الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
التطبيقات الصناعية لنماذج اللغة الكبيرة
2025 | المؤلف: Mubashar Raza وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة مصممة لفهم وتوليد نصوص تشبه النصوص البشرية، وتتميز بمعلمات تدريبها الواسعة التي تمكنها من تمييز الأنماط اللغوية المعقدة. لقد عزز ظهور هياكل المحولات بشكل كبير من أدائها في مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المختلفة، مما أدى إلى تطبيقات واسعة النطاق عبر صناعات متعددة. في مجال الرعاية…
-
التعلم الفيدرالي مع الخصوصية التفاضلية لتشخيص سرطان الثدي مما يمكّن من مشاركة البيانات بشكل آمن وسلامة النموذج
2025 | المؤلف: Shubhi Shukla وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الورقة البحثية دمج التعلم الفيدرالي (FL) والخصوصية التفاضلية (DP) لتعزيز الخصوصية في الكشف عن سرطان الثدي أثناء معالجة المعلومات الصحية الحساسة. من خلال الاستفادة من الإطار اللامركزي لـ FL، يمكّن هذا البحث التدريب التعاوني للنماذج بين منظمات الرعاية الصحية دون الكشف عن بيانات المرضى الخام. إن دمج DP يقدم ضوضاء إحصائية في تحديثات…
-
نهج متكامل لاختيار الميزات وتعلم الآلة للكشف المبكر عن سرطان الثدي
2025 | المؤلف: Jing Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يظل سرطان الثدي واحدًا من أكثر أنواع السرطان شيوعًا بين النساء في جميع أنحاء العالم، حيث تعتبر الاكتشاف المبكر أمرًا حاسمًا لتحسين معدلات البقاء. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لاختيار الميزات تستخدم قيم الشابلية التراكمية (SHAP) بالتزامن مع الإزالة التكرارية للميزات (RFE) وخوارزمية الغابة العشوائية (RF). لمواجهة مشكلة عدم توازن البيانات، استخدم الباحثون تقنية Borderline-SMOTE.…
-
تطبيقات التبريد الكمي، التحديات والقيود لمشاكل التحسين مقارنةً بالحلول الكلاسيكية
2025 | المؤلف: Finley Alexander Quinton وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم قسم ورقة البحث نظرة عامة على التقدم في الحوسبة الكمومية، مع التركيز بشكل خاص على حلول D-Wave الهجينة التي تدمج بين الحوسبة الكلاسيكية والكمومية لمعالجة مشاكل التحسين. على الرغم من وعد الحوسبة الكمومية من خلال تراكب الكيوبتات وتشابكها، إلا أن قابلية التوسع لا تزال تمثل تحديًا كبيرًا. لقد وسعت محاولة D-Wave الأخيرة في البرمجة…
-
التعلم الفيدرالي الذي يحافظ على الخصوصية لتعدين البيانات الطبية التعاونية في بيئات متعددة المؤسسات
2025 | المؤلف: Rahul Haripriya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة التحدي الحاسم لضمان خصوصية البيانات في تصنيف الصور الطبية، لا سيما في سياق التشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حيث واجه أكثر من 30% من منظمات الرعاية الصحية خروقات للبيانات. تستكشف الدراسة دمج التعلم الانتقالي والتعلم الفيدرالي لتطوير إطار عمل يحافظ على الخصوصية لتصنيف الصور الطبية، باستخدام GoogLeNet و VGG16 كنماذج أساسية. أظهرت هذه…
-
النانو فوتونيات الذكية: عندما يلقي التعلم الآلي الضوء
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: eLight | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)إن تقارب النانوفوتونيك وتعلم الآلة قد حفز تقدمًا كبيرًا في كلا المجالين، لا سيما في تصميم ومعالجة أنظمة البصريات. تسلط هذه المراجعة الضوء على الإمكانات التحويلية للأجهزة الفوتونية الذكية، التي تستفيد من التعلم العميق لتعزيز الحوسبة البصرية، والتصوير الحسابي، وتطبيقات رؤية الآلة. على الرغم من التقدم المحرز في تطوير الهياكل النانوفوتونية التي تعد بحوسبة عالية…
-
مسرع ضوئي متكامل على نطاق واسع مع زمن تأخير منخفض للغاية
2025 | المؤلف: Shiyue Hua وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يختتم المؤلفون أبحاثهم حول نظام مسرع ضوئي 64 × 64 يستفيد من تكنولوجيا الفوتونيات السيليكونية التجارية. يدمج النظام أكثر من 16,000 مكون على شريحة واحدة، محققًا دقة متوسطة تبلغ 7.61 بت. ومن الجدير بالذكر أن النظام يظهر قدرته على حل مشكلة القطع الأقصى مع زمن استجابة منخفض للغاية. تم تقييم أداء المسرع…
-
نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة وbi-LSTM مع EfficientNet-B0 للكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه بدقة عالية
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج هجين جديد لاكتشاف سرطان الثدي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) وهيكل EfficientNet-B0 المدرب مسبقًا. من خلال الاستفادة من EfficientNet-B0، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات ImageNet الواسعة، يستفيد النموذج من التعلم الانتقالي، مما يسمح باستخراج ميزات أكثر فعالية من الصور الماموجرافية مقارنةً بالشبكات…
-
تقسيم البيانات لتجنب تسرب المعلومات مع DataSAIL
2025 | المؤلف: Roman Joeres وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة القضية الحرجة لتسرب المعلومات في تعلم الآلة، وخاصة في التطبيقات الطبية الحيوية. يحدث تسرب المعلومات عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب عن غير قصد بدلاً من تعلم أنماط قابلة للتعميم، مما يؤدي إلى مقاييس أداء مضللة أثناء الاستدلال. لمعالجة هذا التحدي، يقدم المؤلفون DataSAIL، حزمة بايثون مصممة لتسهيل تقسيم البيانات مع تقليل التسرب،…
-
نموذج إشعاعي صغير متعدد الوسائط يمكن الوصول إليه سريرياً ومقياس تقييم لنتائج الأشعة السينية للصدر
2025 | المؤلف: Juan Manuel Zambrano Chaves وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط الأبحاث الضوء على إمكانيات النماذج الصغيرة مفتوحة المصدر متعددة الوسائط في سد الفجوات في الأداء والوصول التي تواجهها النماذج الكبيرة في تطبيقات الأشعة السريرية. من خلال استخدام نهج مركزي للبيانات مع 697,000 زوج من صور الأشعة والنصوص المنسقة، طور المؤلفون مشفرًا متخصصًا لأشعة الصدر يتكامل مع نماذج اللغة المدربة مسبقًا من خلال محول خفيف…