تلوّث الهواء قتل نصف مليون مولود في 2019

رجل يقف بين دخان الحرائق بمكب نفايات في هراري بزيمبابوي (إ.ب.أ)
رجل يقف بين دخان الحرائق بمكب نفايات في هراري بزيمبابوي (إ.ب.أ)
TT

تلوّث الهواء قتل نصف مليون مولود في 2019

رجل يقف بين دخان الحرائق بمكب نفايات في هراري بزيمبابوي (إ.ب.أ)
رجل يقف بين دخان الحرائق بمكب نفايات في هراري بزيمبابوي (إ.ب.أ)

كشفت دراسة حديثة أن تلوّث الهواء تسبب بوفاة 476 ألف مولود جديد سنة 2019، غالبيتهم في الهند وأفريقيا جنوب الصحراء الكبرى. وأظهرت أن السبب الكامن وراء هذه الوفيات في ثلاثة أرباع الحالات هو الدخان السام الصادر عن الوقود المستخدم للطبخ.
وكان قد توفّي أكثر من 116 ألف رضيع هندي في الشهر الأوّل من عمره بسبب تلوّث الهواء و236 ألفاً في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، بحسب تقرير «ستايت أوف غلوبال إير 2020» الذي استند إلى معطيات جمعها معهدان أميركيان هما «هيلث إيفيكتس إنستيتوت» و«هيلث ميتريكس أند إيفالواشن»، حسب «رويترز».
وأفاد القيّمون على هذا التقرير بوجود مزيد من الأدلّة التي تسمح بالربط بين تعرّض الأمّهات لتلوّث الهواء خلال الحمل وارتفاع خطر ولادة الأطفال قبل أوانهم أو بوزن منخفض جدّا.
وقال رئيس معهد «هيلث إيفيكتس إنستيتوت» دان غرينباوم إن «تلوّث الهواء الناجم عن وقود الطهو السيء النوعية لا يزال سبباً رئيسياً لوفاة هؤلاء الأطفال الصغار، رغم تراجع اتّكال الأسر عليه». وتشتدّ وطأة هذه المشكلة خصوصاً في جنوب آسيا وأفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، بحسب غرينباوم.
وكان تلوّث الهواء السبب وراء 6.7 مليون حالة وفاة في المجموع سنة 2019، بحسب هذه الدراسة التي أظهرت أنه رابع سبب للوفيات في العالم. ولفت معدّو هذا التقرير إلى أن وباء كوفيد - 19 تسبب بوفيات كثيرة وبمشاكل اقتصادية ومجتمعية، لكنه ساهم في المقابل بالحدّ من التلوّث. غير أن هذه المكاسب هي قصيرة الأمد، بحسب التقرير.



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».