Suche
Mein Konto
ثورة براونشفايغ: الذكاء الاصطناعي يتعرف على الجزيئات بدقة تصل إلى 99 بالمائة!
يستخدم الباحثون في جامعة TU براونشفايغ الذكاء الاصطناعي لتحليل صور فيزياء الكم وتحسين كفاءة البحث.
ثورة براونشفايغ: الذكاء الاصطناعي يتعرف على الجزيئات بدقة تصل إلى 99 بالمائة!
الباحثون في تو براونشفايغ حققوا تقدمًا ملحوظًا في الفحص المجهري من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) لإحداث ثورة في تحليل الصور. قام فريق متعدد التخصصات بقيادة البروفيسور تيمو دي وولف والبروفيسور أوتا شليكوم، بتطوير ذكاء اصطناعي قادر على توصيف صور المجهر النفقي المسح بدقة مذهلة تبلغ 99 بالمائة.
إن استخدام الذكاء الاصطناعي في الفحص المجهري لا يفتح آفاقًا جديدة للبحث فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين الكفاءة بشكل كبير. قبل إدخال هذه التكنولوجيا، كان على العلماء البحث يدويًا عن الجزيئات وإحصائها من خلال مسح الصور المجهرية، الأمر الذي كان يستغرق وقتًا طويلاً للغاية. والآن، يتيح الذكاء الاصطناعي إجراء تقييم دقيق في ثوانٍ ويمكنه تسريع عملية البحث بشكل كبير.
التحدي المتمثل في بيانات التدريب
في السابق، كان الذكاء الاصطناعي يتطلب آلاف الصور التدريبية المُصنفة لتقديم نتائج موثوقة. كان أحد التحديات هو توليد بيانات كافية للتدريب باستخدام كمية صغيرة من الصور الأصلية. ولحل هذه المشكلة، أنشأ الباحثون مجموعة بيانات تدريب تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر والتي لا تقل جودة عن الصور الحقيقية. وقد مكّن هذا النهج المبتكر الذكاء الاصطناعي من التعرف أيضًا على المحاذاة اللولبية للجزيئات في البيانات الحقيقية بموثوقية تصل إلى 99 بالمائة.
جانب آخر ملحوظ من البحث هو زيادة كفاءة تقنيات التحفيز وأجهزة الاستشعار، والتي أصبحت ممكنة بفضل التحليل المعتمد على اللامركزية للجزيئات. يوفر المجهر الإلكتروني الماسح للفوتون في LENA المستخدم في هذا البحث صورًا دقيقة للذرة، وهو أداة حاسمة لهذه الأنواع من الدراسات.
شبكة للذكاء الاصطناعي
المشروع KI4ALL وتهدف الشركة، التي تشارك فيها عدة جامعات مثل TU Clausthal وجامعة Ostfalia للعلوم التطبيقية، إلى إنشاء شبكة شاملة في مجال الذكاء الاصطناعي. أحد العناصر الأساسية للمشروع هو إنشاء مركز للذكاء الاصطناعي يعزز التبادل والتواصل. ولهذا الغرض، يتم إنشاء محتوى التدريس الرقمي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومجالات البحث الحالية، والتي تتوفر كموارد تعليمية مفتوحة (OER). لا يستهدف هذا العرض الطلاب فحسب، بل يستهدف أيضًا أي شخص مهتم بتوسيع مهاراته في مجال الذكاء الاصطناعي.
يتم تمويل المشروع من قبل الوزارة الفيدرالية للتعليم والبحث وولاية ساكسونيا السفلى وهو جزء من مبادرة تمويل "الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي". وهذا يدل على الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي في العالم الأكاديمي والعملي.
التآزر بين ميكانيكا الكم والذكاء الاصطناعي
يعد تأثير ميكانيكا الكم على التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي جانبًا مثيرًا آخر المعرفة تمت مناقشته. تقدم ميكانيكا الكم نظرة ثاقبة للقوانين الأساسية للمادة والطاقة التي لديها القدرة على إحداث ثورة جذرية في معالجة البيانات والتعلم الآلي. يفتح التآزر بين هذين المجالين البحثيين الديناميكيين آفاقًا جديدة، على سبيل المثال من خلال تطبيق مبادئ الكم مثل التشابك والتراكب في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
يمكن لهذه المبادئ أن تزيد بشكل كبير من كفاءة تحليل البيانات وتجد تطبيقًا في مجالات متنوعة مثل نمذجة المناخ والأبحاث الصيدلانية وعلوم المواد. ومع ذلك، فإن الجمع بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي لا يقدم فرصًا فحسب، بل يمثل أيضًا تحديات، بما في ذلك المتطلبات الحسابية العالية وتعقيد تطوير الخوارزميات المناسبة.
إن التقدم في الأبحاث في هذه المجالات لا يَعِد بأساليب مبتكرة لحل المشاكل المعقدة فحسب، بل يثير أيضاً تساؤلات أخلاقية حول أمن البيانات والاستخدام المسؤول للمعلومات. يمكن للتداخل بين ميكانيكا الكم والذكاء الاصطناعي أن يوسع حدود التكنولوجيا الحالية ويفتح فرصًا جديدة لاتجاهات البحث المستقبلية.