غوغل تطرح هاتفا يعمل مع الذكاء الاصطناعي ويتصل بالأقمار الصناعية
تاريخ النشر: 29th, June 2025 GMT
#سواليف
سرّبت بعض مواقع الإنترنت معلومات تتعلق بمواصفات #هاتف Pixel 10 الذي ستطرحه #غوغل قريبا لتنافس من خلاله أفضل #هواتف_أندرويد.
زوّد الهاتف بمنفذين لشرائح الاتصال، ومنفذ USB Type-C 3.2، وماسح لبصمات الأصابع مدمج في الشاشة، وشريحة NFC، وتقنيات لطلب النجدة عبر الأقمار الصناعية، وتقنيات Circle to Search التي تعمل مع #الذكاء_الاصطناعي، وبطارية بسعة 4970 ميلي أمبير تعمل مع شاحن سريع باستطاعة 29 واط، ويمكن شحنها بشاحن لاسلكي باستطاعة 15 واط.
وتبعا للتسريبات فإن هيكله جاء مقاوم للماء والغبار وفق معيار IP68/IP69، وسيتحمى الواجهتين الأمامية والخلفية للهيكل بزجاج Gorilla Glass Victus 2 المضاد للصدمات والخدوش.
مقالات ذات صلة واتس آب يقدّم حلا ذكيا لمتابعة المحادثات دون قراءتها بالكامل 2025/06/29شاشة الهاتف أتت LTPO OLED بمقاس 6.3 بوصة، دقة عرضها (2424/1080) بيكسل، ترددها 120 هيرتز، معدل سطوعها يصل إلى 3000 شمعة/م تقريبا.
يعمل الجهاز بنظام “أندرويد-16” قابل للتحديث، ومعالج Google Tensor G5، ومعالج رسوميات Mali-G715 MC7، وذواكر وصول عشوائي 12 غيغابايت، وذواكر داخلية 128/256 غيغابايت.
كاميرته الأساسية أتت ثلاثية العدسة بدقة (48+12+10.8) بيكسل، فيها عدسة telephoto وعدسة ultrawide، أما كاميرته الأمامية فأتت بدقة 10.5 ميغابيكسل، مجهزة بعدسة ultrawide، وقادرة على توثيق فيديوهات 4K بمعدل 60 إطارا في الثانية.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف هاتف غوغل هواتف أندرويد الذكاء الاصطناعي
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يسرّع تطوير اللقاحات والعلاجات
استخدم مهندسون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا للتعلم الآلي لتصميم جسيمات نانوية يمكنها إيصال الحمض النووي الريبي (RNA) إلى الخلايا بشكل أكثر كفاءة.
باستخدام الذكاء الاصطناعي، توصل الباحثون إلى طريقة جديدة لتصميم جسيمات نانوية يمكنها توصيل لقاحات الحمض النووي الريبي وأنواع أخرى من علاجات الحمض النووي الريبي بكفاءة أكبر.
درّب الباحثون نموذج تعلم آلي على تحليل آلاف التركيبات الحالية، ليقترح تركيبات أفضل وأكثر فعالية. كما مكّنهم النموذج من تحديد الجسيمات المناسبة لأنواع مختلفة من الخلايا ودمج مواد جديدة في التركيب.
قال جيوفاني ترافيرسو، أستاذ الهندسة الميكانيكية في المعهد "طبقنا أدوات تعلم الآلة لتسريع تحديد أفضل التركيبات المكونة للجسيمات الدهنية، بهدف استهداف أنواع خلايا مختلفة أو دمج مواد جديدة، بسرعة تفوق الطرق التقليدية".
وأكد الباحثون أن هذا النهج يمكن أن يسرّع، بشكل كبير، تطوير اللقاحات والعلاجات الجديدة للأمراض مثل السمنة والسكري.
نماذج الجسيمات
لقاحات الحمض النووي الريبي، مثل لقاحات كوفيد-19، عادةً ما تُغلف في جسيمات دهنية لحمايتها ومساعدتها على الدخول إلى الخلايا. تصميم جسيمات أكثر كفاءة في هذه الوظيفة يمكن أن يحسن فعالية اللقاحات والعلاجات.
في عام 2024، أطلق مختبر ترافيرسو مشروعًا بحثيًا متعدد السنوات لتطوير أجهزة تُؤخذ عن طريق الفم لإيصال لقاحات وعلاجات الحمض النووي الريبي.
يتكون الجسيم الدهني عادةً من أربعة مكونات: الكوليسترول، دهون مساعدة، دهون قابلة للتأين، ودهون مرتبطة ببولي إيثيلين غليكول (PEG). عدد التركيبات المحتملة ضخم، ما يجعل اختبار كل واحدة يدويًا عملية بطيئة. لذا، لجأ الفريق إلى الذكاء الاصطناعي لتسريع المهمة.
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يعزز فعالية علاج السرطان
نموذج COMET
قال ألفين تشان البروفيسور المساعد في جامعة نانيانغ التكنولوجية في سنغافورة، وأحد المؤلفين الرئيسيين للدراسة الجديدة، التي ظهرت في مجلة Nature Nanotechnology، إن "معظم نماذج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية تركز على مركب واحد، وهو ما لا يناسب الجسيمات الدهنية التي تتكون من عدة مكونات متفاعلة".
لتجاوز هذه العقبة، طوّر الفريق نموذجًا يُدعى COMET، مستوحى من نماذج اللغة مثل ChatGPT، لتعلّم كيفية تفاعل المكونات الكيميائية المختلفة في الجسيمات وتأثيرها على الخصائص مثل كفاءة توصيل الحمض النووي الريبي.
أنشأ الباحثون مكتبة من نحو 3000 تركيبة مختلفة، واختبروها مخبريًا لقياس فعاليتها. ثم دُرّب النموذج على هذه البيانات. بعد التدريب، تنبأ النموذج بتركيبات جديدة أظهرت أداءً أفضل عند اختبارها في خلايا جلد فأر.
تطوير متسارع
بمجرد أن أثبت الباحثون قدرة النموذج على التنبؤ بدقة بالجسيمات التي ستنقل الحمض النووي الريبوزي المرسال (mRNA) بكفاءة، بدأوا بطرح أسئلة إضافية. أولًا، تساءلوا عما إذا كان بإمكانهم تدريب النموذج على جسيمات نانوية تتضمن مكونًا خامسًا: نوع من البوليمرات يُعرف باسم إسترات بولي بيتا أمينو المتفرعة (PBAEs).
كما دُرّب النموذج على توقع الجسيمات الأنسب لأنواع خلايا محددة، مثل خلايا سرطان القولون، ونجح في ذلك.
أخيرًا، استُخدم النموذج للتنبؤ بالتركيبات الأكثر تحمّلًا لعملية التجميد والتجفيف (lyophilization)، وهي تقنية لحفظ الأدوية.
قال ترافيرسو "هذه أداة تُمكّننا من تكييفها مع مجموعة متنوعة تمامًا من الأسئلة، وتُساعد في تسريع عملية التطوير. أدرجنا مجموعة تدريبات كبيرة في النموذج، ولكن بعد ذلك يُمكننا إجراء تجارب أكثر تركيزًا والحصول على نتائج مفيدة في أنواع مختلفة جدًا من الأسئلة".
يعمل الفريق حاليًا على دمج بعض هذه الجسيمات في علاجات محتملة للسكري والسمنة، مثل مقلدات GLP-1 المشابهة لأدوية "أوزيمبيك".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
محافظ بني سويف: انتهاء موسم توريد القمح.. ويُشيد بوعي ووطنية المزارعين