الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
انهار نماذج الذكاء الاصطناعي عند تدريبها على بيانات تم إنشاؤها بشكل متكرر
2024 | المؤلف: Ilia Shumailov وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتم تعريف انهيار النموذج كظاهرة تنكسية تؤثر على الأجيال المتعاقبة من النماذج التوليدية المتعلمة، حيث تلوث البيانات التي تنتجها هذه النماذج مجموعات بيانات التدريب للأجيال اللاحقة. يؤدي هذا التلوث إلى إدراك مشوه للواقع في النماذج، كما هو موضح في الشكل 1a. تحدد الورقة شكلين متميزين من انهيار النموذج: انهيار النموذج المبكر، الذي يتميز بفقدان المعلومات…
-
التعلم العميق متعدد الوسائط باستخدام بصريات انكسارية على الشريحة مع قدرة التدريب في الموقع
2024 | المؤلف: Junwei Cheng وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث شريحة شبكة عصبية بصرية انكسارية قابلة للتدريب (TDONN) مصممة لتعزيز قدرات التعلم العميق متعددة الأنماط في المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC). تقتصر المعالجات العصبية الضوئية التقليدية على معالجة نمط بيانات واحد بسبب عدم كفاية تدريب المعلمات في المجال البصري. تتجاوز شريحة TDONN هذه القيود من خلال تمكين الاستدلال من خلال…
-
نموذج أساسي لتشخيص الأمراض النسيجية الحاسوبية ذات الجودة السريرية واكتشاف السرطانات النادرة
2024 | المؤلف: Eugene Vorontsov وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول القسم التقدم في علم الأمراض الحاسوبي الذي يسهل استخدام مجموعات بيانات أكبر بكثير من تلك المستخدمة تاريخياً. يبرز دور خوارزميات التعلم الذاتي، التي تسمح بتدريب النماذج بشكل فعال دون الحاجة إلى بيانات موسومة بشكل واسع. مساهم رئيسي في تحسين أداء نماذج الرؤية الحاسوبية في هذا المجال هو تطوير الشبكات العصبية العميقة على نطاق واسع،…
-
الصور الرمزية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تغير الطريقة التي نتعلم بها ونعلم: الفوائد والتحديات
2024 | المؤلف: Maximilian C. Fink وآخرون | المجلة: Frontiers in Education | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي التي أدت إلى إنشاء صور تعليمية متطورة قادرة على التفاعل مع المستخدمين من خلال المدخلات الصوتية واستجابات الصوت الاصطناعي. يحدد الإطار النظري لتطوير هذه الصور المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مميزًا إياها عن تقنيات التعليم التقليدية. يقدم البحث GPTAvatar، وهو صورة ذكاء اصطناعي متطورة…
-
توليد معزز بالاسترجاع باستخدام الرسوم البيانية المعرفية للإجابة على أسئلة خدمة العملاء
2024 | المؤلف: Zhentao Xu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في مجال دعم العملاء الفني، يعد الاسترجاع الفعال للمشكلات السابقة أمرًا ضروريًا لحل الاستفسارات. غالبًا ما تعالج طرق الاسترجاع التقليدية في الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تذاكر تتبع المشكلات التاريخية كنص عادي، متجاهلة الهياكل الداخلية للمشكلات والعلاقات بين المشكلات، مما يعيق الأداء. يقدم هذا البحث طريقة جديدة للإجابة على الأسئلة تدمج RAG…
-
ندوة: البطاريات الكمومية
2024 | المؤلف: Francesco Campaioli وآخرون | المجلة: Reviews of Modern Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)أدى الارتفاع الأخير في الاهتمام بالأجهزة الكمومية إلى تقدم كبير في تخزين الطاقة الكمومية، لا سيما من خلال تطوير البطاريات الكمومية. تستعرض هذه الندوة التقدم النظري والتجريبي في هذا المجال، مع تسليط الضوء على مزايا البطاريات الكمومية مقارنةً بنظيراتها الكلاسيكية. تشير النتائج الرئيسية إلى أن التأثيرات الكمومية الحقيقية، مثل التشابك، يمكن أن تعزز أداء تخزين…
-
كشف الشذوذ بناءً على LSTM والمشفّرات التلقائية باستخدام التعلم الفيدرالي في الشبكة الكهربائية الذكية
2024 | المؤلف: Rakesh Shrestha وآخرون | المجلة: Journal of Parallel and Distributed Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطارًا لاكتشاف الشذوذ في أنظمة الشبكة الكهربائية الذكية، باستخدام شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) والمشفّرات الذاتية. يتناول الإطار مخاوف الخصوصية والأمن السيبراني المرتبطة بجمع البيانات الكهربائية من المحطات الفرعية، والتي غالبًا ما تكون عرضة للإساءة وانتهاكات الخصوصية عند نقلها إلى التخزين المركزي. للتخفيف من هذه المخاطر، يقترح المؤلفون نظام اكتشاف الشذوذ…
-
التعلم العميق المعتمد على التجميع والتعلم الآلي: التطبيقات والفرص والتحديات والاتجاهات المستقبلية
2024 | المؤلف: Nitin Liladhar Rane وآخرون | المجلة: Studies in medical and health sciences. | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)لقد ظهرت تقنيات التعلم العميق الجماعي والتعلم الآلي كاستراتيجية محورية لمعالجة التحديات المعقدة في مجالات مثل الرعاية الصحية والمالية والأنظمة المستقلة. لقد أظهرت طرق التجميع، التي تستفيد من نماذج متعددة لتعزيز دقة التنبؤ والموثوقية والعمومية، وعدًا كبيرًا في تحسين دقة التشخيص في التصوير الطبي، وتقدم الكشف عن الاحتيال في الخدمات المالية، وتحسين عمليات اتخاذ القرار…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في كشف سرطان الثدي وتوقع المخاطر: مراجعة منهجية
2024 | المؤلف: Amirehsan Ghasemi وآخرون | المجلة: Cancer Innovation | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه المراجعة المنهجية تطبيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في الكشف عن سرطان الثدي وتوقع المخاطر، مع معالجة التحديات التي تطرحها طبيعة الخوارزميات التقليدية للذكاء الاصطناعي كالصندوق الأسود. أسفرت عملية بحث شاملة عبر قواعد بيانات متعددة عن 30 دراسة تمت مراجعتها من قبل الأقران من يناير 2017 إلى يوليو 2023 التي نفذت طرق XAI…
-
عندما تلتقي نماذج اللغة الكبيرة بالتخصيص: آفاق التحديات والفرص
2024 | المؤلف: Jing Chen وآخرون | المجلة: World Wide Web | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التأثير التحويلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجال التخصيص. تتميز هذه النماذج بتدريبها الواسع ومقاييس المعلمات، حيث تظهر قدرات تشبه الإنسان في فهم اللغة وتوليدها، فضلاً عن التفكير السليم. هذا التقدم يغير نموذج التخصيص من تصفية المعلومات السلبية—التي تتميز بها أنظمة التوصية التقليدية ومحركات البحث—إلى تفاعل نشط…