مفاجأة.. تطوير روبوت يتفوق على الإنسان في القراءة بطريقة برايل
تاريخ النشر: 30th, January 2024 GMT
في واقعة جذبت انتباه العلماء في مجال التكنولوجيا، طور باحثون في جامعة كامبريدج روبوتًا قادرًا على قراءة طريقة برايل بسرعات تقارب ضعف سرعة القراء البشريين.
وبحسب الدراسة المنشورة في مجلة IEEE Robotics and Automation Letters، فإنّه باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، حقق الروبوت سرعة قراءة تبلغ 315 كلمة في الدقيقة بدقة تقترب من 90 %.
ويتميز الروبوت بكاميرا في متناول يده، واستخدم الباحثون خوارزميات التعلم الآلي لمواجهة التحديات مثل ضبابية الحركة في التقاط الصور.
ورغم أنَّ الروبوت ليست مصممًا كتقنية مساعدة، إلا أن الباحثين يعتقدون أن حساسية التكنولوجيا يمكن أن تفيد في تطوير أيدي الروبوت أو الأطراف الاصطناعية ذات القدرات اللمسية المماثلة، وهو ما يجعل التحدي يكمن في تكرار نعومة وحساسية أطراف الأصابع البشرية في يد آلية موفرة للطاقة
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: قراءة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يكتشف 86 ألف زلزال خفي أسفل متنزه يلوستون الأميركي
تعد حديقة ومتنزه يلوستون في الولايات المتحدة الأميركية واجهة سياحية شهيرة، وبحسب التقارير العلمية الجيولوجية، ما زالت تغلي تحتها حتى يومنا هذا واحدة من أكثر شبكات النشاط البركاني والزلزالي على الأرض.
وفي دراسة جديدة نشرت في دورية "ساينس أدفانسز"، استخدم فريق دولي بقيادة أستاذ الهندسة "بينغ لي"، وزملاؤه في جامعة سانتاندير الصناعية في كولومبيا، تقنيات التعلم الآلي لإعادة دراسة بيانات الزلازل التاريخية في هذه المنطقة على مدى 15 عامًا، وتمكن الفريق من الكشف بأثر رجعي عن أحداث زلزالية سابقة وتحديد قوتها، بما يقارب 10 أضعاف ما سُجل سابقًا.
وقال البيان الرسمي الصادر من جامعة ويسترن أونتاريو التي شاركت في الدراسة، إنه تحت سطح متنزه يلوستون المذهل، يكمن عالم زلزالي شديد النشاط، أصبح مفهومًا بشكل أفضل بفضل التعلم الآلي، حيث اكتشف الباحثون أكثر من 86 ألف زلزال، امتدت من عام 2008 إلى عام 2022، مما يحسن بشكل كبير الفهم السابق للأنظمة البركانية والزلزالية.
ومن النتائج الرئيسية للدراسة أن أكثر من نصف الزلازل المسجلة في يلوستون كانت جزءًا من أسراب الزلازل، وهي مجموعات من الزلازل الصغيرة المترابطة التي تنتشر وتتحرك ضمن منطقة صغيرة نسبيًا خلال فترة زمنية قصيرة نسبيًا. وهذا يختلف عن الهزة الارتدادية، وهي زلزال أصغر يتبع هزة رئيسية أكبر في نفس المنطقة العامة.
وقال لي، الخبير في الزلازل الناتجة عن السوائل وميكانيكا الصخور، في تصريحات حصلت الجزيرة نت على نسخة منها: "في حين أن لكل من يلوستون والبراكين الأخرى خصائص فريدة، إلا أن الأمل معقود على إمكانية تطبيق هذه الرؤى في أماكن أخرى".
وأضاف لي: "من خلال فهم أنماط الزلازل، مثل أسراب الزلازل، يمكننا تحسين إجراءات السلامة، وتوعية الجمهور بشكل أفضل بالمخاطر المحتملة، وحتى توجيه تطوير الطاقة الحرارية الأرضية بعيدًا عن الخطر في المناطق ذات التدفق الحراري الواعد".
قبل تطبيق التعلم الآلي في الكشف عن الزلازل، كان يتم ذلك عادةً من خلال الفحص اليدوي بواسطة خبراء مدربين، وكانت تستغرق هذه العملية وقتًا طويلًا، وهي باهظة التكلفة أيضا، وغالبًا ما تكشف عن أحداث أقل مما هو ممكن الآن باستخدام التعلم الآلي.
إعلانويضيف بيان جامعة ويسترن أونتاريو أن التعلم الآلي أثار حمى استخراج البيانات في السنوات الأخيرة، حيث يُعيد علماء الزلازل النظر في الكم الهائل من بيانات الموجات التاريخية المخزنة في مراكز البيانات حول العالم، ويتعلمون المزيد عن المناطق الزلزالية الحالية وغير المعروفة سابقا حول العالم.
من جانب آخر أضاف لي "لو اضطررنا إلى اتباع الطريقة التقليدية، حيث يقوم شخص ما بالنقر يدويًا على كل هذه البيانات بحثًا عن الزلازل، لما تمكنا من ذلك. إنه أمر غير قابل للتطوير".
ويضيف "إلى حد كبير، لم يوجد فهم منهجي لكيفية تحفيز زلزال واحد لزلزال آخر في سرب واحد. أما الآن، فلدينا سجل أكثر دقة للنشاط الزلزالي تحت كالديرا يلوستون، ويمكننا تطبيق أساليب إحصائية تساعدنا على تحديد كميات أسراب جديدة لم نرَها من قبل، ودراستها، ومعرفة ما يمكننا تعلمه منها".
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026