ أخرى والّتي تشمل التكوينات المصصمة من قبل الخوارزميات والبشر، تم تكوين شئ جديد من هذه الخلايا: أول روبوتات أُنشِأت بالكامل من خلايا حية.

تم تسمية هذه الروبوتات بـ xenobots. النقط الصغيرة الحجم التي تحتوي على ما يتراوح من 500 إلى 1000 خلية والتي تمكنت من التنقل عبر طبق بتري والتنظيم الذاتي وحتى نقل الحمولات الضئيلة. هذه الـ xenobots لا تشبه أي كائنٍ حيٍ أو عضوٍ رأيناه أو أنشأناه حتى الآن.

هناك الكثير من الإمكانات للآلات الحية المصممة لمجموعة متنوعة من الأغراض، بدءًا من توصيل الأدوية للأماكن المستهدفة وحتى المعالجة البيئية. وهذا أمر رائعٌ للغاية.

وقال عالم الكمبيوتر وأخصائي الروبوتات جوشوا بونجارد من جامعة فيرمونت:

“إنها آلةٌ حية جديدة. ليست روبوتًا تقليديًا ولا نوعًا معروفًا من الحيوانات. إنها فئةٌ جديدةٌ من صُنع الإنسان: كائنٌ حيٌ قابلٌ للبرمجة.”

يتطلب تصميم الـ xenobots استخدام الحاسوب العملاق، وخوارزمية يمكن أن تجمع عملياً بضع مئات من خلايا قلب وجلد الضفدع في تكوينات مختلفة (إلى حد ما مثل طوب ليغو)، ومحاكاة النتائج.

سيقوم العلماء بتعيين النتيجة المرجوة – مثل الحركة – وستقوم الخوارزمية بإنشاء تصميمات مرشحة تهدف إلى إنتاج تلك النتيجة. تم تصميم الآلاف من تكوينات الخلايا بواسطة الخوارزمية، مع مستوياتٍ متفاوتة من النجاح.

تم التخلص من التكوينات الأقل نجاحًا للخلايا، وتم الاحتفاظ بالأنواع الأكثر نجاحًا وتنقيحها.

بعد ذلك، اختار الفريق التصميمات الواعدة للبناء الجسدي من الخلايا التي يتم حصادها من القيطم الأفريقي «Xenopus Laevis». وتم هذا العمل المضني باستخدام ملاقط مجهرية وقطب كهربائي.

عندما تم تجميعها أخيرًا، كانت التكوينات في الواقع قادرةً على التحرك، وفقًا لعمليات المحاكاة.  تعمل خلايا الجلد كنوع من السقالات لتجميع كل شيء معًا، في حين أن انقباض عضلات خلايا القلب تعمل على دفع الـ xenobots.

تحركت هذه الآلات في بيئةٍ مائيةٍ لمدةٍ تصل إلى أسبوعٍ دون الحاجة إلى مزيدٍ من العناصر الغذائية، حيث كانت تعمل بالطاقة المُزودة من مخازن الطاقة ’المحملة مسبقًا’ بشكل دهون وبروتينات.

أحد التصاميم احتوى ثقبًا واحدًا في منتصفه في محاولةٍ للحد من السحب. وجد الفريق أن هذا الثقب يمكن أن يمّر بـ «تكيّف مسبق-Exaptation» ليصبح كيسًى لنقل الأشياء. حيث أنهم أثناء تطويرهم التصميم، قاموا بدمج الكيس ونقل أشياء عن طريق محاكاة.
نقلت الـ xenobots أشياء من أماكن إلى أخرى. عندما كانت بيئتهم مليئة بالجسيمات المبعثرة، عملت الـ xenobots تلقائيًا معًا، متحركةً بشكلٍ دائريٍ لدفع الجسيمات إلى مكانٍ واحد.

إنه عملٌ رائع. وفقًا للباحثين، يمكن أن توفر جهودهم نظرة ثاقبة لا تقدر بثمن حول كيفية تواصل الخلايا والعمل معًا.

على الرغم من أن الفريق يصف الخليا بكونها “حية”، إلا أن ذلك قد يعتمد على كيفية تعريف الكائنات الحية. هذه الكائنات غير قادرة على التطور من تلقاء نفسها، لا تملك أجهزةً تناسلية، لذا فهي غير قادرةٍ على التكاثر.

عندما تنفد العناصر الغذائية في الخلايا، تصبح الـ xenobots ببساطة مجموعةً صغيرةً من الخلايا الميتة. (وهذا يعني أيضًا أنها قابلةٌ للتحلل، مما يمنحها ميزةً أخرى على الروبوتات المعدنية والبلاستيكية.)

على الرغم من أن الحالة الحالية للإكسينوبوتات غير مؤذيةٍ نسبيًا، إلا أن هناك إمكانيةً للعمل في المستقبل لدمج خلايا الجهاز العصبي، أو تطويرها في أسلحةٍ بيولوجية. نظرًا لتوسع مجال البحث هذا، سيكون هناك حاجةٌ لكتابة المبادئ التوجيهية والأخلاقيات.

ولكن هناك الكثير من الإمكانات الجيدة أيضًا.

وقال عالم الأحياء مايكل ليفين من جامعة تافتس:

“يمكننا أن نتخيل العديد من التطبيقات المفيدة لهذه الروبوتات الحية التي لا تستطيع الأجهزة الأخرى القيام بها. مثل البحث عن مُرَكباتٍ ضارةٍ أو تلوثٍ إشعاعي، وجمع  الميكروبلاستيك في المحيطات، والحركة داخل في الشرايين لإزالة الخثرات.”

تم نشر البحث في مجلة PNAS، وقد جعل الفريق الشيفرة المصدرية متاحةً مجانًا على Github.

المصدر: Science Alert

إقرأ أيضًا: هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

وفقًا لـ “صحيفة الإيكونومست” سيتم استبدال 47٪ من العمل الذي ينجزه البشر بالروبوتات بحلول عام 2037، حتى تلك المرتبطة بالتعليم الجامعي التقليدي. على مدى 50 عامًا، كان البشر قلقون من قيام الآلات بوظائفهم، وفي بعض الحالات، تحول هذا الخوف الى حقيقة. ولكن في مجالات التصميم يجني المصممون المبدعون فوائد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning) في التصميم والعمارة. فيوفر المصممون المزيد من الوقت للإبداع، بينما تتعامل أجهزة الكمبيوتر مع المهام التكرارية المعقدة التي تعتمد على البيانات. لكن التقدم الحقيقي في المجال يعني تحدي التعاريف التقليدية للتصميم والمصممين واعادة تعريف دور المصمم، من العمارة إلى الهندسة إلى التصنيع.

في حين أن بعض المصممين سيواجهون صعوبة في التخلص من النماذج التقليدية، سيشجع آخرون الحرية الإبداعية الجديدة التي يوفرها التعلم الآلي في العمارة. ورؤية هذه التطورات كأدوات بدلاً من عقبات يمكن أن يؤدي إلى التحرر من قيود النماذج القديمة التقليدية لدور المصمم.

تشجيع الذكاء الاصطناعي لأتمتة التصميم

يطلق مصطلح (أتمتة – Automation) على إسناد المهام التي كان يقوم بها الانسان أو المهام المستحيل القيام بها الى الآلة، لتصبح مهام آلية تلقائية. ويأخذ المجتمع الحديث الأتمتة كأمرًا مفروغًا منه. وبينما قد لا يُطلق عليهم مصطلح “روبوتات”، لكن الهواتف والطابعات وأجهزة الميكروويف والسيارات والمساعد الصوتي “اليكسا”، كلها مهام آلية لكن يتم إجراؤها يدويًا. وبالرغم أن التقنيات الآلية ليست جديدة؛ لكنها تتطور مؤخرًا، بنفس الطريقة التي يتطور بها العقل البشري وبالطريقة التي يعالج بها المعلومات.

العمليات الآلية هي بالفعل جزء لا يتجزأ من التصميم؛ لكننا سميناهم بشكل مختلف. يقول Jim Stoddart من استوديو The Living للعمارة:

“إذا كنت أقوم بتصميم شيء في برنامج (Revit)، وينتج البرنامج تلقائيًا مستندات منسقة لبناء هذا الشيء، فإنها أتمتة. إنه يفعل كل الأشياء التي اعتدت فعلها يدويًا.”

توفر الحوسبة المتطورة مزيدًا من الفرص لموازنة ذكاء الإنسان والآلة، مما يتيح لكل منهما القيام بما هو أفضل له. يقول Mike Mendelson، محاضر معتمد ومصمم مناهج في Nvidia Deep Learning Institute:

“إن أجهزة الكمبيوتر ليست جيدة في الحلول الإبداعية مفتوحة النهاية؛ فهذا لا يزال محجوزًا للبشر. لكن من خلال الأتمتة، يمكننا توفير وقت القيام بالمهام المتكررة، ويمكننا إعادة استثمار هذا الوقت في التصميم.”

الثقة في التصميم المعتمد على البيانات

في الوقت الحاضر،يمكن للمصممين إنشاء واختبار نماذج لا حصر لها قبل اعتماد أي تصميم فعلي في الإنشاء، مما يوفر الوقت والمال والموارد. في حين أن بعض سمات التصميم التي تساهم في خلق فراغًا “مثاليًا” -مثل الإضاءة النهارية، والمشتتات البصرية، وما إلى ذلك- يمكن قياسها كمياً، فإن تفضيلات الإنسان تميل إلى أن تكون معقدة للغاية بحيث لا يمكن قياسها يدويًا.

يقول Zane Hunzeker، مدير التصميم الإفتراضي والإنشاء في شركة Swinerton Builders:

“إن الشركة تستخدم بالفعل برنامجًا لتحسين التصميم استنادًا إلى تعليقات المستخدمين. أحد برامجنا في الواقع الافتراضي (VR) سيتتبع المكان الذي تنظر إليه، وإذا توقفت ونظرت إلى شيء لأكثر من نصف ثانية، فسيضع علامة صغيرة في تلك المنطقة، ثم تكرر هذا لـ 25 شخصًا في هذا المكتب، وبالتالي، تعرف أين يريد الناس أن ينظروا، وبعد ذلك يمكنك إدخال ذلك في التعلم الآلي. حتى تتمكن من توجيه أثاثك بطريقة محددة، على سبيل المثال.”

وعلى هذا النحو، يمكن تحسين التصميم بسهولة قبل تناول آخر رشفة من قهوة الصباح. كما يمكن أن يمتد تقييم (التصميم المعتمد على البيانات – Data-Driven Design) إلى مفاهيم عالية المستوى. كما يوضح Stoddart:

“يمكننا وضع شخص ما في الواقع الافتراضي، حيث يكون داخل الفراغ ونسأله، ‘هل هذا مثير أم لا؟ هل يشعرك بالترحيب؟ هل هو جميل؟’ بعد ذلك يمكننا تغذية تلك البيانات في نظام للتعلم الآلي بإعتباره (مشكلة تعلم خاضعة للإشراف من المصمم)، وفي الواقع، هذا البرنامج يساعدنا على التنبؤ، من بين الآلاف من التصميمات التي ننتجها، أي منها يقدم حلول مثيرة وذات صفات مكانية ومادية عالية المستوى والتي تستحق المزيد من الاستكشاف. “

إذًا كيف يمكن للبشر أن يتعلموا الثقة بالذكاء الاصطناعي في العمارة؟

يقول Stoddart إن الأمر كله يتعلق بالتحقق من صحة المخرجات (Validation):

“في الوقت الحالي يمكننا التحقق من صحة المخرجات، ويمكننا أن نثق بها، يمكننا في الواقع السماح له بالبدء في استكشاف الأفكار بمعنى أوسع. ليس فقط لتأكيد الأشياء التي نعرفها بالفعل، ولكن من الأفضل أن توضح لنا طرقًا بديلة لفعل الأشياء التي ربما لم نفكر فيها من قبل. “

ولكن هل يستبدل الذكاء الاصطناعي دور المصمم؟

قدرت “صحيفة التلغراف” احتمالية أن يستبدل الذكاء الاصطناعي لعدد 700 وظيفة، من دراسة أجرتها جامعة أكسفورد نشرت في عام 2013. والأخبار السارة أنه يتمتع المعماريون بواحد من أقل معدلات الاستبدال بالذكاء الإصطناعي (يبلغ 1.8٪)، وذلك مع مصممي الأزياء (2.1٪)، ومهندسي الفضاء (1.7٪)، وأخصائي علم الأحياء المجهرية (1.2٪)، وفناني الماكياج المسرحي (1٪)، علماء الأنثروبولوجيا (0.8 ٪) ومصممي الرقصات (0.4 ٪).

الأتمتة والذكاء الاصطناعي، في الوقت الحالي، لن يستبدل دور المصمم، ولكن هذا لا يعني أن المجال لن يخضع لتحولات عميقة في ممارسته: الكمبيوتر والبرامج تقضي على الأنشطة المتكررة الشاقة، وتزيد إنتاج المواد إلى الحد الأمثل، وتسمح بتصغير حجم المكاتب المعمارية. فمع مرور الوقت، هناك حاجة إلى عدد أقل من المعماريين لتطوير مشاريع أكثر تعقيدا.

في النهاية، لا يزال الإبداع عالم العقل البشري وحده. وبفضل الذكاء الاصطناعى، أصبح لدى البشر القدرة على خلق وتصميم العالم الذي يريدون العيش فيه وترك العمل الشاق للآلات.

المصادر:

Britannica

How Machine Learning in Architecture Is Liberating the Role of the Designer

?Will Automation Affect Architects

The Economist 

The Telegraph

Unsplash

إقرأ أيضًا: كيف ستطور تكنولوجيا نمذجة معلومات البناء (BIM) من تصميم وإنشاء المباني؟

كيف يشخص الذكاء الاصطناعي مرض الذهان؟

لطالما كانت اللغة أداةً رائعة، تتيح للبشر تبادل الأفكار مع بعضهم البعض. في كثير من الأحيان، إذا ما استخدمت بوضوح ودقة، فإن اللغة تؤدي إلى انسجام العقول. كما أن اللغة أيضًا الأداة الّتي يقوم بها الأطباء النفسيون بتقييم المريض لعلاج الذهان أو اضطراباتٍ عقليةٍ معينة، بما في ذلك انفصام الشخصية.

ومع ذلك، تميل هذه التقييمات إلى الاعتماد على توافر مهنيين مدربين تدريبًا عاليًا وتسهيلاتٍ كافية. وهنا تدخل فريقٌ من « آي بي إم-IBM Research» يتألف من أعضاء في مجموعات الطب النفسي الحاسوبي والتصوير العصبي في.

لقد طوروا معًا «ذكاءًا اصطناعيًا-AI» قادرًا على التنبؤ بدقة بظهور الذهان لدى المريض، والتغلب على حواجز التقييم المذكورة أعلاه. نُشرت أبحاث حول الذكاء الاصطناعي المتنبأ بمرض الذهان في مجلة «World Psychiatry».

اعتمدت المجموعة على نتائج دراسة آي بي إم لعام 2015 والتي توضح إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لنمذجة الاختلافات في أنماط الكلام للمرضى المعرضين لمخاطر عالية والذين طوروا في وقت لاحق الذهان وأولئك الذين لم يفعلوا ذلك. على وجه التحديد، حددوا كميًا مفاهيم “فقر الكلام” و “هروب الأفكار” على أنها تعقيد النحوية والتماسك الدلالي، على التوالي، باستخدام طريقة الذكاء الاصطناعي المعروفة باسم «معالجة اللغات الطبيعية-NLP».

ثم قام الذكاء الاصطناعي بتقييم أنماط الكلام الخاصة بالمرضى الذين طُلِلبَ منهم بالتحدث عن أنفسهم لمدة ساعة.
أضاف غييرمو تشيكي، الباحث الرئيسي ومدير مجموعات الطب النفسي الحاسوبي والتصوير العصبي في IBM Research:

“في دراستنا السابقة، تمكنا من بناء نموذج تنبؤي يدوي وصل إلى دقة 80%، ولكن الميزات الآلية حققت 100%.”

بالنسبة لدراستهم الجديدة، قام الباحثون بتقييم مجموعة أكبر بكثير من المرضى المنخرطين في نوعٍ مختلفٍ من الأنشطة الكلامية، وهو الحديث عن قصة قرأوها للتو. وقال تشيكي إنه من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي الذي يتنبأ بمرض الذهان باستخدام ما تعلموه من دراسة 2015، تمكن الفريق من بناء نموذج استرجاعي لأنماط خطاب المريض.

وفقًا للدراسة، لم يتنبأ هذا النظام بالظهور النهائي لمرض الذهان لدى المرضى بنسبة دقة بلغت 83%. لو تم تطبيقه على المرضى من الدراسة الأولى، لَتنبأ الذكاء الاصطناعي بدقة 79% أيٌ من المرضى سيصاب في النهاية بمرض الذهان.

يمكن لهذه التقنية أن يساعد في النهاية أطباء الصحة العقلية وكذلك المرضى. كما كتب تشيكي في منشور لـ IBM Research يعود لعام 2017، فإن الأساليب التقليدية لتقييم المرضى غير موضوعي للغاية. يعتقد هو وفريقه أن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كأدوات لما يسمى الطب النفسي الحاسوبي يمكن أن يقضي على هذه المشكلة ويحسن فرص إجراء تقييمات دقيقة.

ليست هذه الدراسة الجديدة سوى واحدةٍ من جهود الطب النفسي الحاسوبي التي أجرتها شركة IBM Research. في وقت سابق من عام 2017، أجرى فريق تشيكي وباحثون من جامعة ألبرتا دراسةً من خلال مركز «آي بي إم ألبرتا للدراسات المتقدمة-IBM Alberta Center for Advanced Studies». وقد جمع هذا العمل بالذات تقنيات التصوير العصبي مع الذكاء الاصطناعي من أجل التنبؤ بالفصام عن طريق تحليل فحوصات دماغ المريض.

بالنسبة للدراسة الجديدة، يعتقد تشيكي أنه هذه خطوة مهمة نحو إتاحة التقييم النفسي العصبي لعامة الناس، ويمكن أن يؤدي التشخيص المحسن في بداية الذهان إلى تحسين العلاج.

وقال تشيكي:

“يمكن استخدام هذا النظام، على سبيل المثال، في العيادة. إن المرضى المعرضون للخطر يمكن أن يُشَخَصوا بسرعة وموثوقية بحيث يمكن تخصيص الموارد (الّتي تُعتبر محدودة دائمًا) لأولئك الذين يُرجّح أن يعانوا من أول حلقة من الذهان. يمكن للأشخاص الذين لا يمكنهم الوصول إلى عياداتٍ متخصصة إرسالُ عيناتٍ صوتيةٍ للتقييم عن بُعد من قبل الذكاء الاصطناعي الّذي يتنبأ بمرض الذهان.”

كما أضاف تشيكي بإن النهج لا يجب أن يقتصر على الذهان فقط. وقال:

“يمكن تطبيق أساليب مماثلة في ظروفٍ أخرى، على سبيل المثال، الاكتئاب.”

في الواقع، يستكشف الباحثون في IBM إمكانات الطب النفسي الحاسوبي للمساعدة في تشخيص وعلاج الحالات الأخرى، بما في ذلك الاكتئاب وأمراض الشلل الارتعاشي والزهايمر، وحتى الألم المزمن.

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورةً حقيقيةً في الطب، ومع وصول هذه الأنظمة المتقدمة إلى الاتجاه السائد، سندخل حقبة جديدة في مجال الرعاية الصحية، ونأمل أن يكون ذلك متاحًا لأي شخص في أي مكان للوصول إلى أفضل خيارات التشخيص والعلاج.

المصادر: Futurism
IBM Research Blog

إقرأرأيضًا: معاناة جون ناش الفائز بجائزة نوبل مع الفصام وحادث مماته

تشخيص الأمراض باستخدام تقنية الأنف الإلكتروني

تشخيص الأمراض باستخدام تقنية الأنف الإلكتروني

مع التقدم المتسارع للتكنلوجيا في هذا العصر أصبح الأن بالإمكان التحقق من الأمور الحيوية الخاصة بجسمك لضمان أنك تعيش في نمط صحي وسليم من الأمراض. ساهمت التقنيات الحديثة في تسهيل التشخيص الطبي لكثير من الحالات والأمراض مثل سرطان الثدي والدماغ وفي هذا المقال سنستعرض معكم موضوع تشخيص الأمراض باستخدام تقنية الأنف الإلكتروني.

ماهي تقنية الأنف الإلكتروني؟

الأنف الإلكتروني هو ببساطة عبارة عن نظم اصطناعية تستخدم للاستشعار الكيميائي لروائح المواد بحيث يمكن للأنف الإلكتروني محاكاة وظائف الأنف البشري ومعرفة الروائح.

كيفية عمل الأنف الإلكتروني

يتكون نظام الأنف الإلكتروني من مجموعة من الحساسات وأجهزة جمع العينات وأيضًا خوارزميات ذكاء اصطناعي لتمييز الأنماط المختلفة للروائح.

تستخدم الحساسات في تحليل طبيعة الغاز المعقدة حيث تقوم هذه الحساسات بمساعدة خوارزميات ذكاء اصطناعي بتحويل الإشارات الفيزيائية التي تعبر عن الروائح إلى أنماط مميزة خاصة وهذه الأنماط تنقسم إلى قسمين:

1- نمط تمييز كمي «quantitative recognition».

2- نمط تمييز نوعي «qualitative recognition».

بعد ذلك تقوم خوارزميات تمييز الأنماط بأخذ البيانات من الحساسات وتعمل على استخلاص الخصائص المميزة لمكونات الغاز حتى يتمكن الأنف الإلكتروني من اكتشاف الروائح وتمييزها.

أوجه التشابه بين الأنف البيولوجي والأنف الإلكتروني.

 

الذكاء الاصطناعي والأنف الإلكتروني

تستخدم تقنية الأنف الإلكترونية أيضًا مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي ومكونات الذكاء الاصطناعي المدمجة للكشف الدقيق. حيث يتم  دمج العديد من خوارزميات تعليم الآلة  في نظام الأنف الإلكتروني للتحليل النوعي ، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية والشبكات العصبية الاحتمالية والخرائط ذاتية التنظيم والتعلم العميق وخوارزميات إتخاذ القرار وآلات المتجهات الداعمة وتحليل المكونات الرئيسية.

تتوفر تقنية الأنف الإلكتروني تجاريًا على شكل دائرة إلكترونية مدمجة.

 

تشخيص الأمراض عن طريق الأنف الإلكتروني

تُستخدم حساسات الروائح في كثير من التطبيقات مثل التحقق من جودة الأغذية، والكشف عن التلوث البيئي، ومراقبة جودة الهواء في الأماكن الحساسة ومؤخرًا تم استخدام حساسات الروائح أو الأنف الإلكتروني في التشخيص الطبي عن طريق تحليل الروائح البشرية وتمييزها.

تنشأ رائحة الإنسان نتيجة للتغيرات الهرمونية الداخلية أو الأيضية ، وتحتوي  هذه الرائحة على علامة بيولوجية لبعض الأمراض وتعكس الحالة الفسيولوجية للفرد. ومن المصادر الرئيسية للرائحة البشرية: التنفس واللعاب والعرق والجلد والبول. في الآونة الأخيرة ،تم استخدام مكونات الزفير ، وانبعاثات الجلد ورائحة البول كعلامات حيوية تشخيصية للأمراض والاضطرابات ، مثل السكري وأمراض الكبد والربو وسرطان الرئة ومرض الانسداد الرئوي المزمن والتليف الكيسي.

تمكن الباحث «تشنج-Zheng» من برمجة «حساس الغاز-Gas Sensor» بيحث بمكن للحساس أن يكتشف في غضون دقائق مجموعة متنوعة من روائح الجسم والتي تُشير إلى مدى صحة أعضاء الإنسان الحيوية.

يحتوي حساس الغاز على طيف واسع للغازات ولكن المركبات العضوية المتطايرة والتي تعرف إختصارًا ب «VOCs»  هي الهدف الرئيسي للأنف الإلكتروني في التشخيص الطبي ، مثل «الأسيتون-Acetone» لمرضى السكري والأمونيا لدى الأفراد المصابين بأمراض الكبد و «البنتان-Pentane» في المرضى الذين يعانون من الربو و «االألكانات-Alkanes» في مرضى سرطان الرئة.

 لا يزال التطوير مستمرًا

في حين أن تكنولوجيا الأنف الإلكتروني يمكن استخدامها للتشخيص  الطبي وكمؤشر على الصحة العامة ، يحذر الباحث “تشنغ” أن هذه التقنية لم تتطور بعدُ بما يكفي لإجراء تشخيص كامل. قي بمجرد أن يُشير الكشف إلى وجود تحذير ، عليك بزيارة الطبيب للحصول على تحليل كامل لحالتك الصحية.

 

المصادر:

IEEE Transmitter

Electronic Noses Applications in Beer Technology

جوجل تعلن تحقيقها التفوق الكمي !

أخيرًا، جوجل تعلن تحقيقها التفوق الكمي !

التفوق الكمي نقطة فاصلة في تاريخ التكنولوجيا، جوجل تعلن تحقيقها التفوق الكمي ، فمرحبًا بك في عالم الكم

صرحت شركة Google أن فريق من علمائها بقيادة «جون مارتينيز-John Martinis» عالم الفيزياء التجريبية في جامعة كاليفورنيا بسانتا باربرا وجوجل في ماونتن فيو قاموا ببناء جهاز كمبيوتر وصل إلى «التفوق الكمومي-quantum supremacy» وأجرى عملية حسابية قد تستغرق أسرع أجهزة الكمبيوتر العملاقة في العالم 10000 عام في 200 ثانية فقط! 

ناسا وتسرب الخبر

تم نشر نتائج اختبارات Google  التي أجريت باستخدام شريحة كمومية تم تطويرها داخل الشركة، يوم الأربعاء  23 أكتوبر في مجلة «Nature» العلمية.

جاء ذلك بعد تسرب مبكر من الورقة البحثية قبل خمسة أسابيع في سبتمبر من قبل الفاينانشيال تايمز ومصادر أخرى أخذته من موقع ناسا الذي يتعاون مع جوجل في مجال الحوسبة الكمومية، لكن تم مسح الورقة المنشورة سريعًآ في ذلك الوقت ولم تؤكد الشركة أنها كتبت الورقة ولم تعلق على القصة وقتها.

التصريح الرسمي

قال «هارتموت نيفين-Hartmut Neven» المدير الهندسي في جوجل عبر مدونته الرسمية:

هذا الإنجاز هو نتيجة سنوات من البحث والتفاني من العديدين، إنها أيضًا بداية رحلة جديدة لمعرفة كيفية تطبيق هذه التكنولوجيا ونحن نعمل مع مجتمع البحث ونترك أدواتنا مفتوحة المصادر لتمكين الآخرين من العمل إلى جانبنا لتحديد التطبيقات الجديدة لتلك التقنية.

الفكرة الرئيسية للحوسبة الكمومية

تتمثل الفكرة وراء الحوسبة الكمومية في تحسين سرعة المعالجة وقوة أجهزة الكمبيوتر لتكون قادرة على محاكاة النظم البيولوجية الكبرى ودفع التقدم في الفيزياء والكيمياء وغيرها من المجالات.

عن طريق محاكاة التفاعلات والحسابات اللازمة للحصول على النتائج في الأبحاث العلمية وتسريعها درجات غير مسبوقة للحصول على نتائج قد تستغرق أعوام في أيام قليلة.

فبدلاً من تخزين وترميز المعلومات بشفرة «ثنائية-binary» مكونة من  0 أو 1 مثل أجهزة الكمبيوتر التقليدية ، تعتمد أجهزة الكمبيوتر الكمومية على «مكدسات- qubits» والتي يمكن أن تكون 0 و 1 في وقت واحد؛ مما يزيد بشكل كبير من كمية المعلومات التي يمكن ترميزها.

شك في النتائج المعلنة

لكن مثل الكثير من التطورات في الذكاء الاصطناعي هناك الكثير من النقاش حول ما يشكل طفرة حقيقية، فيقول الباحثون في «International Business Machines Corp-IBM» -وهي المنافس التقليدي لجوجل في هذا المجال- في مدونة هذا الأسبوع إن محاكاة نفس المهمة التي استخدمتها Google يمكن إجراؤها في غضون يومين ونصف فقط على جهاز كمبيوتر كلاسيكي مزود بسعة تخزين كافية على القرص الصلب وليس 10 آلاف عام!.

فإذا كان التفوق الكمومي يعني القيام بشيء لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر التقليدية  القيام به فهذا ليس الأنجاز الذي تدعيه جوجل.

إنجازات سابقة على جوجل

في الوقت الذي تتسابق فيه أكبر شركات التكنولوجيا في العالم على تطوير جهاز كمبيوتر كمّي يتفوق على الأكاديميين، إلا أن بعض المنتجات متاحة تجاريًا بالفعل. 

عام 2011 أصبحت شركة «D-Wave Systems Inc» في كندا أول شركة تبيع مثل هذا المنتج للشركات والمختبرات الحكومية على الرغم من أن تلك الآلات محدودة ولا يمكنها حل أي مسائل رياضية.

كما أن هناك عدد من الشركات الأخرى بما في ذلك IBM و Microsoft Corp و Rigetti Computing التي تتخذ من كاليفورنيا مقراً لها – تسعى لصنع أجهزة أكثر قوة يمكن للشركات استخدامها، وأتاح بعضهم أيضًا تقنياتهم بشكل مفتوح ​​للباحثين للتجربة عبر الإنترنت.

آراء العلماء

يقول مارتينيز إن:

التفوق الكمي يُعتبر علامة فارقة لأنه يثبت أن أجهزة الكمبيوتر الكمومية يمكن أن تتفوق على أجهزة الكمبيوتر التقليدية على الرغم من أن ذلك لم يتم إثباته إلى الآن إلا في حالات محدودة للغاية، إلا أن تلك الحالات تثبت لعلماء الفيزياء أن ميكانيكا الكم تعمل كما هو متوقع عند تسخيرها في مشكلة معقدة.

وتقول «ميشيل سيمونز- Michelle Simmons» عالمة فيزياء الكم في جامعة نيو ساوث ويلز في سيدني بأستراليا:

يبدو أن جوجل قد أعطتنا أول دليل تجريبي أن التسارع الكمي يمكن تحقيقه في الواقع.

تطبيقات محدودة للتفوق الكمي

يقول «كريستوفر مونرو- Christopher Monroe» الفيزيائي بجامعة ماريلاند في كوليج بارك

إن إنجاز جوجل قد يفيد الحوسبة الكمومية من خلال جذب المزيد من علماء الكمبيوتر والمهندسين إلى هذا المجال، لكنه يحذر أيضًا من أن الأخبار قد تخلق انطباعًا بأن أجهزة الكمبيوتر الكمومية أقرب إلى التطبيقات العملية السائدة مما هي عليه بالفعل. 

في الواقع يضيف مونرو أن العلماء لم يثبتوا بعد أن الكمبيوتر الكمومي القابل للبرمجة يمكنه حل مهام مفيدة لا يمكن القيام بها بأي طريقة أخرى، مثل حساب الهيكل الإلكتروني لجزيء معين وهي مشكلة صعبة تتطلب خلق نماذج للتفاعلات الكمية.

ويقول «سكوت آرونسون-Scott Aaronson» عالم الحوسبة النظرية في جامعة تكساس

 إن هناك خطوة مهمة أخرى تتمثل في إظهار التفوق الكمي في خوارزمية تستخدم عملية تعرف باسم تصحيح الأخطاء، طريقة لتصحيح الأخطاء الناتجة عن الضوضاء والتي من شأنها أن تدمر أي عملية حسابية، يعتقد الفيزيائيون أن هذا سيكون ضروريًا لتشغيل أجهزة الكمبيوتر الكمومية على نطاق واسع.

وإن التجربة التي ابتكرتها Google لإظهار التفوق الكمومي قد يكون لها تطبيقات عملية: مثل أنشأ بروتوكولًا لاستخدام الحسابات الناتجة عن مولد الأرقام العشوائية الكمومية، فقد قد يكون ذلك مفيدًا في التشفير وخلق العملات المشفرة التي يعتمد أمانها على مفاتيح عشوائية على سبيل المثال.

يعمل مارتينيز على تحقيق هذين الهدفين ويقول أنه سوف يكشف عن نتائج تجاربه في الأشهر المقبلة ويضيف أن هذه التجربة تشبه برنامج اختباري  ليس مفيدًا بحد ذاته لكنه يخبر Google أن الأجهزة والبرامج الكمية تعمل بشكل صحيح.

مصادر:

نيويورك تايمز

مجلة Nature

اقرأ أيضًا، إجراء أول نقل عن بعد كمومي لمعلومات كمية

ما الّذي يمكن أن تقدمه الحوسبة المستوحاة من المخ؟

صمم باحثو ولاية بنسلفانيا جهازًا ثنائي الأبعاد يمكنه تقديم ما هو أكثر من الإجابة بـ “نعم” أو “لا”، مما قد يجعله أكثر شبهًا بالمخ من بنيات الحوسبة الحالية.

يقول الباحثون في مجلة «Nature Communications»:

“يتزايد حجم التعقيد أيضًا بسبب عدم قابلية التوسع في «هيكلة فون نيومان-Von Neumann Computing Architecture» التقليدية للحوسبة وعصر السيليكون الداكن الذي يمثل تهديدًا كبيرًا لتكنولوجيا «المعالجات متعددة اللب-Multi-Core Processor».”

إلى حدٍ ما، نحن في عصر السيليكون الداكن. وهذا يعني عدم القدرة على تشغيل جميع أو معظم الأجهزة الموجودة على شريحة الكمبيوتر دفعةً واحدة.

يحدث هذا بسبب كثرة الحرارة الناتجة من جهاز واحد. هيكلة فون نيومان هي الهيكلة القياسية لمعظم أجهزة الكمبيوتر الحديثة. وتعتمد على مقاربة رقمية- إجابات بـ “نعم” أو “لا”- حيث يتم تخزين تعليمات البرنامج والبيانات في نفس الذاكرة والمشاركة بنفس قناة الاتصال.

وقال سابتارشي داس، أستاذ مساعد للعلوم الهندسية وعلم الميكانيكا:

“لهذا السبب، لا يمكن القيام بعملية تحليل البيانات والحصول على التعليمات في نفس الوقت. بالنسبة لصنع القرار المعقد داخل الشبكات العصبية، قد تحتاج إلى مجموعة من أجهزة الكمبيوتر العملاقة تحاول استخدام «معالجات متوازية-Parallel Processors» في نفس الوقت- أي مليون جهاز كمبيوترٍ محمولٍ على التوازي- ستحتاج إلى ملعب كرة قدمٍ ليستوعب هذا العدد من الحواسيب. لا يمكن لأجهزة الرعاية الصحية المحمولة أن تعمل بهذه الطريقة.”

وفقًا لـداس، يمكن الحل في إنشاء شبكات عصبية إحصائية مستوحاة من الدماغ لا تعتمد على الأجهزة التي تعمل ببساطة أو المتوقفة عن العمل. ولكنها توفر مجموعة من الاستجابات الاحتمالية التي يتم بعد ذلك مقارنتها بقاعدة البيانات المكتسبة في الجهاز .

للقيام بذلك، طور الباحثون ترانزستور «غاوسي-Gaussian» ذو التأثير الحقلي، مصنوعٌ من مواد ثنائية الأبعاد- وتشمل «ثاني كبريتيد الموليبدينوم-Molybdenum Disulfide» و«الفوسفور الأسود-Black Phosphorus». تمتاز هذه الأجهزة بكفاءةٍ أعلى في استخدام الطاقة وإنتاج حرارةٍ أقل، مما يجعلها مثاليةً لتوسيع نطاق الأنظمة.
يقول داس:

“يعمل العقل البشري بسلاسة على 20 واط من الطاقة. وبالتالي فهو أكثر كفاءةً في استخدام الطاقة، كما يحتوي على 100 مليار خلية عصبية، ولا يستخدم هيكلة فون نيومان.”

لاحظ الباحثون أن الطاقة والحرارة ليستا الوحيدتين الّتين تشكلان مشكلة، ولكن أصبح أيضًا من الصعب احتواء أشياء أكثر في المساحات الصغيرة.
أظاف داس:

“لقد توقفت بالفعل زيادة الحجم. لا يمكننا سوى تركيب ما يقرب من مليار ترانزستور على شريحةٍ واحدة. نحن بحاجةٍ إلى مزيدٍ من التعقيد، شئ مثل الدماغ.”

كانت فكرة «الشبكات العصبية الاحتمالية-Probabilistic Neural Network (PNN)» موجودةً منذ الثمانينات، لكنها كانت بحاجة إلى أجهزةٍ معينةٍ للتنفيذ.
يقول أمريتاناند سيباستيان، طالب دراسات عليا في علوم الهندسة وعلم الميكانيكا:

“على غرار عمل الدماغ البشري، يتم استخراج السمات الرئيسية من مجموعةٍ من عينات التدريب لمساعدة الشبكة العصبية على التعلم.”
اختبر الباحثون شبكتهم العصبية على مخطط كهربية الدماغ، وهو تمثيل البياني «للتذبذب العصبي-Brainwaves».

بعد تزويد الشبكة بالعديد من أمثلة تخطيط كهربية الدماغ، يمكن للشبكة بعد ذلك أخذ إشارة جديدة لـ «تخطيط أمواج الدماغ-EEG» وتحليلها وتحديد ما إذا كان الشخص الخاضع للاختبار نائماً.
كما أظاف داس:

“على كعس الشبكة العصبية الاصطناعية، لا نحتاج إلى فترة تدريب طويلة أو قاعدة معلومات لشبكةٍ عصبيةٍ احتمالية.”

يرى الباحثون أن «الحوسبة الشبكية العصبية الإحصائية-Statistical Neural Network Computing» لها تطبيقاتٌ في الطب، لكون قرارات التشخيص ليست دائمًا 100% نعم أو لا.
كما أنهم يدركون أنه للحصول على تأثيرٍ أفضل، يجب أن تكون أجهزة التشخيص الطبية صغيرةً ومحمولةً وتستخدم أقل قدرٍ من الطاقة.

يصف داس وزملاؤه أجهزتَهم بمشبك غاوسي يستند إلى نظام ثنائي الترانزستور. حيث يكون ثاني كبريتيد الموليبدينوم موصلًا للإلكترون، في حين يجري الفسفور الأسود عبر الإلكترونات المفقودة أو الثقوب.
ببساطة، الجهاز عبارة عن مقاومتين متغيرين بشكل متسلسل، ينتج مجموعهما رسمًا بيانيًا بذيول، وهذا يطابق وظيفة التوزيع الاحتمالي الطبيعي أو أو الغاوسي.

ألمصدر: Knowridge Science Report

إقرأ أيضًا: تصريحات إيلون ماسك الجديدة حول الذكاء الاصطناعي

تصريحات إيلون ماسك الجديدة حول الذكاء الاصطناعي

تصريحات إيلون ماسك الجديدة حول الذكاء الاصطناعي

ما الذي يتبادر إلى الذهن عندما تسمع عبارة “الذكاء الاصطناعي”؟

ربما تفكر في مساعد آبل الرقمي سيري أو روزي الروبوت من مسلسل(The Jetsons)؟

وجهة نظر إيلون:

يعتقد إيلون ماسك أنك تنظر للموضوع بشكل خاطيء.

حيث قال ماسك في حديث مع الرئيس التنفيذي لشركة علي بابا جاك ما في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي في شنغهاي، الصين هذا الأسبوع:

“أعتقد عمومًا أن الناس يقللون من قدرة الذكاء الاصطناعي – فهم يعتقدون أنه إنسان ذكي، لكن سيكون أكثر من ذلك بكثير حيث سيكون أكثر ذكاءً من أذكى إنسان”.

بالنسبة للسياق، قارن ماسك الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبشر بالفرق بين البشر والشمبانزي حيث قال:

“هل يمكن لشمبانزي أن يفهم البشر حقًا؟ في الحقيقة لا لأننا نبدو مثل كائنات فضائية غريبة، فهم يهتمون في الغالب بشمبانزي آخر. وسيكون هذا هو الحال، أكثر أو أقل. في الواقع، إذا كان الفرق صغيرًا جدًا، فسيكون ذلك مذهلاً – ربما يكون أكبر بكثير”. هذا الاختلاف الصارخ في القدرة الفكرية بين الذكاء الاصطناعي والبشر هو الذي أثار قلق المسك بشأن مستقبل جنسنا البشري.

شركة (Neuralink):

وقال ماسك:

“ماذا تفعل في مثل هذا الموقف؟ لست متأكدا. آمل أن تكون لطيفة”. ولهذا السبب، أسس شركته(Neuralink).

“إذا لم تتمكن من التغلب عليهم، انضم إليهم- هذا ما تدور حوله شركة (Neuralink). هل يمكننا المضي قدمًا مع الذكاء الاصطناعي؟”

تصريحات إيلون ماسك السابقة:

في عام 2014 قالت صحيفة الجارديان أن إيلون تحدث عن خطورة الذكاء الاصطناعي حيث وصفه بأنه استدعاء للشيطان نفسه. واستكمل إيلون قائلًا:

“أعتقد أننا يجب أن نكون حذرين للغاية بشأن الذكاء الاصطناعي. إذا كان عليّ أن أخمن ما هو أكبر تهديد وجودي لدينا، فمن المحتمل أن يكون ذلك. قال مسك: “نحن بحاجة إلى توخي الحذر الشديد”. “أميل بشكل متزايد إلى الاعتقاد بأنه يجب أن يكون هناك بعض الرقابة التنظيمية، ربما على المستوى الوطني والدولي، لمجرد التأكد من أننا لا نفعل شيئًا أحمق”.

وقد أدلى ماسك بهذه التعليقات للطلاب من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) خلال مقابلة في ندوة(AeroAstro) المئوية ، حيث تحدثوا عن علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعى، استكشاف الفضاء واستعمار المريخ.

وفي عام 2017 قالت صحيفة الإندبندنت أن إيلون أخبر موظفي شركة (Neuralink) بعد أن عرض عليهم وثائقي يتحدث عن الذكاء الاصطناعي أن هناك احتمالية من 5 إلى 10% بأن الذكاء الاصطناعي سيكون ناجحًا وآمنًا. واستكمل إيلون قائلًا أنه استثمر في شركة (DeepMind) من أجل مراقبة تطوير جوجل للذكاء الاصطناعي.

وفي الختام هل تعتقد أن تصريحات إيلون ماسك الجديدة حول الذكاء الاصطناعي صحيحة أم خاطئة؟

المصدر(1)

المصدر(2)

المصدر(3)

 

 

 

Exit mobile version