ما عجز عنه العلماء لقرن.. أنجزته خوارزمية أبصرت تفاصيل الكون!
في أعماق الفضاء، تحدث ظواهر كونية هائلة، مثل اصطدام الثقوب السوداء أو انفجارات النجوم، مما يؤدي إلى تموجات خفية في نسيج الكون تُعرف بـ"الأمواج الثقالية" أو تموجات الجاذبية. هذه الظاهرة، التي تنبأ بها أينشتاين قبل أكثر من قرن، ظلت لغزًا فيزيائيًا حتى تم رصدها لأول مرة عام 2016، ما فتح نافذة جديدة لفهم الكون.
رغم ذلك، لا يزال التقاط هذه الإشارات الدقيقة تحديًا علميًا يتطلب أدوات فائقة الحساسية وتقنيات متقدمة تتجاوز القدرات التقليدية. تتمثل إحدى أبرز هذه الأدوات في مرصد LIGO، الذي يعتمد على تقنية التداخل بالليزر لقياس التغيرات الطفيفة في المسافات الناتجة عن مرور تموجات الجاذبية.
ووفقاً لموقع "phys.org" يتطلب تطوير كواشف فعّالة لموجات الجاذبية مواجهة تحديات تقنية معقدة، مثل تقليل تأثير الضوضاء البيئية وتحقيق دقة قياس عالية. هذه التحديات تجعل من تطوير كواشف فعّالة أحد أعقد المهام التي يواجهها العلماء اليوم.
اقرأ أيضاً.. هل خدعتنا الصورة الأولى للثقب الأسود في مجرتنا؟ اكتشافات جديدة تثير الشكوك
"أورانيا": خوارزمية ذكاء اصطناعي لتصميم كواشف تموجات الجاذبية
في هذا السياق، يعمل باحثون من معهد ماكس بلانك لعلوم الضوء (MPL) على تطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي تُدعى "أورانيا"، تهدف إلى استكشاف تصاميم جديدة لكواشف تموجات الجاذبية. تعتمد "أورانيا" على تقنيات التعلم الآلي لتحسين تصميم الكواشف باستخدام التداخل الموجي، حيث تُستخدم هذه التقنية لقياس الفروق الدقيقة في الأمواج عندما تتقاطع. من خلال تحويل هذه المهمة إلى مسألة تحسين مستمر، استطاع فريق الباحثين تطبيق أساليب التعلم الآلي بفعالية لتطوير التصاميم.
نتائج واعدة تتجاوز التصاميم التقليدية
أظهرت الخوارزمية نتائج مثيرة، حيث تمكنت من تقديم تصاميم تفوق تلك التي اقترحها العلماء البشريون لتصاميم الجيل المقبل من الكواشف. بل إن نتائج هذه التصاميم يمكن أن تُحسن قدرة الكواشف على اكتشاف التموجات بمقدار يتجاوز مقدارًا من التقدم التكنولوجي.
اقرأ أيضاً.. هل أسرت الأرض القمر؟ دراسة جديدة تكشف تفاصيل مذهلة
حديقة الكواشف: مشاركة الابتكارات مع المجتمع العلمي
قام فريق MPL بتجميع 50 تصميمًا مبتكرًا تم اكتشافها بواسطة "أورانيا" في "حديقة الكواشف"، وهي مجموعة متاحة لجميع العلماء حول العالم لاستكشافها واستخدامها في أبحاثهم المستقبلية.
الذكاء الاصطناعي: شريك المستقبل في استكشاف الكون
تمثل هذه الدراسات تحولًا جوهريًا في كيفية دمج الذكاء الاصطناعي مع الأبحاث العلمية، مما يمكن العلماء من اكتشاف حلول مبتكرة تسهم في تطوير أدوات رصد جديدة في مجالات مختلفة من الفيزياء الفلكية.
إسلام العبادي(أبوظبي)
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
صحيفة الخليج
منذ 4 أيام
- صحيفة الخليج
تأمّلات في أزمة الخيال
هل تصوّرتَ مرةً أمّةً جلّها نضبت فيه مياه نهر الخيال، فانقطع عن الخرير؟ وهل لاحت في أفق ذهنك أمةٌ أغلبها توقف فيه مصنع الابتكار عن إنتاج المصابيح التي تزيّن سماء حياتها؟ يمكن القياس: «إذا سألتم الله التنميةَ فاسألوه الخيال والأفكار». من العسير تصديق أن أمةّ طبقاتها الجيولوجية متاحفُ حضارات متراكبةٌ طبقاً عن طبق، تظل عشرات السنين متصحرة الخيال، مجدبةَ الأفكار في جميع الميادين، التعليم والاقتصاد، السياسة والصحة، البحث العلمي والأمن القومي، الفنون والدفاع، البنى التحتية والقضاء، وهلمّ تصحراً وجدباً. لأيّ كان أن ينفي الصواب عن مقولة أينشتاين: «الخيال أهمّ من المعرفة». الترجمات نسبية إن لم تكن خوّانة. الأصح أن الفيزيائي يعني بكلمة «نوليدج» العلم كمخزون معلومات، فالمعرفة تشطح بنا إلى أبعاد قصيّة، من نظرية المعرفة لدى أفلاطون وأرسطو، إلى فلسفات التاريخ الحديث. الأهم هو أن الخيال مهم كمنافس ومنازل للعلم والمعرفة. ما الذي ينقص العالم العربي: ضيق ذات المساحة، أم ضيق ذات النفوس، أم شحّ الثروات الجوفية والسطحية؟ التنميات المتعثرة العربية تفتقر إلى الخيال والأفكار. هل من دليل على أن الصين وكوريا الجنوبية كانتا قبل منتصف القرن الماضي جنتين غنّاءتين فيهما من كل فاكهة حضارية ألوان، بينما كانت بلاد العرب في أغبر الغابرين؟ علينا العودة إلى رأس الخيط: قبل عتبة الابتدائية ست سنوات ضائعة. مأساويّ أن تعيش على كوكب واحد مجتمعات علماؤها يعكفون على البحوث الفيزيائية في المادة السوداء والطاقة السوداء ومحاكاة الانفجار العظيم وصنع المادة الفائقة الصلابة من الفوتونات، ومجتمعات ليس لها حتى أمناء يبحثون عن حلول لسدّ رمق الجياع، بينما من بين بلدانهم سلة الغذاء العربية. هل لك خيال يستطيع أن يشطح بعيداً في تصوّر العقل العربي وقد أسّس بورصةً لأسهم الخيال؟ النهضة التنموية لا تحتاج إلى معجزة. في لمح البصر بعد المسيرة الكبرى الصينيّة عام 49 حقق التنين لكل صيني طبق أرز يوميّاً. أين كانوا؟ وأين أصبحوا؟ وأين كانت التنميات المتعثّرة، وأين صارت؟ هل الغرب أعطاهم أطباق الأرز؟ هل هو الذي شاد لهم أعظم شبكة قطارات سريعة على وجه الأرض؟ من أين أتوا بمعين الخيال والأفكار؟ لزوم ما يلزم: النتيجة التربوية: في العالم العربي تعليم منذ عقود، فهل عرفت المناهج ولو طيفاً لتربية الخيال؟
الاتحاد
١٣-٠٥-٢٠٢٥
- الاتحاد
كلما اختصر.. اختلق! الوجه الخفي للذكاء الاصطناعي
كشفت دراسة حديثة أجرتها شركة Giskard الفرنسية المتخصصة في اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، أن طلب الإيجاز من روبوتات المحادثة مثل ChatGPT قد يزيد من ميلها إلى "الهلوسة" أي اختلاق معلومات غير دقيقة أو غير حقيقية. تفاصيل الدراسة ووفقاً لموقع "تك كرانش" نشر الباحثون نتائجهم في تدوينة تفصيلية، أشاروا فيها إلى أن التوجيهات التي تطلب إجابات قصيرة، خاصة على أسئلة غامضة أو مبنية على معلومات خاطئة، تؤدي إلى انخفاض ملحوظ في دقة المحتوى الذي تقدمه النماذج. وقال الباحثون: "تُظهر بياناتنا أن تغييرات بسيطة في التوجيهات تؤثر بشكل كبير على ميل النموذج إلى الهلوسة". وهو ما يثير القلق، خاصة أن كثيرًا من التطبيقات تعتمد على الإجابات الموجزة بهدف تقليل استخدام البيانات، وتسريع الاستجابة، وتقليص التكاليف. اقرأ ايضاً.. الذكاء الاصطناعي يزداد عبقرية.. لكنه يُتقن الكذب الهلوسة ليست مشكلة جديدة في الذكاء الاصطناعي، حتى النماذج الأحدث مثل GPT-4o وClaude 3.7 Sonnet تعاني منها بدرجات متفاوتة. لكن المفاجئ في الدراسة كان اكتشاف أن مجرد طلب إيجاز في الإجابة يمكن أن يزيد من احتمالية وقوع هذه الأخطاء. ويرجّح الباحثون أن السبب يكمن في أن الإجابات القصيرة لا تتيح للنموذج "المجال" الكافي لتفنيد المغالطات أو شرح التعقيدات. فيكون أمام خيارين: الإيجاز أو الدقة، وغالبًا ما يختار الأول على حساب الثاني. اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع! عبارات بريئة.. لكنها تخدع النموذج أظهرت الدراسة أن النماذج الشهيرة مثل GPT-4o وMistral Large وClaude Sonnet تصبح أقل دقة عندما تُطلب منها إجابات مقتضبة على أسئلة مشوشة . فبدلًا من الإشارة إلى أن السؤال يحتوي على فرضية خاطئة، تميل النماذج إلى تقديم إجابة مختصرة تكميلية للخطأ، مما يعزز التضليل بدلاً من تصحيحه. وحذرت الدراسة أيضًا من أن بعض النماذج تميل إلى تفادي التصحيح عندما تُطرح المعلومات المغلوطة بطريقة واثقة، في محاولة لمجاراة توقّعات المستخدم، حتى وإن كانت خاطئة. تُبرز الدراسة مفارقة مؤسفة تتمثل في أن تحسين تجربة المستخدم من خلال الإجابات المختصرة قد يأتي على حساب دقة الحقيقة. لذلك، يوصي الباحثون بضرورة توخي الحذر عند تصميم الأوامر والتعليمات الموجهة للذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية تحقيق توازن بين سرعة الإجابة وموثوقيتها. إسلام العبادي(أبوظبي)
الاتحاد
١٠-٠٥-٢٠٢٥
- الاتحاد
في أضخم تجربة طبية عرفها التاريخ.. الذكاء الاصطناعي يشخّص ويتفوق على الأطباء
أطلقت مجموعة باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة هارفارد بالتعاون مع مستشفيات كبرى، قاعدة بيانات جديدة تهدف إلى دراسة التفاعل بين أطباء الأشعة ونماذج الذكاء الاصطناعي في تفسير صور الأشعة الصدرية، وهي قاعدة توصف بأنها الأكبر والأشمل من نوعها في هذا المجال حتى اليوم. اقرأ أيضاً.. اختبار ذكي يشخّص سرطان الرئة بدقة غير مسبوقة البيانات التي نُشرت ضمن مجلة Scientific Data في 3 مايو 2025، تحت اسم Collab-CXR، جمعت تقييماً تشخيصياً لـ 324 حالة مرضية واقعية من قبل 227 طبيب أشعة محترف، وذلك ضمن بيئات معلوماتية متغيرة: بعضها تضمن الدعم من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وأخرى اعتمدت على الصور الشعاعية فقط، وبعضها تضمن اطلاع الطبيب على التاريخ السريري الكامل للمريض. تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي المعروف باسم CheXpert، المطوّر من جامعة ستانفورد، كأداة دعم تشخيصي في بعض الحالات. النموذج يعتمد على تحليل صور الأشعة فقط، دون الرجوع إلى السجل السريري، وهو ما أتاح للباحثين مقارنة قدرات الذكاء الاصطناعي مع الأداء البشري، ومع أداء الفريق البشري عند العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. اقرأ أيضاً.. حين يرى الذكاء الاصطناعي ما لا يراه الطبيب.. قفزة في تشخيص قصر النظر ما يميز هذه الدراسة هو التصميم التجريبي المعقد الذي جمع بين اختبارات ضمن المشارك نفسه وأخرى بين مشاركين مختلفين، مما يسمح بفهم أدق لكيفية تفاعل الأطباء مع المعلومات المتوفرة لهم، سواء كانت آتية من الآلة أو من سياق الحالة الطبية. كذلك، شملت القاعدة تقييمات لاحتمالات الإصابة بـ 104 نوعًا مختلفًا من الأمراض الصدرية، وهو نطاق تشخيصي أوسع بكثير من الدراسات السابقة. إلى جانب التشخيصات، سجل الباحثون زمن اتخاذ القرار، وعدد النقرات داخل الواجهة التفاعلية، ومدى ثقة الطبيب في كل قرار، إضافة إلى بيانات ديموغرافية ومهنية عن الأطباء المشاركين، الذين يتمتعون بمتوسط خبرة يصل إلى 22 عامًا. تهدف قاعدة البيانات هذه إلى تمكين الباحثين والمطورين من تصميم أدوات ذكاء اصطناعي أكثر فاعلية وواقعية في البيئات الطبية، وتوجيه استراتيجيات دمج الذكاء الاصطناعي داخل سير العمل السريري بطريقة تحقق التكامل بدلًا من التنافس، وبما يعزز دقة التشخيص وجودة الرعاية الصحية للمرضى. إسلام العبادي(أبوظبي)
