الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
رسم خرائط متعددة المعايير باستخدام AHP القائم على نظم المعلومات الجغرافية لتطوير محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية المحتملة: دراسة حالة في محيط المواقع المقدسة، المملكة العربية السعودية
2026 | المؤلف: Sarra Ouerghi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث مبادرة “الحج الأخضر” في إطار رؤية المملكة العربية السعودية 2030، مع التركيز على تحديد المواقع المثلى لمحطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية الكبيرة بالقرب من المواقع المقدسة في منى، ومزدلفة، وعرفات باستخدام تحليل القرار متعدد المعايير القائم على نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وعملية التحليل الهرمي (AHP). تقيم الدراسة معايير رئيسية مثل الإشعاع الشمسي، وإنتاج…
-
دور تعدد الوسائط في تشخيص الأمراض السريرية: التقدم والتحديات والفرص
2026 | المؤلف: Asif Nawaz وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في الذكاء الاصطناعي (AI) لتشخيص الأمراض، مع التركيز بشكل خاص على الانتقال من أساليب التعلم أحادية النمط إلى أساليب التعلم متعددة الأنماط. بينما أظهرت نماذج التعلم العميق أداءً على مستوى الخبراء في مهام محددة مثل تصوير الطب الشرعي وتحليل السجلات الصحية الإلكترونية، فإن الطبيعة متعددة الأنماط لاتخاذ القرارات…
-
الديناميات التطورية تحت التعلم القائم على الندم والاستكشاف العشوائي
2026 | المؤلف: Mengfan Zhu وآخرون | المجلة: Chaos Solitons & Fractals | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون التفاعل بين التعلم القائم على الندم والاستكشاف العشوائي في اتخاذ القرارات الفردية ضمن ألعاب السكان. يقدمون بروتوكولًا جديدًا للعبة ذات لاعبين واستراتيجيتين على شبكة، حيث يمكن للوكيلين إما استكشاف استراتيجيات بديلة بشكل عشوائي أو استخدام دالة ندم من نوع بولتزمان للتعلم. تستخلص الدراسة شرطًا تحليليًا لانتشار استراتيجية، مما يوضح أن…
-
IAFormer: شبكة المحولات المدركة للتفاعل لتحليل بيانات الاصطدام
2026 | المؤلف: Waleed Esmail وآخرون | المجلة: SciPost Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الورقة، يقدم المؤلفون IAFormer، وهي بنية مبتكرة تعتمد على Transformer مصممة لتعزيز كفاءة التفاعلات الجزيئية الثنائية من خلال آلية انتباه ديناميكية متفرقة. يقدم IAFormer ابتكارات رئيسية: أولاً، يستخدم مجموعة محددة مسبقًا من الكميات الثنائية غير المتغيرة لتعريف مصفوفة الانتباه، مما يقلل بشكل كبير من عدد المعلمات مقارنةً بنماذج المحولات الجزيئية التقليدية. ثانيًا، يستخدم…
-
تعقيد الدوائر الكمية والتعلم الآلي غير المراقب للنظام الطوبولوجي
2026 | المؤلف: Yanming Che وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون تقاطع تعقيد الدوائر الكمومية وتعلم الآلة غير المراقب، لا سيما في سياق النظامات الكمومية ذات الترتيب الطوبولوجي. يقترحون أن تعقيد الدائرة الكمومية لنيلسن يعمل كمقياس جوهري للمسافة أو التشابه الطوبولوجي بين مراحل المادة الطوبولوجية المختلفة. هذه الرؤية حيوية لتطوير تقنيات تعلم المنحنيات القابلة للتفسير التي تهدف إلى فهم الترتيب الطوبولوجي.…
-
ClinicRealm: إعادة تقييم نماذج اللغة الكبيرة باستخدام التعلم الآلي التقليدي لمهام التنبؤ السريرية غير التوليدية
2026 | المؤلف: Yinghao Zhu وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول قسم ورقة البحث تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سياق التنبؤ السريري، متحديًا الافتراض السائد بأن النماذج المتخصصة تتفوق على LLMs في المهام غير التوليدية. باستخدام معيار ClinicRealm، يقيم البحث بشكل منهجي 15 نموذج LLM على طراز GPT، و5 نماذج على طراز BERT، و11 طريقة تقليدية على كل من الملاحظات السريرية غير المنظمة وسجلات…
-
FEDONet: DeepONet المدمج بفورييه لتعلم المشغل بدقة طيفية
2026 | المؤلف: Arth Sojitra وآخرون | المجلة: Journal of Computational Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم تطوير وتقييم الشبكات العميقة المدمجة بفورييه (FEDONets)، وهي نوع متقدم من DeepONets مصممة لتعزيز تعلم المشغلين غير الخطيين، خاصة في سياق المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs). تكافح DeepONets التقليدية، التي تستخدم طبقات خطية متصلة بالكامل، لالتقاط الهياكل المكانية المعقدة لمختلف PDEs. من خلال دمج تضمينات فورييه في شبكة الجذع، تحسن FEDONets بشكل كبير…
-
دمج الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض النسيجية لسرطان الثدي: نحو تحسين التشخيص والتنبؤ
2026 | المؤلف: Gavino Faa وآخرون | المجلة: Cancers | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور المتطور للذكاء الاصطناعي (AI) في علم الأمراض النسيجي لسرطان الثدي (BC)، مع التأكيد على الانتقال من التقييم النسيجي التقليدي إلى دمج تصوير الشرائح الكاملة (WSI) والنماذج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. لا يزال التقييم النسيجي هو المعيار الذهبي لتشخيص وتصنيف سرطان الثدي، لكن ظهور WSI قد سهل رقمنة الشرائح، مما…
-
نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير لتوقع خطر السكتة الدماغية لدى المرضى الذين تم تشخيصهم حديثًا باضطراب الرجفان الأذيني
2026 | المؤلف: Jesse Chih-Wei Lin وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة تطوير والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي التي تهدف إلى التنبؤ بخطر السكتة الدماغية لمدة عام واحد لدى المرضى الذين تم تشخيصهم حديثًا باضطراب الرجفان الأذيني (AF)، وهي حالة تسهم بشكل كبير في السكتة الدماغية الإقفارية. أظهرت أدوات تقييم المخاطر التقليدية، مثل CHA₂DS₂-VASc، دقة تنبؤية محدودة ولا تعالج بشكل كافٍ تعقيد البيانات…
-
صدى الماضي: منظور موحد حول تلاشي الذاكرة وحالات الصدى
2026 | المؤلف: Juan‐Pablo Ortega وآخرون | المجلة: Neural Computation | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الأهمية المتزايدة للشبكات العصبية التكرارية (RNNs) في معالجة السلاسل الزمنية والبيانات الزمنية، مع التأكيد على قدرتها على توليد استجابات موثوقة للإدخال/الإخراج من خلال إدارة الذاكرة الفعالة. يحدد المؤلفون مفاهيم مختلفة تتعلق بالذاكرة في RNNs، مثل الحالات المستقرة، حالات الصدى، نسيان الحالة، نسيان الإدخال، والذاكرة المتلاشية. على الرغم من تبادلها…