تمكن باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA من تطوير أداة جديدة لتوليد الصور تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تمتاز بسرعة فائقة وجودة عالية مع استهلاك أقل للطاقة، ويمكن تشغيلها محليًا على أجهزة الحاسوب المحمولة أو الهواتف الذكية.

 

الأداة الجديدة التي تحمل اسم HART (اختصارًا لـ Hybrid Autoregressive Transformer) تمثل دمجًا مبتكرًا بين تقنيتين شائعتين في هذا المجال: النماذج التوليدية التسلسلية (autoregressive) ونماذج الانتشار (diffusion).

حيث تعتمد HART على النموذج التسلسلي لرسم الصورة بشكل سريع وإجمالي، ثم تستخدم نموذج الانتشار صغير الحجم لتوضيح التفاصيل الدقيقة وتحسين جودة الصورة.

 

 

اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد مستقبل التصوير الفوتوغرافي

 

السرعة والكفاءة



وتتميز HART بقدرتها على إنتاج صور تضاهي أو تتفوق على الصور التي تولدها نماذج الانتشار المتقدمة، لكنها تفعل ذلك بسرعة أكبر بنحو تسع مرات، مع تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية بنسبة تصل إلى 31% مقارنةً بأحدث النماذج. ويكفي أن يدخل المستخدم وصفًا نصيًا بسيطًا لتقوم الأداة بتوليد الصورة المطلوبة.


ويُتوقع أن تفتح هذه التقنية آفاقًا واسعة في عدة مجالات، مثل تدريب السيارات الذاتية القيادة في بيئات افتراضية واقعية، وتصميم مشاهد غنية لألعاب الفيديو، وحتى مساعدة الروبوتات على إتمام مهام معقدة في العالم الحقيقي.


يقول الباحث هاوتيان تانغ، المؤلف المشارك في الدراسة: "تمامًا كما يرسم الفنان لوحة من خلال تحديد الشكل العام أولًا، ثم يعود لإضافة التفاصيل الدقيقة بضربات فرشاة صغيرة، هذا ما تفعله HART بالضبط".

 

 

أخبار ذات صلة «AIM للاستثمار» تستشرف مستقبل الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي يتفوق في رصد تشوهات الجنين

تحسين الجودة



وقد واجه الباحثون تحديات أثناء تطوير الأداة، خاصة في كيفية دمج نموذج الانتشار بطريقة تكمّل عمل النموذج التسلسلي دون أن تؤدي إلى تراكم الأخطاء. وخلصوا إلى أن أفضل طريقة هي استخدام نموذج الانتشار فقط في المرحلة النهائية لمعالجة التفاصيل الدقيقة.

ومن أبرز ما يميز HART أنها تعتمد بشكل أساسي على نموذج تسلسلي مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع نماذج توليدية متعددة الوسائط تجمع بين الرؤية واللغة، وهو ما يمهد الطريق لتطبيقات جديدة مثل شرح خطوات تركيب قطعة أثاث بالصوت والصورة.

 



مستقبل HART



ويطمح الفريق البحثي إلى تطوير HART مستقبلًا ليشمل مجالات أوسع مثل توليد الفيديوهات والتنبؤ بالأصوات، مستفيدين من قابلية الأداة للتوسع والعمل عبر وسائط متعددة.

وقد تم تمويل هذا البحث من قبل عدة جهات منها مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي، ومركز MIT وAmazon Science Hub، وبرنامج MIT لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، كما تبرعت NVIDIA بالبنية التحتية اللازمة لتدريب النموذج.

 

إسلام العبادي(أبوظبي)

المصدر: صحيفة الاتحاد

كلمات دلالية: إنفيديا التصوير الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی

إقرأ أيضاً:

أكاديمي: دقة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي تتجاوز 90%  

أوضح د عبد الرحمن المطرف أستاذ تقنية المعلومات في جامعة الملك سعود، مستوى دقة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي.

وأضاف المطرف، خلال لقائه المذاع على قناة الإخبارية، أن دقة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي تتجاوز 90% مقارنة بـ 51% من القرار البشري.

وتابع، أن القرار البشري لا يتجاوز تلك النسبة في أحسن حالاته، لأن وقت الإنسان وقدراته محدودة بينما يمكن للذكاء الاصطناعي الغوص بعمق في البيانات والتنقيب فيها والبحث في لحظات عن كم هائل من المعلومات.

د. عبد الرحمن المطرف أستاذ تقنية المعلومات في جامعة الملك سعود:

دقة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي تتجاوز 90% مقارنة بـ 51% من القرار البشري#عين_الخامسة | #الإخبارية pic.twitter.com/qBkj4arWGZ

— قناة الإخبارية (@alekhbariyatv) June 23, 2025 الذكاء الاصطناعيأخبار السعوديةآخر أخبار السعوديةقد يعجبك أيضاًNo stories found.

مقالات مشابهة

  • أكاديمي: دقة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي تتجاوز 90%  
  • هكذا سيهيمن الذكاء الاصطناعي على المهن بحلول 2027
  • دراسة صادمة.. أنظمة الذكاء الاصطناعي تظهر سلوكا خطيرا للحفاظ على بقائها
  • بالذكاء الاصطناعي.. حملة ترويج سياحة مصر تحصد 100 مليون مستخدم
  • واتساب يكشف عن ميزات جديدة منها الكتابة بالذكاء الاصطناعي
  • واتساب يدخل عصر الذكاء الاصطناعي.. ميزة جديدة لكتابة الرسائل
  • برلماني: 30 يونيو محطة مضيئة في تاريخ مصر وجسدت وحدة الشعب ورفضه اختطاف الوطن
  • الذكاء الاصطناعي في التحكيم الرياضي بين الدقة والتحديات
  • محتوى بلا بشر… الذكاء الاصطناعي يغزو تيك توك والارباح تتضاعف
  • ابتكار سعودي يرصد مخالفات المسار الطارئ بالذكاء الاصطناعي