التحول من المختبر إلى التطبيق
في 10 مارس قبل ثلاث أسابيع أعلنت في هذا التاريخ DayOne إنها بتبدأ تبني مراكز بيانات تعتمد على CL1 (تقدرون تشوفون نص عن هذه التقنية من هنا)
المراكز راح تكون في موقعين الاول في ملبورن و البداية بتكون 120 وحدة CL1 والمركز الثاني في سنغافورة والهدف انه يكون 1000 وحدة بيولوجية وهذا رقم كبير جدًا بمعايير الحوسبة الحيوية الهدف هو تقديم خدمات Biological Cloud Computing يعني الشركات والجامعات تقدر تستاجر قدرة معالجة بيولوجية عشان تسوي أبحاثها يعني مثلًا جامعة سنغافورة الوطنية NUS بدت تستخدم 20 وحدة عشان تدرس كيف تتفاعل الخلايا مع أدوية معينة وهذا يوفر لها سنين من التجارب السريرية طبعًا الاغلب يحسب ان DayOne شركة ناشئة وجديدة بس الحقيقة وراها ظهر قوي جدًا وهي من الاساس نفسها GDS International الذراع الدولي لشركة GDS Holdings الصينية وهي وحدة من أكبر مشغلي مراكز البيانات في العالم و في يناير 2025 قرروا يغيرون اسمهم إلى DayOne وهدفهم الحين اكتتاب ضخم في أمريكا بحوالي 5 مليارات دولار الشركة تخصصها Hyperscale data centers يعني مراكز بيانات عملاقة تخدم شركات زي قوقل ومايكروسوفت
في 10 مارس قبل ثلاث أسابيع أعلنت في هذا التاريخ DayOne إنها بتبدأ تبني مراكز بيانات تعتمد على CL1 (تقدرون تشوفون نص عن هذه التقنية من هنا)
المراكز راح تكون في موقعين الاول في ملبورن و البداية بتكون 120 وحدة CL1 والمركز الثاني في سنغافورة والهدف انه يكون 1000 وحدة بيولوجية وهذا رقم كبير جدًا بمعايير الحوسبة الحيوية الهدف هو تقديم خدمات Biological Cloud Computing يعني الشركات والجامعات تقدر تستاجر قدرة معالجة بيولوجية عشان تسوي أبحاثها يعني مثلًا جامعة سنغافورة الوطنية NUS بدت تستخدم 20 وحدة عشان تدرس كيف تتفاعل الخلايا مع أدوية معينة وهذا يوفر لها سنين من التجارب السريرية طبعًا الاغلب يحسب ان DayOne شركة ناشئة وجديدة بس الحقيقة وراها ظهر قوي جدًا وهي من الاساس نفسها GDS International الذراع الدولي لشركة GDS Holdings الصينية وهي وحدة من أكبر مشغلي مراكز البيانات في العالم و في يناير 2025 قرروا يغيرون اسمهم إلى DayOne وهدفهم الحين اكتتاب ضخم في أمريكا بحوالي 5 مليارات دولار الشركة تخصصها Hyperscale data centers يعني مراكز بيانات عملاقة تخدم شركات زي قوقل ومايكروسوفت
❤2
الورم الأرومي الشبكي (Retinoblastoma)
يعتبر من أكثر الأورام داخل العين شيوعًا في مرحلة الطفولة ويستأثر بحوالي 6% من مجموع الأورام المُشخَّصة قبل عمر الخامسة الإطار العلاجي الحالي يقوم على اساس العلاج الكيميائي داخل الشريان وهذا العلاج سبب تحول جوهري في خوارزميات العلاج من اول ما تم تبنّيه قبل 15 سنة تقريبًا وأصبح في بعض الحالات الخيار الأخير قبل استئصال المقلة (Enucleation) البروتوكول المعتمد حاليًا فكرته يتم وضع طرف القسطرة عند فوهة الشريان العيني (OA) بدون ماتدخل لأن القسطرة داخل الشريان العيني نفسه تسبب مضاعفات إقفارية خطرة جدًا
المضاعفة اللي تعتبر اكثر مضاعفة تم توثيقها هي احتشاء المشيمية (Choroidal Infarction) و نسبة انها تصير بين 7% و47% من الإجراءات وهذا التباين بسبب اختلاف التشريح بين المرضى واختلاف أسلوب القسطرة سبب هذه المضاعفة هو الانسداد الميكانيكي الناتج عن الحجم النسبي للقسطرة داخل وعاء ضيق لان قطر الشريان العيني عند الأطفال حجمه بين 0.5 و0.9 ملم و قطر القسطرة المعيارية 0.4 ملم هذا معناه ان نسبة الانسداد الوظيفي تبلغ 31.6% من التدفق الحجمي وايضًا التشنج الوعائي (Vasospasm) اللي يصير بسبب التلامس الميكانيكي بين جدار القسطرة الصلب وبطانة الوعاء الدموي
يعتبر من أكثر الأورام داخل العين شيوعًا في مرحلة الطفولة ويستأثر بحوالي 6% من مجموع الأورام المُشخَّصة قبل عمر الخامسة الإطار العلاجي الحالي يقوم على اساس العلاج الكيميائي داخل الشريان وهذا العلاج سبب تحول جوهري في خوارزميات العلاج من اول ما تم تبنّيه قبل 15 سنة تقريبًا وأصبح في بعض الحالات الخيار الأخير قبل استئصال المقلة (Enucleation) البروتوكول المعتمد حاليًا فكرته يتم وضع طرف القسطرة عند فوهة الشريان العيني (OA) بدون ماتدخل لأن القسطرة داخل الشريان العيني نفسه تسبب مضاعفات إقفارية خطرة جدًا
المضاعفة اللي تعتبر اكثر مضاعفة تم توثيقها هي احتشاء المشيمية (Choroidal Infarction) و نسبة انها تصير بين 7% و47% من الإجراءات وهذا التباين بسبب اختلاف التشريح بين المرضى واختلاف أسلوب القسطرة سبب هذه المضاعفة هو الانسداد الميكانيكي الناتج عن الحجم النسبي للقسطرة داخل وعاء ضيق لان قطر الشريان العيني عند الأطفال حجمه بين 0.5 و0.9 ملم و قطر القسطرة المعيارية 0.4 ملم هذا معناه ان نسبة الانسداد الوظيفي تبلغ 31.6% من التدفق الحجمي وايضًا التشنج الوعائي (Vasospasm) اللي يصير بسبب التلامس الميكانيكي بين جدار القسطرة الصلب وبطانة الوعاء الدموي
منذ شهرين حدثت ثورة جديدة حيث تم تأليف بحث من فريق بحثي من المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا (EPFL) بالتعاون مع مستشفى جول قونان للعيون وجامعة لوزان طرحوا فكرة منصة ميكروروبوتية يمدي للجراح توجيه ميكروقسطرة مدفوعة بتدفق الدم داخل الشريان العيني نفسه وهذا يُحقق حقنًا فائق الانتقائية للدواء مباشرة داخل الشريان العيني هذه الميكروقسطرة اسمها MagFlow الفكرة بسيطة نُدخل القسطرة وهي تتحرك مع الدم بشكل تلقائي ونتحكم في مسارها عن طريق مغناطيس من خارج جسم الطفل
يظهر في الصورة الشريان السباتي الداخلي ICA وهو الشريان الرئيسي الكبير اللي يُمثّل الطريق الرئيسي اللي تمشي فيه القسطرة عشان توصل للعين تدخل القسطرة من الشريان الفخذي في الفخذ ثم تطلع عن طريق الشريان الأبهر (الأورطي) ثم الشريان السباتي المشترك ثم الشريان السباتي الداخلي حتى تصل لهذي المنطقة الأهم هو منحنى السيفون السباتي (Carotid Siphon) لانه معقد جدًا وهو الانحناء اللي يشبه حرف S أو شكل السيفون هذا الانحناء يسبب مشكلة للجراح لأن القسطرة لازم تنثني عند هذا المنحنى وهذا صعب خاصة عند الأطفال لأن الأوعية صغيرة جدًا أي حركة بالغلط ممكن تُسبب تشنج وعائي أو إصابة بعدين عندنا الشريان العيني OA وهو الهدف لعملية القسطرة يُغذي العين بالكامل وتحديدًا الشبكية وهي الجزء اللي ينمو فيها الورم الأرومي الشبكي عند كلمة Ostium
هذي نقطة التفرع اللي ينفتح عنده الشريان العيني من الشريان السباتي الداخلي وفي الطريقة التقليدية القسطرة توقف هنا ولا تدخل لأن دخولها داخل OA ممكن يسبب مخاطر عالية جدًا وهو اللي تحاول الورقة البحثية تجاوزه
هذي نقطة التفرع اللي ينفتح عنده الشريان العيني من الشريان السباتي الداخلي وفي الطريقة التقليدية القسطرة توقف هنا ولا تدخل لأن دخولها داخل OA ممكن يسبب مخاطر عالية جدًا وهو اللي تحاول الورقة البحثية تجاوزه
❤3
كيف توصل القسطرة لشريان قطره أصغر من ملمتر بدون ما تُعمي الطفل؟
المضخة التمعجية على اليسار تضخ سائلًا بنفس سرعة الدم الحقيقي في شرايين الأطفال لأن القسطرة اللي يختبرونها ما تدفعها يد الجراح يدفعها تدفق الدم نفسه يعني لو اختلف معدل الجريان ولو قليلًا تغيّر سلوكها كليًا الفانتوم الشفاف أمام OmniMag هو نسخة مطبوعة ثلاثيًا من شرايين مرضى حقيقيين مو أنبوب مستقيم مبسّط بل مع كل انحناءاته وتفرعاته الفعلية OmniMag الجهاز النحاسي الكبير على اليمين لا يلمس القسطرة ابدًا هدفه انه يوجّهها عن بُعد بمجال مغناطيسي وكل ما قرب منها زادت قوته بشكل غير خطي عشان كذا حطوه على محاور متحركة للتحكم في المسافة بدقة ملمتر واحد الكاميرتين اللي تحت تراقب من زاويتين متعامدتين زي ما يشوف الطبيب مريضه على شاشتين في غرفة القسطرة الحقيقية وهذا التفصيل تحديدًا هو اللي يخلي هذا المختبر ترجمةً حرفية لغرفة العمليات لا مجرد تجربة معزولة في بيئة مثالية
المضخة التمعجية على اليسار تضخ سائلًا بنفس سرعة الدم الحقيقي في شرايين الأطفال لأن القسطرة اللي يختبرونها ما تدفعها يد الجراح يدفعها تدفق الدم نفسه يعني لو اختلف معدل الجريان ولو قليلًا تغيّر سلوكها كليًا الفانتوم الشفاف أمام OmniMag هو نسخة مطبوعة ثلاثيًا من شرايين مرضى حقيقيين مو أنبوب مستقيم مبسّط بل مع كل انحناءاته وتفرعاته الفعلية OmniMag الجهاز النحاسي الكبير على اليمين لا يلمس القسطرة ابدًا هدفه انه يوجّهها عن بُعد بمجال مغناطيسي وكل ما قرب منها زادت قوته بشكل غير خطي عشان كذا حطوه على محاور متحركة للتحكم في المسافة بدقة ملمتر واحد الكاميرتين اللي تحت تراقب من زاويتين متعامدتين زي ما يشوف الطبيب مريضه على شاشتين في غرفة القسطرة الحقيقية وهذا التفصيل تحديدًا هو اللي يخلي هذا المختبر ترجمةً حرفية لغرفة العمليات لا مجرد تجربة معزولة في بيئة مثالية
❤1
السعودية في أرتميس 2 🇸🇦
عندما وصل الصاروخ SLS إلى المدار الأرضي كانت قد انفصلت المحركات الرئيسية وسقطت ولكن المركبة حتى الان لم تتمكن من الإفلات من جاذبية الارض لذلك يتم إطلاق دفعة ثانية قوية لكسر جاذبية الارض والانطلاق نحو القمر وهذا هو ICPS بس قبل ما الICPS يشتغل ويدفع أوريون للقمر يتم نشر أقمار صغيرة في الفضاء نسميها CubeSats وهذي عبارة عن مكعبات وكل قمر له مهمة علمية مستقلة تمامًا عن المركبة الرئيسية عندما تم نشر الأقمار تم إفلات القمر السعودي SWC-1 وهو قمر تم تصميمه وتطويره بأيادي سعودية خالصة والعمل عليه داخل وكالة الفضاء السعودية SSA والهدف من القمر هو دراسة طقس الفضاء مثل الرياح الشمسية والعواصف المغناطيسية الشمسية والإشعاع الشمسي
عندما وصل الصاروخ SLS إلى المدار الأرضي كانت قد انفصلت المحركات الرئيسية وسقطت ولكن المركبة حتى الان لم تتمكن من الإفلات من جاذبية الارض لذلك يتم إطلاق دفعة ثانية قوية لكسر جاذبية الارض والانطلاق نحو القمر وهذا هو ICPS بس قبل ما الICPS يشتغل ويدفع أوريون للقمر يتم نشر أقمار صغيرة في الفضاء نسميها CubeSats وهذي عبارة عن مكعبات وكل قمر له مهمة علمية مستقلة تمامًا عن المركبة الرئيسية عندما تم نشر الأقمار تم إفلات القمر السعودي SWC-1 وهو قمر تم تصميمه وتطويره بأيادي سعودية خالصة والعمل عليه داخل وكالة الفضاء السعودية SSA والهدف من القمر هو دراسة طقس الفضاء مثل الرياح الشمسية والعواصف المغناطيسية الشمسية والإشعاع الشمسي
EPAS
Photo
أسرع يونيكورن في تاريخ Y Combinator
قدرت Starcloud تجمع 170 مليون دولار في جولة Series A بتقييم 1.1 مليار دولار وحققت هذا الرقم بعد 17 شهر فقط من يوم Demo Day في Y Combinator
يعني أسرع يونيكورن في تاريخ YC كله منذ تأسيسه في 2005 مجال الشركة هو مراكز بيانات في الفضاء اي بالضبط في الفضاء هذا مو خيال علمي ولا افكار طموحة
الارض لم تعد تكفي للذكاء الاصطناعي وهذه رؤية حقيقية ينظر بها جيف وغيره من العلماء ورواد الأعمال الشركة تحل مشكلة وهي ان الذكاء الاصطناعي اليوم يأكل طاقة بشكل مجنون كل مرة تكتب في ChatGPT أو Gemini في سيرفرات ضخمة تشتغل بالكهرباء وعشان تبني مركز بيانات جديد على الأرض تحتاج سنين للحصول على التصاريح وأرض ضخمة وكهرباء ومياه بكميات ضخمة ومع هذا توجد معارضة مجتمعية اتجاة هذه المراكز الحل بسيط
ضاقت الارض؟ اطلع الفضاء
وهذا لان في المدار الأرضي المنخفض الطاقة الشمسية موجودة ٢٤ ساعة بدون ليل بدون تاثيرات جوية وسحب والتبريد موجود الفضاء درجة حرارته قريبة من الصفر المطلق حوالي 3 كلفن فقط على الصفر المطلق وبذلك حليت المشكلة بأنك طلعت الفضاء وصراحة أنا احترم فريق الشركة جدًا كان معاهم 3 مليون دولار كتمويل اولي وفي 21 شهر صممت الشركة وبنت واطلقت اول قمر صناعي لها Starcloud-1 وهذا القمر حقق انجازات تاريخيّة أول H100 من Nvidia في المدار بزيادة 100 ضعف في قدرة الذكاء الاصطناعي و أول تدريب لنموذج ذكاء اصطناعي في الفضاء وأول تشغيل لنموذج Gemini من Google في المدار وكذلك أول Fine-Tuning (ضبط دقيق للنماذج) في الفضاء و المستثمرين الملائكيين هم الرئيس التنفيذي السابق لBoeing ومدير عام سابق في القوات الجوية الأمريكية
قدرت Starcloud تجمع 170 مليون دولار في جولة Series A بتقييم 1.1 مليار دولار وحققت هذا الرقم بعد 17 شهر فقط من يوم Demo Day في Y Combinator
يعني أسرع يونيكورن في تاريخ YC كله منذ تأسيسه في 2005 مجال الشركة هو مراكز بيانات في الفضاء اي بالضبط في الفضاء هذا مو خيال علمي ولا افكار طموحة
الارض لم تعد تكفي للذكاء الاصطناعي وهذه رؤية حقيقية ينظر بها جيف وغيره من العلماء ورواد الأعمال الشركة تحل مشكلة وهي ان الذكاء الاصطناعي اليوم يأكل طاقة بشكل مجنون كل مرة تكتب في ChatGPT أو Gemini في سيرفرات ضخمة تشتغل بالكهرباء وعشان تبني مركز بيانات جديد على الأرض تحتاج سنين للحصول على التصاريح وأرض ضخمة وكهرباء ومياه بكميات ضخمة ومع هذا توجد معارضة مجتمعية اتجاة هذه المراكز الحل بسيط
ضاقت الارض؟ اطلع الفضاء
وهذا لان في المدار الأرضي المنخفض الطاقة الشمسية موجودة ٢٤ ساعة بدون ليل بدون تاثيرات جوية وسحب والتبريد موجود الفضاء درجة حرارته قريبة من الصفر المطلق حوالي 3 كلفن فقط على الصفر المطلق وبذلك حليت المشكلة بأنك طلعت الفضاء وصراحة أنا احترم فريق الشركة جدًا كان معاهم 3 مليون دولار كتمويل اولي وفي 21 شهر صممت الشركة وبنت واطلقت اول قمر صناعي لها Starcloud-1 وهذا القمر حقق انجازات تاريخيّة أول H100 من Nvidia في المدار بزيادة 100 ضعف في قدرة الذكاء الاصطناعي و أول تدريب لنموذج ذكاء اصطناعي في الفضاء وأول تشغيل لنموذج Gemini من Google في المدار وكذلك أول Fine-Tuning (ضبط دقيق للنماذج) في الفضاء و المستثمرين الملائكيين هم الرئيس التنفيذي السابق لBoeing ومدير عام سابق في القوات الجوية الأمريكية
❤2
الطاقم الآن في مرحلة الاستعداد الصباحي
وتناول الإفطار وسيبدأون بعد قليل في إجراء اتصال بعيد المدى (Long-distance call) مع الأرض لنقل البيانات العلمية بعد ساعة بتوقيت الرياض (7:37 م) سيبدأ الطاقم في بث مباشر لنقل الصور عالية الدقة التي التقطوها بالأمس للجانب البعيد من القمر
و بعد ساعتين (8:37 م) من المقرر إجراء مؤتمر صحفي علمي (Science Downlink) حيث سيصف الرواد انطباعاتهم البصرية عن سطح القمر الذي لم يراه البشر منذ عام 1972 .
وتناول الإفطار وسيبدأون بعد قليل في إجراء اتصال بعيد المدى (Long-distance call) مع الأرض لنقل البيانات العلمية بعد ساعة بتوقيت الرياض (7:37 م) سيبدأ الطاقم في بث مباشر لنقل الصور عالية الدقة التي التقطوها بالأمس للجانب البعيد من القمر
و بعد ساعتين (8:37 م) من المقرر إجراء مؤتمر صحفي علمي (Science Downlink) حيث سيصف الرواد انطباعاتهم البصرية عن سطح القمر الذي لم يراه البشر منذ عام 1972 .
اختُرقت الصين.. والبيانات للبيع!
في مدينة تيانجين الصينية فيه مبنى ضخم اسمه المركز الوطني للحوسبة الفائقة (NSCC) افتُتح سنة 2009 وكان الأول من نوعه في الصين كأنه أمازون كلاود بس للحكومة الصينية أكثر من ٦٠٠٠ جهة تستخدمه من جامعات وشركات طيران وحتى مؤسسات عسكرية سرية يعني كل هذي الجهات تحمّل بياناتها وأبحاثها على نفس الكمبيوتر هذا وهنا تكمن الكارثة في فبراير 2026 طلع لنا حساب في التيليجرام اسمه FlamingChina ونشر عينات من بيانات مسروقة يقول أنها من NSCC تيانجين
طيب كيف قدر يخترق المركز؟
دخل عن طريق شبكة VPN مخترقة يعني ببساطة كل موظف في المركز عنده مفتاح رقمي يخليه يدخل للشبكة من أي مكان المخترق قدر يحصل على واحد من هالمفاتيح إما سرقه أو شراه بعد ما دخل ما بدأ ينقل الملفات مباشرة هذا كان بيفضحه بسرعة بدل كذا نشر بوت نت وهذا عبارة عن شبكة من البرامج الآلية تدخل النظام وتسحب البيانات عن طريق خوادم كثيرة في نفس الوقت قعد يسحب في البيانات لمدة ستة شهور بدون محد يكتشفه والأخطر من كذا ان البوت نت نفسه يشتغل كتخزين موزع وللحين يقدر يوصل للنظام و الرجال شرهته كبيرة سرق ١٠ بيتابايت يعني ١٠ مليون جيجابايت
في مدينة تيانجين الصينية فيه مبنى ضخم اسمه المركز الوطني للحوسبة الفائقة (NSCC) افتُتح سنة 2009 وكان الأول من نوعه في الصين كأنه أمازون كلاود بس للحكومة الصينية أكثر من ٦٠٠٠ جهة تستخدمه من جامعات وشركات طيران وحتى مؤسسات عسكرية سرية يعني كل هذي الجهات تحمّل بياناتها وأبحاثها على نفس الكمبيوتر هذا وهنا تكمن الكارثة في فبراير 2026 طلع لنا حساب في التيليجرام اسمه FlamingChina ونشر عينات من بيانات مسروقة يقول أنها من NSCC تيانجين
طيب كيف قدر يخترق المركز؟
دخل عن طريق شبكة VPN مخترقة يعني ببساطة كل موظف في المركز عنده مفتاح رقمي يخليه يدخل للشبكة من أي مكان المخترق قدر يحصل على واحد من هالمفاتيح إما سرقه أو شراه بعد ما دخل ما بدأ ينقل الملفات مباشرة هذا كان بيفضحه بسرعة بدل كذا نشر بوت نت وهذا عبارة عن شبكة من البرامج الآلية تدخل النظام وتسحب البيانات عن طريق خوادم كثيرة في نفس الوقت قعد يسحب في البيانات لمدة ستة شهور بدون محد يكتشفه والأخطر من كذا ان البوت نت نفسه يشتغل كتخزين موزع وللحين يقدر يوصل للنظام و الرجال شرهته كبيرة سرق ١٠ بيتابايت يعني ١٠ مليون جيجابايت
محاكاة صينية مسربة لقنبلة اختراقية
في الصورة تظهر محاكاة دقيقة جدًا لرأس حربي اختراقي (Blasting Warhead) يضرب سقف مبنى خرساني مسلح بالحديد وكيف يخترق وينفجر المحاكاة مقسمة حسب الزمن بالمللي ثانية (جزء من الألف من الثانية) وكل مرحلة مكتوبة بالتفصيل في البداية الرأس الحربي يضرب السقف بسرعة 800 متر في الثانية عموديًا على الخرسانة في مكان الاصطدام تتطاير ويحصل تركيز إجهاد كبير حول المنطقة بسبب الضغط الشديد ثم يدخل نصف جسم الرأس داخل السقف والخرسانة تتفتت وتتطاير وحديد التسليح بدأ ينكسر الإجهاد لا يزال مركز حول منطقة الاختراق وفي 2.7 ملي ثانية يكون معظم الرأس دخل في الخرسانة والخرسانة في منطقة الاختراق فشلت (انهارت) وصار تشوه كبير في الباب الفولاذي بسبب الضغط فصار فيه إجهاد قوي عليه وفي 7.7 ملي ثانية الرأس الحربي يبدأ ينفجر الانفجار يبدأ من منتصف جسم الرأس بالضبط و موجة الصدمة مع المتفجر تنتشر والقشرة الخارجية للرأس بدأت تنكسر وتتطاير في كل الاتجاهات الأعجب هذي محاكاة فيزيائية علمية يقسمون كل شيء (الخرسانة، الحديد، الفولاذ، المتفجر) إلى ملايين العناصر الصغيرة ويحسبون الحركة والضغط والكسر في كل مللي ثانية
في الصورة تظهر محاكاة دقيقة جدًا لرأس حربي اختراقي (Blasting Warhead) يضرب سقف مبنى خرساني مسلح بالحديد وكيف يخترق وينفجر المحاكاة مقسمة حسب الزمن بالمللي ثانية (جزء من الألف من الثانية) وكل مرحلة مكتوبة بالتفصيل في البداية الرأس الحربي يضرب السقف بسرعة 800 متر في الثانية عموديًا على الخرسانة في مكان الاصطدام تتطاير ويحصل تركيز إجهاد كبير حول المنطقة بسبب الضغط الشديد ثم يدخل نصف جسم الرأس داخل السقف والخرسانة تتفتت وتتطاير وحديد التسليح بدأ ينكسر الإجهاد لا يزال مركز حول منطقة الاختراق وفي 2.7 ملي ثانية يكون معظم الرأس دخل في الخرسانة والخرسانة في منطقة الاختراق فشلت (انهارت) وصار تشوه كبير في الباب الفولاذي بسبب الضغط فصار فيه إجهاد قوي عليه وفي 7.7 ملي ثانية الرأس الحربي يبدأ ينفجر الانفجار يبدأ من منتصف جسم الرأس بالضبط و موجة الصدمة مع المتفجر تنتشر والقشرة الخارجية للرأس بدأت تنكسر وتتطاير في كل الاتجاهات الأعجب هذي محاكاة فيزيائية علمية يقسمون كل شيء (الخرسانة، الحديد، الفولاذ، المتفجر) إلى ملايين العناصر الصغيرة ويحسبون الحركة والضغط والكسر في كل مللي ثانية
معركة فكرية منذ خمسينات القرن الماضي حتى الان
في عام 1950 طرح آلان تورينج سؤاله المشهور في ورقته البحثية “الحوسبة والذكاء” وأعاد صياغة السؤال من
هل تقدر الآلة تفكر؟
إلى اختبار عملي
إذا ما قدر الإنسان يفرق بين ردود الآلة وردود الإنسان فهل نسميها ذكية؟
فكرة تورينج
لا تسأل وش يصير داخل الآلة
ناظر لسلوكها الخارجي فقط وفي عام 1980 نشر الفيلسوف جون سيرل ورقته البحثية الشهيرة “العقول والأدمغة والبرامج” في مجلة Behavioral and Brain Sciences، وفيها قدّم تجربة فكرية صارت من أكثر الحجج تأثيرًا في تاريخ الذكاء الاصطناعي
تخيّل أن سيرل مقفل عليه في غرفة وعلى جانب الغرفة فتحة تدخل منها أوراق بالصينية وعلى الجانب الثاني فتحة يطلع منها ردود وبين يدينه كتاب قواعد يشرح له كيف يُطابق الرموز بأخرى بدون لا يفهم معنى أي حرف صيني واحد النتيجة اللي تشوفها من الخارج هي ان الغرفة تفهم الصينية لكن سيرل ما يفهم شي هنا اشتعلت المنافسة وبرزت ثلاث ردود وهي
قال بعض المدافعين ان سيرل لحاله ما يفهم لكن النظام كامل يعني الإنسان والكتاب والغرفة مع بعض هو اللي يفهم ردّ سيرل وقال تخيّل أن سيرل حفظ كل القواعد في رأسه وطلع من الغرفة هل يفهم الصينية؟ الجواب لا معناه المشكلة في المنطق ذاته مو في الهيكل وايضًا قدّم بول وباتريشيا تشورتشلاند ردهم في Scientific American عام 1990 تخيّل بدال رجل واحد في غرفة آلاف الأشخاص يشتغلون بالتوازي زي ما تشتغل خلايا الدماغ ردّ سيرل وجننهم بالصالة الصينية حتى لو كان ألف شخص يتعاونون في صالة رياضية كل واحد منهم يتبع قواعده الخاصة و لن ينشأ الفهم بينهم مجتمعين طبعًا لازم فيه بعض الانحراف عن المألوف في نفس ذي الأحداث والانحراف هنا هو ان دانيال دينيت قال إذا كان الوعي نفسه مجرد وهم يصنعه الدماغ لنفسه هنا الفرق بين الإنسان والآلة يتبخّر من الأساس
والجميل ان المعركة إلى الان لم تحسم
في عام 1950 طرح آلان تورينج سؤاله المشهور في ورقته البحثية “الحوسبة والذكاء” وأعاد صياغة السؤال من
هل تقدر الآلة تفكر؟
إلى اختبار عملي
إذا ما قدر الإنسان يفرق بين ردود الآلة وردود الإنسان فهل نسميها ذكية؟
فكرة تورينج
لا تسأل وش يصير داخل الآلة
ناظر لسلوكها الخارجي فقط وفي عام 1980 نشر الفيلسوف جون سيرل ورقته البحثية الشهيرة “العقول والأدمغة والبرامج” في مجلة Behavioral and Brain Sciences، وفيها قدّم تجربة فكرية صارت من أكثر الحجج تأثيرًا في تاريخ الذكاء الاصطناعي
تخيّل أن سيرل مقفل عليه في غرفة وعلى جانب الغرفة فتحة تدخل منها أوراق بالصينية وعلى الجانب الثاني فتحة يطلع منها ردود وبين يدينه كتاب قواعد يشرح له كيف يُطابق الرموز بأخرى بدون لا يفهم معنى أي حرف صيني واحد النتيجة اللي تشوفها من الخارج هي ان الغرفة تفهم الصينية لكن سيرل ما يفهم شي هنا اشتعلت المنافسة وبرزت ثلاث ردود وهي
قال بعض المدافعين ان سيرل لحاله ما يفهم لكن النظام كامل يعني الإنسان والكتاب والغرفة مع بعض هو اللي يفهم ردّ سيرل وقال تخيّل أن سيرل حفظ كل القواعد في رأسه وطلع من الغرفة هل يفهم الصينية؟ الجواب لا معناه المشكلة في المنطق ذاته مو في الهيكل وايضًا قدّم بول وباتريشيا تشورتشلاند ردهم في Scientific American عام 1990 تخيّل بدال رجل واحد في غرفة آلاف الأشخاص يشتغلون بالتوازي زي ما تشتغل خلايا الدماغ ردّ سيرل وجننهم بالصالة الصينية حتى لو كان ألف شخص يتعاونون في صالة رياضية كل واحد منهم يتبع قواعده الخاصة و لن ينشأ الفهم بينهم مجتمعين طبعًا لازم فيه بعض الانحراف عن المألوف في نفس ذي الأحداث والانحراف هنا هو ان دانيال دينيت قال إذا كان الوعي نفسه مجرد وهم يصنعه الدماغ لنفسه هنا الفرق بين الإنسان والآلة يتبخّر من الأساس
والجميل ان المعركة إلى الان لم تحسم
❤1
خلال الأيام الماضية عمل فريق هيوماين ليل نهار وبدون توقف على تجميع وتفعيل كامل لمنظومة B300 AI Compute Stack داخل مراكزنا ما يميز هذا الأمر أنه تم بنسبة 100% بالكامل داخليًا بأيدي أبناء الفريق وبخبراتهم فقط لا استشاريين خارجيين لا شركات خارجية ولا أي اعتماد على الغير فقط
فريقنا وعزيمتهم وكفاءتهم العالية
شكرًا لكل فرد في الفريق
فريقنا وعزيمتهم وكفاءتهم العالية
شكرًا لكل فرد في الفريق
🔥1
أكد معالي محافظ صندوق الاستثمارات العامة ياسر الرميان ان الذكاء الاصطناعي يقع في صميم المسار الحرج لاستراتيجية الصندوق وهو ما يعكس رؤية قيادية استثنائية وطموحًا وطنيًا كبيرًا ونتيجة لهذا التوجه الاستراتيجي قام الصندوق بإعادة جدولة عدد من المشاريع الوطنية التي لا تعتبر في مسار حرج لتسريع بناء منظومة الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من البنية التحتية المتقدمة ومراكز البيانات العملاقة، إلى الحوسبة فائقة الأداء والنماذج السيادية وتم خفض الإنفاق على المشاريع الإنشائية بنسبة 15% وتوجيهها للذكاء الاصطناعي يثبت هذا ان الصندوق يملك عقلية استثمارية مرنة
❤1
بينما نغرق في الذكاء الاصطناعي والخوارزميات اكتشفت إننا مهما برمجنا ونمذجنا بنقعد ندور حول أسئلة فلسفية كتاب دانيل دينيت يخليك تعيد النظر في كل شيء وبالنسبة لي معرفة كيف يفسر البشر الوعي شيء ضروري في مجال الذكاء الاصطناعي مثلًا علماء الاعصاب يفسرون الوعي بطريقة مختلفة عن علماء النفس وعلماء الحوسبة يفسرونه بطريقة تتضامن مع علماء الاعصاب ولكل فيلسوف تفسيره المختلف جذريًا وقراءة تفسير كل هاؤلاء امر ضروري فكيف تبغى آلة تكون ذكية مثلك وانت ماتعرف كيف انت ذكي من الاساس؟
❤1
سنبدأ بحول الله شرح جزئية الممارسات الحديثة في الشبكات العميقة وجزئية ابحاث التعلم العميق من كتاب التعلم العميق للمؤلفين إيان غودفيلو ويوشوا بنجيو وايضًا ارون كورفيل
يعتبر هذا الكتاب مرجعًا في مجال الذكاء الاصطناعي وخصوصًا في التعلم العميق
قال جيفري هينتون الاستاذ الفخري في جامعة تورونتو وباحث مميز في قوقل وأحد “آباء التعلم العميق” و حاصل على جائزة تورينج
وقال عنه إيلون ماسك وهو رئيس مشارك لOpenAI ومؤسس تسلا و سبيس اكس
يعتبر هذا الكتاب مرجعًا في مجال الذكاء الاصطناعي وخصوصًا في التعلم العميق
قال جيفري هينتون الاستاذ الفخري في جامعة تورونتو وباحث مميز في قوقل وأحد “آباء التعلم العميق” و حاصل على جائزة تورينج
هذا هو الكتاب المدرسي النهائي والمرجعي في التعلم العميق. كتبه مساهمون رئيسيون في المجال، وهو واضح وشامل وموثوق. إذا أردت أن تعرف من أين أتى التعلم العميق، وما فائدته، وإلى أين يتجه، فاقرأ هذا الكتاب
وقال عنه إيلون ماسك وهو رئيس مشارك لOpenAI ومؤسس تسلا و سبيس اكس
كتبه ثلاثة خبراء في المجال، والتعلم العميق هو الكتاب الشامل الوحيد في الموضوع. يوفر منظورًا واسعًا مطلوبًا بشدة والأساسيات الرياضية لمهندسي البرمجيات والطلاب الذين يدخلون المجال، ويُعد مرجعًا للخبراء
❤2
(6.1) مثال تعلم دالة XOR
هذا الدرس مهم جدًا لانه يشرح لنا ليش نحتاج اصلًا للعمق (الطبقات المخفية) في الشبكات وليش مانكتفي بالطرق البسيطة
طبعًا دالة XOR هي بنفس الوقت بوابة منطقية درسناها في اول ثانوي ما لكم بالطويلة الدالة تاخذ رقمين اما 1 او 0 وتعطينا نتيجة وحدة دام الدالة تاخذ رقمين
خلونا نرمز للرقم الاول بx1 والرقم الثاني x2 وهنا نقدر نبدأ نستخدم الرياضيات تحتاج انك تحول الأشياء إلى ارقام ومتغيرات مقبولة رياضيًا لتدخل في الرياضيات
الحالة الاولى x1=0 و x2=0 النتيجة هي 0
الحالة الثانية x1=0 و x2=1 النتيجة هي 1
الحالة الثالثة x1=1 و x2=0 النتيجة هي 1
الحالة الثالثة x1=1 و x2=1 النتيجة هي 0
من هذه الحالات نعرف ان النتيجة تكون 1 لما يكون واحد من الرقمين 1 والثاني 0 إذا كانوا متشابهين (كلهم 0 أو كلهم 1) تكون النتيجة 0 والحين نبغى نخلي الكمبيوتر يتعلم ذي القاعدة المشكلة هنا ان الطرق البسيطة القديمة تحاول ترسم خط واحد مستقيم عشان يفصل بين الحالات اللي النتيجة فيها 1 والحالات اللي النتيجة فيها 0
شوفوا الصورة تحت 👇🏻
هذا الدرس مهم جدًا لانه يشرح لنا ليش نحتاج اصلًا للعمق (الطبقات المخفية) في الشبكات وليش مانكتفي بالطرق البسيطة
طبعًا دالة XOR هي بنفس الوقت بوابة منطقية درسناها في اول ثانوي ما لكم بالطويلة الدالة تاخذ رقمين اما 1 او 0 وتعطينا نتيجة وحدة دام الدالة تاخذ رقمين
خلونا نرمز للرقم الاول بx1 والرقم الثاني x2 وهنا نقدر نبدأ نستخدم الرياضيات تحتاج انك تحول الأشياء إلى ارقام ومتغيرات مقبولة رياضيًا لتدخل في الرياضيات
الحالة الاولى x1=0 و x2=0 النتيجة هي 0
الحالة الثانية x1=0 و x2=1 النتيجة هي 1
الحالة الثالثة x1=1 و x2=0 النتيجة هي 1
الحالة الثالثة x1=1 و x2=1 النتيجة هي 0
من هذه الحالات نعرف ان النتيجة تكون 1 لما يكون واحد من الرقمين 1 والثاني 0 إذا كانوا متشابهين (كلهم 0 أو كلهم 1) تكون النتيجة 0 والحين نبغى نخلي الكمبيوتر يتعلم ذي القاعدة المشكلة هنا ان الطرق البسيطة القديمة تحاول ترسم خط واحد مستقيم عشان يفصل بين الحالات اللي النتيجة فيها 1 والحالات اللي النتيجة فيها 0
شوفوا الصورة تحت 👇🏻
❤1
النقاط الخضراء لازم تكون نتيجتها 1 و النقاط الحمراء لازم تكون نتيجتها 0
لو نركز شوي نشوف انه مافيه خط مستقيم واحد يقدر يفصل الحمراء عن الخضراء بطريقة صحيحة لان الخضراء موجودة في جهتين عكس بعض والحمراء كذلك معناه اي طريقة بسيطة (تعتمد على خط واحد) ماراح تمشي معنا بتعطي إجابات غلط أو متوسطة (مثل 0.5) في كل الحالات
اكيد قد سمعتوا عن شتاء الذكاء الاصطناعي الاول ترا سببه هذي المشكلة 🫤
لان في عام 1969 اثبت العلماء أن الPerceptron وهو ابسط نموذج شبكات عصبية في التاريخ ما يقدر يحل XOR
طيب والحل؟
الحل هو اننا بدال ما نعتمد على خط واحد بس نضيف طبقة بالنص (الطبقة المخفية)
الهيكل الان يصير الطبقة الاولى اللي هي المدخلات تاخذ الرقمين x1 و x2 والطبقة المخفية تحول هذي المدخلات لشكل جديد والطبقة الاخيرة (الاخراج) تعطي النتيجة النهائية
لو نركز شوي نشوف انه مافيه خط مستقيم واحد يقدر يفصل الحمراء عن الخضراء بطريقة صحيحة لان الخضراء موجودة في جهتين عكس بعض والحمراء كذلك معناه اي طريقة بسيطة (تعتمد على خط واحد) ماراح تمشي معنا بتعطي إجابات غلط أو متوسطة (مثل 0.5) في كل الحالات
اكيد قد سمعتوا عن شتاء الذكاء الاصطناعي الاول ترا سببه هذي المشكلة 🫤
لان في عام 1969 اثبت العلماء أن الPerceptron وهو ابسط نموذج شبكات عصبية في التاريخ ما يقدر يحل XOR
طيب والحل؟
الحل هو اننا بدال ما نعتمد على خط واحد بس نضيف طبقة بالنص (الطبقة المخفية)
الهيكل الان يصير الطبقة الاولى اللي هي المدخلات تاخذ الرقمين x1 و x2 والطبقة المخفية تحول هذي المدخلات لشكل جديد والطبقة الاخيرة (الاخراج) تعطي النتيجة النهائية
❤1