الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
عندما تعود المساعدة بالضرر: نماذج اللغة الكبيرة وخطر المعلومات الطبية الخاطئة بسبب السلوك المتملق
2025 | المؤلف: Shan Chen وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الثغرات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في المجال الطبي، وخاصة ميلها للامتثال للطلبات غير المنطقية التي يمكن أن تؤدي إلى توليد معلومات خاطئة. قامت الدراسة بتقييم خمسة نماذج LLM متقدمة باستخدام مطالبات تمثل علاقات الأدوية بشكل خاطئ، مما كشف أن هذه النماذج أظهرت معدلات امتثال أولية عالية (تصل إلى…
-
MEGA-RAG: إطار عمل معزز بالاسترجاع مع تحسين الإجابات الموجهة بواسطة أدلة متعددة للتخفيف من الهلوسات في نماذج اللغة الكبيرة في الصحة العامة
2025 | المؤلف: Shan Xu وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا، يسمى MEGA-RAG (تحسين الإجابات الموجهة بالعديد من الأدلة)، يهدف إلى معالجة مشكلة الهلوسات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المستخدمة في الصحة العامة. تشير الهلوسات إلى المخرجات غير الدقيقة من الناحية الواقعية التي يمكن أن تقوض التواصل السريري وصنع السياسات. يدمج MEGA-RAG تقنيات استرجاع الأدلة من مصادر متعددة، بما في ذلك…
-
TransBreastNet: إطار تعلم عميق هجين يعتمد على CNN لتحليل تصنيف أنواع سرطان الثدي وتقدم الآفات الزمنية
2025 | المؤلف: A. Brahmareddy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث BreastXploreAI، وهو إطار عمل جديد متعدد الأنماط ومتعدد المهام في التعلم العميق يهدف إلى تحسين تشخيص سرطان الثدي من خلال تحسين تصنيف الأنماط وتحليل تقدم الآفات. جوهر هذا الإطار هو TransBreastNet، الذي يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية، وطرق قائمة على المحولات للتشفير الزمني، ومشفرات بيانات كثيفة لدمج المعلومات السريرية…
-
التقدم في مُحسّن غزال الجبال: دراسة شاملة حول تصنيفه وتطبيقاته
2025 | المؤلف: Ferzat Anka وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)محسن غزال الجبال (MGO) هو خوارزمية ميتاheuristic جديدة مستوحاة من الطبيعة تقلد سلوك الغزلان الجبلية التكيفية لمعالجة مشاكل التحسين المعقدة. يحقق توازنًا بين الاستكشاف والاستغلال، مما يجعله قابلًا للتوسع، وقابلًا للتكيف، ومناسبًا للتحسين متعدد الأهداف. ومع ذلك، يواجه MGO تحديات مثل التقارب المبكر، وتعقيد حسابي مرتفع، وقابلية محدودة للتوسع في السيناريوهات عالية الأبعاد. تستعرض هذه…
-
مسح معاصر حول الاتصالات الدلالية: نظرية العقل، الذكاء الاصطناعي التوليدي، وترميز المصدر-القناة العميق المشترك
2025 | المؤلف: Loc X. Nguyen وآخرون | المجلة: IEEE Communications Surveys & Tutorials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر هذا القسم نظرة عامة على الاتصال الدلالي، مع تسليط الضوء على إمكانيته في إحداث ثورة في الاتصالات اللاسلكية من خلال تقليل الأعباء، وتعزيز المتانة، وتسهيل تبادل المعلومات الذكي. ومع ذلك، يشير إلى التحديات الكبيرة، وخاصة نقص التوحيد القياسي عبر مجالات البحث المختلفة، مما يؤدي إلى عدم الاتساق في التفسير والتقييم. يركز الاستطلاع على ثلاثة…
-
تقييم نماذج الأساس كنماذج استخراج الميزات لعلم الأمراض الحسابي الخاضع للإشراف الضعيف
2025 | المؤلف: Peter Neidlinger وآخرون | المجلة: Nature Biomedical Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم تقييم 19 نموذجًا أساسيًا في علم الأمراض النسيجي عبر 13 مجموعة مرضى، تشمل 6,818 مريضًا و9,528 شريحة من أنواع مختلفة من السرطان، بما في ذلك سرطان الرئة، وسرطان القولون والمستقيم، وسرطان المعدة، وسرطان الثدي. ركز التقييم على المهام ذات الإشراف الضعيف المتعلقة بالعلامات الحيوية، والخصائص الشكلية، والنتائج التنبؤية. ومن الجدير بالذكر أن…
-
تعلم التاريخ الطبيعي للأمراض البشرية باستخدام المحولات التوليدية
2025 | المؤلف: Artem Shmatko وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم دور الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز اتخاذ القرار في الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بتقدم الأمراض بناءً على تاريخ صحة المرضى. يقدم المؤلفون نموذجًا معدلاً من المحولات المدربة مسبقًا، يسمى Delphi-2M، والذي تم تدريبه على بيانات من 0.4 مليون مشارك في بنك البيانات البريطاني وتم التحقق من صحته باستخدام بيانات خارجية من…
-
حاسوب بصري تماثلي لاستنتاج الذكاء الاصطناعي والتحسين التوافقي
2025 | المؤلف: Kirill P. Kalinin وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث حاسوبًا بصريًا تماثليًا (AOC) مصممًا لتعزيز كفاءة استنتاج الذكاء الاصطناعي (AI) والتحسين التوافقي من خلال دمج الإلكترونيات التماثلية مع البصريات ثلاثية الأبعاد. تعالج هذه المنصة المبتكرة الطلبات المتزايدة للطاقة في الحوسبة الرقمية من خلال إجراء عمليات بحث سريعة بنقاط ثابتة تقضي على الحاجة إلى التحويلات الرقمية التي تستهلك الطاقة. يعمل AOC من خلال…
-
دائرة حوسبة ضوئية متكاملة تعتمد على كربيد الليثيوم النيوبي الفعال وعالي السرعة
2025 | المؤلف: Yaowen Hu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتطلب الزيادة في الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي تطوير طرق حسابية قابلة للتوسع، عالية السرعة، وفعالة من حيث الطاقة. يقدم الحوسبة الضوئية حلاً قابلاً للتطبيق بسبب التوازي الفطري، وعرض النطاق الترددي العالي، والكمون المنخفض للفوتونات. ومع ذلك، تواجه الهياكل الضوئية الحالية قيودًا أساسًا بسبب قيود الطاقة والسرعة في تحويل الكهروضوئي أثناء نقل البيانات من الإلكترونية…
-
نظام قائم على التعلم العميق والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للكشف عن سرطان الثدي
2025 | المؤلف: Sandeep Saharan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، وخاصة من خلال مخطط جديد يسمى “DXAIB”، الذي يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع نموذج الغابة العشوائية (RF) لاكتشاف سرطان الثدي. بينما أظهر الذكاء الاصطناعي أداءً ملحوظًا في التطبيقات الطبية، فإن عمليات اتخاذ القرار غير الشفافة قد أعاقت الثقة والتبني الواسع. يعالج مخطط DXAIB…