بازگشت معنادار شرکت IBM در سال ۲۰۲۵: توسعه هدفمند رایانش کوانتومی
در سال ۲۰۲۵، IBM شاهد احیایی معنادار بوده که نه از مسیر ورود هیجانی به موج هوش مصنوعی، بلکه حاصل یک چرخش عملگرایانه و مبتنی بر منطق کسبوکار است. تمرکز شرکت بر ارائه راهکارهای ملموس، قابلسنجش و ارزشآفرین برای مشتریان سازمانی، به بهبود سودآوری و تقویت جریان نقدی انجامیده و همزمان، رایانش کوانتومی بهعنوان یک پیشران راهبردی بلندمدت در حال شکلگیری است.
عملکرد مالی اخیر این مسیر را تأیید میکند: رشد سود هر سهم فراتر از پیشبینیها، افزایش درآمد سالانه و ارتقای برآورد جریان نقد آزاد نشان میدهد که رشد IBM با بهبود بهرهوری عملیاتی همراه شده است. این امر بیانگر انتقال موفق از رشد اسمی به خلق ارزش پایدار مالی است.
در حوزه هوش مصنوعی، IBM مسیر متفاوتی نسبت به رقبا برگزیده است. بهجای سرمایهگذاریهای سنگین زیرساختی، تمرکز بر افزایش بهرهوری قابلاندازهگیری سازمانها از طریق ترکیب رایانش ابری هیبریدی، نرمافزارهای تخصصی و خدمات مشاورهای قرار گرفته است. نتیجه این رویکرد، شکلگیری یک سبد کسبوکار هوش مصنوعی با ارزش بیش از ۹٫۵ میلیارد دلار است که عمدتاً بر درآمدهای تکرارشونده و بازگشت سرمایه شفاف برای مشتریان متکی است.
بازوی مشاورهای IBM نقش محوری در این راهبرد ایفا میکند و شکاف میان پروژههای آزمایشی و بهرهبرداری عملیاتی را برای سازمانها پر میکند. همزمان، بخش نرمافزاری شرکت از این یکپارچگی منتفع شده و تملکهای راهبردی، از جمله Confluent، در جهت تقویت زیرساخت دادهای هوش مصنوعی مولد انجام میشود.
این تحولات بازتاب مثبتی در بازار سرمایه داشته است: رشد قابلتوجه قیمت سهام، ارتقای رتبههای تحلیلی، افزایش اهداف قیمتی و تثبیت سهم در نزدیکی سقف سالانه. نسبتهای ارزشگذاری نشان میدهد بازار انتظار جریانهای درآمدی پایدار از نرمافزار و مشاوره دارد، در حالی که جریان نقد آزاد همچنان عامل جذابیت اصلی است.
در افق بلندمدت، رایانش کوانتومی بهعنوان گزینهای مکمل و راهبردی مطرح است. هرچند هنوز سهم مستقیمی در درآمد ندارد، اما بهواسطه منابع پژوهشی، توان مالی و ارتباطات سازمانی، جایگاه فناورانه IBM را برای دهه آینده تقویت میکند.
در مجموع، تداوم موفقیت IBM به حفظ این مسیر وابسته است: توسعه پایدار کسبوکارهای هوش مصنوعی، یکپارچهسازی موفق تملکها و پیشبرد تدریجی برنامههای کوانتومی. تحقق این اهداف میتواند جایگاهی کمنظیر برای IBM ایجاد کند که ترکیبی از ثبات مالی، رشد مبتنی بر هوش مصنوعی و آمادگی فناورانه بلندمدت را در خود جمع کرده است.
#نقشه_راه_فناوری#چرخه_فناوری #شبکهسازی_کوانتومی
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
در سال ۲۰۲۵، IBM شاهد احیایی معنادار بوده که نه از مسیر ورود هیجانی به موج هوش مصنوعی، بلکه حاصل یک چرخش عملگرایانه و مبتنی بر منطق کسبوکار است. تمرکز شرکت بر ارائه راهکارهای ملموس، قابلسنجش و ارزشآفرین برای مشتریان سازمانی، به بهبود سودآوری و تقویت جریان نقدی انجامیده و همزمان، رایانش کوانتومی بهعنوان یک پیشران راهبردی بلندمدت در حال شکلگیری است.عملکرد مالی اخیر این مسیر را تأیید میکند: رشد سود هر سهم فراتر از پیشبینیها، افزایش درآمد سالانه و ارتقای برآورد جریان نقد آزاد نشان میدهد که رشد IBM با بهبود بهرهوری عملیاتی همراه شده است. این امر بیانگر انتقال موفق از رشد اسمی به خلق ارزش پایدار مالی است.در حوزه هوش مصنوعی، IBM مسیر متفاوتی نسبت به رقبا برگزیده است. بهجای سرمایهگذاریهای سنگین زیرساختی، تمرکز بر افزایش بهرهوری قابلاندازهگیری سازمانها از طریق ترکیب رایانش ابری هیبریدی، نرمافزارهای تخصصی و خدمات مشاورهای قرار گرفته است. نتیجه این رویکرد، شکلگیری یک سبد کسبوکار هوش مصنوعی با ارزش بیش از ۹٫۵ میلیارد دلار است که عمدتاً بر درآمدهای تکرارشونده و بازگشت سرمایه شفاف برای مشتریان متکی است.بازوی مشاورهای IBM نقش محوری در این راهبرد ایفا میکند و شکاف میان پروژههای آزمایشی و بهرهبرداری عملیاتی را برای سازمانها پر میکند. همزمان، بخش نرمافزاری شرکت از این یکپارچگی منتفع شده و تملکهای راهبردی، از جمله Confluent، در جهت تقویت زیرساخت دادهای هوش مصنوعی مولد انجام میشود.این تحولات بازتاب مثبتی در بازار سرمایه داشته است: رشد قابلتوجه قیمت سهام، ارتقای رتبههای تحلیلی، افزایش اهداف قیمتی و تثبیت سهم در نزدیکی سقف سالانه. نسبتهای ارزشگذاری نشان میدهد بازار انتظار جریانهای درآمدی پایدار از نرمافزار و مشاوره دارد، در حالی که جریان نقد آزاد همچنان عامل جذابیت اصلی است.در افق بلندمدت، رایانش کوانتومی بهعنوان گزینهای مکمل و راهبردی مطرح است. هرچند هنوز سهم مستقیمی در درآمد ندارد، اما بهواسطه منابع پژوهشی، توان مالی و ارتباطات سازمانی، جایگاه فناورانه IBM را برای دهه آینده تقویت میکند.در مجموع، تداوم موفقیت IBM به حفظ این مسیر وابسته است: توسعه پایدار کسبوکارهای هوش مصنوعی، یکپارچهسازی موفق تملکها و پیشبرد تدریجی برنامههای کوانتومی. تحقق این اهداف میتواند جایگاهی کمنظیر برای IBM ایجاد کند که ترکیبی از ثبات مالی، رشد مبتنی بر هوش مصنوعی و آمادگی فناورانه بلندمدت را در خود جمع کرده است.#نقشه_راه_فناوری#چرخه_فناوری #شبکهسازی_کوانتومی
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۷:۳۶
خودروی Lamborghini Lanzador Army Quantum 2026
این خودرو تجلی یک تحول رادیکال در چشمانداز آینده شرکت لامبورگینی است که در آن، طراحی الهامگرفته از حوزه نظامی با عملکرد تمامالکتریکی نسل آینده تلفیق شده است. این خودروی الکتریکی تهاجمی، ظاهری دارد که گویی برای میدان نبرد مهندسی شده، اما در عین حال برای تسلط یک هایپرکار نخبه و لوکس پالایش یافته است.
در این ویدئو، Lamborghini Lanzador Army Quantum 2026 بهطور جامع مورد بررسی قرار میگیرد؛ از بدنه با الهام از فناوریهای پنهانکاری و آیرودینامیک آیندهنگرانه گرفته تا سامانه پیشران الکتریکی در سطح «کوانتومی» که برای شتابگیری و کنترل در شرایط افراطی طراحی شده است. زیباییشناسی نظامی در کنار هویت تهاجمی نمادین لامبورگینی، ماشینی را شکل داده که حس توقفناپذیری را القا میکند.
در ادامه، مخاطب با ویژگیهای این سوپراسپرت تمامالکتریکی آشنا میشود؛ خودرویی که با گشتاور آنی، سامانههای پیشرفته رانندگی و کابینی با طراحی الهامگرفته از جنگندههای نظامی، مرزهای عملکرد و فناوری را جابهجا میکند. Lanzador Army Quantum نشاندهنده گام جسورانه لامبورگینی بهسوی آیندهای الکتریکی و پرفورمنسمحور است، بیآنکه از مؤلفههای احساسی، قدرت و هویت برند چشمپوشی شود.
برای علاقهمندان به هایپرکارهای الکتریکی آیندهنگر، خودروهای الهامگرفته از طراحی نظامی و نوآوریهای افراطی در صنعت خودروسازی، این ویدئو محتوایی ضروری بهشمار میآید. تماشای آن تا پایان نشان میدهد که چرا Lamborghini Lanzador Army Quantum 2026 میتواند مفهوم «سلطه الکتریکی» را بازتعریف کرده و جهان سوپراسپرتها را بهطور جدی شگفتزده کند.
#لامبورگینی#سلطه_الکتریکی#کوانتومی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
این خودرو تجلی یک تحول رادیکال در چشمانداز آینده شرکت لامبورگینی است که در آن، طراحی الهامگرفته از حوزه نظامی با عملکرد تمامالکتریکی نسل آینده تلفیق شده است. این خودروی الکتریکی تهاجمی، ظاهری دارد که گویی برای میدان نبرد مهندسی شده، اما در عین حال برای تسلط یک هایپرکار نخبه و لوکس پالایش یافته است.در این ویدئو، Lamborghini Lanzador Army Quantum 2026 بهطور جامع مورد بررسی قرار میگیرد؛ از بدنه با الهام از فناوریهای پنهانکاری و آیرودینامیک آیندهنگرانه گرفته تا سامانه پیشران الکتریکی در سطح «کوانتومی» که برای شتابگیری و کنترل در شرایط افراطی طراحی شده است. زیباییشناسی نظامی در کنار هویت تهاجمی نمادین لامبورگینی، ماشینی را شکل داده که حس توقفناپذیری را القا میکند.در ادامه، مخاطب با ویژگیهای این سوپراسپرت تمامالکتریکی آشنا میشود؛ خودرویی که با گشتاور آنی، سامانههای پیشرفته رانندگی و کابینی با طراحی الهامگرفته از جنگندههای نظامی، مرزهای عملکرد و فناوری را جابهجا میکند. Lanzador Army Quantum نشاندهنده گام جسورانه لامبورگینی بهسوی آیندهای الکتریکی و پرفورمنسمحور است، بیآنکه از مؤلفههای احساسی، قدرت و هویت برند چشمپوشی شود.برای علاقهمندان به هایپرکارهای الکتریکی آیندهنگر، خودروهای الهامگرفته از طراحی نظامی و نوآوریهای افراطی در صنعت خودروسازی، این ویدئو محتوایی ضروری بهشمار میآید. تماشای آن تا پایان نشان میدهد که چرا Lamborghini Lanzador Army Quantum 2026 میتواند مفهوم «سلطه الکتریکی» را بازتعریف کرده و جهان سوپراسپرتها را بهطور جدی شگفتزده کند.#لامبورگینی#سلطه_الکتریکی#کوانتومی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۷:۴۱
توسعه رادار کوانتومی در چین برای شناسایی جنگندههای پنهانکار
چین بهطور رسمی توسعه یک سامانه رادار کوانتومی پیشرفته را آغاز کرده است که توانایی شناسایی جنگندههای پنهانکار را دارد؛ هواپیماهایی که بهگونهای طراحی شدهاند تا از دید رادارهای متعارف گریزان باشند. این فناوری نسل جدید با بهرهگیری از اصول مکانیک کوانتومی، امکان آشکارسازی اهدافی را فراهم میکند که در شرایط عادی برای سامانههای راداری نامرئی به نظر میرسند و میتواند تحولی اساسی در حوزه پایش نظامی و دفاع هوایی ایجاد کند.
رادارهای سنتی با ارسال امواج رادیویی و دریافت بازتاب آنها، موقعیت اشیاء را تعیین میکنند. در مقابل، فناوری پنهانکاری بهگونهای طراحی شده است که این امواج را جذب یا منحرف کند و در نتیجه، شناسایی هواپیما را بهشدت دشوار سازد. رادار کوانتومی اما از فوتونهای درهمتنیده بهره میگیرد؛ جفتهایی از ذرات نور که ویژگیهای فیزیکی آنها بهطور کوانتومی به یکدیگر وابسته است. این سامانه قادر است حتی کوچکترین اختلالات ایجادشده در مسیر این فوتونها را آشکار کند. بدین ترتیب، جنگندههای پنهانکار که از دید رادارهای معمولی مخفی میمانند، میتوانند بهصورت بلادرنگ شناسایی شوند.
پیامدهای راهبردی این فناوری بسیار گسترده است. رادار کوانتومی میتواند توازن قدرت در دفاع هوایی را بهطور قابلتوجهی تغییر دهد، سطح امنیت ملی را ارتقا بخشد و مرزهای کاربرد عملی فناوریهای کوانتومی را گسترش دهد. افزون بر کاربردهای نظامی، اصول رادار کوانتومی این ظرفیت را دارند که در حوزههای غیرنظامی همچون ناوبری پیشرفته، پایش پدیدههای جوی و رصد فضایی نیز بهکار گرفته شوند و از طریق افزایش بیسابقه حساسیت و دقت، کیفیت این سامانهها را بهطور چشمگیری بهبود بخشند.
#رادار #جنگنده_پنهانکار#کوانتومی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
چین بهطور رسمی توسعه یک سامانه رادار کوانتومی پیشرفته را آغاز کرده است که توانایی شناسایی جنگندههای پنهانکار را دارد؛ هواپیماهایی که بهگونهای طراحی شدهاند تا از دید رادارهای متعارف گریزان باشند. این فناوری نسل جدید با بهرهگیری از اصول مکانیک کوانتومی، امکان آشکارسازی اهدافی را فراهم میکند که در شرایط عادی برای سامانههای راداری نامرئی به نظر میرسند و میتواند تحولی اساسی در حوزه پایش نظامی و دفاع هوایی ایجاد کند.رادارهای سنتی با ارسال امواج رادیویی و دریافت بازتاب آنها، موقعیت اشیاء را تعیین میکنند. در مقابل، فناوری پنهانکاری بهگونهای طراحی شده است که این امواج را جذب یا منحرف کند و در نتیجه، شناسایی هواپیما را بهشدت دشوار سازد. رادار کوانتومی اما از فوتونهای درهمتنیده بهره میگیرد؛ جفتهایی از ذرات نور که ویژگیهای فیزیکی آنها بهطور کوانتومی به یکدیگر وابسته است. این سامانه قادر است حتی کوچکترین اختلالات ایجادشده در مسیر این فوتونها را آشکار کند. بدین ترتیب، جنگندههای پنهانکار که از دید رادارهای معمولی مخفی میمانند، میتوانند بهصورت بلادرنگ شناسایی شوند.پیامدهای راهبردی این فناوری بسیار گسترده است. رادار کوانتومی میتواند توازن قدرت در دفاع هوایی را بهطور قابلتوجهی تغییر دهد، سطح امنیت ملی را ارتقا بخشد و مرزهای کاربرد عملی فناوریهای کوانتومی را گسترش دهد. افزون بر کاربردهای نظامی، اصول رادار کوانتومی این ظرفیت را دارند که در حوزههای غیرنظامی همچون ناوبری پیشرفته، پایش پدیدههای جوی و رصد فضایی نیز بهکار گرفته شوند و از طریق افزایش بیسابقه حساسیت و دقت، کیفیت این سامانهها را بهطور چشمگیری بهبود بخشند.#رادار #جنگنده_پنهانکار#کوانتومی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۵:۳۳
هوش مصنوعی در فینتک: هوش مصنوعی چگونه در صنعت فناوریهای مالی بهکار گرفته میشود؟
هوش مصنوعی به ابزاری غیرقابلچشمپوشی تبدیل شده است که تقریباً بر تمامی بخشهای عملیاتی در سراسر جهان اثر میگذارد؛ ابزاری که با بهینهسازی امنیت، بهبود تصمیمگیری و تسریع جریانهای کاری، کارایی سازمانها را افزایش میدهد. صنعت فناوریهای مالی (فینتک) نیز از این قاعده مستثنی نیست.
بر اساس گزارش مؤسسه Grand View Research، ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در فینتک تا سال ۲۰۳۰ به حدود ۴۱٫۶ میلیارد دلار خواهد رسید. ازاینرو، درک فناوریهای هستهای، مزایا و چالشهای هوش مصنوعی در فینتک برای شرکتها امری حیاتی است تا بتوانند در اقتصاد دیجیتال در حال تحول، رقابتپذیری خود را حفظ کنند.
قابلیتهای بنیادین هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق است که امکان خودکارسازی مؤلفههای اصلی همچون ارزیابی ریسک، کشف تقلب و پشتیبانی مشتری از طریق یادگیری خودکار از دادههای حجیم را فراهم میسازد.چالشهای اصلی این حوزه شامل خطاهای تصمیمگیری، سوگیری دادهها، پیچیدگیهای یکپارچهسازی و دشواریهای انطباق با مقررات است که طراحی مدلهای هوش مصنوعی مقاوم و قابل اتکا را ضروری میکند.هوش مصنوعی با سادهسازی فرایندهای مالی، کاربردهای کلیدی نظیر پشتیبانی مشتری، کشف تقلب تطبیقی بلادرنگ و بهینهسازی هزینهها را متحول میسازد.
#هوش_مصنوعی#فین_تک#فرایند_مالی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
هوش مصنوعی به ابزاری غیرقابلچشمپوشی تبدیل شده است که تقریباً بر تمامی بخشهای عملیاتی در سراسر جهان اثر میگذارد؛ ابزاری که با بهینهسازی امنیت، بهبود تصمیمگیری و تسریع جریانهای کاری، کارایی سازمانها را افزایش میدهد. صنعت فناوریهای مالی (فینتک) نیز از این قاعده مستثنی نیست.بر اساس گزارش مؤسسه Grand View Research، ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در فینتک تا سال ۲۰۳۰ به حدود ۴۱٫۶ میلیارد دلار خواهد رسید. ازاینرو، درک فناوریهای هستهای، مزایا و چالشهای هوش مصنوعی در فینتک برای شرکتها امری حیاتی است تا بتوانند در اقتصاد دیجیتال در حال تحول، رقابتپذیری خود را حفظ کنند.قابلیتهای بنیادین هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق است که امکان خودکارسازی مؤلفههای اصلی همچون ارزیابی ریسک، کشف تقلب و پشتیبانی مشتری از طریق یادگیری خودکار از دادههای حجیم را فراهم میسازد.چالشهای اصلی این حوزه شامل خطاهای تصمیمگیری، سوگیری دادهها، پیچیدگیهای یکپارچهسازی و دشواریهای انطباق با مقررات است که طراحی مدلهای هوش مصنوعی مقاوم و قابل اتکا را ضروری میکند.هوش مصنوعی با سادهسازی فرایندهای مالی، کاربردهای کلیدی نظیر پشتیبانی مشتری، کشف تقلب تطبیقی بلادرنگ و بهینهسازی هزینهها را متحول میسازد.#هوش_مصنوعی#فین_تک#فرایند_مالی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۱:۱۲
شلخته معماری جنگ را نبندید...
اگر بخواهیم در جهان امروز فقط «باقی بمانیم»، باید پیش از هر چیز بپذیریم که زندگی صحنهی نبرد است، نه جشنِ بیپایانِ دوستی و انتظار. هیچ تمدنی با دعا و شعار دوام نیاورده است. آنکس که نظم را به میدان نمیآورد، در بینظمیِ دیگران بلعیده میشود. این همان درسی است که آمریکا، با تمام خباثت و خودخواهیاش، بهتر از ما فهمیده است: قدرت، نه هدیهی تاریخ است و نه لطف خدا؛ قدرت محصولِ طراحیِ جنگ است. او فهمیده که باید پیوسته در میدان باشد، همیشه در حال سنجش، اصلاح و هجوم! بله، این روحیه با خودخواهی و تجاوز آمیخته شده، اما در عمق آن یک حقیقت تلخ نهفته است: در این سیاره خاکی، آرامش سهمِ آمادههاست، نه غافلان!
️ما اما از بیقاعدگی قانون ساختهایم؛ تصمیمهایی که در همهمهی بینقشه به دنیا میآیند و در بیکسیِ مسئولان جان میدهند. ما پروژه را شروع میکنیم بدون نقشه، شعار را فریاد میزنیم بدون شاخص و دشمن را محکوم میکنیم بدون اینکه حتی خود را تجهیز کرده باشیم. ما از «نقشهی جنگ» میگوییم اما از ترسِ نظم فرار میکنیم. گویی هر ساختار، تهدیدی است برای راحتطلبی ما!در واقع دشمنِ اصلی ما «بینظمیِ موجه» است؛ همان لبخندهای مدیریتی، همان طرحهای پرزرقوبرقی که در عمل پوچاند. ما از «سیستم هدفمند» میترسیم چون، بیسوادی را رسوا میکند و شفافیت، دوستِ رانت نیست. ما در بحرانها نبوغِ لحظهای داریم، اما در دوران عادی، هرجومرجِ مزمن. جنگ را تنها وقتی میفهمیم که گلولهای شلیک میشود؛ درحالیکه جنگ واقعی، در انبار دادهها، در زنجیرهی تأمین، در سیاستگذاریِ منابع و در نظمِ شخصی آغاز میشود.
«معماری نبرد» یعنی هر تصمیم، با فرض دشمن گرفته شود؛ هر اقدام، با سنجهی پیروزی سنجیده شود؛ و هر پیروزی، به مرحلهی بالاتر سازماندهی منتهی گردد. یعنی در اقتصاد، بهجای توجیهِ فقر، استراتژیِ ثروت بنویسیم؛ در فرهنگ، بهجای تولید شعار، روایتِ ماندگار بسازیم؛ در علم و فناوری، بهجای نسخهبرداری از بیگانگان، چرخهی یادگیریِ خود را مهندسی کنیم.باید بپذیریم که ما هنوز جنگ را جدی نگرفتهایم، چون از نظم میترسیم. از برنامه، چون پاسخگویی میخواهد. از داده، چون توهم را میکشد. از سنجش، چون ناکارآمدی را آشکار میکند. ما ترجیح میدهیم بهجای ساختن ارتشِ تفکر، دستههای پراکندهی احساس را سازمان دهیم. اما احساس، بیمعماری، تنها هیجانِ زودگذر است؛ و هیچ ملتی با هیجان، تاریخ نمیسازد.
دنیا به کسانی پاداش میدهد که بیسروصدا و منظم میسازند، نه به آنان که پرشور و بیبرنامه میسوزند. باید بیاموزیم که فریاد، جای فکر را نمیگیرد و دشمن با شعار شکست نمیخورد. معماری جنگ یعنی انضباط، و انضباط یعنی قدرتِ واقعی: قدرتِ تداوم، دقت، و تصمیم.
شلخته معماری جنگ را نبندید! این هشدار، خطاب به همهی ماست: از مدیرِ ارشد تا کارمند تازهکار، از معلم تا دانشجو، از سیاستگذار تا شهروند. هر بینظمی، هر سهلانگاری، هر تصمیمِ بیتحلیل، تیری است به سوی خودمان. جهان با ما جنگ دارد، اما خطرناکتر از آن، شلختگی است که درون خودمان لانه کرده است. اگر آن را شکست ندهیم، هیچ دشمن خارجی لازم نیست ما را نابود کند. شکست، از اتاقهای بینقشه آغاز میشود و از ذهنهای بیمعماری ادامه مییابد.
اما بعد: اگر میخواهیم بمانیم و بسازیم، باید نظم را مقدس بدانیم، کار را جنگ تلقی کنیم و جنگ را با دقت معمارانه طراحی کنیم. تنها در این صورت است که جنگ، نه ویرانگر، بلکه سازنده خواهد بود و از دلِ این جنگِ اندیشمندانه، تمدنی سربرخواهد آورد که نه به تقلید از قدرت، بلکه به فهمِ قدرت رسیده است.
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
اگر بخواهیم در جهان امروز فقط «باقی بمانیم»، باید پیش از هر چیز بپذیریم که زندگی صحنهی نبرد است، نه جشنِ بیپایانِ دوستی و انتظار. هیچ تمدنی با دعا و شعار دوام نیاورده است. آنکس که نظم را به میدان نمیآورد، در بینظمیِ دیگران بلعیده میشود. این همان درسی است که آمریکا، با تمام خباثت و خودخواهیاش، بهتر از ما فهمیده است: قدرت، نه هدیهی تاریخ است و نه لطف خدا؛ قدرت محصولِ طراحیِ جنگ است. او فهمیده که باید پیوسته در میدان باشد، همیشه در حال سنجش، اصلاح و هجوم! بله، این روحیه با خودخواهی و تجاوز آمیخته شده، اما در عمق آن یک حقیقت تلخ نهفته است: در این سیاره خاکی، آرامش سهمِ آمادههاست، نه غافلان!️ما اما از بیقاعدگی قانون ساختهایم؛ تصمیمهایی که در همهمهی بینقشه به دنیا میآیند و در بیکسیِ مسئولان جان میدهند. ما پروژه را شروع میکنیم بدون نقشه، شعار را فریاد میزنیم بدون شاخص و دشمن را محکوم میکنیم بدون اینکه حتی خود را تجهیز کرده باشیم. ما از «نقشهی جنگ» میگوییم اما از ترسِ نظم فرار میکنیم. گویی هر ساختار، تهدیدی است برای راحتطلبی ما!در واقع دشمنِ اصلی ما «بینظمیِ موجه» است؛ همان لبخندهای مدیریتی، همان طرحهای پرزرقوبرقی که در عمل پوچاند. ما از «سیستم هدفمند» میترسیم چون، بیسوادی را رسوا میکند و شفافیت، دوستِ رانت نیست. ما در بحرانها نبوغِ لحظهای داریم، اما در دوران عادی، هرجومرجِ مزمن. جنگ را تنها وقتی میفهمیم که گلولهای شلیک میشود؛ درحالیکه جنگ واقعی، در انبار دادهها، در زنجیرهی تأمین، در سیاستگذاریِ منابع و در نظمِ شخصی آغاز میشود.«معماری نبرد» یعنی هر تصمیم، با فرض دشمن گرفته شود؛ هر اقدام، با سنجهی پیروزی سنجیده شود؛ و هر پیروزی، به مرحلهی بالاتر سازماندهی منتهی گردد. یعنی در اقتصاد، بهجای توجیهِ فقر، استراتژیِ ثروت بنویسیم؛ در فرهنگ، بهجای تولید شعار، روایتِ ماندگار بسازیم؛ در علم و فناوری، بهجای نسخهبرداری از بیگانگان، چرخهی یادگیریِ خود را مهندسی کنیم.باید بپذیریم که ما هنوز جنگ را جدی نگرفتهایم، چون از نظم میترسیم. از برنامه، چون پاسخگویی میخواهد. از داده، چون توهم را میکشد. از سنجش، چون ناکارآمدی را آشکار میکند. ما ترجیح میدهیم بهجای ساختن ارتشِ تفکر، دستههای پراکندهی احساس را سازمان دهیم. اما احساس، بیمعماری، تنها هیجانِ زودگذر است؛ و هیچ ملتی با هیجان، تاریخ نمیسازد.دنیا به کسانی پاداش میدهد که بیسروصدا و منظم میسازند، نه به آنان که پرشور و بیبرنامه میسوزند. باید بیاموزیم که فریاد، جای فکر را نمیگیرد و دشمن با شعار شکست نمیخورد. معماری جنگ یعنی انضباط، و انضباط یعنی قدرتِ واقعی: قدرتِ تداوم، دقت، و تصمیم. شلخته معماری جنگ را نبندید! این هشدار، خطاب به همهی ماست: از مدیرِ ارشد تا کارمند تازهکار، از معلم تا دانشجو، از سیاستگذار تا شهروند. هر بینظمی، هر سهلانگاری، هر تصمیمِ بیتحلیل، تیری است به سوی خودمان. جهان با ما جنگ دارد، اما خطرناکتر از آن، شلختگی است که درون خودمان لانه کرده است. اگر آن را شکست ندهیم، هیچ دشمن خارجی لازم نیست ما را نابود کند. شکست، از اتاقهای بینقشه آغاز میشود و از ذهنهای بیمعماری ادامه مییابد. اما بعد: اگر میخواهیم بمانیم و بسازیم، باید نظم را مقدس بدانیم، کار را جنگ تلقی کنیم و جنگ را با دقت معمارانه طراحی کنیم. تنها در این صورت است که جنگ، نه ویرانگر، بلکه سازنده خواهد بود و از دلِ این جنگِ اندیشمندانه، تمدنی سربرخواهد آورد که نه به تقلید از قدرت، بلکه به فهمِ قدرت رسیده است.@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۸:۱۲
چرا مدلهای زبانی هرگز به هوش انسانی نمیرسند؟ دیدگاه جنجالی یان لوکان در داووس
مدلهای زبانی بزرگ¹ که توجه جهانیان را به خود جلب کردهاند، مسیر دستیابی به هوش همسطح انسان محسوب نمیشوند؛ این دیدگاهی است که دو تن از برجستهترین متخصصان هوش مصنوعی در اظهاراتی جداگانه در نشست داووس مطرح کردند. دِمیس هَسابیس، مدیرعامل برنده جایزه نوبل شرکت گوگل دیپمایند²، و مدیر اجرایی مسئول توسعه مدلهای «جمینی»³ گوگل، تأکید کردند که سامانههای هوش مصنوعی کنونی، با وجود پیشرفتهای چشمگیر، «بههیچوجه» به سطح هوش عمومی انسانی⁴ نزدیک نیستند. هرچند هسابیس بعدها احتمال دستیابی به AGI طی یک دهه آینده را حدود ۵۰ درصد برآورد کرد.
یان لوکان، از پیشگامان هوش مصنوعی و برنده جایزه تورینگ⁵ برای پژوهشهایش در حوزه شبکههای عصبی، حتی فراتر رفت و اظهار داشت که مدلهای زبانی بزرگی که زیربنای تمامی مدلهای پیشرو هوش مصنوعی امروز هستند، هرگز قادر به دستیابی به هوشی شبیه انسان نخواهند بود و تحقق چنین هدفی مستلزم رویکردی کاملاً متفاوت است. به گفته او، «دلیل موفقیت LLMها این است که زبان، مسئلهای نسبتاً ساده است.»
این دیدگاهها در تضاد آشکار با مواضع مدیران ارشد رقبای اصلی گوگل در حوزه هوش مصنوعی، یعنی OpenAI و Anthropic، قرار دارد. داریو آمودی، مدیرعامل Anthropic، در سخنرانی خود در داووس اعلام کرد که مدلهای هوش مصنوعی ظرف یک سال جایگزین تمامی توسعهدهندگان نرمافزار خواهند شد و طی دو سال آینده به سطح «تحقیقات علمی در حد جایزه نوبل» دست خواهند یافت. وی همچنین پیشبینی کرد که ۵۰ درصد مشاغل یقهسفید⁶ طی پنج سال آینده از میان خواهند رفت. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، نیز پیشتر اعلام کرده است که بشر در حال عبور از AGI همسطح انسان به سوی «ابرهوش»⁷ است.
با این حال، از منظر راهبردی کسبوکار، این مناقشه تا حدی جنبه نظری دارد. به گفته راوی کومار، مدیرعامل شرکت Cognizant، مسئله فوریتر آن است که آیا سازمانها میتوانند ارزش اقتصادی عظیمی را که هوش مصنوعیِ کنونی بالفعل در اختیار میگذارد، محقق سازند یا خیر. بر اساس پژوهش Cognizant که پیش از داووس منتشر شده است، فناوریهای فعلی هوش مصنوعی این ظرفیت را دارند که حدود ۴٫۵ تریلیون دلار به بهرهوری نیروی کار ایالات متحده بیفزایند؛ مشروط بر آنکه پیادهسازی آنها بهصورت مؤثر و سازمانیافته انجام شود.
#هوش_مصنوعی#مدل_زبانی_بزرگ#ارزش_اقتصادی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
مدلهای زبانی بزرگ¹ که توجه جهانیان را به خود جلب کردهاند، مسیر دستیابی به هوش همسطح انسان محسوب نمیشوند؛ این دیدگاهی است که دو تن از برجستهترین متخصصان هوش مصنوعی در اظهاراتی جداگانه در نشست داووس مطرح کردند. دِمیس هَسابیس، مدیرعامل برنده جایزه نوبل شرکت گوگل دیپمایند²، و مدیر اجرایی مسئول توسعه مدلهای «جمینی»³ گوگل، تأکید کردند که سامانههای هوش مصنوعی کنونی، با وجود پیشرفتهای چشمگیر، «بههیچوجه» به سطح هوش عمومی انسانی⁴ نزدیک نیستند. هرچند هسابیس بعدها احتمال دستیابی به AGI طی یک دهه آینده را حدود ۵۰ درصد برآورد کرد.یان لوکان، از پیشگامان هوش مصنوعی و برنده جایزه تورینگ⁵ برای پژوهشهایش در حوزه شبکههای عصبی، حتی فراتر رفت و اظهار داشت که مدلهای زبانی بزرگی که زیربنای تمامی مدلهای پیشرو هوش مصنوعی امروز هستند، هرگز قادر به دستیابی به هوشی شبیه انسان نخواهند بود و تحقق چنین هدفی مستلزم رویکردی کاملاً متفاوت است. به گفته او، «دلیل موفقیت LLMها این است که زبان، مسئلهای نسبتاً ساده است.»این دیدگاهها در تضاد آشکار با مواضع مدیران ارشد رقبای اصلی گوگل در حوزه هوش مصنوعی، یعنی OpenAI و Anthropic، قرار دارد. داریو آمودی، مدیرعامل Anthropic، در سخنرانی خود در داووس اعلام کرد که مدلهای هوش مصنوعی ظرف یک سال جایگزین تمامی توسعهدهندگان نرمافزار خواهند شد و طی دو سال آینده به سطح «تحقیقات علمی در حد جایزه نوبل» دست خواهند یافت. وی همچنین پیشبینی کرد که ۵۰ درصد مشاغل یقهسفید⁶ طی پنج سال آینده از میان خواهند رفت. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، نیز پیشتر اعلام کرده است که بشر در حال عبور از AGI همسطح انسان به سوی «ابرهوش»⁷ است.با این حال، از منظر راهبردی کسبوکار، این مناقشه تا حدی جنبه نظری دارد. به گفته راوی کومار، مدیرعامل شرکت Cognizant، مسئله فوریتر آن است که آیا سازمانها میتوانند ارزش اقتصادی عظیمی را که هوش مصنوعیِ کنونی بالفعل در اختیار میگذارد، محقق سازند یا خیر. بر اساس پژوهش Cognizant که پیش از داووس منتشر شده است، فناوریهای فعلی هوش مصنوعی این ظرفیت را دارند که حدود ۴٫۵ تریلیون دلار به بهرهوری نیروی کار ایالات متحده بیفزایند؛ مشروط بر آنکه پیادهسازی آنها بهصورت مؤثر و سازمانیافته انجام شود.🔻فوت نوت
#هوش_مصنوعی#مدل_زبانی_بزرگ#ارزش_اقتصادی
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۱:۵۶
هوش مصنوعی بهعنوان اهرم تحول در تشخیص زودهنگام آلزایمر
پژوهش دانشگاه UCLA نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند بهصورت معناداری شکافهای موجود در تشخیص زودهنگام بیماری آلزایمر را کاهش دهد؛ بیماریای که همچنان سهم قابلتوجهی از موارد آن بدون تشخیص باقی میماند. ابزار توسعهیافته مبتنی بر AI با تحلیل سوابق پزشکی، شاخصهای عصبی و متغیرهای جمعیتشناختی، توانسته است حدود ۸۰ درصد از موارد آلزایمر تشخیصدادهنشده را شناسایی کند؛ عملکردی که نسبت به مدلهای متعارف تقریباً دو برابر دقیقتر است.
از منظر مدیریتی، این فناوری سه ارزش کلیدی ایجاد میکند:نخست، افزایش اثربخشی نظام سلامت از طریق شناسایی زودهنگام بیمارانی که در صورت تشخیص بهموقع، میتوانند از درمانهای نوین بهرهمند شوند؛ دوم، کاهش نابرابریهای ساختاری در تشخیص، بهویژه در میان گروههای کمترنمایندهشده مانند سیاهپوستان و لاتینتبارها؛ و سوم، کاهش فشار بلندمدت بر منابع درمانی و مراقبتی با انتقال تمرکز از مداخله دیرهنگام به پیشگیری و مدیریت زودهنگام بیماری.
برای مدیران نظام سلامت، پیام راهبردی روشن است: سرمایهگذاری در ابزارهای تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی نهتنها یک نوآوری فناورانه، بلکه یک تصمیم اقتصادی و اجتماعی است. چنین ابزارهایی میتوانند هزینههای مراقبت بلندمدت را کاهش داده، کیفیت زندگی بیماران و خانوادهها را بهبود بخشند و تابآوری سیستم درمانی را در برابر افزایش جمعیت سالمند تقویت کنند.
در سطح کلان، این تجربه نشان میدهد که آینده مراقبتهای عصبی و بیماریهای مزمن، در همگرایی میان دادههای پزشکی، هوش مصنوعی و سیاستگذاری سلامت نهفته است؛ جایی که تصمیمگیری مبتنی بر داده میتواند بهطور همزمان کارایی، عدالت و پایداری نظام سلامت را ارتقا دهد.
#هوش_مصنوعی#مدل_زبانی_بزرگ#آلزایمر
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
پژوهش دانشگاه UCLA نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند بهصورت معناداری شکافهای موجود در تشخیص زودهنگام بیماری آلزایمر را کاهش دهد؛ بیماریای که همچنان سهم قابلتوجهی از موارد آن بدون تشخیص باقی میماند. ابزار توسعهیافته مبتنی بر AI با تحلیل سوابق پزشکی، شاخصهای عصبی و متغیرهای جمعیتشناختی، توانسته است حدود ۸۰ درصد از موارد آلزایمر تشخیصدادهنشده را شناسایی کند؛ عملکردی که نسبت به مدلهای متعارف تقریباً دو برابر دقیقتر است.از منظر مدیریتی، این فناوری سه ارزش کلیدی ایجاد میکند:نخست، افزایش اثربخشی نظام سلامت از طریق شناسایی زودهنگام بیمارانی که در صورت تشخیص بهموقع، میتوانند از درمانهای نوین بهرهمند شوند؛ دوم، کاهش نابرابریهای ساختاری در تشخیص، بهویژه در میان گروههای کمترنمایندهشده مانند سیاهپوستان و لاتینتبارها؛ و سوم، کاهش فشار بلندمدت بر منابع درمانی و مراقبتی با انتقال تمرکز از مداخله دیرهنگام به پیشگیری و مدیریت زودهنگام بیماری.برای مدیران نظام سلامت، پیام راهبردی روشن است: سرمایهگذاری در ابزارهای تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی نهتنها یک نوآوری فناورانه، بلکه یک تصمیم اقتصادی و اجتماعی است. چنین ابزارهایی میتوانند هزینههای مراقبت بلندمدت را کاهش داده، کیفیت زندگی بیماران و خانوادهها را بهبود بخشند و تابآوری سیستم درمانی را در برابر افزایش جمعیت سالمند تقویت کنند.در سطح کلان، این تجربه نشان میدهد که آینده مراقبتهای عصبی و بیماریهای مزمن، در همگرایی میان دادههای پزشکی، هوش مصنوعی و سیاستگذاری سلامت نهفته است؛ جایی که تصمیمگیری مبتنی بر داده میتواند بهطور همزمان کارایی، عدالت و پایداری نظام سلامت را ارتقا دهد.#هوش_مصنوعی#مدل_زبانی_بزرگ#آلزایمر
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۶:۵۰
«چیدن میز شام یا مهندسی ترس؟»
آمریکا میگوید میز شام در خاورمیانه چیده شده؛ یعنی همه ابزارها آمادهاند: ناوها، بمبافکنها، پایگاهها، نقشهها و آرایش نظامی کامل. رسانهها این تصویر را با هیجان بازنشر میکنند و حتی به جایی میرسند که شمارش معکوس برای «لحظه حمله» راه میاندازند. فضا طوری ساخته میشود که انگار جنگ حتمی است و فقط زمان آن باقی مانده. اما درست در لحظهای که همه منتظر انفجار بودند، هیچ اتفاقی نیفتاد.
این سکوت بعد از آن همه هیاهو اتفاقی نیست. اگر حمله واقعی در راه بود، نیازی به این حجم از نمایش و جنجال رسانهای وجود نداشت. جنگ واقعی در سکوت آماده میشود، نه در ویترین. این توقف نشان میدهد هدف اصلی حمله فوری نیست، بلکه ساختن فضای انتظار، اضطراب و ترس در ذهن مردم است.
تجربه جنگهای آمریکا یک قانون نانوشته دارد:وقتی جنگ واقعی نزدیک باشد، آمریکا آرام میشود؛ نیروها را جابهجا میکند، پایگاهها را خلوت میکند، سفارتخانهها را میبندد و حرکتها را پنهان میکند.اما وقتی جنگ روانی در جریان باشد، برعکس عمل میکند؛ همهچیز را علنی، بزرگنماییشده و پرهیاهو نشان میدهد تا افکار عمومی را تحت تأثیر قرار دهد.
وضعیت فعلی دقیقاً با الگوی دوم تطابق دارد. ناوها به رخ کشیده میشوند، نقشهها پخش میشوند، اعداد بزرگ تکرار میشوند و رسانهها فضای «حمله حتمی» میسازند. این نشانه تصمیم قطعی برای جنگ نیست؛ نشانه آغاز یک عملیات روانی گسترده است.
در واقع آنچه چیده شده، میز جنگ نیست؛ صحنه ترس است.هدف، انفجار در میدان نبرد نیست؛ هدف، انفجار در ذهن مردم است.
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
آمریکا میگوید میز شام در خاورمیانه چیده شده؛ یعنی همه ابزارها آمادهاند: ناوها، بمبافکنها، پایگاهها، نقشهها و آرایش نظامی کامل. رسانهها این تصویر را با هیجان بازنشر میکنند و حتی به جایی میرسند که شمارش معکوس برای «لحظه حمله» راه میاندازند. فضا طوری ساخته میشود که انگار جنگ حتمی است و فقط زمان آن باقی مانده. اما درست در لحظهای که همه منتظر انفجار بودند، هیچ اتفاقی نیفتاد.این سکوت بعد از آن همه هیاهو اتفاقی نیست. اگر حمله واقعی در راه بود، نیازی به این حجم از نمایش و جنجال رسانهای وجود نداشت. جنگ واقعی در سکوت آماده میشود، نه در ویترین. این توقف نشان میدهد هدف اصلی حمله فوری نیست، بلکه ساختن فضای انتظار، اضطراب و ترس در ذهن مردم است.تجربه جنگهای آمریکا یک قانون نانوشته دارد:وقتی جنگ واقعی نزدیک باشد، آمریکا آرام میشود؛ نیروها را جابهجا میکند، پایگاهها را خلوت میکند، سفارتخانهها را میبندد و حرکتها را پنهان میکند.اما وقتی جنگ روانی در جریان باشد، برعکس عمل میکند؛ همهچیز را علنی، بزرگنماییشده و پرهیاهو نشان میدهد تا افکار عمومی را تحت تأثیر قرار دهد.وضعیت فعلی دقیقاً با الگوی دوم تطابق دارد. ناوها به رخ کشیده میشوند، نقشهها پخش میشوند، اعداد بزرگ تکرار میشوند و رسانهها فضای «حمله حتمی» میسازند. این نشانه تصمیم قطعی برای جنگ نیست؛ نشانه آغاز یک عملیات روانی گسترده است.در واقع آنچه چیده شده، میز جنگ نیست؛ صحنه ترس است.هدف، انفجار در میدان نبرد نیست؛ هدف، انفجار در ذهن مردم است.@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۴:۳۶
تحولات نوین در فناوریهای اندازهگیری علائم حیاتی با هوش مصنوعی
در یک مطالعه جامع، پیشرفتهای اخیر در زمینه اندازهگیری علائم حیاتی با استفاده از هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته است. این تحقیق تأکید دارد که فناوریهای جدید میتوانند اندازهگیریهای دقیقتر و غیرتماسی را در دما، فشار خون، اشباع اکسیژن، ضربان قلب و نرخ تنفس فراهم کنند.
در خصوص دمای بدن*، نتایج مرور حاکی از آن است که اگرچه تصویربرداری حرارتیِ بدون تماس برای غربالگری جمعی مزیتهایی از حیث سهولت و مقیاسپذیری دارد، اما دقت آن برای اندازهگیری دمای مرکزی بدن در محیطهای بالینی همچنان ناکافی است. این محدودیت بهویژه در بیماران بدحال مشهود است؛ جایی که عواملی نظیر جریان هوای محیط، تعریق و تنگی عروق محیطی میتوانند قرائتها را بهطور معناداری دچار انحراف کنند و به خطاهایی تا حدود ±۰٫۵ درجه سانتیگراد بینجامند. ازاینرو، نوآوریهای امیدبخشتر در حوزه حسگرهای پوشیدنی مانند پوستهای الکترونیکی (e-skin) و منسوجات هوشمند متمرکز شدهاند که امکان پایش پیوسته با دقت بالاتر را فراهم میکنند و به خطاهایی تا حدود ۰٫۱ درجه سانتیگراد دست مییابند؛ هرچند این فناوریها نیز برای دستیابی به استانداردهای بالینی، نیازمند اعتبارسنجیهای بیشتر هستند.
در زمینه *اشباع اکسیژن خون*، پالساکسیمتری متعارف همچنان بهعنوان استاندارد غیرتهاجمی پذیرفته میشود؛ با این حال، فوتوپلتیسموگرافی از راه دور (rPPG) مبتنی بر دوربینهای معمولی، افق مهمی برای پزشکی از راه دور بهشمار میآید. دقت این روش همچنان بهشدت تحت تأثیر آرتیفکتهای حرکتی و تغییرات نورپردازی قرار دارد که میتوانند سیگنال ضربانی ظریفِ زیربنایی را مخدوش کنند. با وجود این، الگوریتمهای پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی توانستهاند این چالشها را تا حد زیادی مرتفع سازند و با کاهش خطای مطلق میانگین (MAE) به ≤۲٪، قابلیت اطمینانی همتراز با ابزارهای تماسی در شرایط کنترلشده فراهم آورند.
در مورد *نرخ ضربان قلب و نرخ تنفس*، این مرور تأیید میکند که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نقش توانمندسازهای بنیادین را در نسل آینده تجهیزات پایش ایفا میکنند. این روشها برای پالایش آرتیفکتهای حرکتی پیچیده و غیرتناوبی مانند حرکات دست در حسگرهای پوشیدنی PPG یا حرکات سر در سامانههای ویدئویی بدون تماس که پردازش سیگنال کلاسیک در مواجهه با آنها ناتوان است، حیاتی هستند. بهطور خاص، برای نرخ تنفس، روشهای بدون تماس مبتنی بر تصویربرداری حرارتی و RGB کارایی بالایی نشان دادهاند و به خطای مطلق میانگین بین ۱٫۵ تا ۲٫۰ تنفس در دقیقه دست یافتهاند. افزون بر این، همجوشی دادهها از منابع متعدد نظیر ECG و PPG با فراهمکردن اطلاعات فیزیولوژیک مکمل، به برآوردهای پایدارتر و دقیقتر منجر شده است.
شاید *تحولآفرینترین تغییر در حوزه پایش فشار خون مشاهده میشود؛ جایی که حرکت بهسوی روشهای بدون کاف(زمان انتقال نبض (PTT) یک روش غیرمستقیم برای تخمین فشار خون است که بر اساس تحلیل زمان بین ضربان قلب و سیگنالهای فوتوپلتیسموگرافی (PPG) و الکتروکاردیوگرام (ECG) عمل میکند.) مبتنی بر زمان انتقال نبض (PTT) در جریان است. در این زمینه، مدلهای هوش مصنوعی برای تبدیل سیگنالهای خام حسگری به مقادیر دقیق فشار خون نقشی غیرقابلجایگزین دارند و معماریهای یادگیری عمیق مانند CNN-LSTM توانستهاند به مقادیر MAE در بازه ۳٫۱۶ تا ۴٫۸ میلیمتر جیوه دست یابند که با استانداردهای بالینی سختگیرانه همخوانی دارد.
با این حال، چالشهای اساسیِ کالیبراسیون مکرر و شخصیسازیشده، و نیز تغییرپذیری قابلتوجه بین افراد ناشی از عواملی همچون سفتی شریانی وابسته به سن و پروفایلهای منحصربهفرد سلامت قلبی عروقی همچنان موانع اصلی پذیرش گسترده بالینی محسوب میشوند. مدلی که برای یک فرد کالیبره شده است، ممکن است برای فردی دیگر بهشدت نادقیق و حتی مخاطرهآمیز باشد؛ موضوعی که پیچیدگی ذاتی این مسئله را بهروشنی برجسته میکند.
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
در یک مطالعه جامع، پیشرفتهای اخیر در زمینه اندازهگیری علائم حیاتی با استفاده از هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته است. این تحقیق تأکید دارد که فناوریهای جدید میتوانند اندازهگیریهای دقیقتر و غیرتماسی را در دما، فشار خون، اشباع اکسیژن، ضربان قلب و نرخ تنفس فراهم کنند.در خصوص دمای بدن*، نتایج مرور حاکی از آن است که اگرچه تصویربرداری حرارتیِ بدون تماس برای غربالگری جمعی مزیتهایی از حیث سهولت و مقیاسپذیری دارد، اما دقت آن برای اندازهگیری دمای مرکزی بدن در محیطهای بالینی همچنان ناکافی است. این محدودیت بهویژه در بیماران بدحال مشهود است؛ جایی که عواملی نظیر جریان هوای محیط، تعریق و تنگی عروق محیطی میتوانند قرائتها را بهطور معناداری دچار انحراف کنند و به خطاهایی تا حدود ±۰٫۵ درجه سانتیگراد بینجامند. ازاینرو، نوآوریهای امیدبخشتر در حوزه حسگرهای پوشیدنی مانند پوستهای الکترونیکی (e-skin) و منسوجات هوشمند متمرکز شدهاند که امکان پایش پیوسته با دقت بالاتر را فراهم میکنند و به خطاهایی تا حدود ۰٫۱ درجه سانتیگراد دست مییابند؛ هرچند این فناوریها نیز برای دستیابی به استانداردهای بالینی، نیازمند اعتبارسنجیهای بیشتر هستند.در زمینه *اشباع اکسیژن خون*، پالساکسیمتری متعارف همچنان بهعنوان استاندارد غیرتهاجمی پذیرفته میشود؛ با این حال، فوتوپلتیسموگرافی از راه دور (rPPG) مبتنی بر دوربینهای معمولی، افق مهمی برای پزشکی از راه دور بهشمار میآید. دقت این روش همچنان بهشدت تحت تأثیر آرتیفکتهای حرکتی و تغییرات نورپردازی قرار دارد که میتوانند سیگنال ضربانی ظریفِ زیربنایی را مخدوش کنند. با وجود این، الگوریتمهای پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی توانستهاند این چالشها را تا حد زیادی مرتفع سازند و با کاهش خطای مطلق میانگین (MAE) به ≤۲٪، قابلیت اطمینانی همتراز با ابزارهای تماسی در شرایط کنترلشده فراهم آورند.در مورد *نرخ ضربان قلب و نرخ تنفس*، این مرور تأیید میکند که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نقش توانمندسازهای بنیادین را در نسل آینده تجهیزات پایش ایفا میکنند. این روشها برای پالایش آرتیفکتهای حرکتی پیچیده و غیرتناوبی مانند حرکات دست در حسگرهای پوشیدنی PPG یا حرکات سر در سامانههای ویدئویی بدون تماس که پردازش سیگنال کلاسیک در مواجهه با آنها ناتوان است، حیاتی هستند. بهطور خاص، برای نرخ تنفس، روشهای بدون تماس مبتنی بر تصویربرداری حرارتی و RGB کارایی بالایی نشان دادهاند و به خطای مطلق میانگین بین ۱٫۵ تا ۲٫۰ تنفس در دقیقه دست یافتهاند. افزون بر این، همجوشی دادهها از منابع متعدد نظیر ECG و PPG با فراهمکردن اطلاعات فیزیولوژیک مکمل، به برآوردهای پایدارتر و دقیقتر منجر شده است.شاید *تحولآفرینترین تغییر در حوزه پایش فشار خون مشاهده میشود؛ جایی که حرکت بهسوی روشهای بدون کاف(زمان انتقال نبض (PTT) یک روش غیرمستقیم برای تخمین فشار خون است که بر اساس تحلیل زمان بین ضربان قلب و سیگنالهای فوتوپلتیسموگرافی (PPG) و الکتروکاردیوگرام (ECG) عمل میکند.) مبتنی بر زمان انتقال نبض (PTT) در جریان است. در این زمینه، مدلهای هوش مصنوعی برای تبدیل سیگنالهای خام حسگری به مقادیر دقیق فشار خون نقشی غیرقابلجایگزین دارند و معماریهای یادگیری عمیق مانند CNN-LSTM توانستهاند به مقادیر MAE در بازه ۳٫۱۶ تا ۴٫۸ میلیمتر جیوه دست یابند که با استانداردهای بالینی سختگیرانه همخوانی دارد. با این حال، چالشهای اساسیِ کالیبراسیون مکرر و شخصیسازیشده، و نیز تغییرپذیری قابلتوجه بین افراد ناشی از عواملی همچون سفتی شریانی وابسته به سن و پروفایلهای منحصربهفرد سلامت قلبی عروقی همچنان موانع اصلی پذیرش گسترده بالینی محسوب میشوند. مدلی که برای یک فرد کالیبره شده است، ممکن است برای فردی دیگر بهشدت نادقیق و حتی مخاطرهآمیز باشد؛ موضوعی که پیچیدگی ذاتی این مسئله را بهروشنی برجسته میکند.#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۵:۵۸
زیرساختهای قرضدهی داخلی Slate: تحول فناوری در کانادا
Slate، بهعنوان یک استارتاپ نوآور در حوزه فناوری، بهتازگی زیرساختهای قرضدهی داخلی¹ را بهویژه برای پلتفرمهای SaaS در کانادا معرفی کرده است. این سیستمهای هوش مصنوعی و دیجیتال در راستای بهبود فرآیندهای مالی و ارائه وام به مشتریان، امکان انجام فرآیندهای پیچیده مالی را بدون نیاز به بانکها فراهم میکنند.
در این روش جدید، پلتفرمها میتوانند با استفاده از دادههای واقعی و لحظهای، اعتبار را به مشتریان خود بهصورت بومی ارائه دهند، بدون اینکه مشتریان به بانکها ارجاع داده شوند. این سیستم خودکار، بهطور خاص بر روی کسبوکارهای کوچک و متوسط (SMBs) در کانادا تمرکز دارد که در نتیجه این نوآوری، کسبوکارهای کوچک میتوانند به وامهای لازم دست یابند و از این طریق فرآیندهای مالی خود را تسهیل کنند.
یکی از اهداف مهم این سیستم، استفاده از دادههای غنی و بیدرنگ است که از سوی پلتفرمهای مختلف SaaS، از جمله سیستمهای پردازش حقوق و دستمزد، نرمافزارهای فروش نقطهای و ابزارهای تجارت الکترونیک، تولید و استفاده میشود. این دادهها به وضوح از طریق AI پردازش میشوند تا تحلیل دقیقی از سلامت مالی کسبوکارها فراهم آید.
از طرفی، کانادا در حال عبور از مقررات بانکداری سنتی به سمت باز شدن دادههای بانکها و در نتیجه تحول در روشهای قرضدهی است. طبق اظهارات مدیر اجرایی Slate، اسکات الیوت، این تغییرات به کسبوکارها این امکان را میدهند که اطلاعات بانکی خود را کنترل کنند و بتوانند از طریق ارتباطات زنده و مجاز با شرکتهای فینتک، دادهها را بهطور امن در اختیار بگذارند.
در نهایت، این تحولات نشاندهنده تمایل و توانایی Slate در کمک به کسبوکارهای کانادایی برای رقابت با فناوریهای پیشرفته ایالات متحده است.
#هوش_مصنوعی #فین_تک#کسب_کار_استارتاپ
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
Slate، بهعنوان یک استارتاپ نوآور در حوزه فناوری، بهتازگی زیرساختهای قرضدهی داخلی¹ را بهویژه برای پلتفرمهای SaaS در کانادا معرفی کرده است. این سیستمهای هوش مصنوعی و دیجیتال در راستای بهبود فرآیندهای مالی و ارائه وام به مشتریان، امکان انجام فرآیندهای پیچیده مالی را بدون نیاز به بانکها فراهم میکنند.در این روش جدید، پلتفرمها میتوانند با استفاده از دادههای واقعی و لحظهای، اعتبار را به مشتریان خود بهصورت بومی ارائه دهند، بدون اینکه مشتریان به بانکها ارجاع داده شوند. این سیستم خودکار، بهطور خاص بر روی کسبوکارهای کوچک و متوسط (SMBs) در کانادا تمرکز دارد که در نتیجه این نوآوری، کسبوکارهای کوچک میتوانند به وامهای لازم دست یابند و از این طریق فرآیندهای مالی خود را تسهیل کنند.یکی از اهداف مهم این سیستم، استفاده از دادههای غنی و بیدرنگ است که از سوی پلتفرمهای مختلف SaaS، از جمله سیستمهای پردازش حقوق و دستمزد، نرمافزارهای فروش نقطهای و ابزارهای تجارت الکترونیک، تولید و استفاده میشود. این دادهها به وضوح از طریق AI پردازش میشوند تا تحلیل دقیقی از سلامت مالی کسبوکارها فراهم آید.از طرفی، کانادا در حال عبور از مقررات بانکداری سنتی به سمت باز شدن دادههای بانکها و در نتیجه تحول در روشهای قرضدهی است. طبق اظهارات مدیر اجرایی Slate، اسکات الیوت، این تغییرات به کسبوکارها این امکان را میدهند که اطلاعات بانکی خود را کنترل کنند و بتوانند از طریق ارتباطات زنده و مجاز با شرکتهای فینتک، دادهها را بهطور امن در اختیار بگذارند.در نهایت، این تحولات نشاندهنده تمایل و توانایی Slate در کمک به کسبوکارهای کانادایی برای رقابت با فناوریهای پیشرفته ایالات متحده است.فوت نوت
#هوش_مصنوعی #فین_تک#کسب_کار_استارتاپ
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۵:۴۶
استارتاپ سیدنی «Silicon Quantum Computing» شبیهساز کوانتومی آنالوگ Quantum Twins را معرفی کرد
استارتاپ استرالیایی Silicon Quantum Computing محصول پیشرفته خود با نام Quantum Twins را ارائه کرد؛ یک شبیهساز کوانتومی مبتنی بر سیلیکون که قادر است پدیدههایی را مدلسازی کند که حتی قدرتمندترین کامپیوترهای کلاسیک و کوانتومی عمومی از پس آن برنمیآیند. این شبیهساز شامل ۱۵,۰۰۰ نقطه کوانتومی (quantum dot) است و توانسته انتقال مواد از حالت عایق به فلز و تمامی حالتهای میانی آن را شبیهسازی کند، پدیدهای که در مرحله میانی به دلیل پیچیدگی کوانتومی، محاسبات کلاسیک قادر به حل آن نیست.
فناوری پایه Quantum Twins مبتنی بر قرار دادن اتمهای منفرد فسفر در سیلیکون با دقت زیرنانو است. هر ۱۰ تا ۵۰ اتم، یک «رجیستر» را تشکیل میدهد که خواص کوانتومی اتمها را حفظ کرده و میتواند با ولتاژهای کنترل، تعاملات میان رجیسترها را تنظیم کند. این امکان میدهد تا شبیهسازیهای آنالوگ در مقیاس بزرگ و با سرعت بالا انجام شود؛ بهطور مثال، طراحی و تولید یک چیپ کامل ظرف یک هفته امکانپذیر است.
نسخه پیشین این تکنولوژی، شبیهسازی مولکول پلیاستیلن را با کنترل دقیق پیوندهای کربن انجام داده بود. اکنون Quantum Twins توانسته مسائل پیچیدهتر دوبعدی، مانند انتقال فلز-عایق در مواد پیشرفته را با ۱۵,۰۰۰ رجیستر مدلسازی کند، پدیدهای که در حوزههای میانی، نقش کامل الکترونها و اثرات کوانتومی آنها در کلاسیکسازی حلناشدنی است.
این پلتفرم، علاوه بر تحقیقات پایه، پتانسیل کاربرد در ابررسانایی غیرمتداول، منشأ مغناطیس، رابطهای مواد و شیمی محاسباتی برای کشف دارو را دارد. نتایج اولیه این پژوهش در مجله Nature منتشر شده و نشان میدهد شبیهسازی کوانتومی آنالوگ میتواند محدودیتهای عملی کامپیوترهای کوانتومی سنتی را دور زده و ابزاری قدرتمند برای تحقیقات علمی پیشرفته و کاربردهای صنعتی فراهم کند.
#شبیهساز #quantum_dot#Quantum_TwinsQuantum_Twins
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
استارتاپ استرالیایی Silicon Quantum Computing محصول پیشرفته خود با نام Quantum Twins را ارائه کرد؛ یک شبیهساز کوانتومی مبتنی بر سیلیکون که قادر است پدیدههایی را مدلسازی کند که حتی قدرتمندترین کامپیوترهای کلاسیک و کوانتومی عمومی از پس آن برنمیآیند. این شبیهساز شامل ۱۵,۰۰۰ نقطه کوانتومی (quantum dot) است و توانسته انتقال مواد از حالت عایق به فلز و تمامی حالتهای میانی آن را شبیهسازی کند، پدیدهای که در مرحله میانی به دلیل پیچیدگی کوانتومی، محاسبات کلاسیک قادر به حل آن نیست.فناوری پایه Quantum Twins مبتنی بر قرار دادن اتمهای منفرد فسفر در سیلیکون با دقت زیرنانو است. هر ۱۰ تا ۵۰ اتم، یک «رجیستر» را تشکیل میدهد که خواص کوانتومی اتمها را حفظ کرده و میتواند با ولتاژهای کنترل، تعاملات میان رجیسترها را تنظیم کند. این امکان میدهد تا شبیهسازیهای آنالوگ در مقیاس بزرگ و با سرعت بالا انجام شود؛ بهطور مثال، طراحی و تولید یک چیپ کامل ظرف یک هفته امکانپذیر است.نسخه پیشین این تکنولوژی، شبیهسازی مولکول پلیاستیلن را با کنترل دقیق پیوندهای کربن انجام داده بود. اکنون Quantum Twins توانسته مسائل پیچیدهتر دوبعدی، مانند انتقال فلز-عایق در مواد پیشرفته را با ۱۵,۰۰۰ رجیستر مدلسازی کند، پدیدهای که در حوزههای میانی، نقش کامل الکترونها و اثرات کوانتومی آنها در کلاسیکسازی حلناشدنی است.این پلتفرم، علاوه بر تحقیقات پایه، پتانسیل کاربرد در ابررسانایی غیرمتداول، منشأ مغناطیس، رابطهای مواد و شیمی محاسباتی برای کشف دارو را دارد. نتایج اولیه این پژوهش در مجله Nature منتشر شده و نشان میدهد شبیهسازی کوانتومی آنالوگ میتواند محدودیتهای عملی کامپیوترهای کوانتومی سنتی را دور زده و ابزاری قدرتمند برای تحقیقات علمی پیشرفته و کاربردهای صنعتی فراهم کند.#شبیهساز #quantum_dot#Quantum_TwinsQuantum_Twins
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۵:۱۰
هوش مصنوعی غیرنظارتی در لبه کشف فیزیک ذرات و فراتر از مدل استاندارد
فیزیک ذرات در آستانه یک گذار راهبردی قرار دارد؛ جایی که محدودیتهای روشهای کلاسیک تحلیل داده، توان کشف پدیدههای نادر و فراتر از مدل استاندارد را کاهش داده است. این گزارش نشان میدهد که هوش مصنوعی غیرنظارتی بهویژه خودرمزگذارها در حال تبدیل شدن به یک قابلیت راهبردی کلیدی برای مدیریت، پالایش و اولویتبندی دادههای عظیم تجربی در پروژههای بزرگ علمی مانند LHC و DUNE است.از منظر مدیریتی، استفاده از AI و FPGAها به معنای بهینهسازی زنجیره تصمیمگیری علمی است به طوری که به کاهش اتکا به فیلترهای دستی، افزایش سرعت تشخیص رخدادهای معنادار، و تخصیص هدفمند منابع محاسباتی و انسانی است.
این رویکرد، ریسک «از دست رفتن سیگنالهای حیاتی» را کاهش داده و بازده سرمایهگذاریهای کلان در زیرساختهای پژوهشی را افزایش میدهد.از منظر راهبردی، همافزایی میان هوش مصنوعی، سختافزار اختصاصی و تفسیر انسانی یک مدل پایدار و مقیاسپذیر برای علم دادهمحور پیشرفته ایجاد کرده است. AI در نقش «تقویتکننده کشف» عمل میکند، نه جایگزین دانشمند؛ بدین معنا که مزیت رقابتی واقعی در توان تلفیق الگوریتمهای غیرنظارتی با قضاوت نظری و تجربی انسان نهفته است.
در نهایت، این پارادایم جدید نهتنها افقهای کشف علمی را گسترش میدهد، بلکه الگویی قابل تعمیم برای سایر حوزههای دادهمحور با عدمقطعیت بالا فراهم میکند: سیستمهایی که در آنها تصمیمسازی هوشمند، بلادرنگ و مبتنی بر داده، در کنار نظارت انسانی دقیق، به مزیت راهبردی پایدار تبدیل میشود.
#هوش_مصنوعی #تقویت_کننده_کشف#تصمیم_سازی_هوشمند
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
فیزیک ذرات در آستانه یک گذار راهبردی قرار دارد؛ جایی که محدودیتهای روشهای کلاسیک تحلیل داده، توان کشف پدیدههای نادر و فراتر از مدل استاندارد را کاهش داده است. این گزارش نشان میدهد که هوش مصنوعی غیرنظارتی بهویژه خودرمزگذارها در حال تبدیل شدن به یک قابلیت راهبردی کلیدی برای مدیریت، پالایش و اولویتبندی دادههای عظیم تجربی در پروژههای بزرگ علمی مانند LHC و DUNE است.از منظر مدیریتی، استفاده از AI و FPGAها به معنای بهینهسازی زنجیره تصمیمگیری علمی است به طوری که به کاهش اتکا به فیلترهای دستی، افزایش سرعت تشخیص رخدادهای معنادار، و تخصیص هدفمند منابع محاسباتی و انسانی است.این رویکرد، ریسک «از دست رفتن سیگنالهای حیاتی» را کاهش داده و بازده سرمایهگذاریهای کلان در زیرساختهای پژوهشی را افزایش میدهد.از منظر راهبردی، همافزایی میان هوش مصنوعی، سختافزار اختصاصی و تفسیر انسانی یک مدل پایدار و مقیاسپذیر برای علم دادهمحور پیشرفته ایجاد کرده است. AI در نقش «تقویتکننده کشف» عمل میکند، نه جایگزین دانشمند؛ بدین معنا که مزیت رقابتی واقعی در توان تلفیق الگوریتمهای غیرنظارتی با قضاوت نظری و تجربی انسان نهفته است.در نهایت، این پارادایم جدید نهتنها افقهای کشف علمی را گسترش میدهد، بلکه الگویی قابل تعمیم برای سایر حوزههای دادهمحور با عدمقطعیت بالا فراهم میکند: سیستمهایی که در آنها تصمیمسازی هوشمند، بلادرنگ و مبتنی بر داده، در کنار نظارت انسانی دقیق، به مزیت راهبردی پایدار تبدیل میشود.#هوش_مصنوعی #تقویت_کننده_کشف#تصمیم_سازی_هوشمند
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۵:۲۵
سازوکار عملکرد و منطق انتقالپذیری مدل Perch 2.0
در این نوشتار توضیح داده میشود که Perch 2.0، مدل بنیانی زیستآکوستیک (Bioacoustics Foundation Model) توسعهیافته توسط Google DeepMind که عمدتاً بر دادههای صوتی پرندگان و سایر جانوران خشکیزی آموزش دیده است، چگونه با عملکردی خیرهکننده به چالشهای آکوستیک زیرآبی و بهویژه شناسایی و تفکیک آواهای نهنگها منتقل (Transfer) میشود.
صوت زیرآبی نقشی اساسی در درک الگوهای ناپیدای گونههای دریایی و تعامل آنها با محیط ایفا میکند. چشمانداز صوتی اقیانوسها سرشار از سیگنالهای پیچیده، صداهای ناشناخته و کشفیات بالقوه است. برای نمونه، صدای مرموز موسوم به «بیوتوانگ» (biotwang) که اخیراً توسط سازمان ملی اقیانوسی و جوی ایالات متحده (NOAA) به نهنگهای گریزان براید نسبت داده شد، نشاندهنده این واقعیت است که شناسایی گونهها و انتساب آوازهای جدید، فرآیندی پویا و همواره در حال تحول است. این پیچیدگی، نیاز به ابزارهای تحلیلی مقیاسپذیر و انعطافپذیر را بیش از پیش برجسته میکند.
Perch 2.0 در پاسخ به همین نیاز، نه بهعنوان یک مدل طبقهبندی محدود، بلکه بهعنوان یک زیرساخت شناختی عمومی برای تحلیل صوت زیستی طراحی شده است. هسته عملکرد این مدل بر یادگیری بازنماییهای آکوستیکی عمیق استوار است؛ بهطوری که بهجای تمرکز صرف بر برچسبهای گونهای، ساختارهای بنیادین صدا شامل الگوهای زمانی_فرکانسی، هارمونیکها، تغییرات دامنه و ریتم را استخراج و رمزگذاری میکند.
در مرحله آموزش اولیه، این مدل بر مجموعهای بسیار بزرگ و متنوع از دادههای صوتی پرندگان و جانوران خشکیزی آموزش داده شده است. تنوع بالای گونهها و شباهتهای ظریف میان آوازهای آنها برای مثال گونههای مختلف قمریها با آواهای بسیار نزدیک به یکدیگر مدل را وادار میکند تا ویژگیهای آکوستیکی بسیار دقیق و تفکیکپذیر را بیاموزد. این ویژگیها ماهیتی عمومی دارند و به سازوکار تولید صوت زیستی وابستهاند، نه به یک زیستبوم خاص؛ از همینرو، قابلیت انتقال به صداهای پستانداران دریایی را نیز دارا هستند.
پس از آموزش، Perch 2.0 بهعنوان یک تولیدکننده تعبیه (Embedding Generator) عمل میکند. هر قطعه صوتی چه خشکیزی و چه زیرآبی به یک بردار عددی کمبعد نگاشت میشود که حاوی اطلاعات فشرده اما معنادار از الگوی صوتی است. این تعبیهها بهگونهای طراحی شدهاند که از نظر هندسی، صداهای مشابه در فضای برداری به یکدیگر نزدیک و صداهای نامشابه از هم فاصله بگیرند.
در کاربردهای دریایی، بهویژه شناسایی گونهها و زیرگونههای نهنگها، این تعبیهها مبنای یادگیری انتقالی قرار میگیرند. بهجای آموزش یک شبکه عصبی عمیق جدید، تنها یک طبقهبند سبک خطی (مانند رگرسیون لجستیک چندکلاسه) بر روی تعبیههای استخراجشده آموزش داده میشود. این رویکرد باعث میشود:
نیاز به دادههای برچسبخورده بهشدت کاهش یابد (Few-shot Learning)،
هزینه محاسباتی و زمانی توسعه مدل حداقل شود،
و امکان واکنش سریع به کشف صداها یا گونههای جدید فراهم گردد.
نتایج تجربی نشان میدهد که Perch 2.0 حتی بدون آموزش مستقیم بر دادههای زیرآبی، در تفکیک گونههای مختلف نهنگها و حتی اکوتایپهای متفاوت نهنگ قاتل (Orca) عملکردی رقابتی و گاه برتر از مدلهای تخصصی دریایی دارد. این امر بیانگر آن است که مدل توانسته تفاوتهای ظریف رفتاری، جمعیتی و اکولوژیک را که در ساختار صوتی بازتاب مییابند، در فضای تعبیه خود رمزگذاری کند.
از منظر کلان، Perch 2.0 نماد گذار از مدلهای محدود و وظیفهمحور به سمت مدلهای بنیانی قابلانتقال است؛ مدلهایی که میتوانند بهعنوان زیرساخت مشترک برای پژوهشهای متنوع زیستمحیطی، حفاظت از گونهها و تحلیل اکوسیستمهای پیچیده به کار گرفته شوند. چنین سازوکاری امکان پیوند سریع میان کشفهای میدانی، تحلیل دادهمحور و تولید دانش علمی را فراهم میکند و مسیر پژوهش در زیستآکوستیک را بهسوی مقیاسپذیری، چابکی و همافزایی میان انسان و هوش مصنوعی سوق میدهد.
#هوش_مصنوعی#زیست_آکوستیک#نهنگ_قاتل
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران
در این نوشتار توضیح داده میشود که Perch 2.0، مدل بنیانی زیستآکوستیک (Bioacoustics Foundation Model) توسعهیافته توسط Google DeepMind که عمدتاً بر دادههای صوتی پرندگان و سایر جانوران خشکیزی آموزش دیده است، چگونه با عملکردی خیرهکننده به چالشهای آکوستیک زیرآبی و بهویژه شناسایی و تفکیک آواهای نهنگها منتقل (Transfer) میشود.صوت زیرآبی نقشی اساسی در درک الگوهای ناپیدای گونههای دریایی و تعامل آنها با محیط ایفا میکند. چشمانداز صوتی اقیانوسها سرشار از سیگنالهای پیچیده، صداهای ناشناخته و کشفیات بالقوه است. برای نمونه، صدای مرموز موسوم به «بیوتوانگ» (biotwang) که اخیراً توسط سازمان ملی اقیانوسی و جوی ایالات متحده (NOAA) به نهنگهای گریزان براید نسبت داده شد، نشاندهنده این واقعیت است که شناسایی گونهها و انتساب آوازهای جدید، فرآیندی پویا و همواره در حال تحول است. این پیچیدگی، نیاز به ابزارهای تحلیلی مقیاسپذیر و انعطافپذیر را بیش از پیش برجسته میکند.Perch 2.0 در پاسخ به همین نیاز، نه بهعنوان یک مدل طبقهبندی محدود، بلکه بهعنوان یک زیرساخت شناختی عمومی برای تحلیل صوت زیستی طراحی شده است. هسته عملکرد این مدل بر یادگیری بازنماییهای آکوستیکی عمیق استوار است؛ بهطوری که بهجای تمرکز صرف بر برچسبهای گونهای، ساختارهای بنیادین صدا شامل الگوهای زمانی_فرکانسی، هارمونیکها، تغییرات دامنه و ریتم را استخراج و رمزگذاری میکند.در مرحله آموزش اولیه، این مدل بر مجموعهای بسیار بزرگ و متنوع از دادههای صوتی پرندگان و جانوران خشکیزی آموزش داده شده است. تنوع بالای گونهها و شباهتهای ظریف میان آوازهای آنها برای مثال گونههای مختلف قمریها با آواهای بسیار نزدیک به یکدیگر مدل را وادار میکند تا ویژگیهای آکوستیکی بسیار دقیق و تفکیکپذیر را بیاموزد. این ویژگیها ماهیتی عمومی دارند و به سازوکار تولید صوت زیستی وابستهاند، نه به یک زیستبوم خاص؛ از همینرو، قابلیت انتقال به صداهای پستانداران دریایی را نیز دارا هستند.پس از آموزش، Perch 2.0 بهعنوان یک تولیدکننده تعبیه (Embedding Generator) عمل میکند. هر قطعه صوتی چه خشکیزی و چه زیرآبی به یک بردار عددی کمبعد نگاشت میشود که حاوی اطلاعات فشرده اما معنادار از الگوی صوتی است. این تعبیهها بهگونهای طراحی شدهاند که از نظر هندسی، صداهای مشابه در فضای برداری به یکدیگر نزدیک و صداهای نامشابه از هم فاصله بگیرند.در کاربردهای دریایی، بهویژه شناسایی گونهها و زیرگونههای نهنگها، این تعبیهها مبنای یادگیری انتقالی قرار میگیرند. بهجای آموزش یک شبکه عصبی عمیق جدید، تنها یک طبقهبند سبک خطی (مانند رگرسیون لجستیک چندکلاسه) بر روی تعبیههای استخراجشده آموزش داده میشود. این رویکرد باعث میشود: نیاز به دادههای برچسبخورده بهشدت کاهش یابد (Few-shot Learning)، هزینه محاسباتی و زمانی توسعه مدل حداقل شود، و امکان واکنش سریع به کشف صداها یا گونههای جدید فراهم گردد.نتایج تجربی نشان میدهد که Perch 2.0 حتی بدون آموزش مستقیم بر دادههای زیرآبی، در تفکیک گونههای مختلف نهنگها و حتی اکوتایپهای متفاوت نهنگ قاتل (Orca) عملکردی رقابتی و گاه برتر از مدلهای تخصصی دریایی دارد. این امر بیانگر آن است که مدل توانسته تفاوتهای ظریف رفتاری، جمعیتی و اکولوژیک را که در ساختار صوتی بازتاب مییابند، در فضای تعبیه خود رمزگذاری کند.از منظر کلان، Perch 2.0 نماد گذار از مدلهای محدود و وظیفهمحور به سمت مدلهای بنیانی قابلانتقال است؛ مدلهایی که میتوانند بهعنوان زیرساخت مشترک برای پژوهشهای متنوع زیستمحیطی، حفاظت از گونهها و تحلیل اکوسیستمهای پیچیده به کار گرفته شوند. چنین سازوکاری امکان پیوند سریع میان کشفهای میدانی، تحلیل دادهمحور و تولید دانش علمی را فراهم میکند و مسیر پژوهش در زیستآکوستیک را بهسوی مقیاسپذیری، چابکی و همافزایی میان انسان و هوش مصنوعی سوق میدهد.#هوش_مصنوعی#زیست_آکوستیک#نهنگ_قاتل
@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۰:۱۰
جاسوسی سایبری و حقوق بشر: توازن شکننده امنیت و آزادی
در عصر دیجیتال، مرز میان امنیت ملی و حریم خصوصی شهروندان بیش از هر زمان دیگری مبهم شده است. گسترش جاسوسی سایبری با اهداف امنیتی و همچنین اقتصادی نشان میدهد که رقابت قدرتها دیگر صرفاً در میدانهای سنتی نظامی تعریف نمیشود، بلکه در بستر زیرساختهای دیجیتال، دادهها و شبکههای ارتباطی جریان دارد. فصل «جاسوسی سایبری و حقوق بشر» از کتاب چالشهای امنیت سایبری جهانی بهدرستی این پرسش بنیادین را مطرح میکند: آیا نظام حقوق بینالملل توان ایجاد توازنی عادلانه میان الزامات امنیتی دولتها و صیانت از حقوق بنیادین انسان را دارد؟
واقعیت آن است که چارچوبهای حقوقی موجود، عمدتاً در دوران پیشادیجیتال شکل گرفتهاند؛ زمانی که مفهوم «مرز» و «حاکمیت» تعریفی فیزیکی و ملموس داشت. امروز اما جاسوسی سایبری میتواند بدون عبور از مرز جغرافیایی، به دادههای شخصی، اسرار تجاری یا حتی زیرساختهای حیاتی کشورها دسترسی یابد. در چنین فضایی، اصل عدم مداخله، منع به زور و قواعد مسئولیت دولتها با چالشهای تفسیری جدی روبهرو شدهاند.
از سوی دیگر، دولتها با استناد به ضرورتهای امنیت ملی، دامنه نظارت دیجیتال را گسترش دادهاند. این روند، اگرچه ممکن است در کوتاهمدت به تقویت توان دفاع سایبری منجر شود، اما در بلندمدت میتواند بنیانهای اعتماد عمومی و حقوق بنیادینی چون حریم خصوصی، آزادی بیان و دسترسی آزاد به اطلاعات را تضعیف کند. مسئله اصلی نه صرفاً وجود جاسوسی سایبری، بلکه فقدان سازوکارهای شفاف پاسخگویی و نظارت مستقل است.
نهادهای بینالمللی نظیر سازمان ملل متحد، اتحادیه اروپا، شورای اروپا و ناتو در سالهای اخیر تلاشهایی برای تدوین هنجارهای رفتاری در فضای سایبری انجام دادهاند؛ با این حال، شکاف میان هنجارگذاری و اجرای مؤثر همچنان پابرجاست. رقابت ژئوپلیتیک و عدم اجماع میان قدرتهای بزرگ، مسیر شکلگیری یک رژیم حقوقی الزامآور و جهانشمول را دشوار کرده است.
آنچه امروز بیش از هر چیز ضرورت دارد، بازتعریف حکمرانی سایبری در چارچوبی است که همزمان سه اصل را تضمین کند: امنیت جمعی، مسئولیتپذیری دولتها و حفاظت مؤثر از حقوق بشراست. این بازتعریف مستلزم شفافیت بیشتر در عملیاتهای سایبری دولتی، تقویت سازوکارهای نظارتی فراملی، و توسعه استانداردهای فنی و حقوقی همگام با تحولات فناوری است.
در نهایت، توازن میان جاسوسی سایبری و حقوق بشر نه یک معادله صفر و یکی، بلکه فرآیندی پویا و مستمر است. اگر حقوق بینالملل نتواند خود را با واقعیتهای دیجیتال تطبیق دهد، خطر آن وجود دارد که امنیت به بهای آزادی و آزادی به بهای امنیت قربانی شود. آینده امنیت سایبری جهانی در گرو یافتن این توازن ظریف و پایدار است توازنی که نه از مسیر رقابت، بلکه از رهگذر همکاری و تعهد مشترک به اصول بنیادین انسانی حاصل میشود.
#عصر_دیجیتال#امنیت#امنیت_سایبری
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
در عصر دیجیتال، مرز میان امنیت ملی و حریم خصوصی شهروندان بیش از هر زمان دیگری مبهم شده است. گسترش جاسوسی سایبری با اهداف امنیتی و همچنین اقتصادی نشان میدهد که رقابت قدرتها دیگر صرفاً در میدانهای سنتی نظامی تعریف نمیشود، بلکه در بستر زیرساختهای دیجیتال، دادهها و شبکههای ارتباطی جریان دارد. فصل «جاسوسی سایبری و حقوق بشر» از کتاب چالشهای امنیت سایبری جهانی بهدرستی این پرسش بنیادین را مطرح میکند: آیا نظام حقوق بینالملل توان ایجاد توازنی عادلانه میان الزامات امنیتی دولتها و صیانت از حقوق بنیادین انسان را دارد؟واقعیت آن است که چارچوبهای حقوقی موجود، عمدتاً در دوران پیشادیجیتال شکل گرفتهاند؛ زمانی که مفهوم «مرز» و «حاکمیت» تعریفی فیزیکی و ملموس داشت. امروز اما جاسوسی سایبری میتواند بدون عبور از مرز جغرافیایی، به دادههای شخصی، اسرار تجاری یا حتی زیرساختهای حیاتی کشورها دسترسی یابد. در چنین فضایی، اصل عدم مداخله، منع به زور و قواعد مسئولیت دولتها با چالشهای تفسیری جدی روبهرو شدهاند.از سوی دیگر، دولتها با استناد به ضرورتهای امنیت ملی، دامنه نظارت دیجیتال را گسترش دادهاند. این روند، اگرچه ممکن است در کوتاهمدت به تقویت توان دفاع سایبری منجر شود، اما در بلندمدت میتواند بنیانهای اعتماد عمومی و حقوق بنیادینی چون حریم خصوصی، آزادی بیان و دسترسی آزاد به اطلاعات را تضعیف کند. مسئله اصلی نه صرفاً وجود جاسوسی سایبری، بلکه فقدان سازوکارهای شفاف پاسخگویی و نظارت مستقل است.نهادهای بینالمللی نظیر سازمان ملل متحد، اتحادیه اروپا، شورای اروپا و ناتو در سالهای اخیر تلاشهایی برای تدوین هنجارهای رفتاری در فضای سایبری انجام دادهاند؛ با این حال، شکاف میان هنجارگذاری و اجرای مؤثر همچنان پابرجاست. رقابت ژئوپلیتیک و عدم اجماع میان قدرتهای بزرگ، مسیر شکلگیری یک رژیم حقوقی الزامآور و جهانشمول را دشوار کرده است.آنچه امروز بیش از هر چیز ضرورت دارد، بازتعریف حکمرانی سایبری در چارچوبی است که همزمان سه اصل را تضمین کند: امنیت جمعی، مسئولیتپذیری دولتها و حفاظت مؤثر از حقوق بشراست. این بازتعریف مستلزم شفافیت بیشتر در عملیاتهای سایبری دولتی، تقویت سازوکارهای نظارتی فراملی، و توسعه استانداردهای فنی و حقوقی همگام با تحولات فناوری است.در نهایت، توازن میان جاسوسی سایبری و حقوق بشر نه یک معادله صفر و یکی، بلکه فرآیندی پویا و مستمر است. اگر حقوق بینالملل نتواند خود را با واقعیتهای دیجیتال تطبیق دهد، خطر آن وجود دارد که امنیت به بهای آزادی و آزادی به بهای امنیت قربانی شود. آینده امنیت سایبری جهانی در گرو یافتن این توازن ظریف و پایدار است توازنی که نه از مسیر رقابت، بلکه از رهگذر همکاری و تعهد مشترک به اصول بنیادین انسانی حاصل میشود.#عصر_دیجیتال#امنیت#امنیت_سایبری
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۴:۴۳
شبح در ماشین: چرا هوش مصنوعی مولد میتواند هم پژوهشگری درخشان و هم مدافعی ضعیف باشد
در سالهای اخیر، جامعه حقوقی بارها با موجهای فناورانهای روبهرو شده است که هر یک با وعده دگرگونی بنیادین حرفه همراه بودهاند. امروز، هوش مصنوعی مولد (GenAI) در کانون این گفتمان قرار دارد؛ فناوریای که نهتنها موضوع ثبت اختراع است، بلکه خود را بهعنوان ابزاری برای نگارش لوایح، تنظیم ادعاهای اختراع و حتی پیشبینی نتایج دادرسی معرفی میکند. پرسش اصلی این نیست که آیا GenAI قدرتمند است یا خیر؛ پرسش این است که جایگاه واقعی آن در ساختار حرفهای و نهادی حقوق چیست.
بیتردید، GenAI از توان پژوهشی چشمگیری برخوردار است. این فناوری میتواند در زمانی کوتاه، حجم انبوهی از دادههای غیرساختیافته را تحلیل کند، الگوها را استخراج نماید و پیشنویسهایی اولیه فراهم آورد. از منظر بهرهوری سازمانی، این قابلیتها زمان تحقیق را بهطور معناداری کاهش میدهد و فرایندهای آمادهسازی اسناد را تسریع میکند. در سطح عملیاتی، GenAI ابزاری تقویتکننده بهرهوری است؛ دستیار پژوهشیای با حافظه گسترده و سرعت بالا.
با این حال، تمایز اساسی میان توان محاسباتی و قضاوت حرفهای را نباید نادیده گرفت. مدلهای زبانی بزرگ بر مبنای پیشبینیهای احتمالاتی عمل میکنند؛ آنها واژگان را بر اساس الگوهای آماری تولید میکنند، نه بر پایه فهم مفهومی از واقعیت یا مسئولیت حقوقی. پیامد این سازوکار، بروز خطاهایی است که در ادبیات فنی «توهم» نامیده میشود: ارجاعات نادرست، نقلقولهای ساختگی و تحلیلهایی که اگرچه از نظر زبانی منسجماند، از حیث واقعی فاقد اعتبارند. در حرفهای که دقت ارجاع، صحت نقلقول و اتکا به مستندات اساس اعتبار آن را تشکیل میدهد، چنین خطاهایی صرفاً نقص فنی نیست، بلکه ریسکی حرفهای و نهادی محسوب میشود.
نگارش حقوقی، برخلاف تصور رایج، صرفاً مهارتی زبانی نیست؛ بلکه ترکیبی از دو قلمرو متمایز است: قلمرو واقعیت و قلمرو اقناع. در قلمرو نخست، هرگونه انحراف از دادههای مستند میتواند پیامد انتظامی یا قضایی در پی داشته باشد. این حوزه نیازمند بازیابی دقیق، استناد قطعی و انضباط مفهومی است. در قلمرو دوم، وکیل باید با تکیه بر تجربه و قضاوت، از میان دادههای موجود روایتی اقناعی بسازد، زاویه دفاع را تعیین کند و ضعفهای استدلال طرف مقابل را برجسته سازد. GenAI در قلمرو اول، بدون سازوکارهای سختگیرانه راستیآزمایی، بالقوه پرخطر است و در قلمرو دوم، به دلیل فقدان شخصیت حرفهای و درک موقعیت، هنوز به سطح وکالت راهبردی نرسیده است.
از منظر حاکمیت سازمانی، نتیجه روشن است: جایگزینی قضاوت انسانی با سامانههای احتمالاتی نهتنها زودهنگام، بلکه مخاطرهآمیز است. بهرهگیری مسئولانه از GenAI مستلزم تدوین چارچوبهای نظارتی روشن، الزام به راستیآزمایی مستقل ارجاعات و حفظ نقش فعال انسان در چرخه تصمیمگیری است. فناوری باید در خدمت حرفه قرار گیرد، نه آنکه معیارهای حرفهای را تضعیف کند.|
هوش مصنوعی مولد در مرحلهای گذار قرار دارد؛ توانمند، اما فاقد تمایزگذاری دقیق میان خلاقیت و دقت، میان حدس و واقعیت. در شرایط کنونی، مناسبترین توصیف آن «دستیار پژوهشی تحت نظارت انسانی» است، نه «جایگزین وکیل». آینده این فناوری، در صورت ورود به هسته حرفه حقوق، در گرو تخصصیشدن، تفکیک دقیق کارکرد بازیابی از کارکرد تولید و انطباق با استانداردهای سختگیرانه مسئولیت حرفهای خواهد بود. تا آن زمان، نقش انسان نهتنها کمرنگ نشده، بلکه برجستهتر شده است: نظارت بر سامانهای که از نظر محاسباتی درخشان است، اما هنوز از قضاوت و مسئولیتپذیری حرفهای بیبهره است.
#هوش_مصنوعی_مولد#دستیار_پژوهشی_تحت_نظارت_انسانی#GenAI
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
در سالهای اخیر، جامعه حقوقی بارها با موجهای فناورانهای روبهرو شده است که هر یک با وعده دگرگونی بنیادین حرفه همراه بودهاند. امروز، هوش مصنوعی مولد (GenAI) در کانون این گفتمان قرار دارد؛ فناوریای که نهتنها موضوع ثبت اختراع است، بلکه خود را بهعنوان ابزاری برای نگارش لوایح، تنظیم ادعاهای اختراع و حتی پیشبینی نتایج دادرسی معرفی میکند. پرسش اصلی این نیست که آیا GenAI قدرتمند است یا خیر؛ پرسش این است که جایگاه واقعی آن در ساختار حرفهای و نهادی حقوق چیست.بیتردید، GenAI از توان پژوهشی چشمگیری برخوردار است. این فناوری میتواند در زمانی کوتاه، حجم انبوهی از دادههای غیرساختیافته را تحلیل کند، الگوها را استخراج نماید و پیشنویسهایی اولیه فراهم آورد. از منظر بهرهوری سازمانی، این قابلیتها زمان تحقیق را بهطور معناداری کاهش میدهد و فرایندهای آمادهسازی اسناد را تسریع میکند. در سطح عملیاتی، GenAI ابزاری تقویتکننده بهرهوری است؛ دستیار پژوهشیای با حافظه گسترده و سرعت بالا.با این حال، تمایز اساسی میان توان محاسباتی و قضاوت حرفهای را نباید نادیده گرفت. مدلهای زبانی بزرگ بر مبنای پیشبینیهای احتمالاتی عمل میکنند؛ آنها واژگان را بر اساس الگوهای آماری تولید میکنند، نه بر پایه فهم مفهومی از واقعیت یا مسئولیت حقوقی. پیامد این سازوکار، بروز خطاهایی است که در ادبیات فنی «توهم» نامیده میشود: ارجاعات نادرست، نقلقولهای ساختگی و تحلیلهایی که اگرچه از نظر زبانی منسجماند، از حیث واقعی فاقد اعتبارند. در حرفهای که دقت ارجاع، صحت نقلقول و اتکا به مستندات اساس اعتبار آن را تشکیل میدهد، چنین خطاهایی صرفاً نقص فنی نیست، بلکه ریسکی حرفهای و نهادی محسوب میشود.نگارش حقوقی، برخلاف تصور رایج، صرفاً مهارتی زبانی نیست؛ بلکه ترکیبی از دو قلمرو متمایز است: قلمرو واقعیت و قلمرو اقناع. در قلمرو نخست، هرگونه انحراف از دادههای مستند میتواند پیامد انتظامی یا قضایی در پی داشته باشد. این حوزه نیازمند بازیابی دقیق، استناد قطعی و انضباط مفهومی است. در قلمرو دوم، وکیل باید با تکیه بر تجربه و قضاوت، از میان دادههای موجود روایتی اقناعی بسازد، زاویه دفاع را تعیین کند و ضعفهای استدلال طرف مقابل را برجسته سازد. GenAI در قلمرو اول، بدون سازوکارهای سختگیرانه راستیآزمایی، بالقوه پرخطر است و در قلمرو دوم، به دلیل فقدان شخصیت حرفهای و درک موقعیت، هنوز به سطح وکالت راهبردی نرسیده است.از منظر حاکمیت سازمانی، نتیجه روشن است: جایگزینی قضاوت انسانی با سامانههای احتمالاتی نهتنها زودهنگام، بلکه مخاطرهآمیز است. بهرهگیری مسئولانه از GenAI مستلزم تدوین چارچوبهای نظارتی روشن، الزام به راستیآزمایی مستقل ارجاعات و حفظ نقش فعال انسان در چرخه تصمیمگیری است. فناوری باید در خدمت حرفه قرار گیرد، نه آنکه معیارهای حرفهای را تضعیف کند.|هوش مصنوعی مولد در مرحلهای گذار قرار دارد؛ توانمند، اما فاقد تمایزگذاری دقیق میان خلاقیت و دقت، میان حدس و واقعیت. در شرایط کنونی، مناسبترین توصیف آن «دستیار پژوهشی تحت نظارت انسانی» است، نه «جایگزین وکیل». آینده این فناوری، در صورت ورود به هسته حرفه حقوق، در گرو تخصصیشدن، تفکیک دقیق کارکرد بازیابی از کارکرد تولید و انطباق با استانداردهای سختگیرانه مسئولیت حرفهای خواهد بود. تا آن زمان، نقش انسان نهتنها کمرنگ نشده، بلکه برجستهتر شده است: نظارت بر سامانهای که از نظر محاسباتی درخشان است، اما هنوز از قضاوت و مسئولیتپذیری حرفهای بیبهره است.#هوش_مصنوعی_مولد#دستیار_پژوهشی_تحت_نظارت_انسانی#GenAI
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۵:۲۷
وقتی هوش مصنوعی امواج مغزی را میخواند: گامی تازه در مراقبتهای عصبی
در سالهای اخیر، هوش مصنوعی از حوزههای تصویربرداری پزشکی و رادیولوژی فراتر رفته و به قلمرو پیچیدهتری وارد شده است: تحلیل فعالیت زنده مغز. پروژهای که در کلینیک کلیولند در حال توسعه است، نمونهای برجسته از این تحول است. هدف آن، آموزش الگوریتمهای هوش مصنوعی برای خواندن و تفسیر امواج مغزی (EEG) و تشخیص تشنج در عرض چند ثانیه است؛ کاری که در شرایط سنتی ممکن است ساعتها زمان ببرد و نیازمند تفسیر دقیق متخصص نورولوژی باشد.
EEG دادهای ساده نیست. این سیگنالها ترکیبی از نویز، فعالیت طبیعی مغز، تغییرات ناشی از خواب، دارو و گاه الگوهای پیچیده تشنجیاند. تفسیر آنها مستلزم تجربه، تمرکز و زمان است. در بخشهای مراقبت ویژه، که بیماران ممکن است دچار تشنجهای «خاموش» یا بدون علامت ظاهری باشند، هر دقیقه تأخیر میتواند پیامدهای عصبی جبرانناپذیری داشته باشد. در چنین بستری، هوش مصنوعی بهعنوان یک سیستم هشدار سریع میتواند ارزش حیاتی پیدا کند.
آنچه این پروژه را مهم میکند، صرفاً سرعت تحلیل نیست، بلکه تغییر جایگاه فناوری در چرخه تصمیمگیری پزشکی است. الگوریتمها با استفاده از هزاران ساعت داده EEG آموزش میبینند تا الگوهای تشنجی را در میان سیگنالهای پیچیده شناسایی کنند و هشدارهای آنی صادر نمایند. این سامانهها جایگزین پزشک نیستند، اما میتوانند همچون یک ناظر دائمی، خط مقدم تشخیص را تقویت کنند.
با این حال، همانقدر که این فناوری نویدبخش است، پرسشهایی بنیادین نیز مطرح میکند. دقت الگوریتمها در شرایط متنوع بالینی تا چه اندازه تضمینشده است؟ نرخ خطاهای مثبت یا منفی کاذب چگونه مدیریت خواهد شد؟ مسئولیت نهایی تصمیمگیری در صورت تعارض میان نظر پزشک و هشدار سیستم بر عهده چه کسی است؟ افزون بر این، دادههای مغزی از حساسترین انواع دادههای زیستیاند و موضوع حریم خصوصی و حکمرانی داده در این حوزه اهمیتی دوچندان دارد.
از منظر راهبردی، این تحول نشانه گذار از «پزشکی واکنشی» به «پزشکی پیشآگاه و مبتنی بر داده» است. هوش مصنوعی نهتنها در حال تسریع تشخیص است، بلکه بهتدریج در حال تبدیل شدن به بخشی از زیرساخت مراقبتهای بحرانی است. بیمارستانهایی که بتوانند چنین سامانههایی را بهدرستی ادغام کنند، در مدیریت بحرانهای عصبی مزیت رقابتی خواهند داشت.
در نهایت، آنچه در کلینیک کلیولند در حال آزمایش است، صرفاً یک ابزار جدید نیست؛ بلکه بازتعریف رابطه میان انسان، داده و تصمیم در پزشکی است. اگر این فناوری با چارچوبهای دقیق اعتبارسنجی، نظارت انسانی و حکمرانی اخلاقی همراه شود، میتواند یکی از گامهای مهم در کاهش آسیبهای مغزی ناشی از تشنج و ارتقای کیفیت مراقبتهای عصبی باشد.
#مراقبت_عصبی#هوش_مصنوعی#امواج_مغزی_(EEG)
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
در سالهای اخیر، هوش مصنوعی از حوزههای تصویربرداری پزشکی و رادیولوژی فراتر رفته و به قلمرو پیچیدهتری وارد شده است: تحلیل فعالیت زنده مغز. پروژهای که در کلینیک کلیولند در حال توسعه است، نمونهای برجسته از این تحول است. هدف آن، آموزش الگوریتمهای هوش مصنوعی برای خواندن و تفسیر امواج مغزی (EEG) و تشخیص تشنج در عرض چند ثانیه است؛ کاری که در شرایط سنتی ممکن است ساعتها زمان ببرد و نیازمند تفسیر دقیق متخصص نورولوژی باشد.EEG دادهای ساده نیست. این سیگنالها ترکیبی از نویز، فعالیت طبیعی مغز، تغییرات ناشی از خواب، دارو و گاه الگوهای پیچیده تشنجیاند. تفسیر آنها مستلزم تجربه، تمرکز و زمان است. در بخشهای مراقبت ویژه، که بیماران ممکن است دچار تشنجهای «خاموش» یا بدون علامت ظاهری باشند، هر دقیقه تأخیر میتواند پیامدهای عصبی جبرانناپذیری داشته باشد. در چنین بستری، هوش مصنوعی بهعنوان یک سیستم هشدار سریع میتواند ارزش حیاتی پیدا کند.آنچه این پروژه را مهم میکند، صرفاً سرعت تحلیل نیست، بلکه تغییر جایگاه فناوری در چرخه تصمیمگیری پزشکی است. الگوریتمها با استفاده از هزاران ساعت داده EEG آموزش میبینند تا الگوهای تشنجی را در میان سیگنالهای پیچیده شناسایی کنند و هشدارهای آنی صادر نمایند. این سامانهها جایگزین پزشک نیستند، اما میتوانند همچون یک ناظر دائمی، خط مقدم تشخیص را تقویت کنند.با این حال، همانقدر که این فناوری نویدبخش است، پرسشهایی بنیادین نیز مطرح میکند. دقت الگوریتمها در شرایط متنوع بالینی تا چه اندازه تضمینشده است؟ نرخ خطاهای مثبت یا منفی کاذب چگونه مدیریت خواهد شد؟ مسئولیت نهایی تصمیمگیری در صورت تعارض میان نظر پزشک و هشدار سیستم بر عهده چه کسی است؟ افزون بر این، دادههای مغزی از حساسترین انواع دادههای زیستیاند و موضوع حریم خصوصی و حکمرانی داده در این حوزه اهمیتی دوچندان دارد.از منظر راهبردی، این تحول نشانه گذار از «پزشکی واکنشی» به «پزشکی پیشآگاه و مبتنی بر داده» است. هوش مصنوعی نهتنها در حال تسریع تشخیص است، بلکه بهتدریج در حال تبدیل شدن به بخشی از زیرساخت مراقبتهای بحرانی است. بیمارستانهایی که بتوانند چنین سامانههایی را بهدرستی ادغام کنند، در مدیریت بحرانهای عصبی مزیت رقابتی خواهند داشت.در نهایت، آنچه در کلینیک کلیولند در حال آزمایش است، صرفاً یک ابزار جدید نیست؛ بلکه بازتعریف رابطه میان انسان، داده و تصمیم در پزشکی است. اگر این فناوری با چارچوبهای دقیق اعتبارسنجی، نظارت انسانی و حکمرانی اخلاقی همراه شود، میتواند یکی از گامهای مهم در کاهش آسیبهای مغزی ناشی از تشنج و ارتقای کیفیت مراقبتهای عصبی باشد.#مراقبت_عصبی#هوش_مصنوعی#امواج_مغزی_(EEG)
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۵:۵۰
آموزش عالی در آستانه یک جهش فناورانه؛ Ellucian Live 2026 با تمرکز بر هوش مصنوعی برگزار میشود
در شرایطی که دانشگاهها در سراسر جهان با فشارهای مالی، تغییرات جمعیتی و انتظارات فزاینده دانشجویان روبهرو هستند، نقش فناوریهای هوشمند در بازآفرینی آموزش عالی بیش از هر زمان دیگری برجسته شده است. در همین راستا، شرکت Ellucian از برنامه صحنه اصلی رویداد Ellucian Live 2026 رونمایی کرد؛ رویدادی که قرار است رهبران دانشگاهی، فناوران و سیاستگذاران آموزشی را برای ترسیم آیندهای مبتنی بر داده و هوش مصنوعی گرد هم آورد.
این رویداد که از ۱۹ تا ۲۲ آوریل ۲۰۲۶ در شهر Denver ایالت Colorado برگزار میشود، با شعار «پیشبرد بینهایت امکانها» بر تحول دیجیتال، موفقیت دانشجویی و نوآوری مبتنی بر AI تمرکز دارد. حضور چهرههایی از مدیریت ارشد Ellucian در کنار رؤسای دانشگاهها و حتی نمایندگان دانشجویان، نشان میدهد که این رویداد صرفاً یک گردهمایی فناورانه نیست، بلکه تلاشی برای بازتعریف نقش دانشگاه در عصر دیجیتال است.
به گفته Laura Ipsen، رئیس و مدیرعامل Ellucian، آموزش عالی همچنان نیرویی تحولآفرین در تغییر زندگیهاست و فناوری میتواند این اثرگذاری را گسترش دهد. حضور مهمان ویژه، Peyton Manning، نیز بُعدی الهامبخش به این رویداد میبخشد و پیام آن را از حوزه فناوری فراتر میبرد: آموزش عالی همچنان ستون توسعه فردی و اجتماعی است.
اما آنچه Ellucian Live 2026 را متمایز میکند، تمرکز عملی آن بر راهبرد، داده و زیرساختهای SaaS است. از پنل رؤسای دانشگاهها گرفته تا نشست نظامهای دانشگاهی و معرفی نقشه راه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی، پیام روشن است: آینده آموزش عالی بدون تحول دیجیتال یکپارچه و هوشمند قابل تصور نیست. بهویژه آنکه پلتفرم AI محور Ellucian اکنون بیش از ۲۱ میلیون دانشجو را در ۵۰ کشور پشتیبانی میکند. آماری که نشان میدهد این شرکت نهفقط یک تأمینکننده فناوری، بلکه بازیگری اثرگذار در زیستبوم جهانی آموزش عالی است.
از نگاه تحلیلی، چنین رویدادهایی بیانگر تغییر پارادایم در حکمرانی دانشگاهیاند؛ جایی که داده، تحلیل پیشبینانه و اتوماسیون فرآیندها، به ابزارهای کلیدی تصمیمسازی تبدیل میشوند. در عین حال، تأکید بر «صدای دانشجو» در برنامه اصلی نشان میدهد که فناوری زمانی معنا دارد که در خدمت تجربه انسانی قرار گیرد.
Ellucian Live 2026 صرفاً یک کنفرانس فناوری نیست؛ بازتابی است از این واقعیت که آموزش عالی در حال عبور از مرحله دیجیتالیشدن به مرحله هوشمندسازی است. پرسش اصلی دیگر این نیست که آیا دانشگاهها باید به سمت AI حرکت کنند، بلکه این است که با چه سرعت و با چه راهبردی این مسیر را طی خواهند کرد.
#کنفرانس_فناوری #هوش_مصنوعی#Ellucian_Live_2026
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
در شرایطی که دانشگاهها در سراسر جهان با فشارهای مالی، تغییرات جمعیتی و انتظارات فزاینده دانشجویان روبهرو هستند، نقش فناوریهای هوشمند در بازآفرینی آموزش عالی بیش از هر زمان دیگری برجسته شده است. در همین راستا، شرکت Ellucian از برنامه صحنه اصلی رویداد Ellucian Live 2026 رونمایی کرد؛ رویدادی که قرار است رهبران دانشگاهی، فناوران و سیاستگذاران آموزشی را برای ترسیم آیندهای مبتنی بر داده و هوش مصنوعی گرد هم آورد.این رویداد که از ۱۹ تا ۲۲ آوریل ۲۰۲۶ در شهر Denver ایالت Colorado برگزار میشود، با شعار «پیشبرد بینهایت امکانها» بر تحول دیجیتال، موفقیت دانشجویی و نوآوری مبتنی بر AI تمرکز دارد. حضور چهرههایی از مدیریت ارشد Ellucian در کنار رؤسای دانشگاهها و حتی نمایندگان دانشجویان، نشان میدهد که این رویداد صرفاً یک گردهمایی فناورانه نیست، بلکه تلاشی برای بازتعریف نقش دانشگاه در عصر دیجیتال است.به گفته Laura Ipsen، رئیس و مدیرعامل Ellucian، آموزش عالی همچنان نیرویی تحولآفرین در تغییر زندگیهاست و فناوری میتواند این اثرگذاری را گسترش دهد. حضور مهمان ویژه، Peyton Manning، نیز بُعدی الهامبخش به این رویداد میبخشد و پیام آن را از حوزه فناوری فراتر میبرد: آموزش عالی همچنان ستون توسعه فردی و اجتماعی است.اما آنچه Ellucian Live 2026 را متمایز میکند، تمرکز عملی آن بر راهبرد، داده و زیرساختهای SaaS است. از پنل رؤسای دانشگاهها گرفته تا نشست نظامهای دانشگاهی و معرفی نقشه راه محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی، پیام روشن است: آینده آموزش عالی بدون تحول دیجیتال یکپارچه و هوشمند قابل تصور نیست. بهویژه آنکه پلتفرم AI محور Ellucian اکنون بیش از ۲۱ میلیون دانشجو را در ۵۰ کشور پشتیبانی میکند. آماری که نشان میدهد این شرکت نهفقط یک تأمینکننده فناوری، بلکه بازیگری اثرگذار در زیستبوم جهانی آموزش عالی است.از نگاه تحلیلی، چنین رویدادهایی بیانگر تغییر پارادایم در حکمرانی دانشگاهیاند؛ جایی که داده، تحلیل پیشبینانه و اتوماسیون فرآیندها، به ابزارهای کلیدی تصمیمسازی تبدیل میشوند. در عین حال، تأکید بر «صدای دانشجو» در برنامه اصلی نشان میدهد که فناوری زمانی معنا دارد که در خدمت تجربه انسانی قرار گیرد.Ellucian Live 2026 صرفاً یک کنفرانس فناوری نیست؛ بازتابی است از این واقعیت که آموزش عالی در حال عبور از مرحله دیجیتالیشدن به مرحله هوشمندسازی است. پرسش اصلی دیگر این نیست که آیا دانشگاهها باید به سمت AI حرکت کنند، بلکه این است که با چه سرعت و با چه راهبردی این مسیر را طی خواهند کرد.#کنفرانس_فناوری #هوش_مصنوعی#Ellucian_Live_2026
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۶:۱۴
کمیسیون اروپا از «چرخش جمعیتی» میگوید؛ بازتعریف حکمرانی پژوهش برای آیندهای با نیروی کار کمتر
گزارش «چرخش جمعیتی» منتشرشده از سوی کمیسیون اروپا تنها درباره سالمندشدن جمعیت نیست؛ این سند در واقع هشداری راهبردی درباره آینده مدل توسعه اروپا است. مسئله اصلی کاهش تدریجی و ساختاری جمعیت در سن کار است؛ روندی که طبق برآوردها تا دو دهه آینده سالانه میلیونها نفر از نیروی کار اروپا خواهد کاست. پیامد مستقیم این تحول، کوچکتر شدن پایه مالیاتی، افزایش فشار بر بودجههای عمومی، و محدود شدن منابع در دسترس برای سرمایهگذاری در پژوهش و نوآوری است.
در چنین شرایطی، رشد بهرهوری دیگر یک انتخاب سیاستی برای افزایش رقابتپذیری نیست، بلکه به شرط بقا تبدیل میشود. اگر اروپا نتواند شکاف نوآوری خود را پر کند، ناچار خواهد شد میان سه ستون اساسی مدل خود یکی را قربانی کند: نظام رفاه اجتماعی، اهداف اقلیمی یا استقلال راهبردی. به بیان دیگر، چرخش جمعیتی یک آزمون برای ظرفیت حکمرانی نوآوری در اروپا است.
گزارش با رویکرد آیندهپژوهی نشان میدهد که مدل سنتی توسعه مبتنی بر «خط لوله انسانی» – یعنی ورود مستمر نسلهای جوان به دانشگاه و بازار کار – دیگر پایدار نیست. جای این الگو باید به معماری جدیدی داده شود که بر یادگیری مادامالعمر، بازآموزی مستمر نیروی کار، و استفاده هوشمندانه از فناوری و خودکارسازی استوار است. در غیر این صورت، کاهش نیروی انسانی به افت رشد اقتصادی و تضعیف توان رقابتی خواهد انجامید.
یکی از مهمترین هشدارهای گزارش مربوط به پژوهش بنیادی است. در فضایی که هزینههای بازنشستگی و سلامت افزایش مییابد، نخستین حوزهای که در معرض کاهش بودجه قرار میگیرد تحقیقات بلندمدت و پایهای است. اما تضعیف این بخش به معنای از دست دادن ظرفیت نوآوری آینده است؛ سرمایهای که بازسازی آن بهمراتب دشوارتر از حفظ آن خواهد بود. همچنین تمرکز نوآوری در چند قطب بزرگ میتواند شکافهای منطقهای را تعمیق کند. راهبرد پیشنهادی، ایجاد شبکهای از مراکز منطقهای نوآوری و توزیع ظرفیت علمی است تا تابآوری سیستم افزایش یابد و توسعه تنها به چند هاب محدود وابسته نباشد.
در نهایت، مفهوم محوری گزارش روشن است: چرخش جمعیتی یک بحران جمعیتشناختی صرف نیست، بلکه نقطه عطفی در پارادایم حکمرانی پژوهش و نوآوری است. اگر اروپا پیشدستانه ساختارهای آموزشی، پژوهشی و فناورانه خود را بازآرایی کند، این فشار میتواند به موتور بازآفرینی تبدیل شود. اما اگر واکنشها دیرهنگام و تدافعی باشد، نوآوری از پیشران رشد به هزینهای سنگین برای بودجههای عمومی بدل خواهد شد.
#رویکرد_آیندهپژوهی#هوش_مصنوعی#چرخش_جمعیتی_اروپا
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
گزارش «چرخش جمعیتی» منتشرشده از سوی کمیسیون اروپا تنها درباره سالمندشدن جمعیت نیست؛ این سند در واقع هشداری راهبردی درباره آینده مدل توسعه اروپا است. مسئله اصلی کاهش تدریجی و ساختاری جمعیت در سن کار است؛ روندی که طبق برآوردها تا دو دهه آینده سالانه میلیونها نفر از نیروی کار اروپا خواهد کاست. پیامد مستقیم این تحول، کوچکتر شدن پایه مالیاتی، افزایش فشار بر بودجههای عمومی، و محدود شدن منابع در دسترس برای سرمایهگذاری در پژوهش و نوآوری است.در چنین شرایطی، رشد بهرهوری دیگر یک انتخاب سیاستی برای افزایش رقابتپذیری نیست، بلکه به شرط بقا تبدیل میشود. اگر اروپا نتواند شکاف نوآوری خود را پر کند، ناچار خواهد شد میان سه ستون اساسی مدل خود یکی را قربانی کند: نظام رفاه اجتماعی، اهداف اقلیمی یا استقلال راهبردی. به بیان دیگر، چرخش جمعیتی یک آزمون برای ظرفیت حکمرانی نوآوری در اروپا است.گزارش با رویکرد آیندهپژوهی نشان میدهد که مدل سنتی توسعه مبتنی بر «خط لوله انسانی» – یعنی ورود مستمر نسلهای جوان به دانشگاه و بازار کار – دیگر پایدار نیست. جای این الگو باید به معماری جدیدی داده شود که بر یادگیری مادامالعمر، بازآموزی مستمر نیروی کار، و استفاده هوشمندانه از فناوری و خودکارسازی استوار است. در غیر این صورت، کاهش نیروی انسانی به افت رشد اقتصادی و تضعیف توان رقابتی خواهد انجامید.یکی از مهمترین هشدارهای گزارش مربوط به پژوهش بنیادی است. در فضایی که هزینههای بازنشستگی و سلامت افزایش مییابد، نخستین حوزهای که در معرض کاهش بودجه قرار میگیرد تحقیقات بلندمدت و پایهای است. اما تضعیف این بخش به معنای از دست دادن ظرفیت نوآوری آینده است؛ سرمایهای که بازسازی آن بهمراتب دشوارتر از حفظ آن خواهد بود. همچنین تمرکز نوآوری در چند قطب بزرگ میتواند شکافهای منطقهای را تعمیق کند. راهبرد پیشنهادی، ایجاد شبکهای از مراکز منطقهای نوآوری و توزیع ظرفیت علمی است تا تابآوری سیستم افزایش یابد و توسعه تنها به چند هاب محدود وابسته نباشد.در نهایت، مفهوم محوری گزارش روشن است: چرخش جمعیتی یک بحران جمعیتشناختی صرف نیست، بلکه نقطه عطفی در پارادایم حکمرانی پژوهش و نوآوری است. اگر اروپا پیشدستانه ساختارهای آموزشی، پژوهشی و فناورانه خود را بازآرایی کند، این فشار میتواند به موتور بازآفرینی تبدیل شود. اما اگر واکنشها دیرهنگام و تدافعی باشد، نوآوری از پیشران رشد به هزینهای سنگین برای بودجههای عمومی بدل خواهد شد.#رویکرد_آیندهپژوهی#هوش_مصنوعی#چرخش_جمعیتی_اروپا
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۶:۵۳
اپل در حال شتابگیری توسعه سه گجت پوشیدنی مبتنی بر هوش مصنوعی
اپل در حال ورود به مرحلهای تازه از رقابت در حوزه سختافزارهای هوش مصنوعی است؛ مرحلهای که در آن پوشیدنیها دیگر صرفاً ابزار جانبی نیستند، بلکه به بازوی اصلی تجربه هوشمند کاربر تبدیل میشوند. گزارش منتشرشده در ۱۷ فوریه ۲۰۲۶ نشان میدهد این شرکت توسعه سه گجت پوشیدنی مبتنی بر هوش مصنوعی را با شتابی چشمگیر دنبال میکند؛ حرکتی که بیش از هر چیز، پاسخی مستقیم به تحرکات رقبایی چون متا و اسنپ ارزیابی میشود.
بر اساس این گزارش، اپل بهطور همزمان روی سه محصول کار میکند: یک عینک هوشمند پیشرفته با کد N50، یک آویز یا پین هوشمند کوچک و نسخهای ارتقایافته از ایرپادز مجهز به قابلیتهای AI. وجه مشترک هر سه دستگاه، اتصال دائمی به آیفون و تکیه بر سیریِ نسل جدید است؛ سیریای که اینبار قرار است با بهرهگیری از «زمینه بصری» محیط کاربر را درک کند و فراتر از فرمانهای صوتی، به تعاملات واقعی و کاربردی وارد شود.
عینک هوشمند، پیشرفتهترین و لوکسترین عضو این خانواده توصیف شده است. این محصول به دوربین با رزولوشن بالا برای ثبت عکس و ویدیو مجهز خواهد بود و نمونههای اولیه آن در اختیار تیم مهندسی قرار گرفته است. برنامهریزیها حاکی از آغاز تولید انبوه از دسامبر ۲۰۲۶ و عرضه عمومی در سال ۲۰۲۷ است؛ مسیری که میتواند اپل را به رقیبی جدی برای عینکهای هوشمند متا تبدیل کند.
در کنار آن، آویز هوشمند دستگاهی کوچک و مینیمال است که میتواند به لباس سنجاق شود یا بهصورت گردنبند استفاده شود. این گجت دارای دوربین همیشهروشن با رزولوشن پایینتر و میکروفون برای تعامل با سیری خواهد بود، اما نمایشگر یا پروژکتور نخواهد داشت. طراحی آن نشان میدهد اپل قصد ندارد تجربهای مستقل از آیفون ارائه دهد، بلکه این دستگاه را بهعنوان حسگری پیرامونی در اکوسیستم خود تعریف کرده است. با این حال، پروژه هنوز در مراحل اولیه قرار دارد و امکان تغییر یا حتی لغو آن وجود دارد.
سومین مسیر توسعه، ایرپادزی ارتقایافته با دوربین داخلی و قابلیتهای هوش مصنوعی گستردهتر است. این محصول نیز به آیفون متصل میشود و از سیری برای تعاملات مبتنی بر درک محیط بهره خواهد برد. زمان عرضه آن انعطافپذیرتر عنوان شده و احتمال دارد زودتر از دو محصول دیگر، شاید اواخر ۲۰۲۶ یا طی ۲۰۲۷، به بازار برسد.
آنچه این سه پروژه را به یکدیگر پیوند میدهد، راهبرد تازه اپل در بازتعریف جایگاه آیفون بهعنوان هسته پردازشی مرکزی و تبدیل پوشیدنیها به ابزارهای جمعآوری داده و تعامل محیطی است. در این معماری، هوش مصنوعی نه یک ویژگی جانبی، بلکه ستون اصلی تجربه کاربری خواهد بود. اپل تاکنون واکنشی رسمی به این گزارش نشان نداده است، اما شواهد نشان میدهد سالهای پیشرو میتواند نقطه عطفی در مسیر ورود جدی این شرکت به سختافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.
#عینک_هوشمند#آویز_هوشمند#ایرپادزی
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*
اپل در حال ورود به مرحلهای تازه از رقابت در حوزه سختافزارهای هوش مصنوعی است؛ مرحلهای که در آن پوشیدنیها دیگر صرفاً ابزار جانبی نیستند، بلکه به بازوی اصلی تجربه هوشمند کاربر تبدیل میشوند. گزارش منتشرشده در ۱۷ فوریه ۲۰۲۶ نشان میدهد این شرکت توسعه سه گجت پوشیدنی مبتنی بر هوش مصنوعی را با شتابی چشمگیر دنبال میکند؛ حرکتی که بیش از هر چیز، پاسخی مستقیم به تحرکات رقبایی چون متا و اسنپ ارزیابی میشود.بر اساس این گزارش، اپل بهطور همزمان روی سه محصول کار میکند: یک عینک هوشمند پیشرفته با کد N50، یک آویز یا پین هوشمند کوچک و نسخهای ارتقایافته از ایرپادز مجهز به قابلیتهای AI. وجه مشترک هر سه دستگاه، اتصال دائمی به آیفون و تکیه بر سیریِ نسل جدید است؛ سیریای که اینبار قرار است با بهرهگیری از «زمینه بصری» محیط کاربر را درک کند و فراتر از فرمانهای صوتی، به تعاملات واقعی و کاربردی وارد شود.عینک هوشمند، پیشرفتهترین و لوکسترین عضو این خانواده توصیف شده است. این محصول به دوربین با رزولوشن بالا برای ثبت عکس و ویدیو مجهز خواهد بود و نمونههای اولیه آن در اختیار تیم مهندسی قرار گرفته است. برنامهریزیها حاکی از آغاز تولید انبوه از دسامبر ۲۰۲۶ و عرضه عمومی در سال ۲۰۲۷ است؛ مسیری که میتواند اپل را به رقیبی جدی برای عینکهای هوشمند متا تبدیل کند.در کنار آن، آویز هوشمند دستگاهی کوچک و مینیمال است که میتواند به لباس سنجاق شود یا بهصورت گردنبند استفاده شود. این گجت دارای دوربین همیشهروشن با رزولوشن پایینتر و میکروفون برای تعامل با سیری خواهد بود، اما نمایشگر یا پروژکتور نخواهد داشت. طراحی آن نشان میدهد اپل قصد ندارد تجربهای مستقل از آیفون ارائه دهد، بلکه این دستگاه را بهعنوان حسگری پیرامونی در اکوسیستم خود تعریف کرده است. با این حال، پروژه هنوز در مراحل اولیه قرار دارد و امکان تغییر یا حتی لغو آن وجود دارد.سومین مسیر توسعه، ایرپادزی ارتقایافته با دوربین داخلی و قابلیتهای هوش مصنوعی گستردهتر است. این محصول نیز به آیفون متصل میشود و از سیری برای تعاملات مبتنی بر درک محیط بهره خواهد برد. زمان عرضه آن انعطافپذیرتر عنوان شده و احتمال دارد زودتر از دو محصول دیگر، شاید اواخر ۲۰۲۶ یا طی ۲۰۲۷، به بازار برسد.آنچه این سه پروژه را به یکدیگر پیوند میدهد، راهبرد تازه اپل در بازتعریف جایگاه آیفون بهعنوان هسته پردازشی مرکزی و تبدیل پوشیدنیها به ابزارهای جمعآوری داده و تعامل محیطی است. در این معماری، هوش مصنوعی نه یک ویژگی جانبی، بلکه ستون اصلی تجربه کاربری خواهد بود. اپل تاکنون واکنشی رسمی به این گزارش نشان نداده است، اما شواهد نشان میدهد سالهای پیشرو میتواند نقطه عطفی در مسیر ورود جدی این شرکت به سختافزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.#عینک_هوشمند#آویز_هوشمند#ایرپادزی
@Futurists *پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران*۷:۱۰
مرکز نوآوری آیندهپژوهی هوشمند (آینده)، شکلگرفته در پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران، از سامانه هوش مصنوعی دستیار آیندهپژوه رونمایی میکند. این چتبات بومیسازیشده، با تمرکز بر نیازهای پژوهشی، ابزار قدرتمندی برای سناریونویسی و پیشبینی روندهای آینده به شمار میرود؛ سامانهای که با تکیه بر عاملهای تخصصی آیندهپژوهی، خروجیهایی منطبق بر نیازهای حوزه تحقیقاتی ارائه میدهد. این سامانه با قابلیت ایجاد بستر امن و شخصی برای بهرهبرداری از تمامی سرویسهای بین المللی همزمان در یک پلتفرم واحد طراحی شده است.*اتصال امن و کنترلشده* به سرویسهای معتبر بینالمللی و در عین حال حاکمیت کامل داده و تضمین حریم خصوصی از مزایای دستیار آینده است.این سامانه در حال حاضر در دسترس گروههای پژوهشی قرار گرفته است و به زودی به صورت اشتراکی برای عموم قابل استفاده میباشد.@Futurists پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران۱۲:۰۶