تكنولوجيا المستقبل: رحلة لا تعرف الحدود
تاريخ النشر: 23rd, December 2023 GMT
تعيش البشرية اليوم في عصر مميز بسرعة التطور التكنولوجي، حيث تشهد صناعة التكنولوجيا تقدمًا لا يعد ولا يحصى. يتسارع الابتكار بوتيرة مذهلة، وتطور الأنظمة والأجهزة الذكية يتسارع بشكل مستمر. يستعرض هذا المقال رحلة صناعة التكنولوجيا وتأثيرها العميق على مختلف جوانب حياتنا.
التأسيس والتطورتشهد السنوات الأخيرة نموًا هائلًا في قطاع التكنولوجيا، حيث شهدنا ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي، وتقنيات التعلم الآلي، والواقع الافتراضي.
تعتبر التقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أبرز الابتكارات في عالم التكنولوجيا. فقد تمكنت هذه التقنيات من تحليل كميات ضخمة من البيانات وتوفير تجارب فريدة في مجالات متنوعة كالطب والتسوق والترفيه.
التكنولوجيا والرعاية الصحيةتأثير التكنولوجيا على قطاع الرعاية الصحية لا يُقدر بثمن، حيث أصبحت الابتكارات في هذا المجال تسهم في تشخيص الأمراض وعلاجها بشكل أفضل وأسرع. تطورت تقنيات الطب الرقمي وظهرت أجهزة طبية ذكية تعزز من فعالية الرعاية الصحية.
الابتكار في عالم الأعمال والتوظيفشهدت الشركات تحولات جذرية في طريقة تسيير أعمالها بفضل التكنولوجيا. ظهرت مفاهيم مثل العمل عن بُعد والذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة الأعمال وتحقيق التنمية الاقتصادية.
التحديات والفرصعلى الرغم من التقدم الكبير الذي حققته صناعة التكنولوجيا، إلا أنها تواجه تحديات أخلاقية وأمنية. يتطلب التقدم المستمر الابتكار في حلول مستدامة ومتقدمة أخرى لمواكبة التحديات المستقبلية.
تظهر الرحلة الرائعة لتطور صناعة التكنولوجيا أن الإبداع والابتكار يمكن أن يحدثان تحولًا جذريًا في حياة البشر. يتوقع المستقبل المزيد من الابتكارات المثيرة التي ستسهم في تشكيل عالم أكثر تقدمًا ورفاهية.
في ختام هذا الاستكشاف لعالم التكنولوجيا وتطورها، ندرك بوضوح أن الثورة التكنولوجية لم تكن مجرد مجموعة من الاكتشافات العلمية، بل كانت قفزة نوعية تحدث تغييرات جذرية في حياتنا اليومية. صارت التكنولوجيا رافعة للإنسانية، تسهم بشكل لا يُحصى في تحسين الحياة وتوفير حلول فعالة للتحديات الكبيرة.
ومع تطور التكنولوجيا، تتجاوز تأثيراتها الحدود الجغرافية وتمتد إلى مختلف أقطار العالم، مما يمنحنا فرصة جديدة لتكامل الشعوب وتقريب المسافات بين الأفراد. وفي هذا السياق، تظهر التحديات كفرص لابتكار حلاول أكثر تقدمًا وفعالية.
تعرف على التكنولوجيا وتأثيرها على سوق العمل الذكاء الاصطناعي: مستقبل التكنولوجيا الذي يحدث تحولًا ثوريًافي الختام، تشير النظرة إلى المستقبل إلى استمرار رحلة التكنولوجيا وتسارعها، مما يضعنا أمام تحديات وفرص جديدة. إن الالتزام بتوجيه قوة التكنولوجيا نحو تحقيق التنمية المستدامة وتحسين جودة الحياة يعكس رؤية إيجابية للمستقبل. وعلى الرغم من التحديات الأخلاقية والأمنية، يبقى التفاؤل والإصرار على استخدام التكنولوجيا بشكل ذكي ومسؤول هما المفتاح لتحقيق عالم يسوده التقدم والازدهار.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: قطاع التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تأثير التكنولوجيا رحلة التكنولوجيا صناعة التکنولوجیا الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة