الآن أصبح لديك شيء أقل عليك البحث عنه في جيبك أو محفظتك في المطار. بدءًا من اليوم، يمكن لمحفظة Google Wallet حمل نسخة رقمية من جواز سفرك الأمريكي واستخدامها في نقاط تفتيش إدارة سلامة النقل (TSA).

إذا كنت تريد إضافة جواز سفرك إلى محفظة Google الافتراضية، فستحتاج أولاً إلى تنزيل تطبيق Google Wallet وتسجيل الدخول إلى حسابك أو إنشاء حساب.

تحقق من المطالبة "إنشاء بطاقة هوية باستخدام جواز سفرك الأمريكي" واتبع التعليمات. سيطلب منك التطبيق التقاط صورة شخصية بالفيديو للتحقق من هويتك ومسح الشريحة الأمنية في جواز سفرك. يجب ألا يستغرق الأمر سوى بضع دقائق حتى تؤكد Google هويتك.

 

لن يعمل جواز سفرك الرقمي في كل مطار. حاليًا، يوجد 27 ولاية (وبورتوريكو) بها مطار واحد على الأقل يقبل أشكال الهوية الرقمية. يمكن لموقع إدارة سلامة النقل (TSA) أن يوضح لك الولايات والمطارات التي تقبل بطاقات الهوية الرقمية.

تختبر Google استخدام وتخزين جوازات السفر الرقمية في محفظة Google Wallet لبعض الوقت. بدأت عدة ولايات في قبول بطاقات الهوية الرقمية خلال الأشهر القليلة الماضية. وتعد ولاية نيو مكسيكو أحدث ولاية تقبل بطاقات الهوية الرقمية بما في ذلك رخص القيادة وبطاقات الهوية الخاصة بالولاية في Apple Wallet وGoogle Wallet.

المصدر: بوابة الوفد

كلمات دلالية: الهویة الرقمیة

إقرأ أيضاً:

Google DeepMind يتفوق على الفائزين بالميداليات الذهبية في الأولمبياد الدولي للرياضيات

أحرز نظام ذكاء اصطناعي طورته Google DeepMind تقدمًا غير مسبوق في حل مسائل الهندسة، متجاوزًا متوسط أداء الفائزين بالميداليات الذهبية في الأولمبياد الدولي للرياضيات (IMO).

النظام، الذي يحمل اسم AlphaGeometry2، يُعتبر نسخة محسنة من AlphaGeometry الذي كشفت عنه DeepMind العام الماضي. 

ووفقًا لدراسة حديثة، نجح هذا الذكاء الاصطناعي في حل 84% من مسائل الهندسة التي طُرحت في الأولمبياد خلال الـ 25 عامًا الماضية.

تدعم الذكاء الاصطناعي.. آيسر تكشف عن حواسيب ألعاب متطورةأيسر تكشف عن لابتوبين جديدين للألعاب بميزات ذكاء اصطناعي في IEM كاتوفيتسهجوجل تتراجع عن إعلان «Gouda» بعد خطأ في بيانات الذكاء الاصطناعيعلماء يحذرون: الذكاء الاصطناعي قد يخرج عن السيطرةجوجل تحذف تعهدها بعدم تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي للأسلحة لماذا تهتم DeepMind بمسابقة رياضيات لطلاب المدارس؟

ترى DeepMind أن تطوير طرق جديدة لحل مسائل الهندسة الإقليدية يمكن أن يكون مفتاحًا لصناعة ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا.

 حل المسائل الرياضية وإثبات النظريات يتطلبان المنطق والاستدلال، وهي مهارات يمكن أن تساعد في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على التفكير وحل المشكلات المعقدة في المستقبل.

وفي صيف 2024، جربت DeepMind نموذجًا يجمع بين AlphaGeometry2 ونظام آخر يسمى AlphaProof، متخصص في الاستدلال الرياضي، وتمكن النموذج المشترك من حل 4 من أصل 6 مسائل في مسابقة IMO لعام 2024، مما يفتح الباب أمام تطبيقات أوسع في الرياضيات والهندسة والعلوم الأخرى.

 كيف يعمل AlphaGeometry2؟

يعتمد AlphaGeometry2 على نموذج لغة من عائلة Gemini إلى جانب محرك رمزي (Symbolic Engine).

ويتنبأ نموذج Gemini بالعناصر الهندسية التي يمكن إضافتها إلى المسألة (مثل النقاط أو الخطوط أو الدوائر).
يستخدم  المحرك الرمزي قواعد رياضية للاستدلال على الحلول وتقديم براهين رياضية متسقة.

و  تسمح خوارزمية بحث متقدمة بإجراء عمليات بحث متعددة عن الحلول في وقت واحد وتخزين النتائج المحتملة.

 يتم اعتبار المسألة "محلولة" عندما يتمكن النظام من إيجاد برهان رياضي يجمع بين اقتراحات نموذج Gemini والقواعد الرياضية في المحرك الرمزي.

 تحديات تدريب الذكاء الاصطناعي على الهندسة

نظرًا لندرة البيانات الهندسية المناسبة لتدريب الذكاء الاصطناعي، قامت DeepMind بتوليد 300 مليون مسألة رياضية وبراهين بدرجات متفاوتة من التعقيد لاستخدامها في تدريب النموذج.

في الاختبارات، حل AlphaGeometry2 42 من أصل 50 مسألة من المسائل التي طُرحت في الأولمبياد الدولي للرياضيات بين عامي 2000 و2024، متفوقًا على متوسط أداء الفائزين بالميداليات الذهبية البالغ 40.9 مسألة.

ومع ذلك، عندما تم اختبار النظام على 29 مسألة أصعب (لم تُستخدم سابقًا في المسابقة ولكن رشحها خبراء الرياضيات)، نجح فقط في حل 20 منها، مما يكشف عن بعض قيوده.

 صراع المناهج: الشبكات العصبية مقابل الأنظمة الرمزية

يستخدم AlphaGeometry2 نهجًا هجينًا يجمع بين الشبكات العصبية (Neural Networks) والذكاء الاصطناعي الرمزي.

يرون  أنصار الشبكات العصبية أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تعلم حل المشكلات من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات دون الحاجة إلى قواعد رياضية صارمة.

ويعتقد أنصار الذكاء الاصطناعي الرمزي أن الأنظمة التي تعتمد على التلاعب بالرموز تقدم استنتاجات أكثر تفسيرًا ومنطقية من الشبكات العصبية.

ويشير نجاح AlphaGeometry2 إلى أن الجمع بين النهجين قد يكون هو الحل الأمثل لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية. ففي الاختبارات، فشل نظام o1، أحد أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي في OpenAI، في حل أي من مسائل IMO التي نجح فيها AlphaGeometry2.

 هل يمكن للشبكات العصبية أن تعمل بدون الذكاء الاصطناعي الرمزي؟

يُشير باحثو DeepMind إلى أدلة أولية على أن نموذج Gemini في AlphaGeometry2 قد يكون قادرًا على إيجاد حلول رياضية جزئية دون الحاجة إلى المحرك الرمزي. 

ومع ذلك، ما لم تتحسن سرعة النماذج اللغوية ويتم التخلص من مشكلة "هلوسة الذكاء الاصطناعي"، فسيظل الذكاء الاصطناعي الرمزي ضروريًا لتطبيقات الرياضيات المتقدمة.

 خلاصة

يحقق AlphaGeometry2 إنجازًا تاريخيًا بحل مسائل الأولمبياد الدولي للرياضيات بمستوى يفوق الفائزين بالميداليات الذهبية.
 يجمع بين الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي الرمزي لإيجاد حلول دقيقة للمسائل الهندسية المعقدة.
 يفتح الباب أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم والرياضيات والهندسة بطرق غير مسبوقة.

مقالات مشابهة

  • موقف طريف: موظف مطار يتحقق من هوية ميسي .. فيديو
  • غوغل تغير اسم "خليج المكسيك" إلى "خليج أمريكا"
  • استخراج تصريح السفر 2025
  • الجوازات: يلزم بعد تجديد جواز السفر فحص السابق وتفعيل الجديد
  • عمرو موسى: حكومة نتنياهو بتياراتها المختلفة لا يمكنها تحقيق السلام
  • الانترنت والموبايل البنكى 9 ملايين عميل ..و1.5 مليون محفظة الكترونية
  • نستهدف الدخول فى مرحلة تحول شاملة لتحقيق قفزات نمو سريعة
  • تسريبات تكشف عن موعد إطلاق هاتف Google Pixel 9A في أوروبا والأسعار المتوقعة
  • الصبيحي .. محفظة السندات لدى صندوق استثمار الضمان.. كرة ثلج تتدحرج
  • Google DeepMind يتفوق على الفائزين بالميداليات الذهبية في الأولمبياد الدولي للرياضيات