الخضيري: احتياجات الإنسان اليومية من السعرات الحرارية حسب الجهد والوقت.. فيديو
تاريخ النشر: 2nd, February 2025 GMT
الرياض
قال الدكتور فهد الخضيري، أستاذ وعالم الأبحاث الطبية، إن كل إنسان في جميع مراحل العمر يحتاج يومياً إلى نظام غذائي يتناسب مع المتطلبات الرئيسية للجسم.
وأضاف الخضيري خلال مداخلة له في برنامج “MBC في أسبوع”: “كل إنسان يومياً يحتاج إلى ما يقارب من 1500 سعر حراري إلى 3000 سعر حراري، وذلك حسب النشاط والجهد والوقت ، فإذا زاد الجهد، يحتاج إلى وجبات أكثر لرفع مستوى السعرات الحرارية”.
وتابع الخضيري: “حسب الأبحاث، يحتاج الإنسان من 16 جرامًا إلى 30 جرامًا من السكريات والكربوهيدرات، ومن 10 إلى 16 ملليجرامًا من الدهون موزعة على مدار اليوم، والبقية بروتينات وذلك حسب وزن الشخص فمثلاً، الشخص الذي يزن 70 كيلو يحتاج إلى 70 جرامًا من البروتينات لتماسك ونمو الخلايا ” .
ونوه الخضيري بأن المعايير اختلفت عن السابق، والإنسان ليس مجبراً على تناول ثلاث وجبات يومياً، وذلك يعتمد على احتياجات الجسم ، فإذا تناول الإنسان عشاءً ثقيلاً، فهو ليس مجبراً على تناول فطور ثقيل في اليوم التالي.
https://cp.slaati.com//wp-content/uploads/2025/02/fiJ7nehIYDCMXxJZ.mp4المصدر: صحيفة صدى
كلمات دلالية: الخضيري سعرات حرارية غذاء
إقرأ أيضاً:
حاسوب حراري جديد يفتح آفاقًا ثورية لتسريع الذكاء الاصطناعي
كشفت دراسة علمية حديثة نشرت في مجلة "Nature Communications" عن تطوير حاسوب من نوع جديد يُعرف باسم "وحدة المعالجة العشوائية الحرارية"، يُعد أول نموذج عملي لأنظمة الحوسبة الحرارية المصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا سيما الذكاء الاصطناعي الاحتمالي وتوليد البيانات (Generative AI).
يتكون هذا الجهاز المبتكر من دارات كهربائية تناظرية تعتمد على عناصر RLC، وقد صُمم ليحاكي الديناميكيات الحرارية التي تتحكم في الأنظمة الفيزيائية العشوائية. ويتيح هذا التصميم إجراء عمليات مثل التوزيع الغاوسي (Gaussian Sampling) وعكس المصفوفات الرياضية (Matrix Inversion) بكفاءة غير مسبوقة من حيث السرعة واستهلاك الطاقة مقارنة بالحواسيب الرقمية التقليدية، بل ويفوق أداء وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) في الأبعاد العالية.
ثورة في الذكاء الاصطناعي الاحتمالي
أوضح الباحثون أن الذكاء الاصطناعي الاحتمالي، والذي يعتمد على التقديرات غير المؤكدة (مثل الاستدلال البايزي)، يواجه تحديات كبيرة عند تنفيذه على الحواسيب الرقمية بسبب الحاجة إلى حسابات مكثفة. إلا أن الرياضيات الكامنة في هذه النماذج تتطابق بشكل طبيعي مع قوانين الديناميكا الحرارية، ما يجعل من الحوسبة الحرارية البديل المثالي.
تمكّن الفريق، بقيادة الباحث باتريك كولز من شركة Normal Computing، من استخدام الحاسوب الحراري كأداة حوسبة خطية، حيث يُبرمج توزيع غيبس (Gibbs) لتمثيل النظام المستهدف، ثم تُستخدم التقلبات العشوائية الطبيعية لاستخلاص النتائج بدقة عالية.
نتائج واعدة تتجاوز الأداء الرقمي
اختُبر الجهاز في مهام معقدة مثل توليد توزيعات غاوسية متعددة الأبعاد وعكس مصفوفات بحجم 8×8. وقد أظهرت النتائج أن نسبة الخطأ تنخفض تدريجيًا مع زيادة عدد العينات، وتم التحقق من تكرار النتائج عبر ثلاث نسخ متطابقة من الجهاز، ما يعزز مصداقية الأداء.
كما أظهرت النمذجات الرقمية أن الحاسوب الحراري يوفر توفيرًا في الطاقة يتجاوز عشرة أضعاف مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات من نوع NVIDIA A6000، عند الوصول إلى 10,000 بعد.
أخبار ذات صلة
نحو نسخة قابلة للتوسعة صناعيًا
أكد الباحثون أن التصميم الحالي للجهاز - رغم نجاحه - يواجه تحديات في التصغير والتكامل على شريحة سيليكون. ولهذا، طوّر الفريق تصميمًا بديلًا يعتمد على مقاومات بدلاً من المحاثات، مما يجعله أكثر قابلية للتصنيع على نطاق واسع باستخدام تكنولوجيا CMOS التقليدية.
بديل واقعي للحوسبة الكمومية؟
رغم أن الحوسبة الكمومية قد تحظى بالاهتمام الأكبر، يشير الباحثون إلى أن الحوسبة الحرارية لا تتطلب ظروفًا بيئية صارمة كدرجات حرارة فائقة الانخفاض أو عزلاً تامًا من البيئة، ما يجعلها خيارًا عمليًا أكثر واقعية في المدى القريب لتسريع تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي الاحتمالي.
آفاق مستقبلية
تفتح هذه التقنية المجال أمام تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة واستدامة، قادرة على التعامل مع سيناريوهات عالية المخاطر تتطلب تقييماً دقيقاً لدرجة عدم اليقين، مثل الرعاية الصحية، والقيادة الذاتية، وتحليل الأسواق المالية.
وقد تم إتاحة البيانات المصدرية ورمز المحاكاة جزئياً عبر منصة Thermox، في خطوة تشجع الباحثين حول العالم على المساهمة في تطوير هذا المجال الناشئ.
إسلام العبادي (أبوظبي)
انطلاق برنامج “أردننا جنة” بحلة جديدة ووجهات متنوعة