العملات تحت الضغط.. ومخاوف ترامب تشعل الأسواق
تاريخ النشر: 28th, January 2025 GMT
طوكيو-رويترز
تخلى الين الياباني اليوم الثلاثاء عن بعض المكاسب التي حققها بوصفه ملاذا آمنا مع تقييم المستثمرين للعواقب المحتملة لنموذج ذكاء اصطناعي مجاني أطلقته شركة ناشئة صينية، في حين دفعت التهديدات الجديدة بفرض رسوم جمركية اليورو إلى التراجع.
واستقر الدولار بعدما تعرض لضربة قوية الليلة الماضية وسط هزة واسعة النطاق في الأسواق المالية بسبب ظهور مساعد الذكاء الاصطناعي المجاني الذي طرحته شركة ديب سيك الصينية التي تقول إنه يستخدم رقائق أقل تكلفة وبيانات أقل.
ويهدد نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد بقلب الرهانات واسعة النطاق التي رفعت في الماضي أسهم التكنولوجيا الأمريكية، وخاصة سهم شركة صناعة الرقائق إنفيديا، مما أدى إلى عمليات بيع واسعة في الأسهم لتجنب المخاطر.
وارتفع الدولار 0.7 بالمئة مقابل الين إلى 155.70، بعد أن صعد الين إلى أقوى مستوى منذ منتصف ديسمبر كانون الأول عند 153.715 أمس الاثنين وسط إقبال على الملاذ الآمن.
وقال مات سيمبسون كبير محللي السوق في سيتي إندكس "حقيقة أن أخبار نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بديب سيك أثارت المزيد من التقلبات لسعر الدولار الأمريكي مقابل الين الياباني يوم الاثنين مقارنة باجتماع بنك اليابان الذي مال إلى التشديد النقدي يوم الجمعة الماضي، تظهر مدى أهمية الأمر بالنسبة للمتداولين".
ونزل المؤشر ستاندرد اند بورز 500 بنسبة 1.46 بالمئة أمس الاثنين متأثرا بانخفاض أسهم التكنولوجيا. وهوى سهم إنفيديا، الشركة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، 17 بالمئة، مما أدى إلى محو حوالي 593 مليار دولار من قيمتها السوقية، وهي أكبر خسارة في يوم واحد لأي شركة في وول ستريت.
وقال سيمبسون "من الواضح أن هذا يضع أداء قطاع التكنولوجيا في الولايات المتحدة والرغبة في المخاطرة تحت مراقبة دقيقة، وتقارير الأرباح القادمة من مايكروسوفت وتسلا وميتا بلاتفورمز وأبل تحت عدسة مكبرة".
وتراجع اليورو 0.6 بالمئة إلى 1.0428 دولار قبل اجتماع السياسة النقدية للبنك المركزي الأوروبي هذا الأسبوع والذي من المتوقع أن يخفض فيه أسعار الفائدة مع تهديد الرئيس الأمريكي دونالد ترامب بفرض رسوم جمركية.
وقال ترامب أمس إنه يعتزم فرض رسوم جمركية على واردات رقائق الكمبيوتر والأدوية والصلب في محاولة لتشجيع المنتجين على تصنيعها في الولايات المتحدة.
وقال كيران وليامز رئيس قسم الصرف الأجنبي في آسيا لدى (إن تاتش كابيتال ماركتس) "ستظل الرسوم الجمركية في بؤرة الاهتمام في الوقت الحالي،... خاصة مع اقترابنا من الموعد النهائي الذي يحل في مطلع فبراير للجولة الأولى من الرسوم الجمركية".
وكان ترامب قد لوح بإمكانية فرض رسوم جمركية بنسبة 25 بالمئة على الواردات من كندا والمكسيك اعتبارا من الأول من فبراير شباط، وهدد بفرض رسوم جمركية على الاتحاد الأوروبي والصين أيضا.
وارتفع مؤشر الدولار، الذي يقيس اداء العملة الأمريكية مقابل ست عملات رئيسية، 0.13 بالمئة إلى 107.94 بعد أن هبط إلى أدنى مستوى منذ منتصف ديسمبر كانون الأول أمس الاثنين عند 107.68.
ويبدأ مجلس الاحتياطي الاتحادي اجتماعه الذي يستمر يومين اليوم الثلاثاء، ومن المتوقع أن يبقي على أسعار الفائدة ثابتة. وسيبحث المستثمرون عن أي تلميحات حول ما إذا كان من المحتمل أن يخفض أسعار الفائدة قريبا إذا تراجع التضخم مقتربا من هدف البنك المركزي السنوي البالغ اثنين بالمئة.
وسجل الجنيه الإسترليني في أحدث تعاملات 1.2441 دولار، بانخفاض 0.4 بالمئة خلال اليوم.
واستمرت خسائر الدولارين الأسترالي والنيوزيلندي الحساسين للمخاطر.
وبالنسبة للعملات المشفرة، لم يطرأ تغير يذكر على بتكوين، العملة المشفرة الأشهر في العالم، لتسجل 101421 دولارا وهو مستوى بعيد عن المستوى القياسي المرتفع البالغ 109071.86 دولار الذي لامسته الأسبوع الماضي وسط آمال في أن يشرع ترامب في تطبيق قواعد تنظيمية أكثر ملائمة للعملات المشفرة.
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
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.
مظاهرات حاشدة في إيران تطالب بالرد على إسرائيل والثأر لدماء القادة