Connect with us

أخبار تقنية

جوجل تعمل على تطوير ذكاءً اصطناعيًا يُعلِّم الروبوتات التخلص من القمامة وحل بعض من المشاكل اليومية

Avatar of هند عيد

Published

on

102 205801 china promises breakthroughs robotics few

مع تطور التكنولوجيا، تعمل شركات التكنولوجيا الرائدة على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مبتكرة لحل المشاكل في الحياة اليومية. جوجل هي واحدة من هذه الشركات التي قامت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي لتعليم الروبوتات.

تطور جوجل في مجال الذكاء الاصطناعي

منذ تأسيسها، اجتذبت شركة جوجل أنظار العالم بفضل تطبيقاتها الرائعة في مجال الذكاء الاصطناعي.

استخدمت جوجل هذا التكنولوجيا المتقدمة في مختلف المجالات، مثل تحسين محرك البحث وتطوير السيارات الذاتية القيادة.

استخدام الذكاء الاصطناعي في تعليم الروبوتات

واحدة من أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي من قبل جوجل هي تطوير نظام يتعلم الروبوتات كيفية التخلص من القمامة. يستخدم هذا النظام الذكاء الاصطناعي في تدريب الروبوتات على التعرف على أنواع مختلفة من القمامة وكيفية التعامل معها بطريقة صحيحة وفعالة.

فوائد التخلص من القمامة بواسطة الروبوتات

تقوم جوجل بتطوير نظام ذكاء اصطناعي يُعلِّم الروبوتات التخلص من القمامة بطريقة فعالة وسهلة. توفر هذه التكنولوجيا العديد من الفوائد المهمة، بما في ذلك:

تقليل التدخل البشري والحوادث المحتملة

– يقوم الروبوتات بأداء المهمة بدلاً من العمال البشريين، مما يقلل من احتمال وقوع حوادث العمل والإصابات.- يتم تجهيز الروبوتات بمجسات وبرامج تمكنها من تفادي العوائق والتعامل بصورة آمنة مع البيئة المحيطة.

تحسين كفاءة جمع القمامة وإعادة التدوير

– تعمل الروبوتات بشكل آلي وسريع في جمع القمامة، مما يحسن كفاءة العمل ويوفر الوقت والجهد.- يمكن للروبوتات تصنيف وفصل النفايات بشكل دقيق وفعال، مما يسهم في زيادة معدل إعادة التدوير وخفض التلوث البيئي.

باستخدام تطبيقات مثل تلك التي طورتها جوجل، يمكن للشركات والمجتمعات الاستفادة من التقنيات المبتكرة لتحسين عملية التخلص من القمامة والمحافظة على نظافة البيئة

 كيف يتم تعليم الروبوتات للتخلص من القمامة؟

تقوم جوجل، شركة التكنولوجيا العملاقة، بتطوير ذكاءً اصطناعيًا يعلم الروبوتات كيفية التخلص من القمامة بطريقة فعالة. هنا بعض الطرق التي تستخدمها جوجل لتحقيق ذلك:

استخدام الشبكات العصبية العميقة

يقوم الباحثون في جوجل بتدريب الروبوتات باستخدام شبكات عصبية عميقة. هذه الشبكات تستند إلى نماذج معمارية تحاكي تركيبة الدماغ البشري، مما يمكّن الروبوتات من تعلم الأنماط والتعرف على الأشياء المختلفة في بيئتها.

باستخدام تلك الشبكات العصبية العميقة، يمكن للروبوتات تحليل البيانات واتخاذ القرارات المناسبة للتخلص من القمامة.

تحليل الصور والبيانات الحساسة

باستخدام تقنيات تحليل الصور والبيانات الحساسة، يمكن للروبوتات تمييز الأشياء التي تشبه القمامة وتحديد أفضل طريقة للتخلص منها.

تعتمد هذه التقنيات على الكشف عن النمط وتحديد الخصائص المميزة للقمامة، مما يساعد الروبوتات على اتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية.

باستخدام هذه الأساليب والتقنيات الحديثة، تعمل جوجل على تطوير روبوتات قادرة على التخلص من القمامة بطريقة ذكية ومستدامة، مما يساهم في الحفاظ على نظافة البيئة والمحافظة على صحة الكوكب.

 تحديات استخدام الروبوتات في هذا المجال

في ظل تطور التكنولوجيا، تواجه استخدام الروبوتات في مجال التخلص من القمامة تحديات عدة. من بين هذه التحديات، يمكن ذكر التالي:

تكلفة التكنولوجيا المتقدمة:

تستخدم الروبوتات المتطورة تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهذا يعني أنها تتطلب تكنولوجيا متقدمة ومكلفة لتشغيلها. قد تواجه الجهات المعنية تحديات في تأمين الموارد المالية اللازمة لتطوير واستخدام هذه الروبوتات.

تأثير التغيرات البيئية على أداء الروبوتات:

تعتمد الروبوتات في تنفيذ مهام التخلص من القمامة على التقنيات والأجهزة الإلكترونية. قد يتأثر أداء الروبوتات بتغيرات الطقس والعوامل البيئية الأخرى مثل الأمطار الغزيرة والظروف الجوية القاسية. يجب أخذ ذلك في الاعتبار عند استخدام الروبوتات في هذا المجال.

بالرغم من هذه التحديات، فإن تطور التكنولوجيا مستمر ويمكن بناء حلول مبتكرة لتجاوز هذه العقبات. يمكن أن تلعب الروبوتات دورًا مهمًا في تحسين عمليات التخلص من القمامة وحماية البيئة.

الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المستقبل

في المستقبل، تسعى شركة جوجل إلى تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الروبوتات في التخلص من القمامة بطريقة فعالة ومستدامة. من خلال تدريب الروبوتات على التعرف على الأنماط والأشكال المختلفة للقمامة، يمكن للروبوتات جمعها وفصلها بطريقة صحيحة وفقًا لأنواع المواد المختلفة.

توسيع استخدام الروبوتات في التخلص من القمامة

من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، ستتمكن الروبوتات في المستقبل من تحديد الأشياء التي يمكن إعادة تدويرها واستخدامها من بين القمامة. سيتم برمجة الروبوتات للتعرف على المواد القابلة للتدوير وفصلها بعناية، مما سيساهم في تقليل النفايات وتحسين جودة البيئة.

تحسين الكفاءة والاستدامة في إدارة النفايات

بفضل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ستتحسن كفاءة واستدامة إدارة النفايات. ستقوم الروبوتات بتحليل كميات النفايات وتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات، مما يساعد في تطوير استراتيجيات فعالة للتخلص من النفايات وتحسين عملية الإعادة التدوير.

باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ستتمكن الروبوتات في المستقبل من القيام بمهام التخلص من القمامة بكفاءة أكبر وفي وقت أقل.

سيؤدي ذلك إلى تحسين نوعية الحياة والحفاظ على البيئة للأجيال القادمة.

أخبار تقنية

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

ديدان الذكاء الاصطناعي. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة 1

حذّرت شركة أنثروبيك من تزايد مخاطر ديدان الذكاء الاصطناعي، وهي برامج خبيثة قد تنسخ نفسها وتنتشر تلقائيًا بين الأجهزة المتصلة بالإنترنت.

وأشار باحثون إلى تجربة استخدمت أجهزة تلفاز ذكية لتوزيع أجزاء من العمليات الحاسوبية على 15 جهازًا، ما يسلط الضوء على مخاطر استغلال الأجهزة محدودة الموارد في الهجمات الإلكترونية.

ديدان الذكاء الاصطناعي قد تتجاوز الفيروسات التقليدية

تختلف الديدان الإلكترونية عن الفيروسات التقليدية بقدرتها على الانتشار بين الأجهزة دون الحاجة إلى تدخل المستخدم في كل مرحلة. وقد تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه البرامج على التكيف مع بيئات مختلفة واكتشاف فرص جديدة لاستغلال الثغرات الأمنية.

وتشمل الأجهزة المعرضة للخطر منتجات إنترنت الأشياء، مثل التلفاز الذكي والأجهزة المنزلية المتصلة بالشبكة، خصوصًا عندما تتأخر تحديثاتها الأمنية أو تستمر فيها ثغرات غير معالجة.

ويرى باحثو أنثروبيك أن تطور النماذج الحالية قد يجعل تنفيذ هذه الهجمات أكثر سهولة مستقبلًا، وربطوا احتمالية ظهور تهديدات أكثر تطورًا بنهاية عام 2026، إذا استمر تقدم التقنية بالمعدل الحالي.

من موريس إلى نوت بيتيا.. تاريخ من الهجمات واسعة النطاق

شهدت العقود الماضية هجمات بارزة اعتمدت على الانتشار الذاتي، من بينها دودة موريس عام 1988، التي عطلت عددًا كبيرًا من الحواسيب، وهجوم ستوكسنت الذي استهدف أنظمة صناعية في المنشآت النووية الإيرانية.

كما تسببت هجمات مثل WannaCry وNotPetya في خسائر اقتصادية واسعة. ويخشى خبراء أن تجعل ديدان الذكاء الاصطناعي احتواء الهجمات أكثر تعقيدًا إذا تمكنت من التكيف مع ثغرات جديدة والانتقال بين منصات مختلفة.

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

ديدان الذكاء الاصطناعي.. تهديد سيبراني جديد قد ينتشر ذاتيًا بين الأجهزة

هل الخطر وشيك أم مبالغ فيه؟

لا يتفق الخبراء على حجم التهديد الفعلي. فقد أشار جوناس غوان، الباحث بجامعة تورنتو، إلى سرعة تطور القدرات التقنية، لكنه لفت إلى أن التجربة التي عرضتها أنثروبيك أظهرت انتشارًا بطيئًا.

كما شكك خوان أندريس غيريرو سايد، نائب رئيس الأبحاث في SentinelOne، في القيمة العملية للتجربة، معتبرًا أنها لا تثبت امتلاك نماذج الذكاء الاصطناعي إرادة مستقلة أو قدرة واسعة على إحداث الضرر.

وتظل القدرة على رصد السلوك غير المعتاد وحظر الاتصالات المشبوهة عاملًا مهمًا في احتواء الديدان الإلكترونية قبل انتشارها على نطاق واسع.

إجراءات الحماية تقلل فرص الانتشار

يمكن للمستخدمين تقليل مخاطر الهجمات عبر تحديث الأجهزة والبرامج باستمرار، واستخدام كلمات مرور قوية وفريدة، وتفعيل المصادقة الثنائية حيثما تتوفر، إلى جانب تغيير كلمات المرور الافتراضية لأجهزة إنترنت الأشياء.

استخدامات دفاعية محتملة

قد تُستخدم بعض التقنيات نفسها في تطبيقات دفاعية، مثل اكتشاف الثغرات الأمنية ومعالجتها تلقائيًا. لكن نجاح هذه الاستخدامات يتطلب ضوابط تمنع تحول أدوات الحماية إلى مصدر خطر إضافي.

وتعيد التحذيرات فتح النقاش حول مسؤولية شركات التكنولوجيا والجهات التنظيمية في الحد من المخاطر السيبرانية، مع ضرورة التمييز بين الإمكانات المستقبلية والقدرات التي أثبتتها التجارب فعليًا.

Continue Reading

أخبار تقنية

روبوتات OpenAI البشرية.. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

روبوتات OpenAI البشرية. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

تستعد شركة OpenAI لتطوير روبوتات OpenAI البشرية، إذ يتوقع الرئيس التنفيذي سام ألتمان الوصول إلى نموذج أولي مثير للاهتمام خلال عام 2027، في خطوة تعكس توسع الشركة نحو تطوير الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

روبوتات OpenAI البشرية تستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

كشف ألتمان، خلال مشاركته في بودكاست «Sources»، أن الشركة تعتزم تطوير روبوت بشري، معتبرًا أن التصميم الشبيه بالإنسان منطقي لأن العالم المحيط، من الأبواب ولوحات المفاتيح إلى الأدوات اليومية، صُمم ليتناسب مع البشر.

وقال ألتمان إنه يتوقع عرض نموذج تجريبي في عام 2027، لكنه استبعد انتشار الروبوتات في الشوارع خلال السنوات القليلة المقبلة. ولم تكشف OpenAI حتى الآن عن التصميم النهائي أو المهام المحددة التي سينفذها النموذج الأولي.

عقل الروبوت هو التحدي الأكبر

يحتاج الروبوت البشري إلى أكثر من كاميرات ومحركات وأطراف متحركة؛ إذ يجب أن يفهم المعلومات التي تجمعها مستشعراته، ويحدد خطوات تنفيذ الأوامر، وينسق حركته، ويتعامل مع المواقف غير المتوقعة.

فعلى سبيل المثال، يتطلب رفع كوب تحديد موقعه والتعرف على مقبضه وتقدير قوة الإمساك المناسبة، لتجنب إسقاطه أو إتلافه.

وتستقطب OpenAI متخصصين في التحكم الحركي وتقدير حالة الروبوت وإدارة المحركات والمشغلات، إلى جانب تطوير أنظمة التدريب والبنية التحتية اللازمة لتعليم الذكاء الاصطناعي التعامل مع العالم المادي.

روبوتات OpenAI البشرية.. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

روبوتات OpenAI البشرية.. سام ألتمان يستهدف نموذجًا أوليًا في 2027

خبرات سابقة ومنافسة متزايدة

سبق للشركة العمل على مشروع Dactyl، الذي درّبت خلاله يدًا روبوتية على التعامل مع الأجسام الحقيقية، كما استخدمت تقنيات مشابهة لتعليمها التعامل مع مكعب روبيك. وأظهرت هذه التجارب صعوبة نقل المهارات من المحاكاة إلى العالم الحقيقي، حيث تفرض قوانين الفيزياء تحديات إضافية.

ولا يقتصر المشروع على تطوير البرمجيات؛ إذ تشير إعلانات التوظيف إلى اهتمام OpenAI بالمشغلات الكهروميكانيكية والمحركات وأنظمة نقل الحركة والاستشعار وإدارة الحرارة، إلى جانب التصنيع وسلاسل الإمداد.

وتواجه الشركة منافسة من تسلا، التي تطور روبوت Optimus، ومن شركة XPENG الصينية التي تعمل على روبوتها البشري IRON.

من مساعدة العمال إلى الروبوت الشخصي

تشير الوظائف المعلنة إلى أن OpenAI تستهدف تطوير روبوتات متعددة الاستخدامات يمكنها مساعدة العمال المهرة، مع طموح طويل الأجل لبناء روبوت شخصي ينفذ مهام متنوعة.

ومع ذلك، لم تعلن الشركة عن موعد إطلاق تجاري أو سعر متوقع أو تفاصيل نهائية بشأن الخصوصية. وستزداد أهمية هذه الجوانب إذا عملت الروبوتات مستقبلًا داخل المنازل، مع اعتمادها على الكاميرات والميكروفونات لفهم محيطها.

ويعتمد نجاح روبوتات OpenAI البشرية على قدرتها على الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتحكم الحركي والتصميم الميكانيكي، وليس على محاكاة شكل الإنسان فحسب.

Continue Reading

أخبار الشركات

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي.. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟ 1

تتيح ميزة اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين إنشاء مهام تلقائية بمجرد وصف المطلوب بلغة طبيعية، إذ تساعد Apple Intelligence على بناء الاختصار وتجميع الإجراءات اللازمة دون الحاجة إلى إعداد كل خطوة يدويًا.

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي تبدأ بوصف المهمة

يمكن لمستخدمي أجهزة آيفون المتوافقة مع Apple Intelligence إنشاء اختصارات مخصصة عبر تطبيق Shortcuts، الذي يأتي مثبتًا مسبقًا على الهاتف.

لبدء الاستخدام، افتح التطبيق واضغط على علامة (+)، ثم اكتب وصفًا للمهمة التي تريد تنفيذها. بعد أن ينشئ الذكاء الاصطناعي الاختصار، شغّله لاختبار النتيجة والتأكد من أن الإجراءات تعمل كما تتوقع.

هل تنشئ Apple Intelligence اختصارات موثوقة؟

رغم سهولة إنشاء الاختصارات بهذه الطريقة، فإن النتائج ليست مضمونة دائمًا. فقد ينشئ التطبيق إجراءات قريبة من المطلوب، لكنها لا تحقق الهدف بالكامل، ما يستلزم تعديل الاختصار يدويًا أو إعادة صياغة الأمر.

على سبيل المثال، قد ينجح اختصار في تغيير ألوان الشاشة إلى التدرجات الرمادية عند فتح إنستغرام، لكنه يفشل في إعادتها إلى طبيعتها بعد مغادرة التطبيق. وفي هذه الحالة، قد يكون إنشاء اختصارين منفصلين حلًا عمليًا.

كما يمكن أن يسيء التطبيق فهم بعض الأوامر؛ فعند طلب إيقاف تشغيل آيفون عندما تنخفض البطارية إلى أقل من 20%، قد ينشئ إجراءً لقفل الشاشة بدلًا من تنفيذ الطلب حرفيًا.

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي.. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟

اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي.. كيف تنشئ مهام تلقائية باستخدام Apple Intelligence؟

استخدام Apple Intelligence لتلخيص المقالات

لا تقتصر اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي على إنشاء المهام من الأوامر النصية، إذ يتيح تطبيق Shortcuts استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص وتحليل البيانات واستخلاص المعلومات.

ويمكن للمستخدم إضافة إجراء Use Model إلى الاختصار، ثم إرسال طلب إلى نموذج ذكاء اصطناعي واستخدام النتيجة في خطوات لاحقة. كما يتيح التطبيق الاختيار بين النماذج التي تعمل على الجهاز والنماذج السحابية، مع إمكانية استخدام ChatGPT.

ومن التطبيقات العملية لهذه الميزة إنشاء اختصار يجلب مقالًا من رابط محدد، ويلخص محتواه، ثم يحفظ الملخص في تطبيق Notes.

إضافة الاختصارات إلى قائمة المشاركة

يمكنك أيضًا إظهار الاختصار داخل قائمة المشاركة للوصول إليه من التطبيقات الأخرى. ولتفعيل ذلك، افتح الاختصار واضغط على زر المعلومات (i)، ثم فعّل خيار Show in Share Sheet.

وتساعد هذه الميزة على تشغيل الاختصارات مباشرة عند مشاركة رابط أو محتوى متوافق، بدلًا من فتح التطبيق والبحث عن الاختصار في كل مرة.

راجع الاختصار قبل الاعتماد عليه

رغم أن اختصارات آيفون بالذكاء الاصطناعي توفر وقتًا وجهدًا في إعداد المهام، فمن الأفضل مراجعة الإجراءات التي ينشئها التطبيق قبل استخدامها بصورة متكررة، خصوصًا إذا كانت المهمة تتطلب خطوات دقيقة.

اضغط على Edit، وافحص كل إجراء، ثم اختبر الاختصار أكثر من مرة. فسهولة الإنشاء لا تعني أن النتيجة ستكون صحيحة دائمًا، وقد تحتاج بعض المهام إلى تعديلات يدوية حتى تعمل بالشكل المطلوب.

Continue Reading

Trending