أحدث الأخبار مع #سيمونبيلينغ،
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".
روسيا اليوم
٢٩-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- روسيا اليوم
ثورة علمية.. الذكاء الاصطناعي يحل لغزا حيّر العلماء لأكثر من مئة عام
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". نُشرت الدراسة في مجلة Nature Materials. المصدر: إندبندنت أكد الرئيس الصيني شي جين بينغ، أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي توفر فرصا كبيرة، محذرا من أنها تحمل رغم ذلك مخاطر وتحديات غير مسبوقة. أعلنت المتحدثة باسم وزارة الداخلية الروسية إيرنا فولك أن قوات الأمن الروسية تمكنت من اكتشاف شبكة من المحتالين تستخدم خوادم افتراضية في أوروبا للتحكم في المكالمات عن بعد. تمكن فريق روسي بقيادة الخبير غينادي خفوريك في مركز "كورتشاتوف" من تطوير نظام ذكاء اصطناعي قادر على اكتشاف طفرات جينية في الحمض النووي لها علاقة باحتمال الإصابة بالسكتة الدماغية. كشف علماء أن الذكاء الاصطناعي تجاوز "الخط الأحمر" للمخاطر التي تشكلها هذه التكنولوجيا على المجتمع، بعد أن تمكن من تحقيق التكرار الذاتي بنجاح دون أي مساعدة بشرية. أعلن العالم الروسي ميخائيل كوفالتشوك رئيس المركز الوطني للبحوث "معهد كورتشاتوف" أن الذكاء الاصطناعي غير مناسب لحل مشكلات العالم المعاصر.
