هل سيقضي الذكاء الاصطناعي على الغواصات النووية ؟
تاريخ النشر: 6th, January 2025 GMT
هل كنت تتخيل أن الذكاء الاصطناعي في ظل التطور الكبير الذي يشهده حالياً من الممكن أن يستبدل الغواصات النووية التي تبلغ قيمتها مليارات الدولارات ؟
بحسب موقع “تك رادار” التقني، فالتقدم الكبير في مجال الذكاء الاصطناعي بالتحديد في تكنولوجيا الاستشعار وتحليل البيانات سيهدد سيطرة وقدرات الغواصات السرية مستقبلاً.
بعدما نشرت مجلة فورين بوليسي ومعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات مقالاً علمياً عن قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات مهولة من بيانات شبكات الاستشعار الموزعة، وبالتالي يتجاوز قدرات الأفراد المشغلين للغواصات إلى حد كبير.
مايعطي الأفضلية لأجهزة الاستشعار والمراقبة تحت الماء التي تستند للأقمار الصناعية، وعبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي ستحدد أي اضطرابات في المياه مثل التي تحدثها الغواصات، وبالتالي تتفوق تماماً على وظيفة الغواصات ومع الوقت ستصبح بلا فائدة بسبب رصدها بكل سهولة.
لعبة القط والفأر
أضف إلى ذلك قدرة الذكاء الاصطناعي مستقبلاً في مساعدة الغواصات على التخفي مثل الغواصة فرجينيا، التي تعتمد هندستها المتطورة على تقليل احتمالية اكتشافها.
ورغم تواجد أدوات تخفيف الضوضاء، وكذلك المواد التي تعمل على تقليل الاهتزازات، والمضخات النفاثة المصممة لتجنب الكشف، إلا أن الشبكات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر قدرة على كشف هذه الأساليب.
خاصةً مع انتشار أجهزة الاستشعار وادخال التحسينات المستمرة عليها، يزيد ذلك من مدى ودقة أنظمة الكشف، وبالتالي ستصبح مياه المحيطات المظلمة أكثر شفافية ووضوحاً.
لكن إلى أى مرحل ستصل لعبة القط والفأر؟، هذا ماستكشفه الفترة المقبلة لمن ستكون الغلبة؟، للتقنيات الجديدة للتمويه أمام قدرة الذكاء الاصطناعي على الكشف، أم ستكون بلا فائدة أيضاً؟.
مثل تقنيات التمويه الضوضائي التي تحاكي الأصوات البحرية الطبيعية، أو نشر مركبات تحت الماء غير مأهولة بالبشر (UUVs) لعمل تشتيت لأانظمة الرصد والكشف، وكذلك الهجمات الإلكترونية التي تستهدف خوارزميات الذكاء الاصطناعي، لتنتج حسابات غير صحيحة ستربك قطعً أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحافظ على أفضلية الغواصات في السيطرة تحت الماء.
وفي ظل تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ستحتاج الدول إلى الموازنة بين تكاليف الغواصات النووية واحتمالات الاستغناء عنها، فالتدابير المضادة حالياً تعطي فترة استراحة مؤقتة فقط لاغير.
لكن في ظل الانتشار المتزايد لأجهزة الاستشعار والتحليل القائم على الذكاء الاصطناعي سيجعل أعداد الغواصات الخفية تتقلص على المدى البعيد.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي الغواصات الغواصات النووية خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنظمة الذكاء الاصطناعي المزيد الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
اقتراح أميركي يسمح لإيران بتخصيب اليورانيوم.. ولكن!