أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لصناعة الفيديوهات المتقدمة

توجِد العناوين والنصوص والفيديوهات والتسجيلات الصوتية ببضع كلمات

تستطيع صُنع فيديوهات مبهرة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبكل سهولة
تستطيع صُنع فيديوهات مبهرة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبكل سهولة
TT

أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لصناعة الفيديوهات المتقدمة

تستطيع صُنع فيديوهات مبهرة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبكل سهولة
تستطيع صُنع فيديوهات مبهرة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وبكل سهولة

أصبح بمقدور الجميع إنتاج فيديوهات متنوعة وبجودة عالية، حتى لو لم يكن لديهم أي معرفة مسبقة في مجال كتابة السيناريو وتسجيل الفيديو وإضافة الصوتيات إليها وتحريرها ونشرها في قنوات الشبكات الاجتماعية، ودون الحاجة لاقتناء كاميرات وعدسات وميكروفونات متقدمة والبرامج اللازمة لدمجها وتحريرها؛ وذلك بفضل تطور أدوات الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات وسهولة استخدامها.

وتطرح هذه الأدوات أسئلة كثيرة في بال المستخدمين، من بينها هل سنشهد قريباً إطلاق أفلام واقعية أو كارتونية أو فيديوهات موسيقية بجودة عالية جداً باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي فقط؟ هل سيصبح الجميع كُتّاباً ومحرري ومخرجي فيديو بفضل هذه الأدوات، وكيف سيستفيد منها كبار الكتاب والمحررين والمخرجين لتطوير أعمالهم ونقلها إلى مستويات أفضل وبسرعات أعلى؟ ونذكر في هذا الموضوع مجموعة من تلك الأدوات وكيفية استخدامها.

يمكن الاختيار من بين أساليب رسم مختلفة حسب الرغبة

أدوات إنتاج فيديو متقدمة

• «كانفا دوت كوم» (Canva.com): الأداة الأولى التي نذكرها هنا، وهي تسمح بكتابة وصف الفيديو المطلوب لتقوم بإنتاج الفيديو من تلقاء نفسها. ويمكن تعديل الفيديو بعد ذلك وإضافة المؤثرات المطلوبة إليه بكل سهولة وإزالة الخلفيات بضغطة زر واحدة. وتستطيع هذه الأداة تقديم أوجه مصنوعة بالذكاء الاصطناعي واستخدامها لقراءة النص أمام المستخدمين من بين 40 لغة مختلفة إن كنت لا ترغب بالظهور في الفيديو. كما يمكن رفع ملف صوتي يحتوي على التسجيل المرغوب واستخدامه في الفيديو.

وتسمح الأداة كذلك بإضافة النصوص بأشكال وألوان مختلفة وتحريكها بكل سهولة، وتقدم مجموعة من الصور والمؤثرات المجانية وأخرى مدفوعة، يمكن استخدامها بشكل مباشر داخل الأداة نفسها أو حفظها على كومبيوتر المستخدم واستخدامها في أداة أخرى، كما سنفصل أدناه.

• «لوما لابز دوت إيه آي» (LumaLabs.ai): تسمح بإيجاد الفيديوهات السينمائية المبهرة والواقعية بمجرد كتابة الوصف المرغوب لدرجة يصعب فيها تمييز المشهد الحقيقي عن ذلك المصنوع من خلال الأداة. ويمكن استخدامها 30 مرة يومياً، مع توفير خيار الاشتراك المدفوع للحصول على مزايا إضافية.

أداة متكاملة

• «إنفيديو دوت آي أو» (Invideo.io): هذه أداة متكاملة تقدم 500 قالب (Template) مسبق الإعداد، يمكن استخدامها أو تخصيصها حسب الرغبة، مع سهولة إزالة الخلفيات من الصور الموجودة بحوزة المستخدم، التي سيتم إضافتها إلى الفيديو المرغوب، أو من خلال صور موجودة في الإنترنت وإضافة الموسيقى والنصوص إليها. وتسمح الأداة كذلك بإيجاد نص مناسب للفيديو بمجرد كتابة بضع كلمات رئيسية ووصف للفيديو المرغوب، مع القدرة على تحويل مقال مكتوب إلى فيديو مختصر في دقائق قليلة. وتقدم الأداة مكتبة ضخمة (أكثر من 8 ملايين مقطع) من الفيديوهات مسبقة الإعداد التي يمكن استخدامها في الفيديو. كما يمكن إضافة المؤثرات البصرية إلى الفيديو النهائي بكل سهولة، التي تشمل إضافة حركات النقل بين مشهد وآخر (Transition)، وتعديل أبعاد الفيديو وإضافة الملصقات، وغيرها.

وتسمح الأداة كذلك بإضافة ملف صوتي إلى الفيديو وتحريره بكل سهولة (تدعم اللغة العربية)، مع سهولة إضافة الزملاء والأصدقاء إلى قائمة محرري الفيديو في حال الحاجة للعمل جماعياً على فيديو محدد. ويمكن كتابة سؤال ما والحصول على الإجابة على شكل فيديو يمكن مشاركته مع الجميع، مثل «كيف يمكنني المحافظة على بطارية الهاتف الجوال؟»، لتقدم الأداة فيديو توضيحياً يحتوي على نصائح بالصوت والصورة، مع القدرة على تعديل محتوى الفيديو واختيار صوت المتحدث أو استخدام صوتك من خلال تسجيل مرجعي لك مسبق. ويوجد اشتراك مجاني بالخدمة مع تقديم خيارات مدفوعة للحصول على المزيد من المزايا ودعم استخدام الهاتف الجوال.

• «بيكسارت» (Picsart): أداة تقدم القدرة على صنع الفيديوهات بمجرد كتابة نص وصفي للفكرة المطلوبة والحصول على نتائج مبهرة في أقل من 5 دقائق. ويمكن اختيار أسلوب الرسومات المطلوبة من بين الواقعية والفنية والكارتونية، وغيرها. ويوجد اشتراك مجاني بالخدمة مع تقديم خيارات مدفوعة للحصول على المزيد من المزايا.

• «ليوناردو دوت إيه آي» (Leonardo.ai): أداة مجانية تسمح لك بإنتاج الصورة المرغوبة حسب وصف نصي وعوامل رسم متعددة. الأمر الملفت بهذه الأداة أنها تسمح بتحميل صورة مرجعية يمكن استخدامها لإيجاد الصورة المرغوبة بهدف تسهيل عملية إيجاد الصورة بالشكل الصحيح. وتسمح الأداة بتحرير الصورة باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي سيفهم سياق الصورة ويقوم بتحرير العديد من العناصر المرغوبة، مثل تحرير صورة لقطط توجد فيها كلمة «قطة»، ومن ثم طلب تغيير محتوى الصورة من قطط إلى طيور، ليتم استبدال القطط بالطيور مع تعديل كلمة «قطة» إلى «طائر» بشكل آلي ودون أي تدخل من المستخدم في ذلك.

• مجموعة متنوعة من الأدوات التي تحول النصوص أو الصور إلى فيديوهات مبهرة، مثل «هوتشوت دوت كو» (Hotshot.co) و«كلينغ إيه آي دوت آي أو» (KlingAI.io) و«رانواي إم إل دوت كوم» (RunwayML.com).

استخدام عدة أدوات

ويمكنك استخدام عدة أدوات للتحكم بشكل أكبر في الفيديو الذي ترغب في صنعه، مثل استخدام موقع «تايتل - جينيريتر دوت كوم» (Title-Generator.com) وكتابة المجال الذي تريد إيجاد نص مرتبط به، ليقدم لك مئات الأفكار والعناوين للفيديو المرغوب. ويمكنك بعد ذلك الذهاب إلى أداتي «تشات جي بي تي» (ChatGPT) أو «غوغل جيميناي» (Google Gemini) وطلب إيجاد نص للفيديو المطلوب مدته 5 دقائق، مثلاً، ومن ثم نسخ النص وتعديله حسب الحاجة.

فيديوهات واقعية يصعب تمييزها عن الحقيقة بمجرد كتابة وصف الفيديو المرغوب

الخطوة التالية هي الذهاب إلى موقع «ستيف دوت إيه آي» (Steve.ai)، الذي يطلب منك مشاركة النص ليقوم بإنتاج الفيديو بشكل آلي. وهناك أدوات أخرى مشابهة هي «آب دوت فيسلا دوت يو إس» (App.visla.us) و«سيلابي دوت آي أو» (Syllaby.io) وأداة «لوما لابز دوت إيه آي» المذكورة أعلاه. وتسمح أداة «أدوريلابز دوت كوم» (AdoriLabs.com) بتحويل النص الكامل الموجودة لديك إلى فيديو في ثوانٍ قليلة.

ونذكر كذلك أداتي «سيمبليفايد دوت كوم» (Simplified.com) و«كوبيكوبتر دوت إيه آي» (Copycopter.ai) اللتين تسمحان بإيجاد فيديو بمجرد كتابة فكرة الموضوع.

ويمكن الذهاب إلى موقع «سينثيسيز دوت آي أو» (Synthesys.io) واختيار شكل شخصية متحدثة مناسبة (Talking Avatar)، ومن ثم مشاركة النص مع الأداة، ليتم إيجاد شخصية تقوم بقراءة المحتوى للمستخدمين. ويمكن إضافة هذه الشخصية إلى فيديوهات المستخدم وإضافة المؤثرات البصرية إلى الفيديو النهائي بكل سهولة.

وإن أردت المزيد من التحكم بالفيديو، فيمكنك إنتاج النص، ومن ثم الذهاب إلى موقع «كانفا» أو «ليوناردو دوت إيه آي» المذكورين أعلاه أو أي موقع آخر وإيجاد صورة معبرة، مثل صورة لشخصية من الفاكهة (يمكن استخدام «كانفا» لإضافة صورة لتفاحة كارتونية، ومن ثم إضافة عينين وفم وأيدٍ وأرجل)، ثم حفظها على كومبيوتر المستخدم. وننتقل الآن إلى خطوة «تحريك» هذه الشخصية من خلال أداة «سكيتش دوت ميتا ديمو لاب» (Sketch.MetaDemoLab.com) التي تطلب منك اختيار الصورة، ومن ثم تحديد أماكن مفاصلها التي ستتحرك، ومن ثم اختيار الحركة المطلوبة من بين مجموعة متنوعة. ويمكن حفظ الفيديو النهائي على كومبيوتر المستخدم.

وننتقل الآن إلى إيجاد التسجيل الصوتي من خلال أداة «إيليفين لابز دوت آي أو» (ElevenLabs.io)، ومن ثم الضغط على زر «Go to app» أسفل الشاشة، ولصق النص الصوتي المرغوب واختيار الصوت المناسب (تدعم الأداة نطق الكلمات باللغة العربية بشكل قياسي)، ومن ثم حفظه على كومبيوتر المستخدم. وبعدما تم جمع الملفات المطلوبة، يمكن العودة إلى أداة «كانفا» وإضافة الفيديو المتحرك للشخصية والملف الصوتي، ومن ثم إضافة الموسيقى والخلفيات من خلال أداة «كانفا» أو من أي ملف خاص بالمستخدم، وتعديل مدة الفيديو وإضافة المؤثرات المختلفة، ومن ثم حفظه على شكل فيديو بأبعاد مختلفة حسب الشبكة الاجتماعية المرغوبة ورفعه إليها.

أيضاً تستطيع إيجاد رسومات ثلاثية الأبعاد ومجسمة تتحرك باستخدام أداة «ميشي دوت إيه آي» (Meshy.ai) سهلة الاستخدام، التي تطلب منك إدخال وصف الرسومات المطلوبة، وإيجاد التصميم المطلوب، واختيار أماكن مفاصل الشخصية التي يمكن تحريكها، ومن ثم استخدامها في برامج الرسومات المتخصصة أو داخل الفيديوهات المرغوبة.

وتوجد الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي ستساعدك في إيجاد الفيديوهات وغيرها من الوظائف الأخرى، ويمكن البحث عنها باستخدام موقع «إنفايد إيه آي دوت كوم» (InvadeAI.com)، يدعم اللغة العربية، ومعرفة أي منها مجاني وأي منها مدفوع، مع القدرة على اختيار فئة الخدمة.


مقالات ذات صلة

3 نماذج ذكاء اصطناعي جديدة من «مايكروسوفت» للصوت والصورة والنص

تكنولوجيا أطلقت «مايكروسوفت» 3 نماذج «MAI» جديدة تشمل تحويل الصوت إلى نص وتوليد الصوت وإنشاء الصور (مايكروسوفت)

3 نماذج ذكاء اصطناعي جديدة من «مايكروسوفت» للصوت والصورة والنص

«مايكروسوفت» تطلق نماذج «MAI » للصوت والصورة والنص؛ لتعزيز التطبيقات متعددة الوسائط مع تركيز على الأداء والتكلفة والتكامل داخل «فاوندري».

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا أطلقت «غوغل» نموذج «Gemma 4» بترخيص مفتوح يتيح الاستخدام والتعديل والنشر دون قيود كبيرة (رويترز)

«Gemma 4» من «غوغل»: ذكاء اصطناعي مفتوح يعمل على الأجهزة الشخصية

«غوغل» تطلق «Gemma 4» كنموذج مفتوح يعمل محلياً... ما يعزز الخصوصية ويقلل الاعتماد على السحابة ويدعم قدرات متقدمة للمطورين.

نسيم رمضان (لندن)
الاقتصاد نائب رئيس مجلس إدارة «مايكروسوفت» ورئيسها براد سميث ورئيسة وزراء اليابان ساناي تاكايشي قبل اجتماع في طوكيو (أ.ب)

«مايكروسوفت» تستثمر 10 مليارات دولار في اليابان لتعزيز الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني

أعلنت «مايكروسوفت» يوم الجمعة عن خطة لاستثمار 1.6 تريليون ين (10 مليارات دولار) في اليابان خلال الفترة من 2026 إلى 2029 لتوسيع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

«الشرق الأوسط» (طوكيو)
الاقتصاد شعار شركة «سامسونغ إلكترونيكس» ولوحة أم للكمبيوتر في هذا الرسم التوضيحي (رويترز)

بدعم من طلب الرقائق… «سامسونغ» تتجه للإعلان عن أرباح فصلية قياسية

من المتوقع أن تحقق شركة «سامسونغ إلكترونيكس» قفزة هائلة في أرباحها التشغيلية خلال الربع الأول من العام، مستفيدة من ارتفاع أسعار رقائق الذاكرة.

«الشرق الأوسط» (سيول )
تكنولوجيا أصبح «شات جي بي تي» متاحاً داخل «CarPlay» عبر تفاعل صوتي فقط يتناسب مع بيئة القيادة (شاترستوك)

«شات جي بي تي» يرافقك أثناء القيادة… عبر «CarPlay» من «أبل»

«شات جي بي تي» يصل إلى «CarPlay» كتجربة صوتية فقط، مع قدرات محدودة، في خطوة نحو دمج الذكاء الاصطناعي بالقيادة اليومية.

نسيم رمضان (لندن)

3 نماذج ذكاء اصطناعي جديدة من «مايكروسوفت» للصوت والصورة والنص

أطلقت «مايكروسوفت» 3 نماذج «MAI» جديدة تشمل تحويل الصوت إلى نص وتوليد الصوت وإنشاء الصور (مايكروسوفت)
أطلقت «مايكروسوفت» 3 نماذج «MAI» جديدة تشمل تحويل الصوت إلى نص وتوليد الصوت وإنشاء الصور (مايكروسوفت)
TT

3 نماذج ذكاء اصطناعي جديدة من «مايكروسوفت» للصوت والصورة والنص

أطلقت «مايكروسوفت» 3 نماذج «MAI» جديدة تشمل تحويل الصوت إلى نص وتوليد الصوت وإنشاء الصور (مايكروسوفت)
أطلقت «مايكروسوفت» 3 نماذج «MAI» جديدة تشمل تحويل الصوت إلى نص وتوليد الصوت وإنشاء الصور (مايكروسوفت)

أطلقت «مايكروسوفت» 3 نماذج جديدة من الذكاء الاصطناعي ضمن منصة «فاوندري (Foundry)» في خطوة تعكس توجهاً واضحاً نحو بناء منظومة متكاملة تدعم التطبيقات متعددة الوسائط، بدلاً من الاعتماد على نماذج منفصلة لكل استخدام. وبحسب ما ورد في مدونة رسمية للشركة، تشمل النماذج الجديدة «MAI-Transcribe-1» لتحويل الصوت إلى نص، و«MAI-Voice-1» لتوليد الصوت، و«MAI-Image-2» لإنشاء الصور، وهي متاحة حالياً للمطورين عبر «Foundry» وبيئة «MAI Playground».

من نماذج منفصلة إلى منظومة متكاملة

تعكس هذه الخطوة تحولاً في طريقة بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من الاعتماد على نموذج واحد شامل، تتجه «مايكروسوفت» نحو تطوير مجموعة من النماذج المتخصصة، كل منها يعالج نوعاً مختلفاً من بيانات الصوت والصورة والنص.

هذا النهج ينسجم مع الاتجاه الأوسع في الصناعة نحو ما يُعَرف بـ«الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط»، حيث يمكن للأنظمة التعامل مع أنواع مختلفة من المدخلات والمخرجات ضمن تجربة واحدة متكاملة.

أحد أبرز النماذج الجديدة هو «MAI-Transcribe-1»، المصمم لتحويل الكلام إلى نَصٍّ بدقة عالية، حتى في البيئات غير المثالية مثل الضوضاء أو تسجيلات الاجتماعات.

تشير «مايكروسوفت» إلى أنَّ النموذج يدعم 25 لغة من أكثر اللغات استخداماً، ويحقِّق أداءً متقدماً وفق معايير قياس معتمدة، مع سرعة معالجة أعلى مقارنة بأنظمة سابقة. كما تمَّ تصميمه للعمل في ظروف واقعية، مثل مراكز الاتصال أو الاجتماعات، حيث تتداخل الأصوات وتختلف جودة التسجيل. هذا التركيز على «البيئة الواقعية» يعكس تحولاً في تصميم النماذج، من الأداء في المختبرات إلى الأداء في الاستخدام الفعلي.

تركز النماذج على الأداء في البيئات الواقعية وسرعة المعالجة وليس فقط نتائج المختبر (مايكروسوفت)

الصوت الاصطناعي

يركز نموذج «MAI-Voice-1» على توليد الصوت، مع محاولة جعل النتائج أكثر واقعية من حيث النبرة والتعبير. ووفقاً للمدونة، يمكن للنموذج إنتاج صوت طبيعي يحافظ على هوية المتحدث حتى في المحتوى الطويل. كما يتيح إنشاء أصوات مخصصة باستخدام عينة قصيرة من التسجيل الصوتي. ويتميَّز كذلك بسرعة عالية، حيث يمكنه توليد دقيقة من الصوت خلال ثانية واحدة تقريباً، ما يفتح المجال أمام استخدامه في تطبيقات مثل المساعدات الصوتية، أو المحتوى الصوتي التفاعلي.

توليد الصور

أما النموذج الثالث الذي يدعى «MAI-Image-2» فيركز على إنشاء الصور مع تحسينات في السرعة والأداء. تشير «مايكروسوفت» إلى أنَّ النموذج يوفِّر سرعة توليد أعلى تصل إلى ضعفين مقارنة بالإصدارات السابقة، مع الحفاظ على جودة مناسبة للاستخدامات الإبداعية مثل التصميم والإعلانات. كما تمَّ تصميمه ليلبي احتياجات المُصمِّمين وصناع المحتوى، من خلال تحسين عناصر مثل الإضاءM، ودقة التفاصيل، والنصوص داخل الصور.

صور أنشأتها «WPP» باستخدام «MAI-Image-2» (مايكروسوفت)

السرعة والتكلفة... عاملان حاسمان

إلى جانب الأداء، تركز «مايكروسوفت» على جانب التكلفة الذي لا يقل أهمية. تشير الشركة إلى أنَّ النماذج الجديدة تقدِّم ما تصفه بـ«أفضل توازن بين السعر والأداء»، مع كفاءة أعلى في استخدام الموارد، بما في ذلك تقليل استهلاك وحدات المعالجة الرسومية (GPU). هذا الجانب يعكس واقعاً متزايد الأهمية في سوق الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد التحدي في بناء النماذج فقط، بل في تشغيلها على نطاق واسع بتكلفة مقبولة.

لا يمكن فصل هذا الإعلان عن استراتيجية «مايكروسوفت» الأوسع في مجال الذكاء الاصطناعي. فإطلاق نماذج داخلية يُعزِّز استقلالية الشركة، ويقلل اعتمادها على شركاء خارجيِّين، في ظلِّ منافسة متزايدة مع شركات مثل «غوغل»، و«أمازون». كما أنَّ دمج هذه النماذج داخل منتجات مثل «كوبايلوت (Copilot)»، و«تيمز (Teams)»، و«بينغ (Bing)» يشير إلى توجه نحو تحويل الذكاء الاصطناعي من ميزة إضافية إلى بنية أساسية داخل المنتجات الرقمية.

تسعى «مايكروسوفت» إلى تحقيق توازن بين الكفاءة والتكلفة في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي (مايكروسوفت)

من النماذج إلى التطبيقات

رغم أنَّ الإعلان يركز على النماذج نفسها، فإنَّ القيمة الحقيقية تظهر في كيفية استخدامها. تَوفُّر هذه الأدوات للمطورين يعني إمكانية بناء تطبيقات تجمع بين الصوت والنص والصورة ضمن تجربة واحدة.

هذا قد يفتح المجال أمام تطبيقات جديدة، مثل أنظمة تحويل الاجتماعات إلى نصوص قابلة للبحث، ومساعدات صوتية أكثر واقعية، وأدوات تصميم مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

في المجمل، يشير إطلاق هذه النماذج إلى مرحلة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد التركيز على نموذج واحد قوي، بل على منظومة متكاملة من النماذج المتخصصة. وبينما لا تزال المنافسة في هذا المجال في مراحل متسارعة، فإنَّ ما يتضح هو أن الاتجاه العام يتجه نحو بناء بنى تحتية للذكاء الاصطناعي، وليس مجرد أدوات منفصلة.


القمر مختبراً... كيف يشكّل «أرتميس» بروفة «ناسا» لرحلات المريخ؟

رواد الفضاء الأربعة في مهمة «أرتميس ‌2» (ناسا)
رواد الفضاء الأربعة في مهمة «أرتميس ‌2» (ناسا)
TT

القمر مختبراً... كيف يشكّل «أرتميس» بروفة «ناسا» لرحلات المريخ؟

رواد الفضاء الأربعة في مهمة «أرتميس ‌2» (ناسا)
رواد الفضاء الأربعة في مهمة «أرتميس ‌2» (ناسا)

تُقدم مهمة «أرتميس ‌2» (Artemis II) من «ناسا» بوصفها أول رحلة مأهولة ضمن برنامج العودة إلى القمر منذ عقود. لكن في الواقع، يمكن فهم ذلك بشكل أدق كمرحلة تمهيدية «أو بروفة» لهدف أبعد وأكثر تعقيداً وهو إرسال البشر إلى المريخ.

فعلى عكس مهام «أبولو» في ستينات القرن الماضي وسبعيناته، التي ركزت على الهبوط قصير المدى والإنجاز الرمزي، صُمم برنامج «أرتميس» حول فكرة الوجود المستدام. وهذا الفرق جوهري في قيمته الاستراتيجية. فالقمر هنا ليس الوجهة النهائية، بل ساحة اختبار تُجرَّب فيها التقنيات والقدرات البشرية ونماذج التشغيل في بيئة فضائية حقيقية، قبل الانتقال إلى رحلات متعددة السنوات نحو المريخ.

رائد الفضاء فيكتور غلوفر يجري فحوص تسرّب على بدلته الفضائية داخل غرفة تجهيز الطاقم (ناسا)

اختبار التقنيات خارج مدار الأرض

يتمثل أحد الأدوار الأساسية لـ«أرتميس» في اختبار التقنيات التي ستكون حاسمة لاستكشاف الفضاء العميق. فبعثات المريخ ستتطلب أنظمة قادرة على العمل بشكل مستقل لفترات طويلة، مع دعم محدود من الأرض.

على سطح القمر، تخطط «ناسا» لاختبار أنظمة دعم الحياة القادرة على إعادة تدوير الهواء والماء بكفاءة لفترات ممتدة. ويجب أن تعمل هذه الأنظمة بشكل موثوق في بيئات يصعب فيها الإمداد، حيث لا مجال للأخطاء. كما ستُختبر أنظمة توليد الطاقة التي تعتمد إلى حد كبير على الطاقة الشمسية في ظروف قاسية، تشمل ليالي قمرية قد تمتد لأسبوعين.

ومن المجالات الأساسية أيضاً، استخدام الموارد المحلية (ISRU)؛ إذ يُعتقد أن القطب الجنوبي للقمر يحتوي على جليد مائي يمكن تحويله أكسجيناً للتنفس وهيدروجيناً كوقود. وإذا ثبتت جدوى ذلك، فقد يقلل الحاجة إلى نقل كميات كبيرة من الموارد من الأرض، وهو أمر يصبح ضرورياً في بعثات المريخ.

كما ستُختبر أنظمة الحركة على السطح، والمساكن، والعمليات الميدانية، بما في ذلك المركبات الجوالة المضغوطة، والوحدات السكنية القابلة للتوسعة، والأنظمة الروبوتية المساندة للرواد.

صورة أيقونية لأثر قدم بسطح القمر خلال السير على القمر في مهمة «أبوبو 11» 20 يوليو 1969 (ناسا)

قدرة الإنسان على التحمل

يطرح إرسال البشر خارج مدار الأرض المنخفض تحديات لم تُختبر بشكل كافٍ منذ حقبة «أبولو». ويوفر «أرتميس» فرصة لدراسة أداء الرواد خلال مهام أطول في بيئات فضائية أكثر قسوة.

ويُعدّ التعرض للإشعاع أحد أبرز هذه التحديات. فعلى عكس رواد محطة الفضاء الدولية، الذين يستفيدون من حماية جزئية يوفرها المجال المغناطيسي للأرض، سيتعرض رواد القمر ومن ثم المريخ لمستويات أعلى من الإشعاع الكوني. وفهم كيفية الحد من هذه المخاطر سيكون أمراً حاسماً.

كما أن العوامل النفسية والبدنية لا تقل أهمية؛ إذ يمكن للعزلة الطويلة وضيق المساحات وتأخر الاتصالات أن تؤثر على أداء الطاقم. ورغم أن القمر يبعد بضعة أيام فقط عن الأرض، فإنه يوفّر بيئة أكثر واقعية من المدار الأرضي لدراسة هذه التأثيرات. ومن المتوقع أن توفر مهام «أرتميس» خاصة تلك التي تتضمن إقامة أطول على سطح القمر، بيانات مهمة لتطوير معايير اختيار الرواد وتدريبهم والتخطيط لبعثات المريخ.

لقطة مقرّبة لوجه رائد الفضاء توماس سترافورد قائد مهمة «أبوبو 10» (ناسا)

بناء لوجيستيات الفضاء وإدارتها

تمثل اللوجيستيات مجالاً آخر يعمل فيه «أرتميس» كمنصة اختبار. فالوجود المستدام على القمر يتطلب تطوير سلاسل إمداد تمتد إلى ما وراء الأرض، تشمل نقل المعدات والوقود والمواد الاستهلاكية عبر مهام متعددة.

ويلعب «Lunar Gateway» دوراً محورياً في هذه المنظومة؛ إذ يُخطط أن يكون محطة مدارية حول القمر تُستخدم نقطةَ انطلاقٍ للبعثات إلى السطح والعودة منه، إضافة إلى كونه منصةً للتعاون الدولي.

ويعكس هذا النهج القائم على توزيع مكونات المهمة عبر منصات متعددة التعقيد المتوقع في بعثات المريخ، حيث يجب تنسيق العمل بين مركبات فضائية، وأنظمة سطحية، وبنية تحتية مدارية.

كما تشمل هذه المنظومة أنظمة الاتصال. فرغم أن القمر يتيح اتصالاً شبه فوري مع الأرض، فإن بعثات المريخ ستشهد تأخراً قد يصل إلى 20 دقيقة في كل اتجاه. لذلك؛ يُعدّ تطوير أنظمة أكثر استقلالية وقدرة على اتخاذ القرار، أمراً ضرورياً، ويشكّل «أرتميس» خطوة وسيطة نحو ذلك.

نموذج تشغيلي جديد

يعكس «أرتميس» أيضاً تحولاً في طريقة تنظيم المهام الفضائية. فبعكس «أبولو» التي كانت تقودها الحكومات بالكامل، يعتمد «أرتميس» بشكل كبير على الشراكات مع القطاع الخاص والجهات الدولية.

فمشاركة الشركات الخاصة مثل تطوير أنظمة الهبوط البشري تُدخل ديناميكيات جديدة تتعلق بالتكلفة والابتكار وتقاسم المخاطر. كما أن التعاون الدولي يوسّع نطاق البرنامج من الناحيتين التقنية والسياسية.

ومن المرجح أن يكون هذا النموذج ضرورياً لبعثات المريخ، التي تتطلب موارد وخبرات تتجاوز قدرات جهة واحدة. وبذلك يُعدّ «أرتميس» ليس فقط منصة اختبار تقنية، بل أيضاً تجربة في الحوكمة والتعاون.

صاروخ «ناسا» العملاق «أرتميس إس إل إس» في مركز كيندي الفضائي (ناسا)

القمر نقطةَ انطلاق

لم يكن اختيار القمر ميدانَ اختبار أمراً عشوائياً. فبفضل قربه من الأرض؛ يمكن تنفيذ مهام متكررة وتدريجية، مع الحفاظ على مستوى مقبول من المخاطر.

ففي حال حدوث خلل، تظل إمكانية التدخل أو الإمداد قائمة، على عكس بعثات المريخ، حيث تصبح هذه الخيارات شبه مستحيلة. وهذا يجعل القمر بيئة مناسبة لاختبار الأنظمة في ظروف واقعية دون تحمل المخاطر الكاملة للرحلات بين الكواكب.

ومع ذلك، لا يمكن تجاهل الفروقات بين القمر والمريخ، فالمريخ يمتلك غلافاً جوياً وجاذبية مختلفة وظروفاً بيئية أكثر تعقيداً. ورغم أن «أرتميس» لا يحاكي هذه العوامل بالكامل، فإنه يسهِم في تقليل درجة عدم اليقين في عناصر أساسية.

أبعد من مجرد عودة

قد يُقلل وصف «أرتميس» بأنه مجرد عودة إلى القمر من فهم غايته الحقيقية. فالبرنامج يمثل انتقالاً من الاستكشاف المؤقت إلى الوجود المستدام، ومن المهام المنفصلة إلى الأنظمة المتكاملة.

وبهذا المعنى، لا يتعلق «أرتميس» بإعادة زيارة وجهة معروفة، بل بالتحضير لوجهة غير مسبوقة. فالتقنيات ونماذج التشغيل والعوامل البشرية التي يجري اختبارها على القمر تشكّل جميعها عناصر أساسية لمهمة أكبر. ويبقى نجاح هذا النهج في تمهيد الطريق إلى المريخ سؤالاً مفتوحاً، في ظل التحديات التقنية والتمويلية وتأخيرات الجدول الزمني.

لكن ما يبدو واضحاً هو المنطق الاستراتيجي وراءه: القمر يوفر بيئة يمكن من خلالها اختبار أسس استكشاف الفضاء العميق. ومن خلال ذلك، يضع «أرتميس» نفسه ليس بوصفه نهاية، بل بوصفه خطوة أساسية نحو الوجهة التالية.


«Gemma 4» من «غوغل»: ذكاء اصطناعي مفتوح يعمل على الأجهزة الشخصية

أطلقت «غوغل» نموذج «Gemma 4» بترخيص مفتوح يتيح الاستخدام والتعديل والنشر دون قيود كبيرة (رويترز)
أطلقت «غوغل» نموذج «Gemma 4» بترخيص مفتوح يتيح الاستخدام والتعديل والنشر دون قيود كبيرة (رويترز)
TT

«Gemma 4» من «غوغل»: ذكاء اصطناعي مفتوح يعمل على الأجهزة الشخصية

أطلقت «غوغل» نموذج «Gemma 4» بترخيص مفتوح يتيح الاستخدام والتعديل والنشر دون قيود كبيرة (رويترز)
أطلقت «غوغل» نموذج «Gemma 4» بترخيص مفتوح يتيح الاستخدام والتعديل والنشر دون قيود كبيرة (رويترز)

توسّع شركة «غوغل» توجهها نحو الذكاء الاصطناعي المفتوح مع إطلاق «غاما4» (Gemma 4)، وهو جيل جديد من النماذج المصممة للعمل، ليس فقط في مراكز البيانات، بل أيضاً محلياً على الأجهزة الشخصية. يعكس هذا التوجه تحوّلاً أوسع في الصناعة نحو جعل الذكاء الاصطناعي المتقدم أكثر إتاحة، مع منح المطورين تحكماً أكبر في كيفية تشغيل هذه الأنظمة ومكانها.

يبني «Gemma 4» على عائلة نماذج «Gemma» التي طرحتها «غوغل» سابقاً كبديل خفيف لنماذجها الأكثر قوة ولكن المغلقة ضمن منظومة «جيميناي» ( Gemini). وعلى عكس النماذج التي تعتمد على السحابة، تم تصميم «غاما» ليكون خياراً أكثر مرونة، يتيح للمطورين تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على أجهزتهم الخاصة.

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)

انفتاح وذكاء محلي

في هذا الإصدار الجديد، توسّع «غوغل» هذا النهج بشكل واضح، حيث أصبح «Gemma 4» متاحاً بترخيص «Apache 2.0»، ما يتيح للمطورين استخدام النماذج وتعديلها ونشرها بحرية دون قيود صارمة. وتُعد هذه الدرجة من الانفتاح مهمة في سوق لا تزال فيه العديد من النماذج «المفتوحة» تفرض قيوداً على الاستخدام أو الوصول.

إحدى أبرز ميزات «Gemma 4» هي قدرته على العمل محلياً عبر مجموعة واسعة من الأجهزة. فقد صُممت النماذج لتتدرج من الخوادم القوية إلى الحواسيب المحمولة والهواتف الذكية وحتى الأجهزة الصغيرة مثل «رازبيري باي» (Raspberry Pi). ويتيح هذا النهج المعروف بالاعتماد على التشغيل المحلي بناء تطبيقات لا تحتاج إلى اتصال دائم بالسحابة، ما يقلل من زمن الاستجابة والتكاليف التشغيلية، ويعزز خصوصية البيانات.

كما تعكس التحسينات التقنية في «Gemma 4» طموحاً أوسع، إذ تصفه «غوغل» بأنه الأكثر قدرة ضمن نماذجها المفتوحة حتى الآن، مع تحسينات في قدرات الاستدلال ودعم سير عمل أكثر تعقيداً. وتشمل هذه القدرات حل المشكلات متعددة الخطوات، إضافة إلى ما يُعرف بالقدرات «الوكيلة» (Agentic)، حيث يمكن للنظام تنفيذ مهام، واستدعاء وظائف، والتفاعل مع البيانات بشكل أكثر استقلالية.

ومن الجوانب المهمة أيضاً دعم تعدد الوسائط، حيث يمكن لـ«Gemma 4» التعامل ليس فقط مع النصوص، بل أيضاً مع أنواع أخرى من البيانات مثل الصور أو الصوت، بحسب النسخة المستخدمة. ويتماشى ذلك مع اتجاه أوسع في الصناعة نحو تطوير أنظمة قادرة على فهم ودمج أنواع مختلفة من المدخلات.

وتتوفر النماذج بأحجام متعددة، ما يمنح المطورين مرونة في الاختيار بين نسخ خفيفة مناسبة للأجهزة المحمولة، وأخرى أكبر للأعمال الأكثر تعقيداً. وتُعد هذه المرونة جزءاً أساسياً من استراتيجية «غوغل» لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات ذات موارد محدودة.

يعكس الإطلاق توجهاً نحو ذكاء اصطناعي أكثر انفتاحاً وتوزيعاً مع استمرار تحديات الأداء والحوكمة (أ.ف.ب)

صعود الذكاء المحلي

يسلّط هذا الإطلاق الضوء على الأهمية المتزايدة لـ«الذكاء الاصطناعي المحلي» (Local AI). فتشغيل النماذج مباشرة على الأجهزة وما يُعرف أيضاً بـ«Edge AI» يُنظر إليه بشكل متزايد كحل لمعالجة قضايا مثل سيادة البيانات والخصوصية والتكلفة. ومن خلال إبقاء البيانات على الجهاز، يمكن للمؤسسات تقليل اعتمادها على البنية التحتية السحابية والتحكم بشكل أكبر في المعلومات الحساسة.

ويكتسب هذا التوجه أهمية، خاصة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والبرمجيات المؤسسية والخدمات الحكومية، حيث قد تقيّد المتطلبات التنظيمية استخدام الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة. ويوفر التشغيل المحلي بديلاً يسمح بإدماج قدرات متقدمة مع الالتزام بمعايير الخصوصية.

في المقابل، يعكس الانفتاح المتزايد في النماذج أيضاً اشتداد المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي. فشركات مثل «ميتا» إلى جانب مجتمعات المصادر المفتوحة، تعمل على تطوير نماذج متقدمة، ما يدفع الشركات الكبرى إلى تبني استراتيجيات أكثر انفتاحاً. ومن خلال «Gemma 4» تسعى «غوغل» إلى ترسيخ موقعها ضمن هذا المشهد المتغير.

مع ذلك، يبقى مفهوم «الانفتاح» في الذكاء الاصطناعي محل نقاش. فحتى مع تراخيص مرنة مثل «Apache 2.0» لا تكون جميع جوانب تطوير النماذج مثل بيانات التدريب مكشوفة بالكامل. ويستمر الجدل حول ما إذا كانت هذه النماذج تمثل انفتاحاً حقيقياً، خصوصاً مع تزايد قوتها وتأثيرها.

كما تواجه النماذج المحلية تحديات عملية، إذ يتطلب تشغيل الذكاء الاصطناعي المتقدم على الأجهزة تحسينات دقيقة لتحقيق توازن بين الأداء وحدود العتاد، خاصة في الهواتف والأجهزة الصغيرة. ويزداد التعقيد عند محاولة ضمان أداء متسق عبر بيئات مختلفة.

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)

تحول نحو اللامركزية

رغم هذه التحديات، يشير إطلاق «Gemma 4» إلى اتجاه واضح، وهو انتقال الذكاء الاصطناعي من الاعتماد الكامل على السحابة إلى نماذج أكثر توزيعاً ومرونة. فلم يعد المطورون مضطرين للوصول إلى الذكاء الاصطناعي عبر واجهات برمجة التطبيقات فقط، بل بات بإمكانهم دمجه مباشرة داخل التطبيقات والأجهزة.

ويحمل هذا التحول تداعيات أوسع على كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي والتحكم فيه وتحقيق العوائد منه. فالنماذج المفتوحة والمحلية قد تقلل الاعتماد على المنصات الكبرى، وتمنح الشركات الصغيرة والمطورين المستقلين مساحة أكبر للابتكار.

في الوقت نفسه، يثير هذا الانفتاح أسئلة جديدة حول الحوكمة والسلامة والمسؤولية. فكلما أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر قوة وانتشاراً، ازدادت الحاجة إلى ضمان استخدامها بشكل مسؤول.