تراجعت مبيعات هواتف آيفون بنسبة 10٪ عالمياً، يُعتبر هذا الانخفاض الأكبر لهواتف iPhone من Apple منذ بداية جائحة فيروس كورونا.
وأعلنت الشركة النتائج المالية خلال الربع الأول من العام الحالي، الذي يتزامن مع الربع الثاني من السنة المالية لشركة آبل، شهدت مبيعات هواتف آيفون انخفاضًا من 51.33 مليار دولار إلى 45.96 مليار دولار على أساس سنوي. يُرجع السبب الرئيسي وراء هذا الانخفاض إلى تراجع المبيعات في السوق الصينية بنسبة 8%.
على الرغم من انخفاض مبيعات هواتف آيفون، إلا أن آبل تمكنت من تحقيق إيرادات كبيرة تجاوزت 90 مليار دولار، مدفوعة بنمو قطاع الخدمات بنسبة 14%.
تفوقت الإيرادات المذكورة توقعات المحللين قليلاً، ولكنها أقل بنسبة 4٪ من الأرباح التي تم تحقيقها في نفس الفترة من العام الماضي.
تؤكد الأرقام الرسمية ما تم ذكره في العديد من التقارير الإعلامية خلال الأشهر السابقة بخصوص تراجع مبيعات هواتف آيفون في الصين، وذلك بسبب التنافس مع الشركات المحلية وعودة شركة هواوي بقوة وبشكل غير متوقع.
يجدر أيضًا بالذكر أن مبيعات أجهزة الآيباد قد انخفضت من 6.67 مليار دولار إلى 5.56 مليار دولار سنويًا، ويعود ذلك إلى عدم إطلاق الشركة أجهزة جديدة منذ عام 2022.
من المتوقع أن تعلن آبل عن أجهزة آيباد جديدة خلال الأيام القادمة، بما في ذلك آيباد برو مزودة بمعالج M4 وإصدارات جديدة من آيباد آير، بالإضافة إلى ملحقات أخرى.
فيما يتعلق بمستقبل الشركة مع ثورة الذكاء الاصطناعي، صرح تيم كوك، الرئيس التنفيذي لشركة آبل، بأن الشركة لديها “مزايا تميزها في عصر الذكاء الاصطناعي”، معلنًا عن كشف الشركة عن بعض الأشياء المثيرة للغاية للعملاء في المستقبل القريب.
في خطوة علمية واعدة، طوّر باحثون نظامًا متقدمًا يجمع بين تقنيتي الواقع الافتراضي والذكاء الاصطناعي، يهدف إلى الكشف المبكر عن اضطراب طيف التوحد (ASD) لدى الأطفال، بدقة تتجاوز 85%، متفوقًا على الأساليب التقليدية المعتمدة على الملاحظة اليدوية والاستبيانات.
يعتمد النظام على تتبّع أنماط حركة الأطفال وتركيزهم البصري خلال تنفيذهم لمهام داخل بيئات افتراضية غامرة تحاكي مواقف الحياة الواقعية. وتسمح هذه البيئات التفاعلية بتحليل أكثر دقة واستجابة طبيعية من الأطفال، مقارنةً بجلسات التشخيص التقليدية.
ويستخدم النظام نموذج تعلم عميق لتحليل البيانات السلوكية الحركية، مقدمًا نتائج فورية بتكلفة منخفضة، معتمداً على شاشات وكاميرات تجارية متوفرة في الأسواق، مما يجعله قابلاً للتطبيق في مراكز التشخيص حول العالم.
نظام 3DCNN ResNet: نقلة نوعية في تحليل الحركة والتشخيص
أطلق الباحثون من معهد Human-Tech بجامعة البوليتكنيك في فالنسيا (UPV) هذا الابتكار تحت اسم 3DCNN ResNet، وهو نظام قائم على شبكات عصبونية عميقة مخصصة لتحليل الحركة. وقد حقق أداءً دقيقًا فاق 85% في الكشف عن أعراض التوحد، وفقًا لما نشر في مجلة Expert Systems with Applications.
خلال التجارب، تم تسجيل وتحليل حركات الأطفال أثناء تفاعلهم مع البيئة الافتراضية، مما سمح للنظام بالتقاط مؤشرات بصرية وحركية تُعد دلائل قوية على وجود التوحد.
ميزة بيئة التشخيص: واقعية تعكس السلوك الطبيعي للأطفال
بحسب Mariano Alcañiz، مدير معهد Human-Tech، فإن البيئة الافتراضية المستخدمة تُسهم في تحفيز ردود فعل طبيعية تمثّل بدقة سلوك الأطفال في حياتهم اليومية، مما يزيد من مصداقية النتائج. وقال:
“البيئة الافتراضية تتيح لنا محاكاة مواقف مألوفة، فنحصل على استجابات طبيعية بعيدًا عن التصنع الذي تُسببه البيئات السريرية”.
يتكوّن النظام من شاشة عرض كبيرة أو غرفة إسقاط محيطية، يتم خلالها دمج صورة حية للطفل أثناء أدائه للمهام، ثم تُسجل الكاميرات حركته وتحللها باستخدام نموذج التعلم العميق. ويؤكد الباحثون أن هذه التقنية أقل تكلفة مقارنةً بالاختبارات اليدوية، وتُعد بديلاً واقعيًا يمكن دمجه بسهولة في مراكز التأهيل والتشخيص.
8 سنوات من البحث والتعاون لتطوير أداة تشخيصية دقيقة
على مدى ثماني سنوات، عمل فريق معهد Human-Tech بالتعاون مع مركز Red Cenit لتنمية القدرات الإدراكية، على تحسين أدوات التشخيص المبكر. ويأمل الفريق في تطوير النموذج لاستخدامه في تحليل أنماط حركية أخرى، مثل المشي والتحدث، لدعم فهم أوسع لأعراض التوحد في سياقات متعددة.
الباحث Alberto Altozano، أحد المطورين، أشار إلى أن المقارنة بين النماذج التقليدية والنموذج الجديد أظهرت تفوقًا واضحًا في الدقة والتنوع، مؤكدًا:
“النموذج الجديد قادر على تحليل التفاعل داخل بيئة افتراضية بدقة أعلى ومن خلال عدد أكبر من المهام، مما يجعله أداة واعدة في تشخيص التوحد مستقبلاً”.
يواصل الذكاء الاصطناعي إحداث ثورة في قطاع الرعاية الصحية، وهذه المرة بتقنية مذهلة قادرة على التنبؤ بالسكتة القلبية المفاجئة قبل حدوثها بما يصل إلى أسبوعين. هذا الاكتشاف العلمي الرائد قد يغيّر قواعد اللعبة في مجال أمراض القلب، ويمنح المرضى والأطباء وقتًا ثمينًا لاتخاذ التدابير الوقائية المناسبة.
ابتكار ثوري في الطب القلبي الذكاء الاصطناعي يكشف السكتة القلبية قبل وقوعها بأيام
بحسب دراسة نُشرت مؤخرًا في مجلة European Heart Journal، توصل باحثون من معهد Inserm وجامعة باريس سيتي، بالتعاون مع مجموعة AP-HP وشركاء من الولايات المتحدة، إلى تطوير شبكة عصبية اصطناعية مستوحاة من الدماغ البشري. وباستخدام أكثر من 240 ألف تخطيط كهربائي للقلب (ECG) مأخوذة من مرضى من ست دول، استطاعت هذه الشبكة تحديد الحالات الأكثر عرضة لخطر اضطرابات قاتلة في نظم القلب، بدقة بلغت 70%.
ابتكار ثوري في الطب القلبي الذكاء الاصطناعي يكشف السكتة القلبية قبل وقوعها بأيام
إحصائيات مقلقة تدفع للتفكير في حلول استباقية
السكتة القلبية المفاجئة تُعد من أخطر أسباب الوفاة عالميًا، حيث تُسجل أكثر من 5 ملايين حالة وفاة سنويًا، وغالبًا ما تحدث دون إنذارات مسبقة حتى لدى من لم يتم تشخيصهم سابقًا بأمراض قلبية. لكن هذه التقنية الجديدة قد تُحدث نقلة نوعية في إمكانية الكشف المبكر، وتمنح الأطباء أداة تنبؤية لتحديد الأشخاص المعرضين للخطر حتى قبل ظهور الأعراض.
تفاصيل منهجية الدراسة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
شراكة علمية متعددة الجنسيات وتحليل غير مسبوق للبيانات
أجرت الدراسة شركة Cardiologs (التي تتبع مجموعة Philips) بالتعاون مع جامعات باريس سيتي وهارفارد. وقد تم تحليل ملايين الساعات من إشارات القلب البيولوجية، مستخلصة من مرضى في دول متنوعة: الولايات المتحدة، فرنسا، المملكة المتحدة، جنوب أفريقيا، الهند، وتشيكيا.
ومن خلال هذه التحليلات، اكتشف الباحثون إشارات كهربائية جديدة ترتبط بزيادة احتمال حدوث اضطرابات مهددة للحياة في نظم القلب.
وفقًا للدكتور لوران فيورينا، المؤلف الرئيسي للدراسة، فإن الشبكة العصبية نجحت في تحديد المرضى الأكثر عرضة لخطر الإصابة باضطرابات في نظم القلب بدقة تبلغ 70%، كما استطاعت استبعاد الحالات غير المعرّضة بدقة بلغت 99.9%. ويُتوقع أن تُستخدم هذه الشبكة مستقبلاً ضمن أنظمة المراقبة داخل المستشفيات، أو حتى تُدمج في أجهزة مثل الهولتر المحمول أو الساعات الذكية، لتعقب الإشارات غير المنتظمة في نبضات القلب في الوقت الحقيقي.
البروفيسور إلوي ماريجون، مدير الأبحاث في مركز PARCC، يصف هذا الإنجاز بأنه يمثل “تغييرًا جذريًا في كيفية الوقاية من السكتة القلبية”. فبينما كانت الجهود السابقة تركز على التنبؤ بالمخاطر على المدى الطويل، فإن النظام الجديد يتيح التنبؤ بالحالات الخطرة في الأيام أو حتى الساعات القليلة التي تسبق الحدث القلبي مباشرة، مما يفتح المجال لاتخاذ إجراءات وقائية سريعة وفعالة.
رغم النتائج المبشرة، يؤكد الباحثون على ضرورة إجراء دراسات سريرية ميدانية لتقييم فعالية هذه التقنية في الواقع العملي. ويختم الدكتور لوران فيورينا بقوله:
“لقد أثبتنا أن الذكاء الاصطناعي قادر بالفعل على إحداث ثورة في الوقاية من اضطرابات نظم القلب القاتلة. الخطوة التالية هي اختبار هذه الإمكانيات في بيئة طبية واقعية.”
في خطوة ثورية تعزز آمال ملايين المرضى حول العالم، توصل باحثون من جامعتي كاليفورنيا في بيركلي وسان فرانسيسكو إلى تقنية مذهلة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحويل إشارات الدماغ إلى كلام طبيعي يُبث في لحظته، ما يشكل تطورًا نوعيًا في عالم الأطراف الاصطناعية العصبية وتقنيات التخاطب بين الدماغ والحاسوب.
الذكاء الاصطناعي يعيد الصوت للصامتين ابتكار يحوّل موجات الدماغ إلى كلام طبيعي لحظيًا
لطالما شكّل زمن الانتقال في واجهات الدماغ والحاسوب عائقًا أمام تحقيق تواصل طبيعي وسلس، خاصة لمن فقدوا القدرة على الكلام. إلا أن الفريق البحثي تمكّن من تجاوز هذه العقبة عبر تطوير خوارزمية بث تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تتيح ترجمة الإشارات العصبية إلى صوت مسموع في غضون ثانية واحدة فقط، مقارنةً بـ8 ثوانٍ في التجارب السابقة.
الذكاء الاصطناعي يعيد الصوت للصامتين ابتكار يحوّل موجات الدماغ إلى كلام طبيعي لحظيًا
تقنيات متقدمة بأداء يفوق التوقعات
تستند هذه التقنية إلى تسجيل النشاط العصبي من القشرة الحركية المسؤولة عن النطق، ثم فك شفرته باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة. وبحسب الدكتور جوبالا أنومانشيبالي، فإن سرعة فك التشفير تقارب مستوى أداء المساعدات الصوتية مثل “سيري” و”أليكسا”، مما يجعل التجربة الصوتية طبيعية وأقرب ما تكون للحديث الفعلي.
مشاركة فعالة من المرضى: تجربة شخصية تعزز الموثوقية
ساهمت مريضة تدعى “آن” في اختبار النظام الجديد من خلال محاولتها نطق جمل بصمت. وعلى الرغم من عدم قدرتها على إصدار صوت، نجح الباحثون في توليد صوت اصطناعي مطابق لصوتها الحقيقي باستخدام بيانات مسجلة مسبقًا ونموذج مدرب على تحويل النص إلى كلام. وأكدت “آن” أن التجربة الجديدة منحتها شعورًا أقوى بالتحكم والاتصال بجسدها.
خوارزمية متعددة الاستخدامات: مرونة تتجاوز الأجهزة
أثبت الباحثون أن خوارزميتهم ليست محصورة في نوع معين من واجهات الاستشعار، بل يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة مثل مصفوفات الأقطاب الكهربائية الدقيقة أو أجهزة الاستشعار غير الجراحية (sEMG)، مما يعزز إمكانات التوسّع العملي لهذه التقنية مستقبلًا.
تخطي الحفظ الآلي: الذكاء الاصطناعي يتعلم اللغة فعلًا
لا يقتصر النموذج على تكرار ما تعلمه، بل أثبت قدرته على توليد كلمات جديدة باستخدام أبجدية الناتو الصوتية، مما يدل على أنه يتعلم الأنماط الصوتية والبنية العميقة للغة وليس مجرد نسخ لمفردات محفوظة.
مستقبل واعد: آفاق لا محدودة لتقنيات التخاطب الدماغي
يرى الدكتور تشول جون تشو أن هذا الإنجاز ليس سوى بداية لسلسلة من التطورات القادمة، حيث يسعى الفريق إلى تحسين جودة النبرة، والحِدة، والتعبيرات الصوتية لتجعل الكلام الناتج أكثر إنسانية وتعبيرًا.
وتسير شركات عالمية في الاتجاه ذاته، منها “بارادروميكس” التي طورت واجهة “Connexus”، و”نيورالينك” التي يملكها إيلون ماسك وتواصل تطوير شريحتها الذكية “N1″، مما يعكس تصاعد حدة المنافسة في هذا المجال الحيوي.