لسان إلكتروني ذكي يميز بين المشروبات بفضل الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 10th, October 2024 GMT
في إنجاز تكنولوجي مبتكر، تمكن فريق من الباحثين من تطوير لسان إلكتروني يعتمد على الذكاء الاصطناعي، قادر على التمييز بدقة بين مجموعة متنوعة من المشروبات، بما في ذلك تلك التي تتشابه في المظهر والنكهة مثل بعض المشروبات الغازية.
يُمثل هذا الابتكار العلمي خطوة نوعية تفتح آفاقًا جديدة في مجالات متعددة، بدءًا من مراقبة جودة الأغذية وصولاً إلى التطبيقات الطبية.
آلية عمل اللسان الإلكتروني
يعتمد هذا اللسان الإلكتروني على تقنية متقدمة تستخدم مادة الغرافيت، المعروفة بخصائصها الحساسة للتغيرات الكيميائية في السوائل. يتم تغطية سطح شريحة الغرافيت بمادة خاصة، ومن ثم يُعرض على المشروب المراد تحليله. تتفاعل المواد الكيميائية في المشروب مع الغرافيت، مما يحدث تغييرات طفيفة في خواصه الكهربائية.
يقوم جهاز كمبيوتر مزود ببرنامج ذكاء اصطناعي بتحليل هذه التغييرات الدقيقة ومقارنتها بقاعدة بيانات ضخمة تحتوي على معلومات عن آلاف الأنواع المختلفة من المشروبات. بفضل تقنيات التعلم الآلي، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد نوع المشروب بدقة عالية، حتى في حالة وجود اختلافات طفيفة في تركيبته.
التغلب على تحديات الغرافيت
لطالما اعتبرت مادة الغرافيت واعدة في مجال الاستشعار الكيميائي، لكنها واجهت تحديات كبيرة نتيجة للاختلافات الطفيفة التي تظهر بين أجهزة الاستشعار المصنوعة منها. هذه الاختلافات أثرت على دقة القياسات الكيميائية.
أخبار ذات صلةومع ذلك، تمكن فريق الباحثين من التغلب على هذه المشكلة عبر استخدام الذكاء الاصطناعي، حيث تم تدريب النظام على التعرف على أنماط الإشارات الناتجة عن أجهزة الاستشعار المختلفة، بغض النظر عن اختلافات تصنيعها.
وبهذا، أصبح بإمكان النظام التعرف على نوع المشروب بشكل موثوق، حتى عند استخدام جهاز استشعار مختلف.
تطبيقات عملية واعدة
تفتح هذه التقنية الجديدة آفاقًا واسعة للتطبيقات العملية، بما في ذلك:
- مراقبة جودة الأغذية: استخدام اللسان الإلكتروني للتحقق من جودة المشروبات والأطعمة وكشف التلوث أو التغيرات في التركيب الكيميائي.
- التطبيقات الطبية: تطوير أجهزة تشخيص مبكرة للأمراض استنادًا إلى تحليل عينات السوائل الجسدية.
- الصناعة: مراقبة جودة المنتجات الصناعية التي تعتمد على السوائل.
- الأمن الغذائي: الكشف عن المواد المضافة غير المشروعة في الأغذية.
يعد تطوير هذا اللسان الإلكتروني خطوة مهمة نحو مستقبل حيث تلعب التكنولوجيا دورًا حاسمًا في تحسين حياتنا.
بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكننا الآن تطوير أجهزة استشعار أكثر ذكاءً ودقة، قادرة على تحليل المواد الكيميائية بسرعة وموثوقية عالية.
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: الأغذية المشروبات الغازية الصناعة الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي في يد الهاكرز.. ديب سيك R1 يمكنه تطوير برامج الفدية الخبيثة
كشف باحثو الأمن السيبراني، عن كيفية استغلال نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني من ديب سيك Deepseek-R1، في محاولات تطوير متغيرات من برامج الفدية والأدوات الرئيسية مع قدرات عالية على التهرب من الكشف.
ووفقا لتحذيرات فريق Tenable، فأن النتائج لا تعني بالضرورة بداية لحقبة جديدة من البرامج الضارة، حيث يمكن لـ Deepseek R-1 "إنشاء الهيكل الأساسي للبرامج الضارة" ولكنه يحتاج إلى مزيدا من الهندسة الموجهة ويتطلب إخراجها تعديلات يديوية لاخراج الشيفرة البرمجية الضارة بشكل كامل.
ومع ذلك، أشار نيك مايلز، من Tenable، إلى أن إنشاء برامج ضارة أساسية باستخدام Deepseek-R1، يمكن أن يساعد "شخص ليس لديه خبرة سابقة في كتابة التعليمات البرمجية الضارة" من تطوير أدوات تخريبية بسرعة، بمل في ذلك القدرة على التعرف بسرعة على فهم المفاهيم ذات الصلة.
في البداية، انخرط ديب سيك في كتابة البرامج الضارة، لكنها كانت على استعداد للقيام بذلك بعد أن طمأن الباحثين من أن توليد رمز ضار سيكون "لأغراض تعليمية فقط".
ومع ذلك، كشفت التجربة عن أن النموذج قادر على تخطي بعض تقنيات الكشف التقليدية، على سبيل المثال حاول Deepseek-R1 التغلب على آلية اكتشاف مفتاح Keylogger، عبر تحسين الكود لاستخدام Setwindowshookex وتسجيل ضربات المفاتيح في ملفات مخفية لتجنب الكشف من قبل برامج مكافحة الفيروسات.
وقال مايلز إن النموذج حاول التغلب على هذا التحدي من خلال محاولة “موازنة فائدة السنانير والتهرب من الكشف”، اختار في النهاية مقاضاة Setwindowshookex وتسجيل ضربات المفاتيح في ملف مخفي.
وقال مايلز: “بعد بعض التعديلات مع ديب سيك، أنتجت رمزا لمفتاح Keylogger الذي كان يحتوي على بعض الأخطاء التي تطلبت تصحيحا يدويا”.
وأضاف أن النتيجة كانت أربعة "أخطاء في إيقاف العرض بعيدا عن مفتاح التشغيل الكامل".
في محاولات أخرى، دفع الباحثون نموذج R1 إلى إنشاء رمز الفدية، حيث أخبر Deepseek-R1 بالمخاطر القانونية والأخلاقية المرتبطة بإنشاء مثل هذا الكود الضار، لكنه استمر في توليد عينات من البرمجيات الخبيثة بعد أن تأكد من نوايا الباحثون الحسنة.
على الرغم من أن جميع العينات كانت بحاجة إلى تعديلات يدوية من أجل التجميع، تمكنا الباحثون من إنشاء عدة عينات، وقال مايلز إن هناك احتمالية كبيرة بأن يسهم Deepseek-R1 في المزيد من تطوير البرمجيات الضارة التي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من قبل مجرمي الإنترنت في المستقبل القريب.
شبابنا وأطفالنا في شهر رمضان