وزير الدفاع السوري يكشف حقيقة ما جرى في حماة.. ويحذر من الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 5th, December 2024 GMT
كشف وزير الدفاع السوري علي محمود عباس، يوم الخميس عن حقيقة الأحداث التي جرت في مدينة حماة وحقيقة انسحاب الجيش السوري وسيطرة التنظيمات الإرهابية على بعض المناطق فيها، محذرا في الوقت نفسه من استخدام الذكاء الإصطناعي في تضليل وخداع الشعب السوري.
وأكد وزير الدفاع السوري، أنه بعد قيام القوات المسلحة السورية بإعادة انتشارها خارج مدينة حماة حفاظاً على أرواح المدنيين وقيام التنظيمات الإرهابية بدخول المدينة تعمل تلك التنظيمات على استثمار هذا الحدث إعلامياً عبر حملة تضليلية كاذبة ضد أبناء الشعب السوري وقواتنا المسلحة هدفها نشر الفوضى.
وقال عباس في بيان أذاعه التلفزيون السوري، إن ما حدث في مدينة حماة اليوم هو إجراء تكتيكي مؤقت مازالت القوات السورية في محيط مدينة حماة وهي على أتم الجاهزية والاستعداد لتنفيذ واجباتها الوطنية والدستورية.
ونوه إلى أن التنظيمات الإرهابية، قد تلجأ إلى إصدار بيانات أو أوامر مزورة باسم القيادة العامة للجيش والقوات المسلحة أو نشر تسجيلات صوتية أو مقاطع فيديو مفبركة بتقنية الذكاء الاصطناعي.
وأوصى عباس: الشعب السوري بالصبر والثبات، وأن يكونوا على ثقة بأن الجيش السوري لن يتهاون في إعادة الأمن والأمان إلى المناطق التي احتلها الإرهابيون، وسيبقى الجيش العربي السوري كما عهدتموه طوال سنوات الحرب على سوريا السد المنيع في وجه من تسوّل له نفسه من الداخل أو الخارج بالعبث بأمن الوطن.
أكد وزير الدفاع السوري علي محمود عباس، أن الجيش السوري يخوض معركة شرسة مستمرة مع أعتى التنظيمات الإرهابية التي تستخدم أسلوب العصابات ما يضطر القوات المسلحة لاستخدام أساليب مناسبة في خوض المعارك من كر وفر وتقدم وانسحاب إلى بعض النقاط.
وقال وزير الدفاع السوري، إن التنظيمات التكفيرية تقف خلفها دول إقليمية ودولية باتت معروفة تقدم لها الإسناد العسكري واللوجستي.
وأضاف عباس، "نحن في وضع ميداني جيد وقواتنا المسلحة عملت على إعادة الانتشار حفاظاً على الأرواح"، لافتا إلى أن العمل العسكري وفي سياق تكتيكات المعركة يتطلب في بعض الأحيان إعادة الموضع والانتشار.
وأوضح أن سوريا بجيشها وشعبها وقيادتها وإسناد حلفائها وأصدقائها قادرة على تجاوز التحديات الميدانية مهما اشتدت أو صعُبت.
ودعا وزير الدفاع السوري أبناء الشعب السوري الباسل من مدنيين وعسكريين إلى الوعي بمخاطر هذه الحملة التضليلية وعدم تصديقها والالتزام بما ينشر عبر القنوات الوطنية الرسمية حصراً.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: التنظيمات الإرهابية الشعب السوري وزير الدفاع السوري مدينة حماة علي محمود عباس القوات المسلحة السورية انسحاب الجيش السوري المزيد المزيد التنظیمات الإرهابیة وزیر الدفاع السوری الشعب السوری مدینة حماة
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.
وزيرة البيئة تناقش مع المديرة التنفيذية لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة آخر مستجدات مفاوضات معاهدة البلاستيك