أحدث الأخبار مع #فراونهوفر
العربية
منذ 3 أيام
- علوم
- العربية
تطبيقات محادثة الذكاء الاصطناعي تستطيع تحديد مكان المستخدم من الصور المجردة
كشفت سلسلة اختبارات أجرتها شركة برامج مكافحة الفيروسات ميلوير بايتس عن قدرات إضافية لمنصة محادثات الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي بما في ذلك القدرة على تحديد موقع شخص ما من خلال صور غامضة. كما لدى لتلك التطبيقات القدرة على إنشاء مقاطع فيديو "مزيفة بدقة متناهية" لا يمكن اكتشاف تزييفها تقريبًا. وقالت شركة ميلوير بايتس إن منصة شات جي بي تي متمكنة بصورة مريبة في تخمين المواقع الجغرافية للمستخدمين من الصور التي لا تحتوي على بيانات وصفية مثل الموقع ووقت التصوير وتاريخه، بحسب تقرير نشرته وكالة الأنباء الألمانية اطلعت عليه "العربية Business". ووفقًا للشركة فإن هناك أسبابا وجيهة للقلق بشأن ما يظهر في صور الخلفية، لأن الذكاء الاصطناعي أصبح بارعًا جدًا في تخمين موقعك بناءً على أبسط الأدلة. كان من المفترض أن تستخدم منصة المحادثة الأدلة والإشارات في الموجودة في الهندسة المعمارية للمباني والبيئة المحيطة بالمستخدم في الصورة لتضييق نطاق المواقع المحتمل وجوده فيها قبل تحديد المكان بدقة أو الاقتراب منه بشكل مُذهل. وحذّرت شركة ميلوير بايتس من أن وجود عربة يدوية تحمل علامة تجارية محددة أو طائر له موطن محدد في الصورة يكفيان لتخمين موقعك. في الأسبوع نفسه، نشرت دراسة لمعهد فراونهوفر هاينريش هيرتز وجامعة هومبولت في برلين نتائج اختبارات تُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد "إشارات دقيقة مرتبطة بنبضات القلب" فيما يُسمى بمقاطع الفيديو المزيفة. وأضاف الفريق: "إن التطور الحالي لتقنيات توليد الصور يجعل اكتشاف المحتوى المُتلاعب به من خلال الفحص البصري أكثر صعوبة"، إلا أن بعض التفاصيل الدقيقة في الحياة الواقعية، مثل نبضات القلب، كانت تختفي أثناء عملية توليد مقاطع الفيديو المزيفة، وهو ما كان "يفيد في الكشف عن مقاطع الفيديو المزيفة". لكن الأمر لم يعد كذلك: فقد تمكن الفريق من إنتاج مقاطع فيديو مزيفة بعمق تحتوي على ما يبدو أنها نبضات بشرية. وتشير نتائج الباحثين، التي نُشرت في مجلة "فرونتيرز إن إيمدجنج" للعلوم والتكنولوجيا، إلى أن تقنيات كشف نبضات القلب لم تعد صالحة لاكتشاف أساليب التزييف العميق الحالية. ومع ذلك، قد لا نفقد الأمل تمامًا في الوصول إلى عوامل جديدة تسهل كشف الفيديوهات المزيفة بتقنيات التزييف العميق. وقال الباحثون، إن تحليل التوزيع المكاني لتدفق الدم فيما يتعلق بمدى معقوليته يمكن أن يساعد في اكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة عالية الجودة.
البيان
منذ 4 أيام
- علوم
- البيان
المخيف قادم..ChatGPT يحدد موقعك ويزيّف فيديو لا يمكن كشفه
كشفت سلسلة اختبارات أجرتها شركة برامج مكافحة الفيروسات ميلوير بايتس عن قدرات إضافية لمنصة محادثات الذكاء الاصطناعي شات جي.بي.تي بما في ذلك القدرة على تحديد موقع شخص ما من خلال صور غامضة، وكذلك القدرة على إنشاء مقاطع فيديو "مزيفة بدقة متناهية" لا يمكن اكتشاف تزييفها تقريبا. وقالت شركة ميلوير بايتس إن منصة شات جي.بي.تي "متمكنة بصورة مريبة" في "تخمين المواقع الجغرافية" للمستخدمين من الصور التي لا تحتوي على بيانات وصفية مثل الموقع ووقت التصوير وتاريخه. ووفقًا للشركة فإن "هناك أسبابا وجيهة للقلق بشأن ما يظهر في صور الخلفية، لأن الذكاء الاصطناعي أصبح بارعًا جدًا في تخمين موقعك بناءً على أبسط الأدلة". كان من المفترض أن تستخدم منصة المحادثة الأدلة والإشارات في الموجودة في الهندسة المعمارية للمباني والبيئة المحيطة بالمستخدم في الصورة لتضييق نطاق المواقع المحتمل وجوده فيها قبل تحديد المكان بدقة أو الاقتراب منه بشكل مُذهل. وحذّرت شركة ميلوير بايتس من أن وجود "عربة يدوية تحمل علامة تجارية محددة أو طائر له موطن محدد في الصورة يكفيان لتخمين موقعك". في الأسبوع نفسه، نشرت دراسة لمعهد فراونهوفر هاينريش هيرتز وجامعة هومبولت في برلين نتائج اختبارات تُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد "إشارات دقيقة مرتبطة بنبضات القلب" فيما يُسمى بمقاطع الفيديو المزيفة. وأضاف الفريق: "إن التطور الحالي لتقنيات توليد الصور يجعل اكتشاف المحتوى المُتلاعب به من خلال الفحص البصري أكثر صعوبة"، إلا أن بعض التفاصيل الدقيقة في الحياة الواقعية، مثل نبضات القلب، كانت تختفي أثناء عملية توليد مقاطع الفيديو المزيفة، وهو ما كان "يفيد في الكشف عن مقاطع الفيديو المزيفة". لكن الأمر لم يعد كذلك: فقد تمكن الفريق من إنتاج مقاطع فيديو مزيفة بعمق تحتوي على ما يبدو أنها نبضات بشرية. وتشير نتائج الباحثين، التي نُشرت في مجلة "فرونتيرز إن إيمدجنج" للعلوم والتكنولوجيا، إلى أن تقنيات كشف نبضات القلب "لم تعد صالحة لاكتشاف أساليب التزييف العميق الحالية". ومع ذلك، قد لا نفقد الأمل تماما في الوصول إلى عوامل جديدة تسهل كشف الفيديوهات المزيفة بتقنيات التزييف العميق. وقال الباحثون "إن تحليل التوزيع المكاني لتدفق الدم فيما يتعلق بمدى معقوليته يمكن أن يساعد في اكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة عالية الجودة".
صحيفة الخليج
٠١-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- صحيفة الخليج
تحويل النفايات البلاستيكية لمنتجات عالية الجودة
تمكن باحثون من معهد فراونهوفر لتكنولوجيا التصنيع والمواد المتقدمة، بالتعاون مع جامعة بريمن العليا للعلوم التطبيقية من تحويل النفايات البلاستيكية إلى منتجات عالية الجودة مطبوعة بتقنية ثلاثية الأبعاد عبر طحن البلاستيك، وغسله، وفصل المواد غير المرغوب فيها عن المواد العادية باستخدام الفصل بالطفو والغرق. واستخدم الباحثون تقنية الأشعة تحت الحمراء القريبة لتحديد بقايا البلاستيك الغريبة وإزالتها لاحقاً، بعد ذلك، طحن الباحثون المادة مرة أخرى حتى وصلت إلى حجم الحبيبات المطلوب للتركيب، ثم جففوها. وحققت هذه الطريقة مستويات نقاء تجاوزت 99.8%. وقال الباحثون: «في كل عام، ينتهي المطاف بحوالي 5.6 مليون طن متري في ألمانيا فقط من مواد التغليف البلاستيكية بالنفايات المنزلية بعد استخدامها مرة واحدة فقط. وحتى الآن، لا يمكن إعادة تدوير سوى أقل من ثلث هذه الكمية. ويهدف الباحثون إلى تحويل هذه النفايات إلى منتجات عالية الجودة مطبوعة بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد». وتتزايد كميات النفايات البلاستيكية، حيث تضاعفت ثلاث مرات تقريباً في جميع أنحاء ألمانيا خلال الثلاثين عاماً الماضية. وتُعد نفايات التغليف تحديداً مساهماً رئيسياً في ذلك. فبينما أنتجت الأسر الألمانية 2.1 مليون طن متري من النفايات البلاستيكية عام 1994، ارتفع هذا الرقم إلى 5.6 مليون طن بحلول عام 2023 في آخر إحصائية رسمية وهذا يُبرز أهمية إيجاد سبل لإعادة تدوير هذه المنتجات أحادية الاستخدام، والتي يعتمد معظمها على النفط الخام. لكن إعادة تدوير نفايات ما بعد الاستهلاك أصعب بكثير من إعادة تدوير بقايا البلاستيك المتبقية من الإنتاج الصناعي، كما توضح الدكتورة سيلك إيكاردت، الأستاذة المتخصصة في أنظمة الطاقة المستدامة وكفاءة الموارد في جامعة بريمن للعلوم التطبيقية. تُسهم الأحكام القانونية أيضاً في زيادة الطلب على المواد المُعاد تدويرها: فبموجب لائحة الاتحاد الأوروبي للتغليف ونفايات التغليف، يجب أن تتكون مواد التغليف من 10 إلى 35% من المواد المُعاد تدويرها بحلول عام 2030، وذلك حسب نوع البلاستيك والمنتج، باستثناء الأجهزة الطبية والمنتجات الصيدلانية. أما المتطلبات لعام 2035 فتتمثل في 25% إلى 65% من المواد المُعاد تدويرها.
