هذه الصورة ليست لمطارٍ من تصميم المعمارية العراقية زها حديد FactCheck#

صمّمت المعماريّة البريطانيّة العراقيّة الراحلة زها حديد عشرات الأبنية الشهيرة، منها أبراجٍ وملاعب ومسارح ومراكز تجاريّة حول العالم. إلا أنّ صفحات على مواقع التواصل الاجتماعي غالباً ما تنسب اليها أعمالاً لا تمتّ لها بصلة، آخرها تصميم مطار شنتشن الدولي في الصين. إلا أنّ هذا المطار في الحقيقة من تصميم شركة إيطاليّة.
تتضمّن المنشورات مطاراً بتصميم غير مألوف. وجاء في التعليق المرفق: "مطار شنتشن الصين... هذا الإبداع من تصميم المهندسة العراقية العبقرية الراحلة زها حديد".
وكانت زها حديد (1950-2016)، أول امرأة تفوز بجائزة "بريتزكر" العريقة في الهندسة المعمارية عام 2004. كذلك، نالت جائزة ستيرلينغ، أعرق مكآفات الهندسة المعمارية في بريطانيا، مرتين.
وفي العام 2015، باتت المهندسة العراقية- البريطانية أول امرأة أيضاً تنال الميدالية الذهبية الملكية للهندسة المعمارية، بعد جان نوفيل وفرانك غيري وأوسكار نييماير.
وقد سمتها مجلة "فوربز" في السابق واحدة من أكثر النساء نفوذاً وتأثيراً في العالم.
ومن مشاريعها الشهيرة، مطار في الصين هو "بيجينغ داشينغ الدولي"، الذي صمّمته في شكل نجم البحر، بالتعاون مع قسم الهندسة التابع لشركة مطارات باريس.
إلا أنّ مطار شنتشن الذي يظهر جزء منه في الصورة ليس من تصميم زها حديد.
فبمجرّد البحث عن الصورة في محرّك غوغل، يظهر أنّ المبنى هو من تصميم الهندسين الإيطاليين دوريانا وماسيميليانو فوكساس.
وهذا المبنى من تصميم شركة "فوكساس" هو محطّة جديدة أضيفت عام 2013 لتوسعة المطار الواقع في مدينة شنتشن (جنوب) الصينيّة، التي تعد رائدة في قطاع التكنولوجيا.
ويمكن العثور على صور التصميم وتفاصيله في موقع الشركة. وقد استوحى المهندسون التصميم من سمكة "شيطان البحر" ، التي تتحرّك بانسيابيّة في البحر كأنّها تتحوّل طائراً.
يمتد المبنى بطول 1.5 كلم، مع أسقف تمتد حتى 80 متراً تضمّ ألواحاً معدنية وزجاجية ذات شكل سداسي مستوحى من خلايا النحل تسمح بدخول الضوء الطبيعي.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

LBCI

منذ 3 أيام

• LBCI

نموذج ذكاء اصطناعي يتفوق بتوقعاته على هيئات الأرصاد الجوية التقليدية

نشرت مجلة "نيتشر" العلمية نتائج الأربعاء تفيد بأن نموذج ذكاء اصطناعي من شركة مايكروسوفت نجح في إنتاج توقعات جوية لمدة 10 أيام أكثر دقة وبتكلفة أقل من النماذج التقليدية التي تعتمدها الهيئات الدولية المختصة الكبرى. وتشكّل هذه النتائج التجريبية غير المتاحة للعامة انجازا في العصر الذي بدأه عام 2023 نموذج الذكاء الاصطناعي "بانغو-ويذر" من شركة هواوي، فيما تسعى الهيئات الكبرى المختصة إلى إنتاج توقعات أكثر موثوقية لظواهر الطقس الحادة التي تتسبب بأضرار بشرية ومادية وتفاقمت بفعل الاحترار المناخي العالمي. وأعلنت غوغل أيضا في العام المنصرم أنها تغلبت على النماذج التقليدية بنموذج قائم على الذكاء الاصطناعي. وأوضح الباحثون في نتائج دراستهم المنشورة في "نيتشر" أن نموذج التعلم الآلي "أورورا" من مايكروسوفت "تفوق على التوقعات التشغيلية في التنبؤ بجودة الهواء، وأمواج المحيط، ومسارات الأعاصير المدارية، وظروف الطقس العالية الدقة، وكل ذلك بتكلفة حسابية" أدنى بكثير. وشرح مصممو "أورورا" أنه بات، من خلال إعادة محاكاة حالات من الماضي القريب، أول نموذج ذكاء اصطناعي يتوصل إلى توقعات لمسار الأعاصير المدمرة على امتداد خمسة أيام، تبيّن أنها أفضل من تلك التي توصلت إليها سبعة مراكز للأرصاد الجوية، من بينها مركز الأعاصير الأميركي. فقبل أربعة أيام من إعصار "دوكسوري" في المحيط الهادئ، تنبأ "أورورا" في محاكاته بأن هذا الإعصار سيضرب الفيليبين، وهو ما حصل فعلا، في حين كانت التوقعات الرسمية في ذلك الوقت، عام 2023، تشير إلى أنه سيتجه شمال تايوان. كذلك تفوّق نموذج الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت في 92 في المئة من الحالات على توقعات نموذج المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى العالمية لمدة 10 أيام، وعلى مقياس يبلغ نحو عشرة كيلومترات مربعة. ويُعد المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى الذي يوفر توقعات لـ35 دولة في أوروبا، المرجع العالمي للدقة في مجال الأرصاد الجوية.

النهار

منذ 3 أيام

• النهار

نموذج ذكاء اصطناعي يتفوق بتوقعاته على هيئات الأرصاد الجوية التقليدية

نجح نموذج ذكاء اصطناعي من شركة "مايكروسوفت" في إنتاج توقعات جوية لمدة 10 أيام أكثر دقة وبتكلفة أقل من النماذج التقليدية التي تعتمدها الهيئات الدولية المختصة الكبرى، وفقاً لنتائج نشرتها الأربعاء مجلة "نيتشر" العلمية. وتشكّل هذه النتائج التجريبية غير المتاحة للعامة انجازاً في العصر الذي بدأه عام 2023 نموذج الذكاء الاصطناعي "بانغو-ويذر" من شركة هواوي، فيما تسعى الهيئات الكبرى المختصة إلى إنتاج توقعات أكثر موثوقية لظواهر الطقس الحادة التي تتسبب بأضرار بشرية ومادية وتفاقمت بفعل الاحترار المناخي العالمي. وأعلنت "غوغل" أيضاً في العام المنصرم أنها تغلبت على النماذج التقليدية بنموذج قائم على الذكاء الاصطناعي. وأوضح الباحثون في نتائج دراستهم المنشورة في "نيتشر" أن نموذج التعلم الآلي "أورورا" من "مايكروسوفت" "تفوق على التوقعات التشغيلية في التنبؤ بجودة الهواء، وأمواج المحيط، ومسارات الأعاصير المدارية، وظروف الطقس العالية الدقة، وكل ذلك بتكلفة حسابية" أدنى بكثير. وشرح مصممو "أورورا" أنه بات، من خلال إعادة محاكاة حالات من الماضي القريب، أول نموذج ذكاء اصطناعي يتوصل إلى توقعات لمسار الأعاصير المدمرة على امتداد خمسة أيام، تبيّن أنها أفضل من تلك التي توصلت إليها سبعة مراكز للأرصاد الجوية، من بينها مركز الأعاصير الأميركي. فقبل أربعة أيام من إعصار "دوكسوري" في المحيط الهادئ، تنبأ "أورورا" في محاكاته بأن هذا الإعصار سيضرب الفيليبين، وهو ما حصل فعلاً، في حين كانت التوقعات الرسمية في ذلك الوقت، عام 2023، تشير إلى أنه سيتجه شمال تايوان. كذلك تفوّق نموذج الذكاء الاصطناعي من "مايكروسوفت "في 92 في المئة من الحالات على توقعات نموذج المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى العالمية لمدة 10 أيام، وعلى مقياس يبلغ نحو عشرة كيلومترات مربعة. ويُعد المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى الذي يوفر توقعات لـ35 دولة في أوروبا، المرجع العالمي للدقة في مجال الأرصاد الجوية. وفي كانون الأول/ديسمبر، أعلنت شركة "غوغل" أن نموذجها "جنكاست" GenCast تجاوز دقة المركز الأوروبي في أكثر من 97 في المئة من الكوارث المناخية البالغ عددها 1320 كارثة المسجلة عام 2019.

النهار

١٧-٠٤-٢٠٢٥

• النهار

قواعد بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُسرّع عملية اكتشاف أدوية الزهايمر

يستخدم معهد أكسفورد لاكتشاف الأدوية تقنيات الذكاء الاصطناعي و"رسوم المعرفة" (Knowledge Graphs) لتصفية وتحليل كميات هائلة من البيانات الطبية الحيوية، في خطوة من شأنها تسريع الوصول إلى علاجات محتملة لمرض الزهايمر. يعكف الباحثون المتخصصون في دراسة الزهايمر على الاستفادة من قواعد بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع عملية اكتشاف الأدوية، وذلك من خلال تسهيل تحليل الكم الضخم من البيانات الطبية الحيوية المتوفرة. وبفضل هذه التقنيات، أصبح بإمكان العلماء في معهد أكسفورد لاكتشاف الأدوية في المملكة المتحدة تسريع عملهم في فحص الدوريات العلمية وقواعد البيانات بمعدل يقارب عشرة أضعاف، ما يساعدهم على تحديد أولويات الجينات أو البروتينات المرشحة للعمل عليها أسرع لتطوير أدوية محتملة. ووفقًا لإيما ميد، كبيرة العلماء في المعهد، فقد اختار علماء الأحياء 54 جيناً من دراسة شاملة على مستوى الجينوم كانت مرتبطة بجهاز المناعة، وجميعها تُعد أهدافاً محتملة للاختبارات المخبرية. وتشمل هذه الأهداف تراكيب بيولوجية مثل الجينات أو البروتينات، وهي ما تسعى الأدوية المحتملة إلى التأثير عليه. وتضيف ميد أن اختيار أهداف مناسبة لعلاج الزهايمر يُعد تحدياً معقداً نظراً لكثرة الجينات التي يمكن أن تسهم في زيادة خطر الإصابة، فضلاً عن العوامل البيئية والاجتماعية والاقتصادية المتداخلة التي لها دور في تطور المرض. غير أن العامل الحاسم كان توظيف تقنية "رسم المعرفة"، وهي نوع من قواعد البيانات ذاع صيته قبل أكثر من عقد بفضل استخدامه من قبل محرك البحث غوغل. وقد ساعد هذا الرسم المعرفي فريق المعهد على تحليل خصائص تلك الجينات المستهدفة بسرعة عبر عدد كبير من المصادر، تشمل مكتبة الطب الوطنية الأميركية (PubMed)، ومجلات علمية متخصصة، إلى جانب قواعد بيانات داخلية خاصة بالمعهد. وتشبه رسوم المعرفة الخرائط في طريقة عرضها للعلاقات بين الأشخاص، والأفكار، والوثائق. وقد بدأت صناعات عديدة، مثل تجارة التجزئة الرقمية، باستخدامها في السنوات الأخيرة لتقديم توصيات مخصّصة للمتسوّقين عبر الإنترنت. أما في قطاع الأعمال، فتُدمج رسوم المعرفة بأسلوب يُعرف بـ"التوليد المعزز بالاسترجاع" (Retrieval-Augmented Generation – RAG) لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي العامة التي تقدمها شركات مثل Anthropic وOpenAI. ويمكن ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بقواعد بيانات من نوع مختلف تُعرف بـ"قواعد بيانات المتجهات"، التي تمثل المعلومات على هيئة متجهات رقمية. فعلى سبيل المثال، تستخدم الشركات هذه الأساليب لتخصيص روبوتات المحادثة التي تبنيها، بحيث تتمكن من الرجوع إلى سياسات المؤسسة والإجابة على استفسارات الموظفين بدقة. وفي مجال الرعاية الصحية وعلوم الحياة، يمكن للمؤسسات الاستفادة من تنظيم مصادر بياناتها المتفرقة في شكل يشبه الخريطة، بدلاً من الاعتماد على قواعد البيانات العلائقية التقليدية، كما يوضح رادو ميكلاوس، المحلل في شركة غارتنر للأبحاث والاستشارات التقنية. ومن خلال رسم المعرفة، يتمكن العلماء من تتبّع مصدر أيّ معلومة عن جين أو بروتين معيّن، سواء من مقال علمي محدد أو من قاعدة بيانات معينة، بحسب ما أوضحته مارتينا ماركوفا، مديرة المنتجات في شركة Graphwise، وهي شركة متخصصة في بناء رسوم المعرفة للمؤسسات. وقد تعاون معهد أكسفورد لاكتشاف الأدوية مع شركة Graphwise لتخصيص رسم معرفي واسع النطاق يغطي بيانات أبحاث علوم الحياة الخاصة بهم. وقد مكّن هذا التعاون علماء المعهد من تقليص المدة الزمنية اللازمة لتحليل 54 جيناً من عدة أسابيع إلى بضعة أيام فقط، كما ساعدهم على تحديد مؤشرات حيوية قد تكون مرتبطة بهذه الجينات. وينوي فريق إيما ميد إجراء اختبارات تحقق تجريبية على مجموعة فرعية من الجينات ذات الأولوية، وذلك للتأكد من أن هذه الأهداف قادرة على إحداث تغييرات في خلايا الدماغ تسهم في تطور المرض، ولمعرفة ما إن كانت قابلة للتعديل بالأدوية. وتشير ميد إلى أن التوافر المتزايد للبيانات الطبية الحيوية في السنوات الأخيرة قد شكّل فرصة كبيرة للباحثين، شرط أن يكونوا قادرين على تفسير تلك البيانات. ولهذا، تُعد أدوات الذكاء الاصطناعي ورسوم المعرفة دعماً حيوياً للعلماء، سواء امتلكوا خلفية في المعلوماتية الحيوية أو لا. وتختتم بقولها: "بدون هذه الأدوات، قد يشعر الباحث بالضياع وسط هذا الكم من البيانات".