أفضل تطبيقات الدردشة الرئيسية بالذكاء الاصطناعي في الأجهزة الجوالة

تهيئ المستخدمين لإجراء الحوارات واتخاذ القرارات وتلخيص الوثائق

أفضل تطبيقات الدردشة الرئيسية بالذكاء الاصطناعي في الأجهزة الجوالة
TT

أفضل تطبيقات الدردشة الرئيسية بالذكاء الاصطناعي في الأجهزة الجوالة

أفضل تطبيقات الدردشة الرئيسية بالذكاء الاصطناعي في الأجهزة الجوالة

إليكم أهم ملامح تطبيقات الدردشة التوليدية الرئيسية في الجوالات، على أن نقدم لاحقاً أفضل بدائلها:

«جي بي تي» للجوالات

• «تشات جي بي تي» ChatGPT: مُحاورُك المُحترف لنظامي «آي أو إس» و«أندرويد».

يُعدُّ «وضع الصوت المُتقدِّم» Advanced Voice Mode الميزةَ الأبرزَ في تطبيق «تشات جي بي تي»، إذ يمكنك أن تطلب منه أن يُجسِّد دور مُحاورٍ مخضرم، أو عميلٍ مُتشكِّك في أثناء استعدادك لخوض مُحادثةٍ مُعقَّدة، أو الطلب منه أن يطرح عليك أسئلةً ليساعدك في اتخاذ قرار ما.

في الواقع، فإن معظم ما يُمكنك فعله على حاسوبك المحمول، يُمكنك فعله مع تطبيق «تشات جي بي تي» على الجوال. ومن خلال التطبيق بإمكانك:

- إنشاء صورة، أو طلب رسم بياني دقيق، أو رسم كاريكاتوري، أو صورة توضيحية. ويمكنك الاطلاع على سبعة أمثلة لطرق مختلفة يمكن من خلالها استخدام هذه الصور:

- طلب بحث معمق. بمقدورك الحصول على تحليلٍ مُفصَّلٍ من عشرات المصادر، علاوة على الاطلاع على أمثلة على تسع طرقٍ تستخدم بها هذا البحث.

- الدراسة والتعلم. يُساعدك هذا الوضع الجديد على تعزيز مهاراتك ومعارفك.

- تحليل الملفات أو الصور. يمكنك تحويل مُلاحظة مكتوبة بخط اليد إلى نصٍّ رقمي، أو تفسير أيّ مُستندٍ أو رسمٍ بيانيٍّ أو دليلٍ إرشادي. وعندما لا تستطيع معرفة كيفية تجميع أو تشغيل شيءٍ ما، يُوفِّر «تشات جي بي تي» مساعدةً أسرع من بحث «غوغل».

- استخدام التطبيقات المُدمجة. الآن، يمكن الوصول إلى «كانفا» و«فيغما» و«سبوتيفاي» و«إكسبيديا» وأدوات أخرى داخل «تشات جي بي تي». يمكن أن تجرب طلب رسم بياني داخل «تشات جي بي تي» في أثناء انتظارك في الطابور مع هاتفك، ثم تعدله في وقت لاحق عبر «كانفا».

• ميزة «بالس». ويعد «بلس» Pulse أفضل ميزة احترافية جديدة في «تشات جي بي تي برو» للجوالات. وينشئ «بالس» ملاحظات مُخصصة لي كل صباح. ويُجمّع مُساعد الذكاء الاصطناعي المعلومات من سجلّ محادثاتي الخاصة، وتقويم «غوغل»، وما أبديتُ اهتماماً بتعلمه.

على سبيل المثال، تضمنت ملاحظة «بالس» لهذا الصباح قصص «بنغوين» لمشاركتها مع ابنتي، علاوة على أفكار لوجبات الإفطار التي سألتُ عنها لآلة إعداد الأرز وآلة طهو الخبز.

هذه ليست تحديثات إخبارية، بل موارد مُخصصة يُعدّها مُساعد ذكاء اصطناعي. من جهتي، لا أستخدم ولا أنصح بالاعتماد على مُساعدي الذكاء الاصطناعي في عمليات البحث عن الأخبار، خاصةً في ظلّ صعوبة دقة الأخبار في الذكاء الاصطناعي. وينبغي التنبيه هنا لأن «بلس» غير مُتاح للحسابات المجانية حتى الآن.

«جيميناي»: شريكك الإبداعي

يحتوي تطبيق «جيميناي» Gemini لنظامي «آي أو إس» و«أندرويد»، على خمس ميزات خاصة، بالإضافة إلى قدرته الأساسية على المحادثة.

• نموذج «نانو بانانا» لتوليد الصور Nano Banana image generation: يمكنك من خلاله تعديل الصور، ودمج عدة صور، أو تصميم ملصق إعلاني. جرّب هذا الطلب: اطلب منه تحويل أي صورة من هاتفك إلى غلاف ألبوم موسيقي، أو غلاف كتاب، أو إعلان ضخم على لوحة.

• البحث العميق: يمكنك توليد تقارير شاملة مع توثيق للمراجع، كلما احتجت إلى خلفية تفصيلية عن موضوع ما. جرّب هذا المثال: «أنشئ خطة خطوة بخطوة لتبنّي أداة/تكنولوجيا، في إطار فريق مكوّن من عدد الأفراد. واذكر التكاليف، ومدة التدريب، ومخاطر إدارة التغيير، وكيفية قياس النجاح. واستشهد بدراسات حالة».

• ميزة «فيو 3» لتوليد الفيديوهات Veo 3 video generation (متاحة للحسابات المدفوعة فقط). تتيح لك إنشاء مقاطع فيديو مدتها ثماني ثوانٍ باستخدام نموذج الفيديو الجديد «فيو 3.1» من«غوغل»، يمكنك تجربة إنشاء خلفية متحركة أنيقة لعرض شرائح مثلاً.

• ميزة «كانفا»: صمّم إنفوغرافاً أو اختباراً أو لعبة بسيطة. جرّب اختباراً سريعاً: أنشئ اختباراً ذاتيّ التصحيح لتحدي نفسك في موضوع تتعلمه.

• ميزة التعلّم الموجّه: يمكنك وضع «جيميناي» في وضع المعلّم لمساعدتك على فهم أي موضوع تدريجياً. جرّب هذا: اطلب منه أن يشرح لك تاريخ أي مفهوم أو تكنولوجيا تثير فضولك خطوة بخطوة.

متى أستعين بـ«جيميناي»؟ يمكنك استخدامه بديلاً لـ«تشات جي بي تي» و«كلود»، عندما تحتاج إلى تعديلات فنية على الصور أو تصاميم إبداعية. كما يمكنك استخدامه لتجارب إنتاج مقاطع فيديو قصيرة، أو التعلّم الموجّه، أو إعداد تقارير بحثية متعمقة.

«كلود»: الاستوديو المحمول الخاص بك

يتميز تطبيق «كلود» Claude لنظامي «آي أو إس» و«أندرويد»، بوضع صوتي جديد أعجبني كثيراً؛ فهو ينتظر مني النقر على الشاشة لأشير إلى أنني انتهيت من الكلام، لذا لا يقاطعني عندما أتوقف للتفكير، على عكس «تشات جي بي تي»، الذي يظن غالباً أنني انتهيت من الحديث. يمكنك الاختيار بين خمسة أصوات مختلفة.

أما الابتكار في أثناء التنقّل، فيتيح إنشاء ما يسمى «أعمالاً فنية» - وهي تطبيقات تفاعلية صغيرة - مباشرة من هاتفك. ويمكنك صنع ألعاب، موارد تعليمية، قوالب مستندات، أو برامج صغيرة مفيدة أخرى. كما أن بإمكانك استخدام «كلود كود» من هاتفك كذلك.

أكثر ما يثير إعجابي في «كلود»، ميزة المشروعات (Projects) الممتازة، التي تتيح لي تنظيم المستندات والتعليمات الخاصة بكل مجال عمل على حدة. أما فيما يخص الصور والفيديو، فأستعين بأدوات أخرى مثل «تشات جي بي تي» و«جيميناي»، لأن «كلود» لا يدعمها.

إلا أنني أعتمد على «كلود» في مهام مثل كتابة النصوص البديلة للصور، ونصوص تحسين محركات البحث (SEO) وتخطيط المشروعات، وغيرها من المهام التي تتطلب فهماً دقيقاً للسياق.

«كوبايلوت»: المساعد المرن

يُعدّ تطبيق «كوبايلوت» Copilot من «مايكروسوفت» لنظامي «آي أو إس» و«أندرويد»،، خياراً مجانياً ممتازاً يشبه «تشات جي بي تي»، ويعتمد على نماذج «أوبن إيه آي» نفسها. وإحدى ميزاته المميزة وضع«ريل توك» real talk («الحديث الواقعي»)، الذي يتحدّاك أو يعارضك أحياناً، ما يساعد على معالجة مشكلة «التملّق» في بعض برامج الذكاء الاصطناعي، التي تميل إلى الموافقة العمياء على كل ما تقوله.

من الميزات المفيدة الأخرى: يمكن لـ«كوبايلوت» إنشاء حلقة «بودكاست» حول أي موضوع مثل «بودكاست» عن أدوات (Wonder Tools). ويمكنه كذلك توليد الصور، أو إعداد تقارير بحثية عميقة، أو اختبارك في أي موضوع تختاره، أو حتى إجراء محادثة صوتية معك.

ومثل «تشات جي بي تي»، يستطيع كذلك مساعدتك في فهم ما حولك. شغل الكاميرا أو اعرض شيئاً على الشاشة، ثم اسأله عما تراه. ويمكنك سؤاله مثلاً عن الكتابة الصغيرة في مستند، أو جهاز معقد الاستخدام، أو نبتة تعاني من مشكلة، أو أي شيء آخر في محيطك.

«بيربليكستي»: الباحث السريع

اعتمد على «بيربليكستي» Perplexity لنظامي «آي أو إس» و«أندرويد»، لاستيعاب المفاهيم المعقدة. ويُعدّ الوضع الصوتي في تطبيق الجوال، مفيداً بشكل خاص للبحث السريع والحصول على إجابات مُلخّصة، بدلاً من قائمة روابط.

ومن أجل عمليات البحث المُتخصصة، عليك ضبط إعدادات «بيربليكستي» للتركيز فقط على المعلومات المالية، أو المصادر الأكاديمية، أو مواقع التواصل الاجتماعي للحصول على نتائج. ويمكنك كذلك استخدام «بيربليكستي» للبحث في بريدك الإلكتروني عبر «أوتلوك» أو «جيميل» وتقويم «غوغل» عن رسائل حول موضوع بعينه.

نصيحة: عليك تفعيل وضع التصفح المُتخفي من الإعدادات عند البحث عن موضوع حساس أو خاص. وكما هو الحال مع جميع أدوات الذكاء الاصطناعي، تجنّب إعطاء تقييم إيجابي أو سلبي للاستعلام، لأن تقييمه يُشير إلى موافقتك على قراءته وتحليله.

* مجلة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

مجموعات موالية لإيران تستخدم الذكاء الاصطناعي لمحاولة التحكم بسردية الحرب

العالم رسم متحرك تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من قبل استوديو موالٍ لإيران، يصور رجلاً إيرانياً يشوي أربع طائرات أميركية مثل الكباب... يظهر الرسم على شاشة كمبيوتر في بروكسل - 8 أبريل 2026 (أ.ب) p-circle

مجموعات موالية لإيران تستخدم الذكاء الاصطناعي لمحاولة التحكم بسردية الحرب

استخدمت مجموعات موالية لإيران تقنيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء «ميمز» (صور ساخرة) رقمية متقنة باللغة الإنجليزية، في محاولة لتشكيل السردية خلال الحرب ضد أميركا.

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
تكنولوجيا تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)

نظام برمجي يعزّز كفاءة مراكز البيانات دون الحاجة لأجهزة جديدة

جامعة «MIT» تطور نظاماً يحسن كفاءة وحدات التخزين بمراكز البيانات عبر موازنة الأحمال وتقليل التفاوت دون الحاجة لأجهزة جديدة.

نسيم رمضان (لندن)
صحتك فشل القلب يُعدّ من الحالات الصحية الخطيرة التي تؤثر على أكثر من 60 مليون شخص حول العالم (بيكسلز)

قبل 5 سنوات من حدوثه... أداة ذكاء اصطناعي تتنبأ بخطر فشل القلب

توصّل علماء من جامعة أكسفورد في بريطانيا إلى أداة ذكاء اصطناعي بسيطة يمكنها الكشف عن خطر الإصابة بفشل القلب قبل نحو خمس سنوات من حدوثه.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم جيل الشباب الأميركي يستخدم الذكاء الاصطناعي… ويتذمر منه

جيل الشباب الأميركي يستخدم الذكاء الاصطناعي… ويتذمر منه

تحفظات من تهديده للوظائف واستبداله التفاعل البشري

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
علوم الذكاء الاصطناعي يقرأ الوجه حيث تبدأ المؤشرات قبل الأعراض

حين يقرأ الذكاء الاصطناعي وجهك… قبل أن تفتح فمك

قادر على تحليل تعابير الوجه بدقة عالية مع توافق لافت مع التقييم البشري

د. عميد خالد عبد الحميد (الرياض)

«إكس» توسّع استخدام «غروك» بترجمة المنشورات وتعديل الصور

تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)
تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)
TT

«إكس» توسّع استخدام «غروك» بترجمة المنشورات وتعديل الصور

تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)
تدمج الشركة «غروك» داخل وظائف يومية في المنصة وليس فقط بوصفه روبوت محادثة منفصلاً (أ.ف.ب)

تسعى منصة «إكس» إلى تقليص أثر حاجز اللغة داخل منصتها، وفي الوقت نفسه توجيه رسالة أوسع بشأن الاتجاه الذي تسلكه منتجات التواصل الاجتماعي اليوم. فقد بدأت الشركة طرح ميزة الترجمة التلقائية للمنشورات، في خطوة تنقل الترجمة من خيار يفعّله المستخدم عند الحاجة إلى خاصية أكثر اندماجاً في تجربة القراءة نفسها.

وفي الوقت ذاته، تضيف «إكس» أدوات جديدة لتحرير الصور في تطبيقها على نظام «آي أو إس»، تشمل الكتابة والرسم وخيار التمويه لإخفاء التفاصيل الحساسة، إلى جانب أداة تحرير مدعومة من «غروك» تتيح للمستخدم تعديل الصور باستخدام أوامر مكتوبة بلغة طبيعية. وحسب ما أعلنته الشركة وما أوردته التقارير عن هذا الطرح، فإن التحديثين يعتمدان على نماذج «غروك» التابعة لشركة «إكس إيه آي».

يثير هذا التوسع أسئلة حول دقة الترجمة وسلامة المعنى واحتمالات إساءة استخدام أدوات تعديل الصور (أ.ف.ب)

الترجمة كطبقة ذكية

تكتسب هذه الخطوة أهمية لأنها تُظهر أن «إكس» لم تعد تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه مساعداً منفصلاً يجلس إلى جانب المنصة، بل بدأت تدمجه مباشرة في أنشطة يومية اعتيادية، مثل قراءة منشور قادم من بلد آخر، أو تجهيز صورة قبل نشرها، أو الاختيار بين الإبقاء على المحتوى بلغته الأصلية أو قراءته مترجماً بشكل تلقائي. وعملياً، قد تجعل ميزة الترجمة الجديدة المحادثات على «إكس» أكثر سلاسة للمستخدمين الذين يصادفون باستمرار منشورات بلغات لا يتقنونها.

وقد أورد موقع «تك كرانش» أن رئيس المنتجات في «إكس»، نيكيتا بير، قال إن الميزة تُطرح على مستوى العالم، وإن المستخدمين يستطيعون إيقاف الترجمة التلقائية للغة معينة من خلال الإعدادات المرتبطة بالمنشور المترجم.

يمثل هذا تطوراً واضحاً مقارنة بآلية الترجمة السابقة لدى «إكس». فما زال مركز المساعدة في المنصة يصف ترجمة المنشورات على أنها عملية يفعّلها المستخدم يدوياً من خلال الضغط على خيار «ترجمة المنشور» الذي يظهر أسفل النص عندما تكون الترجمة متاحة. بمعنى آخر، كان النموذج السابق يتطلب مبادرة من المستخدم. أما النموذج الجديد فيقلل هذا الاحتكاك، ويدفع الترجمة لتصبح أقرب إلى طبقة افتراضية مدمجة في تدفق المحتوى نفسه. وقد يبدو ذلك مجرد تعديل بسيط في الواجهة، لكن مثل هذه القرارات في تصميم المنتج كثيراً ما تكون لها آثار كبيرة على ما يقرأه الناس، وعلى مدى انتشار المنشورات، وعلى الأصوات التي تكتسب حضوراً أوسع عبر الحدود.

تعكس هذه الخطوة توجهاً لجعل الذكاء الاصطناعي جزءاً أساسياً من تجربة الاستخدام داخل المنصة (شاترستوك)

«غروك» يتجاوز المحادثة

بالنسبة إلى «إكس»، فإن توقيت هذه الخطوة له دلالته أيضاً. فالمنصة أمضت جانباً كبيراً من العام الماضي وهي تحاول تعريف موقع «غروك» داخل المنتج بما يتجاوز كونه روبوت محادثة. وتوفر الترجمة التلقائية للشركة حالة استخدام أكثر وضوحاً تتمثل في أن الذكاء الاصطناعي ليس فقط أداة لتوليد الإجابات، بل أيضاً بنية أساسية تساعد على جعل الشبكة أكثر قابلية للفهم بالنسبة إلى جمهور عالمي.

وأشار «تك كرانش» إلى أن بير قال إن جودة الترجمة «تحسنت بشكل كبير خلال الشهرين الماضيين»، ما يوحي بأن «إكس» ترى أن الترجمة أصبحت مجالاً يمكن لـ«غروك» أن يعمل فيه على نطاق واسع داخل جوهر المنتج نفسه.

كما تشير أداة تحرير الصور الجديدة إلى الاتجاه ذاته. فالميزة تُطرح أولاً على نظام «آي أو إس»، مع خيارات تشمل الرسم وإضافة النصوص وتمويه أجزاء من الصورة. كما تتيح للمستخدم أن يطلب من «غروك» تحويل الصورة من خلال أوامر مكتوبة. ومن الأمثلة التي أوردها موقع «تك كرانش» تحويل صورة إلى ما يشبه «لوحة معلقة في متحف». وكانت «إكس» قد قالت إنها تخطط لإتاحة هذه التحديثات أيضاً على نظام «أندرويد».

ترجمة وتحرير ذكي

هذا الطرح يفتح الباب أمام أسئلة مألوفة. فأدوات الترجمة قد توسّع نطاق الوصول، لكنها قد تُفقد المحتوى شيئاً من الدقة أو تسيء فهم النبرة، خصوصاً في المنشورات السياسية أو الثقافية أو تلك المشبعة بالعامية والتعابير المحلية. أما تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي، فيدخل بدوره إلى فئة من الأدوات أثارت انتقادات سابقاً. فقد أشار «تك كرانش» إلى أن «إكس» واجهت هذا العام موجة اعتراضات بسبب إساءة استخدام أدوات تعديل الصور، قبل أن تقصر لاحقاً ميزة مرتبطة بتوليد الصور على المستخدمين المشتركين في الخدمة المدفوعة، في حين لم يتضح بعد ما إذا كانت أداة التحرير الجديدة ستخضع للقيد نفسه.

ما تكشفه «إكس» هنا، إذاً، ليس مجرد ميزتين جديدتين لتسهيل الاستخدام، بل فلسفة متكاملة في تطوير المنتج أي جعل الذكاء الاصطناعي غير مرئي إلى الحد الذي يبدو معه جزءاً طبيعياً من المنصة، ولكن في الوقت نفسه قويّاً بما يكفي لإعادة تشكيل كيفية انتقال المحتوى وكيفية تجهيزه قبل النشر. فإذا نجحت الترجمة كما ينبغي، فقد تجعل «إكس» المحادثات أكثر عالمية بشكل افتراضي. أما إذا أخفقت، فقد تذكّر المستخدمين بأن إزالة الاحتكاك ليست دائماً مرادفة للحفاظ على المعنى.


روبوت سبّاح بعضلات مخبرية يتدرّب ذاتياً

طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)
طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)
TT

روبوت سبّاح بعضلات مخبرية يتدرّب ذاتياً

طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)
طوَّر الباحثون نظاماً يجعل العضلات المخبرية «تتدرّب ذاتياً» عبر انقباض متبادل يزيد قوتها بمرور الوقت (NUS)

طوَّر فريق من الباحثين نوعاً جديداً من الروبوتات القادرة على السباحة، لا تعتمد على محركات أو بطاريات تقليدية، بل على عضلات حية مُنَمّاة في المختبر، في خطوة تُعدُّ تقدماً ملحوظاً في مجال الروبوتات الهجينة الحيوية.

الدراسة التي قادها علماء في جامعة سنغافورة الوطنية (NUS) تعالج أحد أبرز القيود التي واجهت هذا المجال لسنوات، والمتمثلة في ضعف القوة التي تولِّدها الأنسجة العضلية الاصطناعية. ومن خلال ابتكار نظام تستطيع فيه العضلات «تدريب نفسها»، تمكَّن الباحثون من تحسين الأداء بشكل كبير، ما أتاح للروبوت مرونة تَحقُّق سرعة قياسية ضمن فئته.

يعتمد الابتكار على تصميم جديد يجمع شريحتين من العضلات الهيكلية المُنَمّاة في المختبر ضمن نظام ميكانيكي مترابط. وبدلاً من الاعتماد على تحفيز كهربائي خارجي أو تدريب يدوي، جرى ترتيب العضلتين بحيث يؤدي انقباض إحداهما إلى شدِّ الأخرى. هذا التفاعل المستمر يخلق حلقة تغذية راجعة ذاتية حيث تنقبض عضلة وتقاوم الأخرى، ثم تنقبض بدورها؛ ما يؤدي إلى نوع من «التمرين الذاتي» الذي يقوِّي الأنسجة مع مرور الوقت.

الروبوت السابح «OstraBot» حقَّق سرعةَ قياسيةَ بلغت 467 مليمتراً في الدقيقة باستخدام هذه العضلات (NUS)

عضلات تتعلم ذاتياً

تعمل هذه الآلية بشكل مستمر خلال المراحل المبكِّرة من تطوُّر العضلات دون الحاجة إلى مصدر طاقة خارجي أو نظام تحكم إضافي. والنتيجة هي نسيج عضلي أكثر نضجاً وقوة، قادر على توليد قوة أعلى مقارنة بالمحاولات السابقة في هذا المجال.

تمَّ تطبيق هذه العضلات المحسَّنة على روبوت سباحة صغير يُعرف باسم «أوسترابوت (OstraBot)»، صُمِّم لمحاكاة أسلوب الحركة لدى بعض أنواع الأسماك. وبفضل نظام الحركة الجديد، تمكَّن الروبوت من الوصول إلى سرعة بلغت 467 مليمتراً في الدقيقة، وهي تُعدُّ الأعلى المُسجَّلة حتى الآن لروبوت هجين حيوي يعتمد على عضلات هيكلية.

تكمن أهمية هذا الإنجاز في أنَّ الروبوتات الهجينة الحيوية التي تجمع بين مكونات بيولوجية حية وهياكل هندسية لطالما عدّت واعدة، لكنها محدودة القدرات. فعلى الرغم من أنَّ العضلات البيولوجية توفِّر مزايا واضحة مثل المرونة والكفاءة والهدوء عند الأحجام الصغيرة، فإنَّ ضعف قدرتها على توليد القوة شكَّل عائقاً أمام استخدامها العملي.

وفي هذا السياق، أوضح الباحثون أن ضعف العضلات المُنَمّاة كان يمثل «عنق زجاجة» حقيقياً. فإذا لم يتمكَّن المُشغِّل الحيوي من توليد قوة كافية، فلن يستطيع الروبوت الحركة بفاعلية، أو أداء مهام مفيدة.

من خلال تجاوز هذا التحدي، يفتح النهج الجديد الباب أمام استخدامات أوسع لهذا النوع من الأنظمة. فالعضلات الأقوى والقادرة على «التدريب الذاتي» قد تُمكِّن من تطوير تطبيقات يصعب تحقيقها باستخدام الروبوتات التقليدية الصلبة.

يحسِّن هذا النهج أداء العضلات الحيوية من دون الحاجة إلى تحفيز خارجي أو أنظمة تحكم معقدة (NUS)

تطبيقات وآفاق مستقبلية

من بين التطبيقات المحتملة الأجهزة الطبية ذات التدخل المحدود، حيث يمكن لروبوتات لين يعمل بالعضلات أن يتحرَّك داخل الجسم البشري بأمان أكبر، مع تقليل خطر إلحاق الضرر بالأنسجة الحساسة. كما أنَّ مكونات هذه الروبوتات الحيوية قد تجعلها أكثر توافقاً مع البيئة البيولوجية.

وفي المجال البيئي، يمكن استخدام هذه الروبوتات الصغيرة والمُوفِّرة للطاقة في مراقبة النظم البيئية الحساسة، حيث تسهم بنيتها اللينة وإمكانية تصنيعها من مواد قابلة للتحلل في تقليل الأثر البيئي طويل الأمد. ومن الرؤى المستقبلية في هذا المجال تطوير روبوتات قابلة للتحلل بالكامل، تتحلل بأمان بعد إتمام مهامها.

يعكس هذا البحث توجهاً أوسع نحو دمج علم الأحياء بالهندسة، حيث تسعى الأنظمة الهجينة الحيوية إلى محاكاة خصائص الكائنات الحية مثل القدرة على التكيُّف، والكفاءة، وإمكانية الإصلاح الذاتي أو الاستفادة منها داخل الآلات. وقد استكشفت أبحاث سابقة استخدام خلايا عضلة القلب التي تنقبض ذاتياً، أو أنظمة يتم التحكم بها عبر خلايا عصبية مزروعة.

لكن دمج مكونات حية في الآلات يطرح تحديات جديدة، إذ إن الأنسجة البيولوجية بطبيعتها متغيرة وحساسة للبيئة، ما يجعل التحكم بها والتنبؤ بسلوكها أكثر صعوبة مقارنة بالأنظمة الميكانيكية التقليدية. كما تظل قضايا المتانة وقابلية التوسُّع وضمان الأداء المستقر محاور بحث مستمرة.

تُسهم هذه الدراسة في معالجة جزء من هذه التحديات، من خلال تحسين قوة وموثوقية العضلات المستخدمة بوصفها مشغلات حيوية، ومن دون إضافة تعقيد عبر أنظمة تدريب أو تحفيز خارجية، كما كانت الحال في المحاولات السابقة. ورغم أنَّ هذه التقنية لا تزال في مرحلة تجريبية، فإنَّ نتائجها تشير إلى أنَّ الروبوتات الهجينة الحيوية تقترب تدريجياً من الاستخدام العملي. فالقدرة على تنمية عضلات أقوى وقادرة على الاستمرار ذاتياً قد تقلل من العقبات الهندسية التي حدَّت من تقدم هذا المجال.

وفي المقابل، تثير هذه التطورات تساؤلات أوسع حول العلاقة المستقبلية بين الأنظمة الحية والآلات، خصوصاً مع ازدياد دمج المكونات البيولوجية داخل الروبوتات، وما قد يرافق ذلك من قضايا أخلاقية وتنظيمية.

في الوقت الراهن، يبقى هذا الإنجاز خطوةً تقنيةً مهمةً، لكنه يعكس أيضاً مساراً واضحاً نحو مستقبل تتحوَّل فيه الروبوتات من أنظمة ميكانيكية بحتة إلى أنظمة تستلهم، بل وتدمج خصائص الكائنات الحية.


نظام برمجي يعزّز كفاءة مراكز البيانات دون الحاجة لأجهزة جديدة

تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)
تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)
TT

نظام برمجي يعزّز كفاءة مراكز البيانات دون الحاجة لأجهزة جديدة

تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)
تعاني مراكز البيانات من هدر في الأداء بسبب تفاوت غير مرئي بين وحدات التخزين (شاترستوك)

طوّر باحثون في جامعة «MIT» نظاماً برمجياً جديداً يهدف إلى تحسين كفاءة مراكز البيانات، عبر الاستفادة من قدرات غير مستغَلّة في أجهزة التخزين، في خطوة قد تقلل الحاجة إلى التوسع المستمر في البنية التحتية عالية التكلفة.

تعتمد مراكز البيانات الحديثة على تجميع أجهزة التخزين، خصوصاً «وحدات التخزين ذات الحالة الصلبة (SSD)»، ضمن شبكات مشتركة، بحيث يمكن لعدة تطبيقات استخدامها في الوقت نفسه. هذه المقاربة تُحسّن من كفاءة الاستخدام نظرياً، لأن التطبيقات لا تحتاج دائماً إلى كامل سعة الجهاز. لكن عملياً، تبقى نسبة كبيرة من هذه السعة غير مستغلة بسبب تفاوت الأداء بين الأجهزة المختلفة.

مشكلة غير مرئية

تكمن المشكلة الأساسية في أن أداء وحدات التخزين لا يكون متساوياً، حتى داخل النظام نفسه؛ فبعض الأجهزة تكون أبطأ من غيرها نتيجة اختلافات في العمر أو مستوى التآكل أو حتى الشركة المصنّعة. وفي بيئة تعتمد على العمل الجماعي، يمكن لجهاز واحد أبطأ أن يحد من الأداء الكلي للنظام. ويوضح جوهر شودري، الباحث الرئيسي في الدراسة، أن هذا التفاوت يجعل من الصعب تحقيق أقصى أداء ممكن، مشيرة إلى أنه «لا يمكن افتراض أن جميع وحدات التخزين ستتصرف بالطريقة نفسها طوال دورة تشغيلها». هذا التحدي لا يظهر بشكل مباشر، لكنه يؤدي إلى فقدان تدريجي في الكفاءة؛ حيث تعمل الأنظمة ضمن حدود أقل من إمكاناتها الفعلية.

النظام يحقق تحسينات كبيرة في الأداء وكفاءة استخدام السعة دون الحاجة إلى أجهزة جديدة (شاترستوك)

ثلاثة مصادر للتفاوت

حدد الباحثون ثلاثة أسباب رئيسية لهذا التفاوت في الأداء. أولها يتعلق بالاختلافات الفيزيائية بين وحدات التخزين، مثل العمر والاستخدام السابق، ما يجعل بعضها أسرع من غيرها. أما السبب الثاني فيرتبط بطريقة عمل هذه الأجهزة نفسها؛ حيث تتداخل عمليات القراءة والكتابة؛ فعند كتابة بيانات جديدة، يحتاج الجهاز إلى حذف بيانات قديمة، وهي عملية قد تؤثر على سرعة القراءة في الوقت نفسه. السبب الثالث هو ما يُعرف بعملية «جمع البيانات غير الضرورية» أو «Garbage Collection»، وهي عملية داخلية تهدف إلى تحرير مساحة تخزين، لكنها تحدث في أوقات غير متوقعة، وقد تؤدي إلى تباطؤ مفاجئ في الأداء.

لمواجهة هذه التحديات، طوّر الباحثون نظاماً أطلقوا عليه اسم «ساندوك (Sandook)»، وهو نظام برمجي لا يتطلب تعديلات في الأجهزة، بل يعمل على إدارة توزيع المهام بين وحدات التخزين بطريقة أكثر ذكاءً.

يعتمد النظام على بنية من مستويين. في المستوى الأول، يوجد متحكم مركزي يقوم بتوزيع المهام بناءً على صورة شاملة لجميع الأجهزة. أما في المستوى الثاني، فهناك متحكمات محلية لكل جهاز، قادرة على التفاعل بسرعة مع التغيرات المفاجئة. هذه البنية تتيح للنظام اتخاذ قرارات استراتيجية على مستوى عام، مع الحفاظ على القدرة على الاستجابة الفورية للمشكلات التي قد تظهر في جهاز معين.

توازن بين التخطيط والاستجابة

من خلال هذا التصميم، يستطيع النظام معالجة أنواع مختلفة من التفاوت في الأداء، سواء تلك التي تحدث بشكل تدريجي (مثل التآكل) أو المفاجئة (مثل عمليات تنظيف البيانات). فعلى سبيل المثال، إذا كان أحد الأجهزة يعاني من بطء مؤقت بسبب عملية داخلية، يمكن للنظام تقليل الضغط عليه مؤقتاً، وتحويل بعض المهام إلى أجهزة أخرى، ثم إعادة توزيع العمل تدريجياً بعد انتهاء المشكلة. كما يقوم النظام بتحليل الأداء التاريخي لكل جهاز، ما يسمح له بالتنبؤ بالحالات التي قد تؤثر على الأداء، والتعامل معها مسبقاً.

عند اختبار النظام على مجموعة من المهام الواقعية، مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وضغط الصور وتشغيل قواعد البيانات، أظهر نتائج لافتة؛ فقد تمكن من تحسين الأداء بنسبة تتراوح بين 12 و94 في المائة مقارنة بالطرق التقليدية، كما زاد من كفاءة استخدام السعة التخزينية بنسبة 23 في المائة. وفي بعض الحالات، وصلت وحدات التخزين إلى نحو 95 في المائة من أقصى أداء نظري لها، وهو مستوى يصعب تحقيقه في الأنظمة التقليدية.

يعتمد الحل على مزيج من التحكم المركزي والاستجابة المحلية لتحسين توزيع الأحمال (شاترستوك)

بديل للتوسع المستمر

تعكس هذه النتائج توجهاً مختلفاً في إدارة مراكز البيانات؛ فبدلاً من إضافة المزيد من الأجهزة لتحسين الأداء، يقترح هذا النهج تحسين استخدام الموارد الحالية. ويشير شودري إلى أن الاعتماد المستمر على إضافة موارد جديدة «ليس مستداماً»، سواء من حيث التكلفة أو التأثير البيئي؛ خصوصاً أن مراكز البيانات تستهلك كميات كبيرة من الطاقة. وبالتالي، فإن تحسين الكفاءة قد يكون بديلاً أكثر استدامة من التوسع المستمر.

تزداد أهمية هذه التطورات مع تزايد الاعتماد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، التي تتطلب كميات هائلة من البيانات وسرعات عالية في المعالجة. في هذا السياق، يمكن لنظام مثل «Sandook» أن يلعب دوراً مهماً في تحسين أداء البنية التحتية دون الحاجة إلى استثمارات إضافية كبيرة. كما أن قدرته على التكيف مع التغيرات في الوقت الحقيقي تجعله مناسباً للبيئات التي تتسم بتقلبات مستمرة في حجم العمل.

نحو بنية أكثر ذكاءً

يمثل هذا العمل جزءاً من اتجاه أوسع نحو تطوير أنظمة برمجية قادرة على إدارة الموارد بكفاءة أعلى، من خلال فهم أعمق لسلوك الأجهزة والتطبيقات. فبدلاً من الاعتماد على افتراضات ثابتة، تعتمد هذه الأنظمة على تحليل مستمر للبيانات واتخاذ قرارات ديناميكية.

يعمل الباحثون حالياً على تطوير النظام ليتوافق مع تقنيات أحدث في وحدات التخزين، تمنح مزيداً من التحكم في كيفية توزيع البيانات. كما يسعون إلى الاستفادة من أنماط العمل المتوقعة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لتحسين الكفاءة بشكل أكبر.

لا يقدّم هذا النظام مجرد تحسين تقني، بل يعيد طرح سؤال أساسي: هل الحل دائماً في إضافة المزيد من الموارد، أم في استخدام ما لدينا بشكل أفضل؟