أبرز تعديل في تحديث «iOS 18.3» لدعم الاتصال الفضائي عبر «ستارلينك»

تحديث «iOS 18.3» يختبر الاتصال الفضائي عبر «ستارلينك» مع عدد من المستخدمين المشتركين في البرنامج التجريبي (رويترز)
تحديث «iOS 18.3» يختبر الاتصال الفضائي عبر «ستارلينك» مع عدد من المستخدمين المشتركين في البرنامج التجريبي (رويترز)
TT

أبرز تعديل في تحديث «iOS 18.3» لدعم الاتصال الفضائي عبر «ستارلينك»

تحديث «iOS 18.3» يختبر الاتصال الفضائي عبر «ستارلينك» مع عدد من المستخدمين المشتركين في البرنامج التجريبي (رويترز)
تحديث «iOS 18.3» يختبر الاتصال الفضائي عبر «ستارلينك» مع عدد من المستخدمين المشتركين في البرنامج التجريبي (رويترز)

في خطوة غير معلَنة بشكل واسع، قامت «أبل» بالتعاون مع شركتي «T - Mobile US» (تي - موبايل الولايات المتحدة) و«SpaceX» (سبيس إكس) بإضافة دعم لخدمة الاتصال الفضائي «Starlink» (ستارلينك) لأجهزة «آيفون»، وذلك ضمن تحديث نظام التشغيل iOS 18.3 (آي أو إس 18.3) الذي أُطلق مؤخراً للمستخدمين، وفقاً لتقرير صادر عن وكالة «بلومبيرغ». تم اكتشاف هذه الخطوة بعد صدور التحديث الأخير للنظام؛ حيث بدأت «تي - موبايل» في تفعيل الاتصال بالأقمار الصناعية لمجموعة مختارة من المستخدمين ضمن برنامج تجريبي.

خدمات الاتصال الفضائي لمستخدمي «آيفون»

التحديث الجديد يمكّن أجهزة «آيفون» من الاتصال التلقائي بأقمار «ستارلينك» الاصطناعية عند فقدان الاتصال بالشبكات الأرضية التقليدية. هذا يعني أن مستخدمي الهواتف التي تعمل بشبكة «تي - موبايل» المشمولين في الاختبار سيستفيدون من تغطية فضائية دون الحاجة إلى توجيه هواتفهم نحو السماء، كما كان الحال مع خدمة الاتصال الطارئ الحالية التي تقدمها «أبل»، بالتعاون مع «Globalstar» (غلوبال ستار).

إضافة إلى ذلك، بإمكان المستخدمين الآن إرسال الرسائل النصية والوصول إلى خدمات الطوارئ في حال فقدان التغطية الأرضية. ومع أن هذه الخدمة مقتصرة حالياً على الولايات المتحدة، فإن «أبل» ما زالت تقدم خدماتها عبر «غلوبال ستار» في دول أخرى، مثل المملكة المتحدة، وكندا، وآيرلندا.

تتيح الميزة لأجهزة «آيفون» الاتصال التلقائي بالأقمار الصناعية عند فقدان الشبكة الأرضية لتحسين التغطية (أبل)

تحسينات للخدمة في المستقبل

علق إيلون ماسك، الرئيس التنفيذي لشركة «سبيس إكس»، على الخبر من خلال منشور على منصة «إكس»، مشيراً إلى أن «تقنية (ستارلينك) ستدعم قريباً مزايا إضافية مثل نقل الصور، الموسيقى، والبودكاست، مع خطط مستقبلية لإتاحة بث الفيديو عبر الأقمار الصناعية».

تُظهر هذه الخطوة نية «سبيس إكس» و«أبل» لتعزيز قدراتهما التقنية بما يخدم المستخدمين في المناطق ذات الاتصال الضعيف أو المعدوم. وسبق لماسك أن كشف في عام 2022 عن محادثات «واعدة» بين الشركتين حول دمج تقنيات «ستارلينك» مع أجهزة «أبل».

أهمية الخطوة للمستخدمين

توفر هذه الخطوة للمستخدمين حلاً مبتكراً للحفاظ على الاتصال في الحالات الطارئة أو في المناطق النائية، وهو ما يعزِّز تجربة المستخدمين، من خلال تحسين قدرات الهواتف الذكية لتلبية احتياجات الاتصال الحديثة. كما يعكس هذا التحديث رؤية «أبل» لتعزيز التكامل بين أجهزتها وتقنيات الاتصال المستقبلية.


مقالات ذات صلة

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

«هارت» (HART) أداة جديدة لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، تتفوق على التقنيات الحالية بجودة أعلى، وسرعة أكبر بتسع مرات من النماذج الحالية!

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا سان ديسك إكستريم 1 تيرابايت إس إٍس دي

أفضل محركات أقراص الحالة الصلبة الخارجية المحمولة لعام 2025

لزيادة سعة التخزين وسرعة استرداد البيانات

تكنولوجيا خدمة أتمتة متقدمة تتيح إنشاء سير عمل مرن يدمج أكثر من 400 تطبيق مما يسهل تنفيذ المهام تلقائياً دون تدخل يدوي (n8n)

كيف تتيح منصة «n8n» ربط التطبيقات وأتمتة الأعمال دون تدخل يدوي متكرر؟

توفر المنصة بيئة منخفضة التعليمات البرمجية ومفتوحة المصدر، مما يسمح للمستخدمين بتشغيلها على خوادمهم الخاصة.

عبد العزيز الرشيد (الرياض)
خاص التقارب بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية يمكن أن يسرع الاكتشافات في مجالات مثل الأدوية والمناخ (أدوبي)

خاص كيف يغير تقارب الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية وجه الاكتشافات العلمية؟

الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي يجتمعان لقيادة الابتكار العلمي، مع تقدم سريع في التطبيقات التجارية، من اكتشاف الأدوية إلى الأمن السيبراني.

نسيم رمضان (سياتل)
علوم تقنيات الطباعة ثلاثية الأبعاد حققت قفزات متوالية في مجال جراحة العظام (جامعة برنو للتكنولوجيا)

ثورة في جراحة العظام: كيف تحسّن «الغرسات المطبوعة» زراعة المفاصل؟

مع التطور السريع في تقنيات الطباعة ثلاثية الأبعاد، شهد قطاع الرعاية الصحية تحولاً جذرياً في تصنيع الغرسات الطبية، لا سيما في جراحة العظام واستبدال المفاصل.

محمد السيد علي (القاهرة)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
TT

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

يُعدُّ توليد صور عالية الجودة بكفاءة تحدياً بالغ الأهمية، خصوصاً للتطبيقات، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، أو تصميم بيئات ألعاب الفيديو، أو محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وفي حين حققت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في توليد الصور، لا تزال الطرق الحالية تواجه مفاضلة بين السرعة والجودة.

نماذج الانتشار (Diffusion Models)، مثل تلك المستخدمة في «DALL-E» و«Stable Diffusion»، تنتج صوراً واقعية مذهلة، لكنها تتطلب قوة حاسوبية كبيرة ووقتاً طويلاً. من ناحية أخرى، النماذج الانحدارية الذاتية (Autoregressive Models) المشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغة الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT) تولد الصور بسرعة، لكنها غالباً ما تعاني مع التفاصيل الدقيقة، ما يؤدي إلى نتائج مشوهة أو ضبابية. الآن، طور فريق من الباحثين من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) وشركة «إنفيديا» (NVIDIA) حلّاً مبتكراً يُدعى «هارت» (HART) وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يجمع بين مزايا الطريقتين لتقديم صور عالية الجودة بسرعات غير مسبوقة.

أفضل ما في الطريقتين

يعمل «HART» على مبدأ بسيط لكنه قوي. أولاً، يقوم النموذج برسم الخطوط العريضة للصورة بسرعة، ثم يقوم نموذج انتشار صغير بتنقيح التفاصيل، فماذا يعني ذلك؟

يوضح هاوتيان تانغ، طالب الدكتوراه في «MIT»، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث، الأمر بهذه العبارة: «تخيَّل الأمر مثل الرسم». ويتابع: «إذا غطّيت اللوحة كلها دفعة واحدة، فقد تبدو النتيجة خاماً. لكن إذا بدأت برسم عام، ثم نقحته بضربات فرشاة أصغر وأدق، تصبح الصورة النهائية أكثر إتقاناً».

تعمل نماذج الانتشار التقليدية عن طريق إزالة الضوضاء من الصورة خطوة بخطوة حتى تظهر صورة واضحة. وهذه العملية تضمن دقة عالية لكنها بطيئة وتستهلك موارد كبيرة. في المقابل، تولد نماذج «هارت» (HART) الصور بشكل تسلسلي، متنبئة بأجزاء صغيرة في كل مرة. وفي حين تكون أسرع، فإنها غالباً ما تفقد تفاصيل مهمة بسبب الضغط.

يملأ «HART» هذه الفجوة باستخدام نموذج انحدار ذاتي للتعامل مع الجزء الأكبر من توليد الصورة، ثم تطبيق نموذج انتشار خفيف فقط لتحسين التفاصيل المتبقية، أي تلك العناصر الدقيقة التي تجعل الصورة حية مثل ملمس الشعر، وبريق العين، أو الحواف الدقيقة للأجسام.

يتميز نموذج «HART» الجديد بقدرته على إنتاج صور بجودة تعادل أو تفوق أحدث نماذج الانتشار لكن بسرعة أعلى بتسع مرات (MIT)

السرعة دون التضحية بالجودة

من أكثر إنجازات «HART» إثارة للإعجاب هي كفاءته. وفي حين تتطلب نماذج الانتشار الحديثة مليارات المعلمات وعشرات الخطوات للتنقيح، يُحقق «هارت» نتائج مماثلة أو حتى أفضل بجزء بسيط من التكلفة الحاسوبية.

في الاختبارات، أنتج «HART» صوراً أسرع بتسع مرات من نماذج الانتشار الرائدة، مع الحفاظ على مستوى التفاصيل نفسه. والأكثر إثارة، أنه يفعل ذلك باستخدام طاقة حاسوبية أقل بنسبة 31 في المائة، ما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلك العادية، مثل أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية.

يقول تانغ: «نموذج الانتشار في (HART) لديه مهمة أبسط بكثير... فهو يحتاج فقط لتصحيح التفاصيل الدقيقة، وليس الصورة بأكملها، ما يجعل العملية أكثر كفاءة».

فتح آفاق جديدة

تمتد آثار «HART» إلى ما هو أبعد من مجرد توليد صور أسرع. تصميمه الهجين يجعله شديد التكيف للدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، مثل نماذج الرؤية واللغة التي يُمكنها تفسير وتوليد النصوص والصور معاً.

تخيَّل أن تطلب من مساعد ذكي أن يرشدك خلال تجميع قطعة أثاث، مع عرض مرئي لكل خطوة في الوقت الفعلي، أو فكِّر في سيارات ذاتية القيادة يتم تدريبها في بيئات افتراضية فائقة الواقعية، تتعلم تجنب المخاطر غير المتوقعة، قبل أن تصل حتى إلى الطريق. سرعة ودقة «HART» مكَّنَتا من جعل هذه التطبيقات ليست ممكنة فحسب، بل عملية أيضاً.

في المستقبل، يُخطط الباحثون لتوسيع قدرات «HART»، لتشمل توليد الفيديو وتركيب الصوت، مستفيدين من تصميمه القابل للتوسع لمهام أكثر تعقيداً.

خطوة نحو ذكاء اصطناعي أذكى

يُمثل «HART» قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مبرهناً على أن السرعة والجودة يجب ألا يكونا متناقضين. من خلال الجمع الذكي بين نقاط قوة النماذج الانحدارية الذاتية ونماذج الانتشار، يفتح الباحثون أبواباً جديدة لتوليد الصور عالية الدقة في الوقت الفعلي، ما يقربنا من مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يدمج الإبداع والكفاءة بسلاسة.

هذا البحث، المدعوم من مختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT» و«Amazon للعلوم»، ومؤسسة «العلوم الوطنية الأميركية»، سيُعرض في المؤتمر الدولي حول التمثيلات التعليمية. ومع مزيد من التطوير، قد يصبح «HART» قريباً حجر الزاوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، ما يُعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه.