الجمعة, ديسمبر 8, 2023
9.6 C
London

Homeالذكاء الإصطناعيتعلم الآلة المستندة إلى الفيزياء: حدود جديدة في عالم الذكاء الصناعي

تعلم الآلة المستندة إلى الفيزياء: حدود جديدة في عالم الذكاء الصناعي

تكامل الفيزياء وتعلم الآلة يغيّر الذكاء الصناعي بشكل جذري. من المركبات الكهربائية إلى الرعاية الصحية والروبوتات، اكتشف التطبيقات العملية والرواد في هذا النهج المبتكر.

  • تكامل الفيزياء وتعلم الآلة يعيد تشكيل إمكانيات الذكاء الصناعي.
  • التطبيقات العملية في العالم الحقيقي للمركبات الكهربائية والرعاية الصحية والروبوتات.
  • WAE Technologies ومعهد Oden وDexterity يقدمون أمثلة في هذا المجال.
  • التحديات والتفاؤل في تعلم الآلة العلمي.
  • إمكانيات المستقبل والأسئلة في هذا المجال.

في تطور مذهل، تجتمع الذكاء الاصطناعي والفيزياء في ما يعرف بـ “تعلم الآلة المستندة إلى الفيزياء” لإعادة تعريف إمكانيات الذكاء الصناعي. بينما اجتذبت نماذج مثل ChatGPT الانتباه بقدرتها على اللغة، أصبح من الضروري للذكاء الاصطناعي استكشاف عوالم الفيزياء لمعالجة التحديات المعقدة في مجالات متعددة.

تطبيقات العالم الحقيقي: المركبات الكهربائية والرعاية الصحية

الرحلة تبدأ بالاعتراف بالإمكانيات الهائلة التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي للتطبيقات العملية. تستفيد المركبات الكهربائية بشكل كبير، حيث يمكن توسيع نطاقها وزيادة كفاءتها. بالمثل، يمكن أن تشهد مجال الرعاية الصحية تحولًا كبيرًا بفضل الذكاء الاصطناعي المسلح بمعرفة الفيزياء ومساهمته في تقديم الرعاية الشخصية لمرضى السرطان.

في عالم سباقات الفورمولا E، حيث تكون إدارة الطاقة أمرًا أساسيًا، تقود شركة WAE Technologies استخدام الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء. تستخدم هذه التكنولوجيا لتحسين إدارة البطارية، مما يوفر ميزة حقيقية في مجال السباق الكهربائي بالكامل. يمكن تطبيق نفس المبادئ بالإمكان على المركبات الكهربائية للمستهلكين، مما يعد بتمديد عمر البطارية وتحسين الأداء.

في مجال الرعاية الصحية، يستكشف معهد Oden للهندسة الحسابية والعلوم تكامل تعلم الآلة المستندة إلى الفيزياء في رعاية مرضى السرطان. يقدم مفهوم التوأم الرقمي، الذي يعكس حالة المريض من خلال البيانات المستمرة وتعلم الآلة، طريقًا واعدًا للعلاج الشخصي. بينما النهج في مراحله الأولى، إلا أن المناقشات حول تجربة سريرية محتملة تشير إلى الخطوات الطموحة في مجال الذكاء الصناعي الطبي.

إعادة تعريف الروبوتات مع Dexterity

في عالم الروبوتات، تجمع Dexterity، الشركة الرائدة، بين تعلم الآلة ونماذج الفيزياء الحقيقية لمواجهة مهمة تراص الصناديق الصعبة. التحدي يكمن في الطبيعة غير المتوقعة للأشياء في العالم الحقيقي، مع أوزان متنوعة وتغيير المحتوى وتثبيته بعد الوضع. من خلال فهم شامل لهذه الديناميات، تهدف Dexterity إلى ثورة في تحميل الشاحنات، وهو مهمة سابقًا تم اعتبارها شبه مستحيلة بدون نماذج مستندة إلى الفيزياء.

يؤكد سمير مينون، الرئيس التنفيذي لشركة Dexterity، على أهمية الدقة في النمذجة عند التعامل مع التعقيدات المتواجدة في السيناريوهات الحقيقية. الأشياء، في تجلياتها الملموسة، لا تتبع دائمًا أنماط السلوك المثالية. التنقل بفعالية والتعامل مع هذه التفاوتات الدقيقة يتطلب نموذجًا متطورًا بقدرته على التكيف ديناميكيًا مع تعقيدات البيئة المحيطة.

مستقبل الذكاء الصناعي يستكشف من خلال تعلم الآلة المستندة إلى الفيزياء

بينما يكشف تكامل الفيزياء في تعلم الآلة عن إمكانيات هائلة، يتعين التعرف على التفاؤل الحذر في المجتمع العلمي. يشدد الباحثون والخبراء على الحذر من التضخيم الذي يحيط بأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي، مثل الروبوتات الدردشة ونماذج إنتاج الفن، والتي غالبًا ما تجذب الاهتمام وتفتقر إلى العملية. كاريان بيرغن، القائدة لمجموعة بحث تعلم الآلة في جامعة براون، تسلط الضوء على الحاجة إلى منظور متوازن. تقدم تعلم الآلة العلمي، في جوهره، مسارًا لاكتشاف رؤى جديدة في الأنظمة، خصوصا تلك التي لم تتم فهمها تمامًا.

بينما ينكشف فجر تعلم الآلة المستندة إلى الفيزياء، تبقى أسئلة حول المسار المستقبلي لهذا النهج المبتكر. هل سيفتح حقًا إمكانيات الذكاء الاصطناعي بالكامل في معالجة التحديات العملية في العالم الحقيقي، أم أننا على حافة دورة هيجانية أخرى للذكاء الاصطناعي؟ تمتلك تقاطع الفيزياء وتعلم الآلة المفتاح للتقدم غير المسبوق، ولكن الرحلة لم تبدأ سوى الآن.

المصدر: Crypto Politan

إخلاء مسؤلية

تلتزم كريبتوزيا بمبادئ الصحافة وتسعى دائمًا إلى تقديم تقارير شفافة وموضوعية. بهدف تقديم معلومات دقيقة وموثوقة في الوقت المناسب. ومع ذلك، يُوصى دائمًا بأن يتحقق القراء بشكل مستقل من الحقائق ويستشيروا خبيرًا مؤهلاً قبل اتخاذ أي قرار يعتمد على هذا المحتوى.

 

أخر الأخبار

explore more