القضاء البريطاني: التلوث شريك في القتل

TT

القضاء البريطاني: التلوث شريك في القتل

للمرة الأولى، أقر القضاء البريطاني بأن المشكلة البيئية «أدت دورا» في وفاة فتاة في التاسعة من العمر في لندن.
وتأمل عائلة إيلا أدو - كيسي - ديبرا التي فارقت الحياة في 15 فبراير (شباط) 2013 إثر نوبة ربو حادة أن يحث هذا القرار السلطات على التحرك. واعتبر فيليب بارلوو، معاون قاضي التحقيق في دائرة ساذرك في لندن الذي أشرف على الجلسات المخصصة لهذه القضية والممتدة على أسبوعين أن «تلوث الهواء أدى دورا ملموسا في وفاة إيلا».
وكانت الفتاة تعيش في لوشم، على بعد أقل من 30 مترا من طريق الطريق الدائري الجنوبي الذي يشهد حركة مرورية كثيفة في جنوب لندن.
وقال بارلوو «إنها تعرضت خلال فترة مرضها بين 2010 و2013 لمستويات عالية من ثاني أكسيد النتروجين والجسيمات الدقيقة تتخطى توجيهات منظمة الصحة العالمية في هذا الصدد». ولم تبلغ والدتها روزامند أدو - كيسي - ديبرا بالمخاطر الصحية، فلم يتسن لها اتخاذ «تدابير كانت لتحول دون الوفاة»، مثل الانتقال للعيش في مكان آخر.
وخلال مؤتمر صحافي، أشادت هذه الأخيرة بـ«إحقاق العدل» لإيلا، مع الإشارة إلى أنها رفعت هذه القضية من أجل «الأطفال الآخرين» أيضا.
وتأمل هذه المدرسة اعتماد قانون جديد يرمي إلى تحسين نوعية الهواء في بريطانيا.
وهي أسفت على أن هذه المسألة «لا تعامل كطارئة صحية كما ينبغي»، مذكرة بأن تلوث الهواء يقتل 7 ملايين شخص كل سنة في العالم، بحسب تقديرات منظمة الصحة العالمية.
واعتبر فيليب بارلوو في حكمه أن أسباب الوفاة هي القصور التنفسي الشديد في المقام الأول ثم الربو الذي كانت تعاني منه فالتعرض للتلوث الذي تسبب في مرضها وفاقمه.
وبحسب التقديرات، يسجل ما بين 28 ألفا و36 ألف وفاة كل سنة في بريطانيا على صلة بتلوث الهواء.



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».