زلازل المريخ تساعد على فهم باطن الكوكب الأحمر

مركبة «إنسايت» المخصصة لاستكشاف أعماق المريخ (رويترز)
مركبة «إنسايت» المخصصة لاستكشاف أعماق المريخ (رويترز)
TT

زلازل المريخ تساعد على فهم باطن الكوكب الأحمر

مركبة «إنسايت» المخصصة لاستكشاف أعماق المريخ (رويترز)
مركبة «إنسايت» المخصصة لاستكشاف أعماق المريخ (رويترز)

رصد المسبار الآلي «إنسايت» التابع لإدارة الطيران والفضاء الأميركية (ناسا) موجات زلزالية ناتجة عن زلازل، ساعدت العلماء في فهم تركيب كوكب المريخ بما في ذلك التقديرات الأولية لحجم قلبه الضخم المؤلف من معادن سائلة وسمك قشرته وطبيعة غطائه، حسب «رويترز».
وكانت قد سلطت هذه النتائج التي تم الكشف عنها، الضوء على ما كان يُعد بنية داخلية غير مفهومة جيداً لهذا الكوكب، وهو الجار الأصغر للأرض وقدمت بعض المفاجآت، بالإضافة إلى تأكيد أن مركز الكوكب الأحمر منصهر. وكشف المسبار «إنسايت» الذي هبط في عام 2018 لبدء أول مهمة لدراسة أعماق المريخ، عن أكثر من 700 زلزال معظمها متواضع الشدة. وتختلف الموجات الناتجة عن هذه الزلازل من حيث السرعة والشكل عند الانطلاق عبر مواد مختلفة داخل كوكب. وأتاحت البيانات المأخوذة من أداة قياس الزلازل في مسبار «إنسايت»، التي تشمل نحو ثلاثين زلزالاً، التركيز على معالم باطن الكوكب.
وقال بروس بانيردت العالم المتخصص في جيوفيزياء الكواكب بمختبر الدفع النفاث التابع لـ«ناسا»، وهو رئيس مهمة «إنسايت»: «الأهمية الحقيقية لهذه النتائج هي أنه للمرة الأولى، أصبحت لدينا بالفعل قياسات لأبعاد أو أحجام المكونات الأساسية لكوكب المريخ». وأضاف بانيردت: «قبل ذلك، كان كل ما لدينا هو مقارنات مع الأرض، وحسابات نظرية واستنتاجات غير مباشرة من ملاحظات أخرى مثل كيمياء النظائر التتبعية لنيازك المريخ». ووُجد أن قلب المريخ وهو الطبقة الجيولوجية الأعمق، يبلغ قطره نحو 2275 ميلاً (3660 كم)، وهو أكبر مما كان يعتقد في السابق.
وقالت بريجيت كنابماير إندرون عالمة الزلازل بجامعة كولونيا في ألمانيا التي أشرفت على إحدى ثلاث دراسات عن باطن المريخ نشرت في مجلة «ساينس»: «نظراً لعدم وجود صفائح تكتونية نشطة على المريخ، لا يحدث شيء مماثل هناك. وهذا يعني أيضاً أن قشرة المريخ قديمة جداً». ويمتد غطاء المريخ المحصور بين القشرة والقلب نحو 970 ميلاً (1560 كيلومتراً) تحت السطح. ويختلف تكوينه عن تكوين الأرض مما يشير إلى نشوء الكوكبين من مادة مختلفة عندما تشكلا قبل أكثر من 4.5 مليار سنة. ويبلغ قطر كوكب المريخ، وهو رابع كوكب بعداً عن الشمس، نحو4220 ميلاً (6791 كلم)، بينما يبلغ قطر الأرض نحو 7926 ميلاً (12755 كلم).



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».