'غوغل' تطور نموذج ذكاء اصطناعي للمساعدة في التواصل مع الدلافين

طورت شركة غوغل نموذج ذكاء اصطناعي لمساعدة العلماء في دراسة طريقة تواصل الدلافين مع بعضها البعض، وفهم ما تقوله.
ويحمل النموذج اسم 'DolphinGemma'، وهو أحد النماذج اللغوية الكبيرة، ويعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر 'Gemma' من 'غوغل'، والتي بُنيت بدورها على الأسس نفسها لنماذج 'Gemini' التجارية للشركة.
ولطالما كان مختلف الأصوات التي تصدرها الدلافينـ بما في ذلك النقرات والصفارات والنبضات، أحد التحديات أمام العلماء لعقود.وتتعاون 'غوغل' في هذا المشروع مع باحثين من معهد جورجيا للتكنولوجيا والمشروع الميداني 'Wild Dolphin Project' المتخصص في دارسة الدلافين، بحسب ما كتبته الشركة على مدونتها يوم الاثنين.
وتم تدريب نموذج 'DolphinGemma' على تعلُّم بنية الأصوات التي تصدرها الدلافين، والقدرة على توليد تسلسلات صوتية جديدة تشبه أصواتها الحقيقية.
ويستخدم النموذج تقنية صوتية من تطوير 'غوغل' تُسمى 'SoundStream' لتشفير أصوات الدلافين، مما يسمح بتضمين الأصوات في النموذج أثناء تسجيلها.
ويأمل الفريق أن يُساعد 'DolphinGemma' في استنباط أنماط مُعقدة تُتيح إنشاء مفردات مشتركة. وتزعم 'غوغل' أن فحص البشر للبيانات بهذه الطريقة سيستغرق وقتًا طويلاً للغاية.
وبدأ مشروع 'Wild Dolphin Project' بالفعل في استخدام نموذج 'DolphinGemma ' خلال موسم العمل الميداني الحالي، مع وعود بفوائد فورية.
ومن خلال تحديد الأنماط الصوتية المتكررة والتجمعات والتسلسلات الموثوقة، يمكن للنموذج مساعدة الباحثين على كشف البُنى الخفية والمعاني المحتملة داخل تواصل الدلافين الطبيعي، وهي مهمة كانت تتطلب سابقًا جهدًا بشريًا هائلًا.
وبمرور الوقت، قد تُستخدم هذه الأنماط، إلى جانب أصوات تركيبية صناعية يُنشئها الباحثون للإشارة إلى أشياء تحب الدلافين اللعب بها، لتطوير مفردات مشتركة تسمح بتواصل تفاعلي حقيقي بين البشر والدلافين.
ويستخدم الفريق هواتف بيكسل من 'غوغل' ميدانيًا، لذا كان من الضروري أن يكون النموذج فعالًا. وغالبًا ما يُمثل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية تحديًا نظرًا لمحدودية الموارد. وكلما كان النموذج أكبر وأكثر كفاءة، زادت ذاكرة الوصول العشوائي ومعدل المعالجة اللازم لتشغيله.
لكن نموذج 'DolphinGemma' عالج هذه المشكلة، إذ يتكون من حوالي 400 مليون معلمة فقط، وهو ما يُعتبر صغيرًا بالنسبة للنماذج اللغوية الكبيرة.
وتخطط 'غوغل' لإصدار 'DolphinGemma' كنموذج مفتوح المصدر هذا الصيف، لتوفير أدوات للباحثين في أنحاء العالم لتحليل بيانات الصوت خاصتهم وتسريع أبحاثهم عن الأنماط.

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

سرايا الإخبارية

منذ يوم واحد

• سرايا الإخبارية

مايكروسوفت تحدث ثورة في الأرصاد الجوية بنموذج ذكاء اصطناعي

سرايا - 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، وفقًا لنتائج نشرتها الأربعاء مجلة "نيتشر" العلمية. وفقا لوكالة "فرانس برس"، تشكّل هذه النتائج التجريبية غير المتاحة للعامة إنجازا 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 الماضي 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 5 أيام، تبيّن أنها أفضل من تلك التي توصلت إليها سبعة مراكز للأرصاد الجوية، من بينها مركز الأعاصير الأمريكي. فقبل 4 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% من الحالات على توقعات نموذج المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى العالمية لمدة 10 أيام، وعلى مقياس يبلغ نحو 10 كيلومترات مربعة. ويُعد المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى الذي يوفر توقعات لـ35 دولة في أوروبا، المرجع العالمي للدقة في مجال الأرصاد الجوية. وفي ديسمبر/كانون الأول، أعلنت شركة غوغل أن نموذجها "جنكاست" GenCast تجاوز دقة المركز الأوروبي في أكثر من 97% من الكوارث المناخية البالغ عددها 1320 كارثة المسجلة عام 2019.

خبرني

منذ 2 أيام

• خبرني

مايكروسوفت تحدث ثورة في الأرصاد الجوية بنموذج ذكاء اصطناعي

خبرني - 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، وفقًا لنتائج نشرتها الأربعاء مجلة "نيتشر" العلمية. وفقا لوكالة "فرانس برس"، تشكّل هذه النتائج التجريبية غير المتاحة للعامة إنجازا 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 الماضي 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 5 أيام، تبيّن أنها أفضل من تلك التي توصلت إليها سبعة مراكز للأرصاد الجوية، من بينها مركز الأعاصير الأمريكي. فقبل 4 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% من الحالات على توقعات نموذج المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى العالمية لمدة 10 أيام، وعلى مقياس يبلغ نحو 10 كيلومترات مربعة. ويُعد المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى الذي يوفر توقعات لـ35 دولة في أوروبا، المرجع العالمي للدقة في مجال الأرصاد الجوية. وفي ديسمبر/كانون الأول، أعلنت شركة غوغل أن نموذجها "جنكاست" GenCast تجاوز دقة المركز الأوروبي في أكثر من 97% من الكوارث المناخية البالغ عددها 1320 كارثة المسجلة عام 2019.

سرايا الإخبارية

منذ 3 أيام

• سرايا الإخبارية

9 طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث المتعمق

سرايا - يشهد مجال البحث بالذكاء الاصطناعي تحولاً سريعاً، فأدوات «البحث المتعمق» الجديدة من «تشات جي بي تي ChatGPT»، و«جيميناي Gemini» و«بيربليكسيتي Perplexity» تبحث وتجمع المعلومات بشكل مستقل من عشرات -بل مئات- المواقع، ثم تُحللها وتُركّبها لإنتاج تقارير شاملة. تقارير موثّقة واسعة خلال دقائق وبينما قد يستغرق الإنسان أياماً أو أسابيع لإنتاج هذه التقارير المدعومة بالاستشهادات، والمكونة من 30 صفحة، فإن تقارير البحث المتعمق بالذكاء الاصطناعي تكون جاهزة في دقائق. وبينما تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية إجابات معزولة لأسئلة محددة، تُجري أدوات البحث المتعمق تحقيقات متطورة من خلال عشرات عمليات البحث المترابطة. ويشابه هذا الأمر، الفرق بين مراجعة سريعة للمراجع ورحلة بحث شاملة. طرق البحث المتعمق وهناك تسع طرق عملية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث المتعمق. إن أدوات البحث بالذكاء الاصطناعي تتألق عندما تحتاج إلى معلومات شاملة حول مواضيع معقدة. إليك بعض حالات الاستخدام المحددة التي تتفوق فيها: نتائج البحث لتخطيط رحلة نتائج البحث لتخطيط رحلة 1. تصميم مسارات رحلات مخصصة أَنشئ خطط سفر مفصَّلة وشخصية من خلال تحديد وجهتك، وتواريخها، وتفضيلاتك للأنشطة، وميزانيتك، واهتماماتك الثقافية، وأي شيء آخر مهم لك. غالباً ما تكشف مسارات الرحلات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي عن كنوز غير متوقعة... استخدم النتائج نقطة انطلاق لتحديد الاحتمالات المثيرة للاهتمام، ثم تابع ببحث مُستهدف. • حدِّد تفضيلاتك الغذائية، واحتياجاتك من حيث إمكانية الوصول، وذوقك في أماكن الإقامة والمطاعم والترفيه، للحصول على توصيات أكثر تخصيصاً. يمكنك بنص حول هذا الموضوع لإعادة استخدامه. • استخدم استعلامات المتابعة للحصول على مزيد من التفاصيل حول المعالم السياحية أو الأنشطة التي تجذبك، أو لمقارنة مسارات الرحلات المحتملة. قارن النتائج من «شات جي بي تي» و«جيميناي» و«بيربليكسيتي» و«كوبايلوت». 2. إعداد التقارير حول المؤسسات احصل على معلومات أساسية شاملة عن الشركات والمنظمات غير الربحية أو أي مؤسسة في دقائق بدلاً من البحث بين عشرات نتائج البحث. • قارن بين المؤسسات المماثلة أو المنافسة. • حدد التنسيق. ربما ترغب في تنسيق دراسة حالة، أو تقرير موضوعي، أو تاريخ زمني، أو تحليل سياق الصناعة. • حدد مقاييس مهمة مثل تاريخ التمويل، وأنماط نمو الإيرادات، وتغييرات القيادة، واتجاهات التغطية الإعلامية، والدعاوى القضائية، أو أي شيء آخر يهمك. قد تكون البيانات نادرة للمؤسسات الخاصة التي تحتفظ بسجلات سرية، لذا اقرأ النتائج بتشكك. • نصيحة متقدمة: انسخ مقتطفات من تقارير البحث العميق إلى «كلاود Claude» لتحويلها إلى لوحات معلومات مرئية -بما في ذلك الرسوم البيانية والعناصر التفاعلية- باستخدام «Claude Artifacts» يمكنك مشاركة هذه المعلومات مع زملائك.