إنفيديا تُطلق تقنية جديدة لتحسين دقة أي مقطع فيديو يُعرض عبر متصفح Chrome أو Edge

تستفيد شركة إنفيديا Nvidia من قوة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في وحدات معالجة الرسومات GeForce RTX الخاصة بها لتقديم جودة بصرية محسنة أثناء تصفح الويب.

حيث قامت الشركة بتمكين ميزة معتمدة على الذكاء الاصطناعي تسمى RTX Video Super Resolution، وتعمل تلقائيًا على تحسين جودة كل مقطع فيديو تقريبًا عبر الإنترنت.

وأصدرت شركة إنفيديا Nvidia هذه الميزة عبر تحديث جديد لبطاقات الرسوميات من فئة RTX 30 و RTX 40.

وتعمل التقنية حصراً داخل متصفح كروم Chrome أو إيدج Edge لتحسين دقة أي فيديو في المتصفح عن طريق تنعيم Sharp حواف الكائنات، وتقليل عيوب الفيديو.

 وتستخدم الشركة تقنية التعلم الآلي لمقارنة الصور من الفيديو المتدفق مقابل شبكة التعلم العميق التي تم تدريبها على الكثير من المحتويات المختلفة.

والتي تقوم بعد ذلك بترقية الصورة لتبدو جيدة قدر الإمكان في الدقة الأصلية لشاشتك.

وتدعم ميزة RTX Video Super Resolution الفيديوهات من 360p إلى 1440p، ويمكنها رفع مستوى هذا المحتوى إلى دقة 4K، مع تقليل الآثار الناتجة عن الضغط والترقية النموذجية، مما يؤدي إلى جودة صورة أفضل.

لم تكن هذه الترقية الرائعة متاحة في السابق إلا على Nvidia Shield TV، لكن التطورات الأخيرة في محرك كروميوم Chromium سمحت لـ Nvidia بإحضار هذه الترقية إلى أحدث بطاقات RTX 30 و 40.

ويمكن استخدام الميزة لتحسين دقة فيديوهات تويتش Twitch أو حتى فيديوهات نتفليكس وغيرها من الخدمات طالما يمكن تشغيلها عبر متصفح كروم أو إيدج.

وكما هو معروف فإن الشركة استخدمت تقنيات الذكاء الاصطناعي لسنوات لتحسين دقة الألعاب من خلال نظام Deep Learning Super Sampling (DLSS) الأكثر استخدامًا.

ثم أطلقت الشركة أيضًا العام الماضي برنامج تشغيل معتمد على التعلم العميق الديناميكي الفائق الدقة (DLDSR) لتقديم الألعاب بدقة أعلى مما تستطيع شاشة المستخدم التعامل معه لتحسين جودة الصورة.

مقالات قد تعجبك

ميتا تُنشئ فريقاً خاصاً لتطوير أدوات وشخصيات ذكاء اصطناعي
سعر ومواصفات هاتفي Honor Magic5 و Magic5 Pro
سناب شات تُطلق روبوت الدردشة المعتمد على الذكاء الاصطناعي ChatGPT
كيفية اختيار وشراء وحدة معالجة مركزية CPU (معالج) جديد
كيفية إخفاء جملة لم تتحقق متطلبات النظام على ويندوز 11

فيس بوك ستشرح للمستخدمين لماذا تظهر لهم الإعلانات التي يرونها

تعمل شركة ميتا Meta على تحديث أدوات شفافية الإعلانات في فيس بوك Facebook لتوضيح كيفية استخدام التعلم الآلي بشكل أفضل لتحديد الإعلانات التي تراها.

وذكرت ميتا أنه سيظهر عندما يتم النقر على عبارة ‘لماذا أشاهد هذا الإعلان؟’ على أحد الإعلانات الأسباب التي أدت لظهور هذا الإعلان.

وقالت الشركة” “إن المعلومات الملخصة في موضوعات حول كيفية نشاطك سواء داخل أو خارج تقنياتنا – مثل الإعجاب بمنشور على صفحة صديق على Facebook أو التفاعل مع موقع الويب الرياضي المفضل لديك – قد تُعلم نماذج التعلم الآلي التي نستخدمها لتشكيل الإعلانات التي تراها وتقديمها”.

وكان خبراء نصحوا الشركة في أن تزيد من شفافيتها حول كيفية مساعدة التعلم الآلي في اختيار الإعلانات التي سيتم عرضها.

وتعهدت الشركة بالالتزام باستخدام نماذج التعلم الآلي بطريقة مسؤولة، معتبرة أن الشفافية بشأن استخدام التعلم الآلي أمر ضروري لأنه يضمن أن يدرك الأشخاص أن هذه التكنولوجيا جزء من نظام الإعلانات لدى الشركة ولمعرفة أنواع المعلومات التي يستخدمها.

وتخطط الشركة أيضاً لتوفير هذه الميزة إلى إنستغرام Instagram مستقبلاً.

وكانت تيك توك TikTok قد بدأت أيضًا في أن تكون أكثر شفافية بشأن سبب رؤية محتوى معين، مضيفة ميزة مماثلة ‘لماذا هذا الفيديو’ مع تفاصيل حول ما يظهر في خلاصات For You الخاصة بالمستخدم.

مقالات قد تعجبك

روبوت الدردشة الخاص ب Bing AI يرتكب أخطاء غبية
مشكلة في تطبيق صور جوجل عند بعض مستخدمي آيفون
أوبرا تكشف عن ميزة جديدة معتمدة على بوت الدردشة ChatGPT في متصفحها
كيفية مسح رمز الاستجابة السريعة QR على هواتف سامسونج
كيفية زيادة سطوع ضوء فلاش الهاتف

جوجل تتيح إضافة تأثيرات سينمائية مميزة للصور داخل تطبيقها الخاص لتخزين الصور

أعلنت شركة جوجل Google اليوم عن ميزة جديدة مثيرة للاهتمام لخدمة تخزين الصور Google Photo الخاصة بها، أطلقت عليها ميزة الصور السينمائية.

وستعمل هذه الميزة على إنشاء تأثير ثلاثي الأبعاد لبعض الصور الموجودة داخل تطبيق صور جوجل والذي يتم فيه تخزين الصور.

وأطلقت Google على هذه الأنواع من الصور اسم “الصور السينمائية” ، وهي نوع جديد من الصور يمكن للتطبيق إظهارها كجزء من ميزة الذكريات الخاصة به.

سيتم عرض هذه الصور في قسم الذكريات في التطبيق ، ولن تضطر إلى فعل أي شيء، حيث ستجد صور سينمائية في أحدث المميزات في الجزء العلوي من شبكة الصور الخاصة بك.

حيث تهدف الميزة لجعل المستخدم يسترجع ذكرياته بطريقة أكثر حيوية وواقعية، وتستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بعمق الصورة وإنتاج تمثيل ثلاثي الأبعاد للمشهد، حتى إذا كانت الصورة الأصلية لا تتضمن معلومات عمق من الكاميرا .

الخطوة الأخيرة هي تحريك كاميرا افتراضية للحصول على تأثير تحريك سلس ، مشابه لما تراه في الأفلام – ومن هنا جاء اسم الصور السينمائية.

سيتم طرح الميزة تدريجياً للمستخدمين خلال الشهر القادم، كما سيمكن مشاركة هذه الصور السينمائية مع الأشخاص من خلال إرسالها كمقاطع فيديو “في بضع نقرات فقط”.

إليك صورة GIF من Google تقارن بين صورة ثنائية الأبعاد وصورة سينمائية. أعتقد أن الميزة تبدو رائعة:

كما ستقوم الشركة أيضاً بإضافة سمات جديدة لقسم الذكريات Memories، حيث ستتمكن من رؤية ذكريات حول الأشخاص المهمين في حياتك، كما ستعرض صور Google ذكريات حول الأشياء المفضلة لديك (أعطت Google مثالًا لغروب الشمس) والأنشطة مثل التنزه، وسيتم طرح هذه الميزات الجديدة في قسم ذكريات Memories للمستخدمين خلال الشهر المقبل.

مقالات قد تعجبك

فيس بوك أطلقت رسمياً تطبيق Collab لإنشاء مقاطع موسيقية تعاونية
آبل أطلقت الإصدار 14.3 لنظام التشغيل iOS بميزات جديدة
تفاصيل توقف خدمات جوجل يوم أمس
ما هي ميزة مدّة استخدام الجهاز Screen Time في الآيفون أو الآيباد ؟
كيفية حماية الملفات من فيروسات الفدية Ransomware
ماذا تفعل أزرار الوظائف في مايكروسوفت وورد

تعرف على شريحة Apple M1 الأقوى على الإطلاق من آبل

أعلنت شركة آبل Apple يوم أمس الثلاثاء في حدث خاص عن العديد من المنتجات أبرزها حاسب MacBook Air وحاسب MacBook Pro، والتي تعمل بنوع جديد من الشرائح وهي شريحة Apple M1.

حيث يعتبر هذان الحاسبين أول حاسبين من آبل يعملان برقائق (شرائح) مصنعة من قبل آبل وهي أقوى ما قدمته آبل على الإطلاق.

دعونا نلقِ نظرة شاملة حول هذه الشريحة والتي قالت عنها آبل أنها أقوى شريحة تقوم بتصنيعها

أبرز مواصفات شريحة Apple M1

تعتبر شريحة Apple M1 شريحة 5 نانومتر مع 16 مليار ترانزستور، للمقارنة ، تحتوي مجموعة شرائح A14 من iPhone على 11.8 مليار ترانزستور.

ولا تزال هذه الشريحة مشابهة لشرائح الهاتف المحمول (ووحدات APU الخاصة بوحدة التحكم) من حيث أنها تحتوي على بنية ذاكرة موحدة، وهذا يعني أنه يمكن الوصول إلى نفس الذاكرة بواسطة وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة التحكم في الإدخال / الإخراج والمكونات الأخرى دون الحاجة إلى تمرير البيانات من خلالها PCIe.

وتتكون وحدة المعالجة المركزية (CPU) من أربع نوى كبيرة وأربع نوى صغيرة، حيث تشترك النوى الكبيرة في 12 ميجابايت من ذاكرة التخزين المؤقت L2، بينما تمتلك النوى الصغيرة 4 ميجابايت من L2.

وتعمل هذه النوى معاً، وهي أسرع مرتين من “أحدث شريحة لحاسوب محمول”.

تعد وحدة المعالجة المركزية هذه أكثر كفاءة من الشريحة غير المسماة (ربما إنتل Intel)، بحسب ما نشرته آبل، حيث تستخدم ربع الطاقة فقط بأداء متساوٍ، كما تضاعف الأداء لكل واط ثلاث مرات.

تعد الشريحة الجديدة بأداء هائل ومكاسب في كفاءة الطاقة

أما بالنسبة لوحدة معالجة الرسومات (GPU)، فهي عبارة عن تصميم ثماني النواة أيضاً، بإجمالي 128 وحدة تنفيذ.

وهي أسرع وحدة معالجة رسومات مدمجة، كما قالت آبل Apple، حيث نالت التصنيف 2.6 TFLOPS، وهو أسرع من كرت الرسوميات الخاص بانفيديا Nvidia 1050 Ti، والذي يوفر فقط 2.1 TFLOPS.

سيعمل المحرك العصبي في شريحة Apple M1 المكون من 16 نواة على تشغيل خوارزميات التعلم الآلي في 11 TOPS، كما يوجد أيضاً محركات تشفير/فك تشفير وسائط متقدمة بالإضافة إلى معالج إشارة الصورة.

تم تضمين الغلاف الآمن لشركة Apple في مجموعة الشرائح أيضاً، ولا حاجة لشريحة T2 المنفصلة.

تدعم شريحة Apple M1 الجديدة معيار Thunderbolt، على عكس معظم المنصات غير التابعة لشركة Intel، لذلك سيستمر مستخدمو آبل Apple في الاستمتاع بالتخزين الخارجي السريع.

أسرع وحدة معالجة مركزية في العالم وأسرع وحدة معالجة رسومات متكاملة ومكاسب هائلة في كفاءة الطاقة.

مقالات قد تعجبك

آبل كشفت عن حاسبها الجديد MacBook Air المزود بشريحة M1 الجديدة الأقوى من آبل
آبل كشفت عن جيل جديد من MacBook Pro والمزود بشريحة M1
نتفليكس تختبر قناة جديدة مشابهة لقنوات التلفاز التقليدية
ما الفرق بين كروم كاست Chromecast وأندرويد Android TV؟
لماذا ترتفع درجة حرارة الهاتف الذكي؟ وما الذي يجب فعله؟
كيفية فتح الملفات المضغوطة ZIP في هواتف أندرويد

نظام ذكاء اصطناعي حدّد بمفرده أكثر من 50 مرض يصيب العين

يوماً بعد يوم، تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي ببطء لتصبح قادرة على تشخيص الأمراض مثلها مثل أي طبيب بشري، حيث سيأتي يوم ونرى تلك الأنظمة تعمل فعلاً في المستشفيات.

أحدث مثال على ذلك جاء من لندن، حيث استخدم باحثون من مؤسسة DeepMind التابعة لشركة جوجل Google والكلية الجامعية في لندن ومستشفى Moorfields للعيون أنظمة التعلم العميق لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي.

حيث يستطيع هذا النظام أن يحدد العشرات من أمراض العين الشائعة من خلال عمليات المسح ثلاثية الأبعاد، ثم يوصي المريض بالعلاج المناسب كما يفعل الطبيب.

هذا العمل هو نتيجة تعاون متعدد السنوات بين المؤسسات الثلاث، وعلى الرغم من أن البرنامج غير جاهز للاستخدام الفعلي في المستشفيات، إلا أنه يمكن نشره في المراكز الطبية في غضون سنوات.

قال مصطفى سليمان رئيس قسم DeepMind Health في بيان صحفي أن المشروع كان أمراً مثيراً للغاية، ويمكن أن يتحول في الوقت المناسب إلى أداة للتشخيص والعلاج.

هذا النظام الموضح في بحث منشور في مجلة Nature Medicine اعتمد على مبادئ راسخة للتعلم العميق، والتي تستخدم خوارزميات لتحديد الأنماط الشائعة في البيانات.

في هذه الحالة، تكون البيانات عبارة عن عمليات مسح ثلاثية الأبعاد لعين المرضى باستخدام تقنية تُعرف باسم التصوير المقطعي البصري أو OCT.

صورة متحركة لاستخدام التصوير المقطعي البصري، يرجى الانتظار حتى اكتمال التحميل

يستغرق إنشاء هذه الفحوصات حوالي 10 دقائق ويتم من خلال استخدام الأشعة تحت الحمراء القريبة من الأسطح الداخلية للعين.

يؤدي القيام بذلك إلى إنشاء صورة ثلاثية الأبعاد للأنسجة العينية، وهي طريقة شائعة لتقييم صحة العين.

تم تدريب البرنامج على ما يقرب من 15000 مسح ضوئي من حوالي 7500 مريض، وقد تم علاج هؤلاء الأفراد في مواقع يديرها مشفى Moorfields، وهو أكبر مشفى للعيون في أوروبا وأمريكا الشمالية.

في اختبار لهذا النظام، تمت مقارنة الأحكام والنتائج التي توصّل إليها نظام الذكاء الاصطناعي مع النتائج التي توصّلت إليها لجنة مؤلفة من 8 أطباء، وقد تطابقت نتائج النظام مع نتائج اللجنة بنسبة تتجاوز 94%.

مثل هذه النتائج مشجعة للغاية، لكن الخبراء في المجتمع الطبي ما زالوا قلقين بشأن كيفية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في ممارسات الرعاية الصحية.

في شهر نيسان الماضي، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على أول برنامج تدعمه برمجيات الذكاء الاصطناعي يقوم بتشخيص المرض دون مراقبة بشرية.

وكما يقول أحد مبدعي البرنامج: إنه يتخذ القرار السريري بمفرده!

تتلخّص المشكلة التي تمنع استخدام تلك التقنيات في العمل الطبي على أرض الواقع، هو عدم وجود ثقة مطلقة بالقرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

مؤخراً، تسببت بعض السيارات ذاتية القيادة التي يتم تحريكها بواسطة برمجيات الذكاء الاصطناعي بحوادث مؤلمة أثارت الكثير من الضجة.

صحيح أن البشر يتسببون بأعداد هائلة من حوادث القيادة وبعدد كبير من الأخطاء الطبية القاتلة حول العالم، لكن دائماً ما يُنظر إلى هذه الأخطاء عندما تأتي من الأنظمة البرمجية على أنها أمر مخيف حقاً.

يدرك الباحثون في DeepMind و Moorfields هذه المشكلات، وتحتوي برامجهم على عدد من الميزات المصممة للتخفيف من هذا النوع من المشكلات.

لذلك يمكننا التأكيد بأن اليوم الذي سنرى فيه روبوتات وأنظمة الذكاء الاصطناعي منتشرة في المستشفيات والشوارع أصبح أقرب أكثر من أي وقت مضى.

مقالات قد تعجبك:

ما هي شاشة الموت الزرقاء ؟ وما أسباب ظهورها ؟ وما الحلول ؟
ما هي تقنية بلوك تشين المستخدمة في البيتكوين ؟ وكيف تعمل ؟
ما هي ميزة QoS في أجهزة الراوتر ؟ وكيفية استخدامها للحصول على إنترنت أسرع ؟
ما هي ملفات CSV؟ وكيف يمكن فتحها وإنشاؤها؟
ما هي ملفات XML؟ وكيف يمكن فتحها؟

تعرف على أول نظام ذكاء اصطناعي مريض نفسياً

لا شك أن بعض الناس يخشون الذكاء الاصطناعي، ربما لأنهم رأوا الكثير من الأفلام التي تصوّر الجوانب السيئة من الأنظمة الذكية مثل فيلم Terminator أو فيلم I, Robot.

حيث تبدأ تلك الآلات الذكية بأنظمتها المعقدة ثورة مخيفة ضد الإنسانية والوجود البشري على كوكب الأرض.

لكن لنبتعد قليلاً عن قصص هوليوود الخيالية ونفكّر من الناحية المنطقية: هل يمكن صناعة أنظمة ذكاء اصطناعي مهووسة بالقتل؟

الجواب نعم، هذا ما فعله العلماء Pinar Yanardag و Manuel Cebrian و Iyad Rahwan في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا .

https://twitter.com/HeyMrBuckley/status/1004772523534237696

وذلك عندما قاموا ببرمجة خوارزمية الذكاء الاصطناعي من خلال تزويدها ببيانات متعلقة فقط بمحتوى شنيع وعنيف على موقع Reddit.

تم تسمية النظام المريض نفسياً باسم نورمان وذلك في إشارة إلى الشخصية الرئيسية في فيلم Psycho، والهدف هو دراسة حالة عن مخاطر الذكاء الاصطناعي عندما يتم استخدام البيانات المتطرفة في خوارزميات التعلم الآلي.

اختبر العلماء نورمان ليروا كيف سيستجيب لاختبارات تفسير صور الحبر، وهو اختبار يقوم على فكرة استخدام صور حبرية غامضة للمساعدة في تحديد خصائص الشخصية أو الأداء العاطفي.

في التجربة الأولى شاهد نورمان بشكل طبيعي مجموعة من الطيور تجلس فوق رأس شجرة، لكن بعد ذلك بدأ برؤية أشياء غريبة في الصور التي يتم عرضها عليه.

https://twitter.com/ScientistMel/status/1004864325629239297

قام نورمان بتفسير إحدى الصور على أنها لرجل يُصعق بالكهرباء حتى الموت، أما بقية الصور فلم تكن أفضل حالاً فصورة لطائر بالأبيض والأسود تم تفسيرها على أنها صور لرجل يتم سحبه إلى آلة العجين.

صورة أخرى لأحد الأشخاص الذي يحمل مظلة تم تفسيرها على أنها صورة رجل يُقتل على يد سائق مسرع، كما رأى نورمان رجلاً يُقتل بالرصاص أمام زوجته عندما تم عرض صورة لكعكة زفاف.

وقد لخّص الباحثون النتائج التي حصلوا عليها بأن نورمان يرى الموت في كل شيء.

أراد الباحثون من خلال تجربتهم الأخيرة التأكيد على أن خطر الذكاء الاصطناعي لا يأتي من تلك الأنظمة ولا من الخوارزميات التي تشغّلها، وإنما المسؤول الأهم على تحديد سلوك النظام هو البيانات التي يتم استخدامها.

فبسبب البيانات المتطرفة والعنيفة التي تم استخدامها في التجربة، أصبح نورمان مريضاً نفسياً ولا يستطيع أن يرى إلا الأشياء السيئة والمرعبة.

وهنا نتذكر كيف اضطرت شركة مايكروسوفت في عام 2016 إلى إلغاء برنامج الرد التلقائي على موقع تويتر والمسمّى Tay بعد ساعات من إطلاقه بسبب تعلّمه إطلاق الشتائم على المستخدمين واستخدام لغة سيئة وعنصرية بحقهم.

مقالات قد تعجبك:

ماهي النفايات الإلكترونية؟ وكيف ولمَ علينا إعادة تدويرها؟
ما هي حساسات الهواتف المحمولة ؟ وكيفية عملها
كيفية اكتشاف الفيديو المزور ببرمجية Deep Fake لاستبدال الأوجه
هل من الآمن شراء بطاقة رسوميات مستعملة؟
هل يمكن إنشاء واستخدام حساب فيس بوك باسم وهمي ؟