{بصمتنا المائية}.. تعني أثر نشاطاتنا في موارد المياه العذبة

فنجان قهوة يحتاج لـ140 لترا من الماء لإنتاج حبات البن

{بصمتنا المائية}.. تعني أثر نشاطاتنا في موارد المياه العذبة
TT

{بصمتنا المائية}.. تعني أثر نشاطاتنا في موارد المياه العذبة

{بصمتنا المائية}.. تعني أثر نشاطاتنا في موارد المياه العذبة

إذا كنت اشتريت بنطالا من الجينز في الآونة الأخيرة أو تناولت قطعة بيرغر في العشاء ثم أعقبتها بفنجان لطيف من القهوة.. فربما لم يخطر ببالك أن تربط ملمس القماش أو رائحة الطعام بكمية الماء المستخدمة فيهما. ربما يكون الوقت حان لتدبر الأمر.
فإعداد فنجان القهوة لا يقتصر على مجرد 125 ملليلترا من الماء تسكبها في الفنجان.. بل إن هناك 140 لترا من الماء تتطلبها زراعة حبات البن المستخدمة في عمله. أما إنتاج قطعة همبرغر واحدة، فيحتاج كمية من الماء تزيد 17 مرة على ذلك.. يحتاج 2400 لتر.
وإنتاج كيلوغرام واحد من القطن المستخدم في صناعة بنطال الجينز يحتاج 10 آلاف لتر من الماء لزراعة القطن والصباغة والغسل. من هنا، كانت أهمية بصمتنا المائية التي تعني الأثر الذي تتركه أنشطتنا في موارد المياه العذبة. فقرارنا الخاص بالأشياء التي نستهلكها يؤثر في موارد المياه في الأماكن التي يجري فيها صنع تلك المنتجات. وكثير من هذه الأماكن مثل الصين والهند، أكبر منتجي القطن في العالم، أو منتجي البن مثل كولومبيا، ربما تكون تواجه بالفعل مشكلات في المياه.
وقالت روث ماثيوز، مديرة شبكة البصمات المائية التي تروج لفكرة ترشيد استهلاك المياه، إن الوقت حان للانتباه للآثار المترتبة على الاستهلاك من جانب الأفراد وليس مجرد الشركات الكبرى التي بدأ كثير منها بالفعل حساب بصماتها المائية.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».