أحدث الأخبار مع #PXRDnet
العالم24
١٦-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- العالم24
الذكاء الاصطناعي يفك لغزاً حيّر العلماء لأكثر من قرن
في إنجاز علمي غير مسبوق، تمكّن فريق من الباحثين في جامعة كولومبيا بالولايات المتحدة من حل لغز عمره أكثر من مئة عام باستخدام الذكاء الاصطناعي، في خطوة قد تفتح الطريق أمام تطورات واسعة في مجالات التكنولوجيا وعلوم المواد. فقد نجح العلماء في تحديد البنية الذرية الدقيقة للبلورات النانوية، وهي جزيئات متناهية الصغر تستخدم على نطاق واسع في الصناعات الإلكترونية وتطوير المواد الحديثة، بالإضافة إلى تطبيقات في علم الآثار وتحليل القطع الأثرية. وكانت هذه الجزيئات الصغيرة تمثل تحديًا طويل الأمد للعلماء، نظرًا لافتقارها إلى الترتيب البلوري المنتظم، مما جعل تقنيات حيود الأشعة السينية التقليدية غير مجدية في دراستها. إذ تعتمد تلك التقنيات على بلورات كبيرة ومنظمة لإظهار نمط محدد يساعد في تحديد ترتيب الذرات، بينما البلورات النانوية تُشتّت الأشعة في أنماط معقدة يصعب فك شفرتها. رغم ذلك، لم يستسلم فريق البحث، بل طور خوارزمية جديدة تحت اسم PXRDnet، مدعومة بذكاء اصطناعي متقدم، قادرة على تحليل أنماط حيود غير واضحة بناءً على قاعدة بيانات تضم عشرات الآلاف من التركيبات البلورية. ومن خلال تدريب الخوارزمية على هذه الأنماط، تمكن الفريق من استنتاج الترتيب الذري المحتمل للمواد المدروسة، دون الحاجة إلى معلومات فيزيائية مباشرة عنها. في المقابل، عبّر البروفيسور سيمون بيلينغ عن دهشته من قدرة الذكاء الاصطناعي على تعلّم القواعد التي تسمح بها الطبيعة، وهو ما مكنه من تجاوز العقبات التي أعاقت العلماء لعقود. بالإضافة إلى ذلك، أشار الباحثون إلى أن الخوارزمية قادرة على تحليل بلورات نانوية بحجم لا يتجاوز 10 أنغستروم، أي أقل بعشرة آلاف مرة من سماكة شعرة الإنسان، وهو إنجاز يمثل نقلة نوعية لفهم المواد على المستوى الذري دون الحاجة إلى أدوات باهظة أو بلورات مثالية. من جهة أخرى، أكّد قائد الفريق غابي غو أن استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا السياق يعكس تطورًا هائلًا، مذكرًا بأن هذه التقنية كانت حتى وقت قريب تكافح في تمييز القطط من الكلاب. وفي المقابل، أوضح البروفيسور هود ليبسون أن ما يثير الإعجاب هو قدرة الذكاء الاصطناعي، رغم عدم امتلاكه للحدس الفيزيائي أو المعرفي، على حل مشكلات معقدة استعصت على الخبراء لأكثر من قرن. ويؤكد هذا الإنجاز أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة للمساعدة، بل قوة قادرة على تقديم حلول علمية رائدة في ميادين متعددة، مما يفتح آفاقًا واعدة لاكتشافات مستقبلية قد تغير ملامح البحث العلمي كما نعرفه.
الديار
٠٢-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- الديار
الذكاء الاصطناعي يحل لغزا حيّر العلماء لأكثر من مئة عام
اشترك مجانا بقناة الديار على يوتيوب حلّ فريق من العلماء في الولايات المتحدة لغزا عمره أكثر من مئة عام باستخدام الذكاء الاصطناعي، ما قد يمهّد الطريق ويفتح الآفاق لإنجازات تقنية متقدمة. وتمكن علماء كلية كولومبيا للهندسة في نيويورك من تحديد البنية الذرية الدقيقة لما يُعرف بالبلورات النانوية، وهي جزيئات بالغة الصغر تُستخدم في مجالات متعددة تشمل تصنيع الإلكترونيات وتطوير مواد جديدة، وحتى تحليل القطع الأثرية في علم الآثار. وتتمثل أهمية هذا الاكتشاف في أن البلورات النانوية، لصغر حجمها وافتقارها إلى الترتيب المنتظم، كانت تمثّل تحديا كبيرا أمام العلماء الذين اعتمدوا لعقود على تقنيات حيود الأشعة السينية لتحليل تركيب المواد الصلبة، حيث تُسلّط الأشعة على بلورات كبيرة ومنتظمة فيُنتج نمط يظهر ترتيب الذرات داخل المادة. لكن هذه الطريقة تفشل مع البلورات النانوية، لأنها صغيرة وغير منتظمة وتُشتّت الأشعة إلى أنماط غير واضحة يصعب تفسيرها. وللتغلب على هذا التحدي، ابتكر فريق البحث خوارزمية ذكاء اصطناعي متقدمة أُطلق عليها اسم PXRDnet، دُربت على تحليل أنماط حيود معقدة باستخدام قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على عشرات الآلاف من التركيبات البلورية المعروفة. ورغم أن هذه التركيبات ليست مرتبطة مباشرة بالبلورات النانوية قيد الدراسة، فإن الخوارزمية نجحت في تعلّم الأنماط المحتملة لترتيب الذرات في هذه المواد النانوية. وقال البروفيسور سيمون بيلينغ، أستاذ علوم المواد والفيزياء والرياضيات التطبيقية في جامعة كولومبيا: "استطاع الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة المعقدة من خلال تعلم أنماط الترتيب الذري التي تسمح بها الطبيعة، حتى دون توفر معرفة فيزيائية مباشرة بالمواد المدروسة". وتعمل خوارزمية PXRDnet على تحليل أنماط الحيود الناتجة عن بلورات نانوية يصل حجمها إلى 10 أنغستروم فقط، أي أرقّ بنحو عشرة آلاف مرة من شعرة الإنسان، ما يفتح آفاقا لفهم المواد على مستوى بالغ الدقة. واعتبر العلماء هذا التطور نقلة نوعية في علم المواد، لأنه يتيح تحديد بنية المواد النانوية بدقة عالية دون الحاجة إلى بلورات كبيرة أو أدوات باهظة الثمن. وقال غابي غو، قائد الفريق البحثي: "حين كنت في المدرسة الإعدادية، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تكافح لتمييز القطط من الكلاب. أما اليوم، فها نحن نستخدمها لحل مشكلات علمية معقدة كانت مستعصية على البشر لعقود". وأضاف البروفيسور هود ليبسون، رئيس قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة كولومبيا: "المثير للدهشة هو أن الذكاء الاصطناعي، رغم افتقاره إلى فهم مباشر للفيزياء أو الهندسة، تمكّن من التوصل إلى حل لمعضلة حيرت العلماء لأكثر من مئة عام. وهذا يعطي لمحة عمّا يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي في مجالات علمية أخرى تواجه تحديات مماثلة".
الرأي
٢٩-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- الرأي
"بعد قرن من الحيرة".. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة لغز حير العلماء
نجح فريق من علماء جامعة كولومبيا في حل لغز بنية البلورات النانوية، الذي حيّر الباحثين لأكثر من مائة عام، باستخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي متطورة تُدعى PXRDnet. البلورات النانوية، لصغرها وعدم انتظامها، استعصت على التحليل عبر التقنيات التقليدية مثل حيود الأشعة السينية. لكن الخوارزمية الجديدة تمكنت من تحليل أنماط الحيود المعقدة والتعرف على الترتيب الذري بدقة غير مسبوقة، ما يفتح المجال لتطوير مواد جديدة وتحقيق إنجازات في مجالات متنوعة من الإلكترونيات إلى علم الآثار. ووفق "إندبندنت" فقد نُشرت الدراسة في مجلة Nature Materials، ووصف العلماء هذا الاكتشاف بأنه نقلة نوعية، تظهر قوة الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات العلمية المستعصية. وقال البروفيسور سيمون بيلينغ، أستاذ علوم المواد والفيزياء والرياضيات التطبيقية في جامعة كولومبيا: "استطاع الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة المعقدة من خلال تعلم أنماط الترتيب الذري التي تسمح بها الطبيعة، حتى دون توفر معرفة فيزيائية مباشرة بالمواد المدروسة". وتعمل خوارزمية PXRDnet على تحليل أنماط الحيود الناتجة عن بلورات نانوية يصل حجمها إلى 10 أنغستروم فقط، أي أرقّ بنحو عشرة آلاف مرة من شعرة الإنسان، ما يفتح آفاقًا لفهم المواد على مستوى بالغ الدقة. واعتبر العلماء هذا التطور نقلة نوعية في علم المواد، لأنه يتيح تحديد بنية المواد النانوية بدقة عالية دون الحاجة إلى بلورات كبيرة أو أدوات باهظة الثمن. وقال غابي غو، قائد الفريق البحثي: "حين كنت في المدرسة الإعدادية، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تكافح لتمييز القطط من الكلاب. أما اليوم، فها نحن نستخدمها لحل مشكلات علمية معقدة كانت مستعصية على البشر لعقود". وأضاف البروفيسور هود ليبسون، رئيس قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة كولومبيا: "المثير للدهشة هو أن الذكاء الاصطناعي، على الرغم من افتقاره إلى فهم مباشر للفيزياء أو الهندسة، تمكّن من التوصل إلى حل لمعضلة حيّرت العلماء لأكثر من مائة عام. وهذا يعطي لمحة عمّا يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي في مجالات علمية أخرى تواجه تحديات مماثلة".
سواليف احمد الزعبي
٢٩-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- سواليف احمد الزعبي
ثورة علمية.. الذكاء الاصطناعي يحل لغزا حيّر العلماء لأكثر من مئة عام
#سواليف حلّ فريق من #العلماء في الولايات المتحدة لغزا عمره أكثر من مئة عام باستخدام #الذكاء_الاصطناعي، ما قد يمهّد الطريق ويفتح الآفاق لإنجازات تقنية متقدمة. وتمكن علماء كلية كولومبيا للهندسة في نيويورك من تحديد البنية الذرية الدقيقة لما يُعرف بالبلورات النانوية، وهي جزيئات بالغة الصغر تُستخدم في مجالات متعددة تشمل تصنيع الإلكترونيات وتطوير مواد جديدة، وحتى تحليل القطع الأثرية في علم الآثار. وتتمثل أهمية هذا الاكتشاف في أن #البلورات_النانوية، لصغر حجمها وافتقارها إلى الترتيب المنتظم، كانت تمثّل تحديا كبيرا أمام العلماء الذين اعتمدوا لعقود على تقنيات حيود #الأشعة_السينية لتحليل تركيب المواد الصلبة، حيث تُسلّط الأشعة على بلورات كبيرة ومنتظمة فيُنتج نمط يظهر ترتيب الذرات داخل المادة. لكن هذه الطريقة تفشل مع البلورات النانوية، لأنها صغيرة وغير منتظمة وتُشتّت الأشعة إلى أنماط غير واضحة يصعب تفسيرها. وللتغلب على هذا التحدي، ابتكر فريق البحث خوارزمية ذكاء اصطناعي متقدمة أُطلق عليها اسم PXRDnet، دُربت على تحليل أنماط حيود معقدة باستخدام قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على عشرات الآلاف من التركيبات البلورية المعروفة. ورغم أن هذه التركيبات ليست مرتبطة مباشرة بالبلورات النانوية قيد الدراسة، فإن الخوارزمية نجحت في تعلّم الأنماط المحتملة لترتيب الذرات في هذه المواد النانوية. وقال البروفيسور سيمون بيلينغ، أستاذ علوم المواد والفيزياء والرياضيات التطبيقية في جامعة كولومبيا: 'استطاع الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة المعقدة من خلال تعلم أنماط الترتيب الذري التي تسمح بها الطبيعة، حتى دون توفر معرفة فيزيائية مباشرة بالمواد المدروسة'. وتعمل خوارزمية PXRDnet على تحليل أنماط الحيود الناتجة عن بلورات نانوية يصل حجمها إلى 10 أنغستروم فقط، أي أرقّ بنحو عشرة آلاف مرة من شعرة الإنسان، ما يفتح آفاقا لفهم المواد على مستوى بالغ الدقة. واعتبر العلماء هذا التطور نقلة نوعية في علم المواد، لأنه يتيح تحديد بنية المواد النانوية بدقة عالية دون الحاجة إلى بلورات كبيرة أو أدوات باهظة الثمن. وقال غابي غو، قائد الفريق البحثي: 'حين كنت في المدرسة الإعدادية، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تكافح لتمييز القطط من الكلاب. أما اليوم، فها نحن نستخدمها لحل مشكلات علمية معقدة كانت مستعصية على البشر لعقود'. وأضاف البروفيسور هود ليبسون، رئيس قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة كولومبيا: 'المثير للدهشة هو أن الذكاء الاصطناعي، رغم افتقاره إلى فهم مباشر للفيزياء أو الهندسة، تمكّن من التوصل إلى حل لمعضلة حيرت العلماء لأكثر من مئة عام. وهذا يعطي لمحة عمّا يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي في مجالات علمية أخرى تواجه تحديات مماثلة'.
صحيفة سبق
٢٩-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- صحيفة سبق
ثورة علمية.. الذكاء الاصطناعي يحل لغزًا حيّر العلماء لأكثر من مائة عام
نجح فريق من علماء جامعة كولومبيا في حل لغز بنية البلورات النانوية، الذي حيّر الباحثين لأكثر من مائة عام، باستخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي متطورة تُدعى PXRDnet. البلورات النانوية، لصغرها وعدم انتظامها، استعصت على التحليل عبر التقنيات التقليدية مثل حيود الأشعة السينية. لكن الخوارزمية الجديدة تمكنت من تحليل أنماط الحيود المعقدة والتعرف على الترتيب الذري بدقة غير مسبوقة، ما يفتح المجال لتطوير مواد جديدة وتحقيق إنجازات في مجالات متنوعة من الإلكترونيات إلى علم الآثار. ووفق "إندبندنت" فقد نُشرت الدراسة في مجلة Nature Materials، ووصف العلماء هذا الاكتشاف بأنه نقلة نوعية، تظهر قوة الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات العلمية المستعصية. وقال البروفيسور سيمون بيلينغ، أستاذ علوم المواد والفيزياء والرياضيات التطبيقية في جامعة كولومبيا : "استطاع الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة المعقدة من خلال تعلم أنماط الترتيب الذري التي تسمح بها الطبيعة، حتى دون توفر معرفة فيزيائية مباشرة بالمواد المدروسة". وتعمل خوارزمية PXRDnet على تحليل أنماط الحيود الناتجة عن بلورات نانوية يصل حجمها إلى 10 أنغستروم فقط، أي أرقّ بنحو عشرة آلاف مرة من شعرة الإنسان، ما يفتح آفاقًا لفهم المواد على مستوى بالغ الدقة. واعتبر العلماء هذا التطور نقلة نوعية في علم المواد، لأنه يتيح تحديد بنية المواد النانوية بدقة عالية دون الحاجة إلى بلورات كبيرة أو أدوات باهظة الثمن. وقال غابي غو، قائد الفريق البحثي : "حين كنت في المدرسة الإعدادية، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال تكافح لتمييز القطط من الكلاب. أما اليوم، فها نحن نستخدمها لحل مشكلات علمية معقدة كانت مستعصية على البشر لعقود". وأضاف البروفيسور هود ليبسون، رئيس قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة كولومبيا : "المثير للدهشة هو أن الذكاء الاصطناعي، على الرغم من افتقاره إلى فهم مباشر للفيزياء أو الهندسة، تمكّن من التوصل إلى حل لمعضلة حيّرت العلماء لأكثر من مائة عام. وهذا يعطي لمحة عمّا يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي في مجالات علمية أخرى تواجه تحديات مماثلة".
