يُحدث الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في قطاع الأغذية، بدءًا من الزراعة والتخزين، وصولًا إلى الإنتاج والتغذية الشخصية. إذ تُظهر أحدث الابتكارات أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكنها تحسين سلامة الغذاء وجودته، والمساهمة في تطوير أطعمة وظيفية مبتكرة، فضلًا عن تصميم حميات غذائية مخصصة تلائم احتياجات الأفراد الصحية.
الذكاء الاصطناعي يُعيد تشكيل مستقبل الغذاء سلامة أعلى وتغذية مخصصة وجودة محسّنة
تشير بيانات منظمة الصحة العالمية إلى أن واحدًا من كل عشرة أشخاص يُصاب سنويًا بمرض بسبب الغذاء الملوث، مما يؤدي إلى قرابة 420 ألف وفاة سنويًا. وهنا يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في رصد التلوث وتوقّعه بسرعة وبدقة أعلى من الطرق التقليدية.
الذكاء الاصطناعي يُعيد تشكيل مستقبل الغذاء سلامة أعلى وتغذية مخصصة وجودة محسّنة
مثال: طورت شركة Corbion نظامًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يُدعى CLCM يحاكي ظروف التخزين البارد ويتنبأ بمخاطر التلوث في اللحوم الباردة والأجبان، مستندًا إلى تحليل عناصر مثل درجة الحموضة ونسبة الرطوبة والملح.
في الزراعة: تعتمد أنظمة مثل OPI من شركة Evja على مستشعرات ذكية تقدم بيانات لحظية عن رطوبة التربة والحرارة والمغذيات، مما يساعد على توقيت الري والتسميد للحد من نمو البكتيريا الضارة مثل السالمونيلا.
في النقل والتخزين: أنظمة مثل تلك التي طورتها FreshSens تراقب ظروف التخزين بواسطة مستشعرات متصلة بنماذج ذكاء اصطناعي، مما يقلل نسبة تلف الأغذية حتى 40% ويحد من الهدر الغذائي بشكل كبير.
الأطعمة الوظيفية: الذكاء الاصطناعي يسرّع تطوير الأغذية الصحية
مع تزايد انتشار الأمراض المزمنة المرتبطة بالنظام الغذائي مثل السمنة والسكري وأمراض القلب، يتزايد الاهتمام بتطوير ما يُعرف بـ “الأطعمة الوظيفية”—وهي منتجات غذائية تحتوي على مركّبات فعالة تقدم فوائد صحية موجهة.
تُقدّر قيمة سوق الأطعمة الوظيفية عالميًا بنحو 309 مليارات دولار بحلول عام 2027.
باستخدام الذكاء الاصطناعي، أصبحت الشركات قادرة على اكتشاف المركّبات المفيدة بسرعة أكبر. مثلًا، طورت شركة Brightseed منصة Forager، التي حللت أكثر من 700 ألف مركّب نباتي وحددت مركبات في الفلفل الأسود تعزز عملية حرق الدهون.
كما تُستخدم النماذج الذكية لمحاكاة تفاعل هذه المركبات أثناء التصنيع، ما يساعد في توقع الاستقرار الغذائي والطعم والعمر الافتراضي للمنتج، دون الحاجة إلى تجارب مختبرية مكلفة.
تغذية مخصصة: أنظمة غذائية مصممة حسب الجينات ونمط الحياة
من أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التغذية هو تقديم حميات شخصية دقيقة مبنية على تحليل البيانات الحيوية لكل فرد، مثل مستوى السكر في الدم، نشاطه البدني، ونمط حياته.
مثال: طوّرت شركة January AI تطبيقًا ذكيًا يُدعى January: Glucose Food Tracker، يُحلل صور الوجبات لتوقع تأثيرها في مستوى السكر في الدم، دون الحاجة لأجهزة طبية. يساعد التطبيق في اتخاذ قرارات غذائية واعية، وقد يساهم في اكتشاف حالات ما قبل السكري مبكرًا.
الذكاء الاصطناعي شريك أساسي في مستقبل غذائي أكثر أمانًا وصحة
من الوقاية من التلوث الغذائي وتقليل الفاقد، إلى تسريع تطوير أطعمة صحية ومخصصة، يثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة استراتيجية في تحسين جودة الغذاء وسلامته. ومع تسارع التطورات التقنية، يُتوقع أن يصبح دور الذكاء الاصطناعي أكثر تأثيرًا في دعم نمط حياة صحي ومستدام للأفراد والمجتمعات على حد سواء.
يستعد هاتف iPhone Duo القابل للطي للحصول على دعم قلم Apple Pencil خلال أيام، مع تحديث iOS 27.2 المتوقع إطلاقه الأسبوع المقبل. وتتيح الميزة للمستخدمين تدوين الملاحظات والرسم والتعليق على المستندات، مستفيدةً من مساحة الشاشة الداخلية الكبيرة.
وكانت أبل قد أعلنت عند الكشف عن أول آيفون قابل للطي أن دعم القلم سيصل في وقت لاحق من العام، دون تحديد موعد دقيق. لكن ظهور الميزة في النسخة المرشحة للإصدار النهائي من التحديث يشير إلى اقتراب طرحها للمستخدمين.
هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil عبر تحديث iOS 27.2
تشير التقارير إلى أن النسخة المرشحة للإصدار النهائي من iOS 27.2 تتضمن بالفعل دعم Apple Pencil، بعدما بدأت أبل توزيعها هذا الأسبوع. ومن المتوقع وصول التحديث العام في 26 أكتوبر، وفقًا للمعلومات الواردة في التقارير.
ومن المقرر أن يبدأ شحن الهاتف إلى المشترين في 23 أكتوبر، مع تثبيت iOS 27.1 الذي لا يدعم القلم. لذلك، سيتمكن المشترون من استخدام الميزة بعد تثبيت التحديث الجديد عند توفره.
القلم يعمل على الشاشتين الداخلية والخارجية
أظهرت التجارب أن وظائف الرسم وإضافة التعليقات والتنقل بالقلم تعمل على شاشتي الهاتف، الداخلية والخارجية. ويمنح ذلك المستخدمين مرونة أكبر في تدوين الأفكار والتعامل مع المستندات دون الاعتماد الكامل على لوحة المفاتيح أو اللمس بالأصابع.
هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil مع تحديث iOS 27.2
إصدار USB-C هو الوحيد المتوافق
يقتصر التوافق على Apple Pencil المزود بمنفذ USB-C، بينما لا يدعم الهاتف Apple Pencil Pro أو الإصدارات الأقدم.
ويعتمد هذا الإصدار على الاتصال والشحن عبر الكابل، بدلًا من التثبيت والشحن المغناطيسي. ويتناسب ذلك مع تصميم الهاتف القابل للطي، الذي لا يوفر موضعًا مغناطيسيًا مخصصًا لقلم Apple Pencil Pro.
يمثل دعم القلم إضافة جديدة إلى تجربة استخدام آيفون، إذ يتيح الرسم وتدوين الملاحظات والتعليق على المستندات داخل التطبيقات المتوافقة. كما يجعل الشاشة الداخلية الكبيرة أكثر ملاءمة لمهام الإنتاجية، مع احتفاظ الجهاز بتصميم الهاتف القابل للطي.
تحديث مبكر للمشترين الأوائل
كان بعض المستخدمين يتوقعون تأجيل دعم القلم إلى ديسمبر، لكن ظهوره في النسخة المرشحة للإصدار النهائي من iOS 27.2 يشير إلى احتمال وصول الميزة في وقت أبكر.
ومع ذلك، يظل موعد الإطلاق العام مرتبطًا بجدول أبل الرسمي. وإذا صدر التحديث في الموعد المتوقع، فلن يحتاج المشترون الأوائل إلى الانتظار طويلًا للاستفادة من القلم.
حققت نماذج GPT-6، وفقًا للنتائج الواردة في التقرير، تقدمًا في فهم لغات البرمجة القديمة وتحويل الشيفرات إلى لغات حديثة، مع دقة وصلت إلى 97.9% في بعض اختبارات الترجمة.
وقد تساعد هذه القدرات البنوك والمؤسسات الحكومية والصناعية على تحديث أنظمتها التي تعتمد على برامج كُتبت قبل عقود، مع تقليل الوقت والتكاليف اللازمة لهذه العملية.
نماذج GPT-6 تساعد على تحديث أنظمة مصرفية قديمة
لا تزال لغات مثل COBOL وFortran وVisual Basic تشغّل أنظمة مهمة حول العالم، رغم مرور سنوات طويلة على ظهورها. وتكمن صعوبة تحديث هذه الأنظمة في تعقيد الشيفرات القديمة، ونقص التوثيق أحيانًا، واحتمال حدوث أخطاء تؤثر في الحسابات أو الخدمات الأساسية.
ووفقًا للأرقام الواردة في التقرير، تشغّل COBOL نحو 40% من أنظمة الخدمات المصرفية عبر الإنترنت و95% من معاملات أجهزة الصراف الآلي عالميًا. أما Fortran، فتُستخدم في الحسابات العلمية المعقدة، مثل نماذج التنبؤ بالطقس ومحاكاة سلامة المفاعلات النووية.
اختبار MultiLangBench يقيس قدرات البرمجة
طورت OpenAI معيارًا للاختبار يحمل اسم MultiLangBench، لقياس قدرة النماذج على إنشاء محرك قواعد بيانات باستخدام 20 لغة برمجة مختلفة.
وبحسب النتائج المنشورة، حقق نموذج GPT-6 Astra متوسط نجاح بلغ 87.4%، مقابل 26.8% للجيل السابق. كما ارتفعت نتيجة النموذج في COBOL من 10.9% إلى 72.1%، بينما سجل 83.5% في Fortran.
وتشير هذه النتائج إلى تحسن قدرة النماذج على التعامل مع لغات أقل شيوعًا وفهم البنية الداخلية للشيفرات المعقدة.
نماذج GPT-6.. دقة 97.9% في تحديث شيفرات البرمجة القديمة
دقة ترجمة الشيفرات تصل إلى 97.9%
تظهر أهمية نماذج GPT-6 أيضًا في تحويل البرامج القديمة إلى لغات حديثة مثل Python وJava وC++ وKotlin وRust.
ووفقًا للتقرير، حقق GPT-6.1 Sol دقة بلغت 86.6% في أحد اختبارات الترجمة عند استخدام مستوى منخفض من الاستدلال، قبل أن ترتفع النتيجة إلى 97.9% مع زيادة قدرات الاستدلال المستخدمة.
ولا يقتصر التحدي على تحويل الشيفرات إلى لغة جديدة، بل يشمل الحفاظ على سلوك البرنامج الأصلي، بما في ذلك قواعد التقريب الحسابي والتعامل مع البيانات المفقودة. وقد يؤدي تغيير هذه التفاصيل إلى نتائج مختلفة، حتى إذا بدا البرنامج الجديد صحيحًا من الناحية البرمجية.
هل تستطيع المؤسسات الاستغناء عن المبرمجين؟
رغم النتائج الواعدة، لا تعني دقة الاختبارات أن المؤسسات تستطيع تحديث أنظمتها بالكامل دون تدخل بشري. فما زال مهندسو البرمجيات بحاجة إلى مراجعة الشيفرات الناتجة، والتحقق من توافقها مع الأنظمة الأخرى، واختبارها قبل تشغيلها في بيئات الإنتاج.
ويمكن للذكاء الاصطناعي تسريع تحليل الشيفرات القديمة وشرح وظائفها واقتراح التحويلات المناسبة، لكن الاختبارات وحدها لا تضمن خلو البرنامج من الأخطاء في جميع ظروف التشغيل.
وبذلك، قد تصبح نماذج GPT-6 أداة مهمة لتقليل الوقت والتكلفة اللازمين لتحديث البنية التحتية التقنية، مع بقاء المراجعة الهندسية ضرورية، خصوصًا في الأنظمة المصرفية التي تتعامل مع معاملات مالية حساسة.
أعلنت شركة 1Password توسيع دعمها لوكلاء الذكاء الاصطناعي، عبر إتاحة التكامل مع أدوات جديدة تشمل Muse من ميتا، وDots من OpenAI، وGrok Bot من SpaceXAI، بعد إضافة دعم Claude في يوليو الماضي. وتهدف خدمة 1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى تمكين هذه الأدوات من تنفيذ المهام التي تتطلب تسجيل الدخول، دون إتاحة كلمات المرور ورموز التحقق لنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها.
1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي تتيح تسجيل الدخول بضوابط أمنية
تتيح خدمة 1Password for Agents للوكلاء استخدام بيانات تسجيل الدخول المحفوظة في خزائن المستخدمين لتنفيذ مهام مثل حجز المطاعم وشراء المنتجات والتخطيط للعطلات، مع إبقاء بيانات الاعتماد بعيدًا عن النموذج الذي ينفذ المهمة.
وتعتمد الفكرة على منح الوكيل صلاحية محدودة بدلًا من السماح له بالوصول الدائم إلى الحسابات والبيانات الشخصية، ما يمنح المستخدم تحكمًا أكبر في كيفية استخدام بياناته.
كيف تعمل آلية الحماية؟
عندما يحتاج الوكيل إلى تسجيل الدخول إلى أحد الحسابات، يستخدم مفتاحًا خاصًا لإثبات هويته لدى 1Password. وتُخطر المنصة المستخدم بالوكيل الذي يطلب الوصول والغرض منه، ثم تتولى إدخال بيانات تسجيل الدخول المطلوبة بعد الحصول على الموافقة.
وتشمل أبرز ضوابط الحماية:
موافقة المستخدم: يراجع المستخدم طلب الوصول قبل السماح بتنفيذه.
صلاحيات محدودة: يقتصر الوصول على العناصر التي يوافق المستخدم على مشاركتها.
وصول مؤقت: ترتبط الصلاحية بجلسة العمل، ولا تنتقل تلقائيًا إلى الجلسات اللاحقة.
حماية بيانات الاعتماد: تتولى المنصة التعامل مع كلمات المرور ورموز المصادقة متعددة العوامل (MFA) عبر قناة آمنة، دون كشفها للنموذج.
1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي.. تسجيل دخول آمن دون كشف كلمات المرور
ما وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومون؟
تشمل الأدوات التي ذكرتها الشركة Muse وClaude Duet وChatGPT Work وDots وGrok Bot وTown. ويتيح التكامل لهذه الوكلاء طلب بيانات تسجيل الدخول عند الحاجة، مع إبقاء قرار السماح للمستخدم.
وتعكس هذه الخطوة اتجاهًا متزايدًا نحو استخدام المساعدين الذكيين لتنفيذ المهام عبر الخدمات الرقمية، بدلًا من الاكتفاء بتقديم الإجابات والتوصيات.
مخاطر تظل قائمة رغم حماية كلمات المرور
لا تعني حماية بيانات تسجيل الدخول أن استخدام الوكلاء أصبح خاليًا من المخاطر. فقد يختار الوكيل منتجًا غير مناسب، أو ينفذ عملية شراء خاطئة، أو يحجز رحلة لا تتوافق مع رغبات المستخدم.
لذلك، تظل مراجعة الصلاحيات ومتابعة الإجراءات المهمة ضرورية، خصوصًا عند تنفيذ معاملات مالية أو حجوزات يصعب إلغاؤها.
ولم تكشف الشركة عن تفاصيل الأسعار أو موعد الإتاحة العامة للخدمة، ما يترك نطاق توفرها وشروط استخدامها النهائية غير محسومين حتى الآن.