مع التوسع العمراني المستمر، تواجه المدن العالمية تحديات كبيرة، مثل الاكتظاظ السكاني، ندرة الموارد، والتدهور البيئي. ومع ذلك، يفتح الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحديثة آفاقاً جديدة لبناء مدن ذكية ومستدامة تحاكي متطلبات المستقبل.

المدن الذكية هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون الحل للاكتظاظ السكاني

المدن الذكية هي نماذج حضرية حديثة تمزج بين التكنولوجيا الرقمية والبنية التحتية لتحقيق استخدام أمثل للموارد وتحسين جودة الحياة.

المدن الذكية هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون الحل للاكتظاظ السكاني

• أنظمة إدارة مدعومة بالذكاء الاصطناعي: مثل مراقبة المرور واستهلاك الطاقة وإدارة المياه.
• اتصال شامل بالأجهزة والخدمات: من خلال شبكات إنترنت الأشياء.
• خدمات موجهة للمواطنين: تطبيقات توفر تحديثات حول التنقل، الصحة، والخدمات العامة.

أمثلة رائدة

• مبادرة “الأمة الذكية” في سنغافورة: تعتمد إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي لإدارة المرور، جمع النفايات، وحتى تقديم خدمات صحية وبيئية ذكية.

الاستدامة: محور مدن المستقبل

تسعى مدن الغد إلى تحقيق الحياد الكربوني وتقليل النفايات وتعزيز التنوع البيولوجي.

ابتكارات تدعم الاستدامة

1. الهندسة المعمارية الخضراء: مبانٍ تضم حدائق عمودية وأنظمة طاقة متجددة.
2. الاقتصاد الدائري: إعادة تدوير النفايات وتقليل الاعتماد على مكبات القمامة.
3. إدارة المياه: أنظمة تحلية المياه وحصاد مياه الأمطار لضمان الأمن المائي.

الذكاء الاصطناعي: العمود الفقري لمدن المستقبل

سيكون الذكاء الاصطناعي جزءاً رئيسياً في تصميم وإدارة المدن الذكية، من خلال تقديم حلول تعتمد على البيانات واتخاذ قرارات استباقية.

• لوحة مفاتيح مبتكرة من Incase تصميم منفصل لتقليل إصابات الإجهاد

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. إدارة الطاقة: توقع الطلب لتحقيق توازن بين مصادر الطاقة المتجددة والتقليدية.
2. رعاية صحية متقدمة: تحليل الاتجاهات الصحية بين السكان وتوجيه الموارد الطبية حسب الحاجة.
3. التنبؤ بالكوارث: نماذج ذكاء اصطناعي تتنبأ بالكوارث الطبيعية وتوفر استجابات استباقية.

• شراكة بين LG و Qualcomm منصة مبتكرة لإعادة تصور تجربة القيادة الذكية

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

رغم المزايا، تواجه المدن الذكية عقبات تشمل:

• خصوصية البيانات: الاعتماد على المراقبة المكثفة يثير تساؤلات حول الأمان الرقمي.
• شمولية التكنولوجيا: ضرورة أن تكون هذه الابتكارات متاحة لجميع الفئات الاجتماعية.
• الأثر البيئي للتكنولوجيا: يجب إدارة إنتاج النظم الذكية والتخلص منها بطريقة مستدامة.

مدن 2050: ماذا يخبئ المستقبل؟

بحلول عام 2050، يُتوقع أن يعيش ثلثا سكان العالم في المناطق الحضرية.

• التوائم الرقمية: نسخ افتراضية من المدن لتجربة التغيرات قبل تنفيذها.
• مجتمعات فائقة الترابط: بفضل شبكات الجيل الخامس وما بعدها.
• اكتفاء ذاتي: طاقة مُنتجة محلياً، إعادة تدوير كامل للنفايات، وزراعة رأسية للغذاء.
• LG تطلق أجهزة عرض متعددة الوظائف ابتكار يجمع بين الترفيه والإضاءة

تجمع مدن المستقبل بين الابتكار التقني والممارسات المستدامة لإعادة تعريف الحياة الحضرية. من خلال تعاون الحكومات والشركات والمجتمعات، يمكن تحويل هذه الرؤية إلى واقع يوازن بين احتياجات الإنسان وصحة الكوكب.

المدن الذكية ليست فقط حلاً للتحديات الحالية، لكنها أيضاً فرصة لتشكيل بيئات حضرية أكثر شمولية وازدهاراً للأجيال القادمة.

أعلنت شركة مايكروسوفت عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم “Large Action Model” (LAM)، الذي يتميز بقدرته على تنفيذ المهام العملية وتشغيل برامج ويندوز بصورة مستقلة. بخلاف النماذج التقليدية مثل GPT-4 التي تقتصر على معالجة النصوص، يمكن لنموذج LAM تحويل طلبات المستخدمين إلى إجراءات حقيقية على البرامج والأجهزة.

مايكروسوفت تقدم نموذج ذكاء اصطناعي ثوري للتحكم ببرامج ويندوز

نموذج LAM يعد تطورًا ملحوظًا مقارنة بالنماذج اللغوية السابقة. على سبيل المثال:

مايكروسوفت تقدم نموذج ذكاء اصطناعي ثوري للتحكم ببرامج ويندوز

• النماذج التقليدية: تقدم إرشادات نصية حول كيفية تنفيذ المهام.
• نموذج LAM: ينفذ المهام بنفسه، مثل التنقل في مواقع الويب لإتمام عمليات شراء.

كما أن هذا النموذج تم تدريبه خصيصًا للتعامل مع منتجات مايكروسوفت مثل أوفيس وتطبيقات ويندوز، مما يجعله أكثر تكاملًا وفعالية.

مراحل تطوير LAM

مايكروسوفت اعتمدت نهجًا متقدمًا لتطوير النموذج، حيث شملت العملية أربع مراحل رئيسية:

1. التدريب على تخطيط المهام: تقسيم الطلبات إلى خطوات منطقية.
2. التعلم من نماذج متقدمة: استخدام تقنيات مثل GPT-4 لتحويل الخطط إلى أفعال.
3. الاستكشاف الذاتي: قدرة النموذج على اكتشاف حلول جديدة والتعامل مع العقبات.
4. التدريب المستند إلى المكافآت: تحسين الأداء بناءً على دقة التنفيذ.

• ترقية نظارة Apple Vision Pro في 2025 أهم التحسينات المنتظرة

نتائج الأداء والاختبارات

اختبرت مايكروسوفت نموذج LAM في بيئة مخصصة، مثل برنامج تحرير النصوص وورد، وحقق نتائج ملحوظة:

• نسبة نجاح LAM: بلغت 71% في تنفيذ المهام.
• نسبة نجاح GPT-4: وصلت إلى 63% دون استخدام معلومات بصرية.
• السرعة: LAM أكمل المهام في 30 ثانية، مقارنةً بـ 86 ثانية لـ GPT-4.
• اشتراكات Gemini Advanced مجانية مع هواتف Galaxy S25 خطوة جديدة من سامسونج

عند تزويد GPT-4 بمعلومات بصرية، تحسنت دقته إلى 75.5%، لكنه ظل أبطأ من LAM.

تحديات نموذج LAM

رغم التقدم الكبير، يواجه النموذج بعض التحديات مثل:

• أخطاء في تنفيذ الأوامر.
• قضايا تنظيمية تحتاج إلى معالجات مستقبلية.
• قيود تقنية تعيق التوسع في تطبيقه بمختلف المجالات.
• Dreame تطلق مكنسة Mova S20 Ultra بتقنيات متقدمة وقوة شفط فائقة

آفاق المستقبل: الطريق نحو ذكاء اصطناعي عام

يرى الباحثون أن نموذج LAM يمهد الطريق لتطوير ذكاء اصطناعي عام (AGI) قادر على تجاوز النصوص وتقديم مساعدين رقميين قادرين على تنفيذ المهام اليومية. هذا التطور قد يمثل ثورة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يفتح المجال لتطبيقات أكثر عملية وكفاءة في المستقبل القريب.