إنشاء أول صور ذهنية في العالم باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 17th, December 2023 GMT
كشف علماء يابانيون مؤخراً أنهم نجحوا في إنشاء أول صور ذهنية في العالم للأشياء والمناظر الطبيعية من نشاط الدماغ البشري باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، التي تبهر العالم يومًا بعد يوم وتجعل أحلام الانسان حقيقة.
وفق البحث الذي نشرته مجلة "Neural Networks"، فقد تمكن فريق العلماء من "المعاهد الوطنية لعلوم وتكنولوجيا الكم"، ومعهد وطني آخر وجامعة أوساكا، من إنتاج صور تقريبية لنمر، مع فم وأذنين ونمط مرقط يمكن التعرف عليه، بالإضافة إلى أجسام مثل طائرة ذات أضواء حمراء على أجنحتها، وأثناء البحث، تم عرض 1200 صورة للأشياء والمناظر الطبيعية على المشاركين، مع تحليل العلاقة بين إشارات الدماغ والصور وقياسها باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي، فيما تم إدخال الصور نفسها في الذكاء الاصطناعي التوليدي لمعرفة مدى توافقها مع نشاط الدماغ.
وتتيح هذه التقنية، التي يطلق عليها اسم "فك تشفير الدماغ"، تصور المحتويات الإدراكية بناء على نشاط الدماغ ويمكن تطبيقها في المجالات الطبية والرعاية الاجتماعية، كما يمكن استخدام هذه التكنولوجيا في تطوير أجهزة الاتصال وفهم آليات الهلوسة والأحلام في الدماغ، بحسب المقال.
وأظهرت الدراسات السابقة أن الصور التي شاهدها المشاركون البشريون يمكن إعادة بنائها من نشاط الدماغ المقاس باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، على الرغم من أنها كانت مقتصرة على مجالات محددة مثل الحروف الأبجدية.
وبناء على الأساليب السابقة، طور الفريق تقنية تقيس نشاط الدماغ وتسمح للذكاء الاصطناعي التوليدي برسم الصور جنباً إلى جنب مع التقنيات التنبؤية لإعادة إنشاء الأشياء المعقدة.
download (3)المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: إشارات الدماغ التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الرنين المغناطيسي الرعاية الاجتماعية المناظر الطبيعية تقنيات الذكاء الإصطناعى نشاط الدماغ
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026