أتاحت ميتا للمستخدمين والمطورين إمكانية بناء أجهزة ميوز تعمل بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بها، من خلال مشروع مفتوح المصدر يعتمد على مكونات متوفرة في الأسواق، مثل لوحات ESP32 وأجهزة Raspberry Pi.

وتتيح المبادرة تحويل ميوز من مجرد مساعد رقمي داخل التطبيقات إلى وكيل قادر على التفاعل مع أجهزة حقيقية، بداية من شاشات الجيب الصغيرة وحتى أدوات التحكم في المنزل الذكي.

أجهزة ميوز تعتمد على مكونات متاحة للجميع

أطلقت ميتا حزمًا برمجية تدعم لوحات ESP32 التجارية وأجهزة Raspberry Pi، كما نشرت مجموعة من الأفكار التي يمكن للهواة تنفيذها باستخدام هذه المكونات.

ومن بين النماذج المقترحة جهاز يعتمد على لوحة ESP32-S3 وشاشة AMOLED بحجم يقارب 1.75 بوصة، بتصميم قريب من جهاز Muse Charm الذي كشفت عنه الشركة.

شاشات وأجهزة تحكم تعمل مع ميوز

تشمل أفكار أجهزة ميوز وحدة HDMI صغيرة يمكن توصيلها بالتلفزيون، إلى جانب أجهزة تشبه أجهزة التحكم عن بُعد، ونماذج أخرى مزودة بشاشات حبر إلكتروني E Ink بأحجام تقترب من الأجهزة اللوحية الصغيرة.

كما كشفت ميتا عن مشروع Muse Home Link، الذي يأتي في تصميم صغير يشبه وحدة تخزين USB، ويتيح ربط ميوز بأجهزة المنزل الذكي والتحكم فيها.

• تشغيل Shorts تلقائياً على يوتيوب يثير غضب المستخدمين.. ميزة جديدة أم خلل؟
• مؤتمر LEAP 2026 يعزز حضور الرياض كمركز عالمي للذكاء الاصطناعي

وتخطط الشركة لإنتاج 5 آلاف وحدة من Home Link، مع توقع إتاحتها خلال الأسابيع المقبلة.

أجهزة ميوز.. ميتا تتيح للجميع بناء أجهزة ذكاء اصطناعي خاصة بهم

أجهزة مجانية لبعض مشتركي ميوز

تعتزم ميتا توفير بعض هذه الأجهزة مجانًا للمشتركين الجدد، لكن الحصول عليها سيعتمد على الكمية المتاحة.

وبعد توصيل Home Link بشبكة Wi-Fi المنزلية، يستطيع المستخدم إعطاء أوامر صوتية أو محادثية إلى ميوز لتنفيذ مهام مختلفة، مثل تشغيل التلفزيون والإضاءة أو إرسال مستندات إلى الطابعة.

وهكذا تتحول أجهزة ميوز إلى وسيلة لربط وكيل الذكاء الاصطناعي بالبيئة المحيطة بالمستخدم بدلًا من الاكتفاء بالتفاعل داخل تطبيق.

ميتا تحذر من مخاطر التجربة

رغم سهولة الوصول إلى المشروع، تحذر ميتا من أن Muse Gadgets موجه أساسًا إلى الهواة والمطورين ومحبي تجربة التقنيات الجديدة، خصوصًا أن ربط وكيل ذكاء اصطناعي بأجهزة المنزل يتطلب منح النظام صلاحيات واسعة.

وتوضح الشركة أن التجارب قد تؤدي إلى تلف بعض المكونات أو إلغاء الضمان أو حدوث مشكلات في الكهرباء والطاقة، فضلًا عن احتمال تكبد خسائر مالية، ولذلك يتحمل المستخدم مسؤولية التجربة.

مجتمع المطورين يطور أفكارًا جديدة

بدأ المطورون بالفعل في استخدام الأدوات التي أتاحتها ميتا لبناء أجهزة ميوز مختلفة. ومن بين هذه التجارب مشروع فيديريكو فيتيتشي، الذي حوّل جهاز القراءة الإلكتروني Xteink القائم على منصة ESP إلى شاشة محمولة صغيرة تعمل بواسطة ميوز.

وتعكس هذه الخطوة توجه ميتا إلى توسيع دور ميوز من روبوت محادثة إلى وكيل ذكاء اصطناعي يستطيع التواصل مع الأجهزة وتنفيذ مهام في العالم الحقيقي.

بدأت سامسونغ، وفق تسريبات حديثة، الإنتاج الكمي لمعالج Exynos 2700 الذي يُتوقع أن يظهر للمرة الأولى مع سلسلة Galaxy S27 في 2027، مع زيادة الإنتاج بنحو 10% مقارنة بالجيل السابق.

وتشير المعلومات المتداولة، التي نشرها المسرب Ice Universe، إلى أن سامسونغ بدأت بالفعل تصنيع الشريحة بكميات كبيرة، بعدما تحدثت تقارير سابقة عن بدء إنتاجها خلال النصف الثاني من 2026.

Exynos 2700 يعتمد على تصنيع 2 نانومتر

من المتوقع أن تستخدم سامسونغ الجيل الثاني من تقنية التصنيع بدقة 2 نانومتر، والمعروفة باسم SF2P. وتشير التسريبات إلى أن التقنية قد توفر زيادة في الأداء تصل إلى 12%، مع خفض استهلاك الطاقة بنحو 25% مقارنة بالجيل السابق.

كما يُتوقع أن يكون Exynos 2700 أول معالج من سامسونغ يستخدم تقنية التغليف FOWLP-SbS، التي تضع المعالج والذاكرة جنبًا إلى جنب أسفل طبقة نحاسية لتوزيع الحرارة.

وقد يساعد هذا التصميم على تحسين تبديد الحرارة مقارنة بالطريقة المستخدمة في Exynos 2600.

معالج بـ10 أنوية وتكوين جديد

تشير التسريبات إلى أن Exynos 2700 سيضم 10 أنوية موزعة على مجموعتين، مع أنوية مخصصة للمهام اليومية وأخرى للأداء العالي.

وتتضمن المجموعة الأولى نواة Arm C1-Ultra بسرعة تصل إلى 3.36 غيغاهرتز، إلى جانب أربع أنوية C1-Pro بسرعة 2.88 غيغاهرتز.

أما المجموعة الثانية، فتضم نواة C2-Ultra بسرعة تصل إلى 4.24 غيغاهرتز، إلى جانب أربع أنوية C2-Pro بسرعة 3.74 غيغاهرتز، لتشغيل المهام الأكثر تطلبًا.

• وكيل ميوز.. كيف تبدأ استخدام مساعد الذكاء الاصطناعي من ميتا؟
• منطقة مايكروسوفت السحابية في السعودية.. تشغيل رسمي خلال نوفمبر 2026

Exynos 2700 يدخل الإنتاج استعدادًا لهواتف Galaxy S27

رسوميات AMD وذاكرة أسرع

قد تعتمد الشريحة على وحدة الرسوميات Xclipse 970 المبنية على معمارية AMD RDNA 5، مع 16 وحدة حسابية، وسط توقعات بزيادة أداء الرسوميات بين 30% و40% مقارنة بالجيل السابق.

كما تشير التسريبات إلى دعم LPDDR6 RAM وUFS 5.0، ما قد يحسن سرعة نقل البيانات وأداء التطبيقات والألعاب.

هل يقدم Exynos 2700 قفزة كبيرة؟

إذا صحت هذه المواصفات، فقد يمثل Exynos 2700 خطوة مهمة لسامسونغ على مستوى الأداء وكفاءة الطاقة وإدارة الحرارة، خصوصًا مع الانتقال إلى تقنية تصنيع 2 نانومتر.

لكن جميع هذه المعلومات لا تزال غير رسمية، ولم تؤكد سامسونغ حتى الآن تفاصيل المعالج أو موعد الكشف عنه، لذلك تبقى أرقام الأداء والأنوية والرسوميات والذاكرة ضمن نطاق التسريبات إلى حين الإعلان الرسمي.

تفتح واجهة الدماغ والذكاء الاصطناعي طريقًا جديدًا للتواصل بين الإنسان والآلات، بعدما طور باحثون نظامًا يستطيع تحليل إشارات الدماغ لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي فهم هدف المستخدم بشكل صحيح أو اختار طريقة خاطئة لتنفيذه.

وطور باحثون من المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST)، بالتعاون مع Microsoft Research Asia، تقنية أطلقوا عليها اسم Neural Value Alignment أو NVA، وتعتمد على تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لرصد الاستجابات العصبية أثناء تفاعل الإنسان مع الذكاء الاصطناعي.

واجهة الدماغ والذكاء الاصطناعي تكتشف الخطأ دون كلام

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي عادةً على النصوص والأوامر الصوتية والأفعال والإيماءات لمعرفة ما يريده المستخدم. لكن هذه الإشارات لا تكشف دائمًا الهدف الحقيقي، لأن الفعل نفسه يمكن أن يعبر عن أكثر من نية.

فعلى سبيل المثال، قد يلتقط شخص كوبًا للشرب أو لغسله أو لنقله إلى مكان آخر. لذلك يواجه الذكاء الاصطناعي ما يسميه الباحثون غموض الهدف والفعل، حيث لا يكفي مراقبة التصرف لمعرفة النية الحقيقية.

وتحاول واجهة الدماغ والذكاء الاصطناعي تجاوز هذه المشكلة من خلال الاستعانة بإشارات عصبية تظهر عندما تختلف النتيجة عن توقعات الشخص.

إشارات الدماغ تكشف نوع الخطأ

ركز الباحثون على نوعين من الاستجابات العصبية: خطأ توقع المكافأة (RPE) وخطأ توقع الحالة (SPE).

يظهر خطأ توقع المكافأة عندما تكون النتيجة النهائية مختلفة عما أراده المستخدم. فإذا طلب شخص من روبوت إحضار مشروب وكان يريد الماء، بينما أحضر الروبوت القهوة، يستطيع النظام رصد الإشارة المرتبطة بهذا الخطأ.

أما خطأ توقع الحالة فيظهر عندما يحقق الذكاء الاصطناعي الهدف الصحيح، لكنه يختار طريقة مختلفة عما توقعه المستخدم. فإذا أراد الشخص الماء، ووصل إليه الروبوت بالفعل لكنه سلك مسارًا أو اتبع خطوات غير متوقعة، يمكن لإشارة الدماغ أن تكشف هذا الاختلاف.

واجهة الدماغ والذكاء الاصطناعي.. تقنية تكشف أخطاء الذكاء الاصطناعي من إشارات المخ

الذكاء الاصطناعي يتعلم من إشارات الدماغ

حلل الباحثون إشارات EEG باستخدام تقنيات التعلم العميق، وتمكن النظام من التمييز بين أخطاء الهدف وأخطاء طريقة التنفيذ.

ولا يتوقف دور واجهة الدماغ والذكاء الاصطناعي عند اكتشاف الخطأ، إذ يمكن للنظام استخدام الإشارات العصبية كنوع من التغذية الراجعة لتعديل قرارات الذكاء الاصطناعي أثناء التفاعل.

وقد يسمح ذلك مستقبلًا لروبوت منزلي مثلًا بتغيير تصرفه عندما يكتشف أن المستخدم لم يحصل على النتيجة التي أرادها، دون الحاجة إلى انتظار أمر صوتي جديد.

• عدد ساعات استخدام الهاتف يوميًا.. كم ساعة تكفي للبالغين وما الحد الأقصى؟
• OneDrive Photos يصل إلى Windows 11 بالخطأ.. ومايكروسوفت توضح ما حدث

تطبيقات مستقبلية تتجاوز الروبوتات المنزلية

يرى الباحثون أن التقنية قد تجد استخدامات في الروبوتات الصناعية والمركبات ذاتية القيادة والروبوتات الطبية وأنظمة إعادة التأهيل، خصوصًا لمساعدة الأشخاص الذين يواجهون صعوبة في الكلام أو الحركة.

كما يمكن أن تستفيد منها أنظمة التعليم مستقبلًا لفهم استجابات الطالب والتكيف معها بصورة أكثر دقة.

وقال البروفيسور سانغ وان لي، قائد البحث، إن الدراسة توضح إمكانية استخدام الإشارات المعرفية التي يولدها الدماغ مباشرة إلى جانب السلوك الظاهر لفهم نوايا البشر أثناء التعاون مع الذكاء الاصطناعي.

هل أصبحت التقنية قادرة على قراءة الأفكار؟

رغم النتائج الواعدة، لا تعني واجهة الدماغ والذكاء الاصطناعي أن الأنظمة أصبحت قادرة على قراءة الأفكار بالمعنى الحرفي.

فالباحثون اختبروا التقنية في عمليات محاكاة، بينما ما زال استخدامها في بيئات واقعية أكثر تعقيدًا يحتاج إلى مزيد من الاختبارات. كما أن أجهزة EEG تعتمد على أقطاب لالتقاط إشارات كهربائية ضعيفة يمكن أن تتأثر بالتشويش والحركة.

ومع تطور هذه التقنية، قد تتحول إشارات الدماغ مستقبلًا إلى قناة إضافية للتواصل مع الذكاء الاصطناعي، بحيث يستطيع النظام اكتشاف سوء الفهم وتصحيح مساره دون أن يضطر المستخدم إلى شرح المشكلة بالكلمات.