"حدثت أمور مدهشة".. تقارير تزعم أن غوغل زودت الجيش الإسرائيلي بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في حربه
تاريخ النشر: 22nd, January 2025 GMT
ورغم محاولة غوغل الظهور بشكل حيادي، ونفيها تورطها العسكري مع الحكومة الإسرائيلية من خلال عقد "نيمبوس"، تشير الوثائق إلى أن الشركة متورطة لأغراض تجارية خوفًا من فقدان الصفقة لصالح شركة أمازون.
قالت صحيفة "واشنطن بوست" إنها حصلت على وثائق تؤكد أن شركة غوغل كانت تساعد الجيش الإسرائيلي في حربه على غزة عبر تزويده بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
ورغم محاولة غوغل الظهور بشكل حيادي، ونفيها تورطها العسكري مع الحكومة الإسرائيلية من خلال عقد "نيمبوس"، تشير الوثائق إلى أن الشركة متورطة لأغراض تجارية خوفًا من فقدان الصفقة لصالح شركة أمازون.
ولم يتضح بعد كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بغوغل أن تساعد في الحرب الإسرائيلية، لكن خدمتها "جمني" كانت تستخدم بشكل رئيسي في معالجة الوثائق والصوت، وفقًا للصحيفة.
وكانت جوجل قد صرحت سابقًا أن عقد "نيمبوس" مع الحكومة الإسرائيلية "ليس موجهًا لأعباء عمل حساسة أو عسكرية ذات صلة بالأسلحة أو الاستخبارات"، كما أن سياستها الأخلاقية للذكاء الاصطناعي تلزمها بـ"عدم تطبيق التكنولوجيا التي تضر بالناس".
Related"أكسيوس" يكشف: الموساد يغتال هنية بتقنية الذكاء الاصطناعي في طهرانبسبب عقد مع إسرائيل وفي أسبوع واحد فقط.. غوغل تطرد 50 موظفا وتقول إن مكاتبها للعمل لا للسياسةبسبب احتجاجهم على عقد مع إسرائيل.. غوغل تفصل 28 موظفاوفي وقت سابق، قال غابي بورتنوي، المدير العام للمديرية الوطنية للسايبر في الحكومة الإسرائيلية، إن عقد "نيمبوس" ساعد في التطبيقات القتالية بشكل مباشر.
وأضاف: "بفضل 'نيمبوس'، حدثت أمور استثنائية أثناء القتال، وهذه الأمور كانت حاسمة في الانتصار – لن أتوسع في الحديث عن ذلك".
وبحسب "واشنطن بوست"، لجأ الجيش الإسرائيلي بعد حرب 7 أكتوبر إلى أداة ذكاء اصطناعي تُدعى "هابسورا"، تم تطويرها داخليًا لتزويد القادة بأهداف بشرية وبنية تحتية لقصفها.
وتم بناء "هابسورا" باستخدام مئات الخوارزميات التي تحلل البيانات مثل الاتصالات التي تم اعتراضها وصور الأقمار الصناعية لتوليد إحداثيات الأهداف العسكرية المحتملة مثل الصواريخ أو الأنفاق.
وأفاد مسؤول إسرائيلي للصحيفة أن الجيش الإسرائيلي يتعاقد مع شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي تطور روبوتات الدردشة الآلية، ويستعملها في مسح الصوت والفيديو والنصوص.
Go to accessibility shortcutsشارك هذا المقالمحادثة مواضيع إضافية الجيش يواصل هجومه على جنين ويخرق الاتفاق بغزة وحواجزه الأمنية تعرقل وصول مريضة للمستشفى فتلقى حتفها الدنمارك تلغي اختبار "الكفاءة الأبوية" المثير للجدل للأسر في غرينلاند.. هل لترامب علاقة بالقرار؟ "ذكر وأنثى فقط".. كيف سيؤثر قرار ترامب على تعريف الجنس في الوثائق الحكومية؟ غزةإسرائيلحروبتكنولوجياغوغلبنيامين نتنياهوالمصدر: euronews
كلمات دلالية: دونالد ترامب إسرائيل ضحايا غزة حركة حماس روسيا دونالد ترامب إسرائيل ضحايا غزة حركة حماس روسيا غزة إسرائيل حروب تكنولوجيا غوغل بنيامين نتنياهو دونالد ترامب إسرائيل ضحايا غزة حركة حماس روسيا الصراع الإسرائيلي الفلسطيني قطاع غزة فلاديمير بوتين المملكة المتحدة بنما الضفة الغربية الحکومة الإسرائیلیة الجیش الإسرائیلی الذکاء الاصطناعی یعرض الآنNext
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