اختبار حقيقي أمام تطبيقات المساعد الصوتي الافتراضي

مقارنة لأداء أفضل أنواعها المتوافرة

المساعد الصوتي «إيكو» بصوت «أليكسا»
المساعد الصوتي «إيكو» بصوت «أليكسا»
TT

اختبار حقيقي أمام تطبيقات المساعد الصوتي الافتراضي

المساعد الصوتي «إيكو» بصوت «أليكسا»
المساعد الصوتي «إيكو» بصوت «أليكسا»

عندما سألت نظام المساعد الصوتي «أليكسا» في وقت سابق من هذا الأسبوع عن الأندية المشاركة في بطولة «سوبر بول» الأخيرة، أجابت: «الفائز بالبطولة رقم 49 للسوبر بول نادي نيو إنغلاند باتريوتس». وهنا لم أتمالك نفسي، وصحت فيها: «أنت تتحدثين عن العام الماضي. حتى أنا بإمكاني تقديم مستوى أداء أفضل من ذلك!».
في واقع الأمر، كنت في تلك اللحظة بمفردي داخل غرفة المعيشة. أما حديثي فكان موجهًا إلى صديقتي الافتراضية المتمثلة في برنامج «أمازون» اللاسلكي المعروف باسم «إيكو» (Echo)، الذي أطلقته الشركة في يونيو (حزيران) الماضي. يحمل الصوت المتحدث اسم «أليكسا» (Alexa)، وقد أثارت موجة اهتمام واسعة النطاق داخل وادي السليكون، وأصبحت واحدة من أحدث الأعضاء المنضمين لنادي أدوات المساعدة الافتراضية.

مساعد صوتي

يذكر أن جميع الشركات الخمس العملاقة بمجال التقنيات الحديثة - «آبل» و«مايكروسوفت» و«أمازون» و«فيسبوك» و«غوغل»، التي أصبحت الآن جزءًا من «ألفابيت» - تطرح الآن بالأسواق تطبيقات المساعدة الافتراضية، وبإمكانها الاضطلاع بالمهام الرتيبة استجابة لأوامر شفهية توجه إليها أو نقرات على أزرار بعينها. ويعتبر «سيري» (Siri)، من إنتاج «آبل»، أشهر هذه التطبيقات، وقد طرح بالأسواق منذ عام 2011. ومع ذلك، فإن «مايكروسوفت» طرحت بالأسواق الآن «كورتانا» (Cortana)، بينما تجري «فيسبوك» اختبارات على آخر يدعى «إم» (M). أما «غوغل» فقد أعادت بناء المساعد الصوتي الخاص بها لتحوله إلى تطبيقات بحث.
وبينما تقيم هذه الشركات حجم التقدم الذي أحرزته على هذا الصعيد من خلال تقارير العائدات ربع السنوية، فقد قمت من جانبي بصياغة اختبارات لتطبيقات المساعدة الصوتية بهدف تقييم قدراتها على إنجاز 16 مهمة تنتمي لأكثر المجالات التي يستمتع بها غالبية المستهلكين: الموسيقى والإنتاجية والسفر وتناول الطعام والترفيه واهتمامات أخرى مثل الرياضة.
وفي نهاية الاختبارات، لم تحصل أي من تطبيقات المساعدة الصوتية على تقدير لافت يستحق الشعور بالفخر إزاءه. وفي ما يلي درجات التقييم التي حصل عليها كل جهاز من إجمالي 4 نقاط:
- «غوغل» (غوغل) - 3.1
- «سيري» (آبل) - 2.9
- «كورتانا» (مايكروسوفت) - 2.3
- «أليكسا» (أمازون) - 1.7

أداء متميز

وجاء أداء «آبل» الأفضل من حيث مهام الإنتاجية، مثل مواعيد الروزنامة ورسائل البريد الإلكتروني. أما «غوغل» فكانت الأفضل في السفر والمهام المرتبطة بالتنقل اليومي باستخدام وسائل المواصلات، بينما برعت «أليكسا» في الموسيقى. وأخيرًا، جاء أداء «كورتانا» متوسطًا بمختلف المجالات. وبالنسبة لـ«فيسبوك» فظل خارج منظومة التقييم بسبب رفض الشركة إتاحة «إم»، رغم أنني تمكنت من التعامل معه على مدار ساعتين من خلال حساب لأحد الأصدقاء.
من جانبها، أعلنت «آبل» أن «سيري» أصبح «أسرع وأذكى»، بجانب قدرته على الحديث بعدد لغات أكثر من أي مساعد صوتي آخر. في المقابل، قالت «مايكروسوفت» إن «كورتانا» تمثل «مجرد البداية فحسب». كما أبدت «غوغل» رغبتها في تطوير الهواتف الذكية على نحو يمكنها من الاضطلاع بمزيد من المهام الصعبة، وبحيث يتمكن المستخدمون من الاضطلاع بمجموعة متنوعة من المهام عبر مجرد الحديث إلى «غوغل». أما «أمازون» فلم تستجب لطلب تقدمنا به إليها للحصول على تعليق.
على صعيد الإنتاجية، كان «سيري»، الذي يمكن استدعاؤه عبر ضغط زر على شاشة «آي فون» أو بمجرد قول «مرحبا سيري»، صاحب القدرة الأفضل على وضع جدول للقاء بصديق في هاواي، واستعراض المواعيد المسجلة بجدول أعمالي للغد، وإرسال رسالة عبر البريد الإلكتروني وقراءة إحدى الرسائل التي وردت عبر البريد الإلكتروني بصوت مرتفع. أما التطبيقات الأخرى فنجحت في إنجاز فقط بعض هذه المهام، بينما عجزت «أليكسا» عن كتابة رسالة بريد إلكتروني وتسجيل حدث وضمه إلى روزنامة المواعيد.
أيضا، قدم «سيري» أداء جيدًا في المهام المرتبطة بالموسيقى، لكن «أليكسا» تفوقت عليه. استطاع كلا التطبيقين تشغيل أغنية «هاي»، أحدث حلقات «راديولاب»، بجانب عزف مقاطع موسيقية. علاوة على ذلك، استطاعت «أليكسا»، التي يمكن استدعاؤها بمجرد نطق اسمها، تشغيل محطة موسيقية بعينها عبر «باندورا»، بينما فشل «سيري» في تشغيل تطبيق «باندورا».

من ناحية أخرى، حاز موقع «غوغل»، الذي يعمل على تحويل جهاز المساعدة الصوتية إلى تطبيق متوافر عبر هواتف «غوغل»، التقييم الأعلى في إنجاز المهام المرتبطة بالسفر والتنقل عبر وسائل المواصلات. وجاءت استجابته ممتازة لسؤال: «ما حالة المرور في 221 ماين ستريت؟»، حيث أوضح لي المدة الزمنية التي سأستغرقها في الانتقال بالسيارة إلى هناك.
وعندما وجهت إليه الطلب التالي: «خذني إلى صالة (دوغباتش بولدرز) للألعاب الرياضية»، أظهر أمامي خريطة تصاحبها توجيهات صوتية. وعندما قلت: «اعثر لي على تذاكر طائرة إلى نيويورك الأسبوع المقبل»، جاءت استجابته مذهلة، حيث عرض علي رحلات جوية من سان فرانسيسكو إلى نيويورك الأسبوع المقابل تبدأ أسعارها من 435 دولارا، وبلغت مدة الرحلة الأقصر خمس ساعات و10 دقائق.
في ما يخص السفر والتنقل عبر وسائل المواصلات، عرضت «كورتانا» إجابات عن أسئلة بخصوص المرور والاتجاهات، لكنها عجزت عن الإجابة عن أسئلة تخص رحلات الطيران. أما «سيري» فجاء أداؤه ضعيفًا للغاية في هذه الفئة، حيث عجز عن تقديم تقييم لحركة المرور. ولدى سؤاله عن رحلات الطيران إلى نيويورك، سرد مجموعة غير مفيدة من موقع شبكة الإنترنت المعنية بالسفر لنيويورك. وبدلا من إظهار خريطة توضح مكان صالة ألعاب رياضية، عرض عنوان حانة!
أما «أليكسا» فتمكنت من تقديم تقييمات لحركة المرور عن موقع واحد ثابت مسجل لديها، مثل مكتبك.

تفاوت الاستجابة

بالنسبة للمهام المرتبطة بالطعام، جاء أداء «غوغل» و«آبل» متكافئًا، حيث تمكن كلاهما من إيجاد قائمة بالمطاعم الهندية القريبة، لكن المساعد الصوتي «غوغل» كان الوحيد القادر على طلب خدمة توصيل الطعام للمنازل، لكن ذلك تم فقط من خلال طلب مطعم بعينه لديه خدمة تسجيل الطلبات عبر واحدة من التطبيقات التي يتعامل معها «غوغل». أما «سيري» فكان الوحيد القادر على حجز مائدة داخل أحد المطاعم.
في ما يتعلق بالاهتمامات الخاصة، سألت كل مساعد صوتي سؤالين واضحين: ما الأندية الفائزة بمباريات كرة القدم الأميركية أخيرا، ومن خاض «سوبر بول»؟ قام كل من «غوغل» و«كورتانا» و«سيري» بتجميل نتائج المباريات الصادرة، عن الدوري الوطني لكرة القدم الأميركية، لكن «غوغل» و«كورتانا» فقط استطاعا الإشارة إلى اسمي الفريقين، بينما عجز «سيري» عن ذكر المباراة الكبرى التي أقيمت 7 فبراير (شباط) على استاد ليفي في سانتا كلارا بكاليفورنيا. في المقابل، بدت خدمة «أليكسا» على غير دراية بهذه الرياضة، وعجزت عن إجابة السؤالين.
وينقلني ذلك إلى المساعد الصوتي «إم» الخاص بـ«فيسبوك»، حيث رفضت الشركة طلبي الاطلاع على التطبيق، ولم تتح ذلك حتى الآن سوى لعدد محدود للغاية من الخبراء المعنيين باختبار التطبيق الجديد. وعليه، لجأت لاستخدام حساب أحد الأصدقاء عبر «فيسبوك ميسنجر» لمقابلة «إم». تبعًا لما أعلنته الشركة، فإن «إم» يخضع في جزء منه لسيطرة نظام الذكاء الصناعي، بينما يخضع جزء آخر لسيطرة بشرية. ويمكنك التواصل مع «إم» عبر بعث رسائل إليه من خلال خدمة «فيسبوك ميسنجر»، تمامًا مثلما تبعث برسالة لصديق.
خلال الفترة المحدودة التي قضيتها مع «إم»، طلبت منه القيام بمهام عادية، مثل الاتصال بشركة المياه للاستفسار منها عن فاتورة الاستخدام، والتعرف على منتجات اللحوم المعروضة بمتجر «هول فودز» المحلي، والبحث عن الوقت الذي تصبح فيه تكلفة السفر لهونغ كونغ في أرخص مستوى.
وغاب «إم» للحظات قلائل قبل الإجابة عن كل سؤال، الأمر الذي جعلني أتشكك أن شخصًا ما هو الذي تولى الإجابة. وعندما طلبت من «إم» حجز موعد لي لجلسة تصوير مع استوديو يمتلكه صديق لي. في غضون دقائق، رن جرس الهاتف في الاستوديو، والتقط صديقي السماعة، وهنا قال «إم» الذي يحمل صوت امرأة شابة: «مرحبا، إنني أتصل نيابة عن رئيسي بالعمل، فهو يرغب في معرفة ما إذا كان بإمكانكم عقد جلسة تصوير له غدًا في الثانية ظهرًا».
ورد صديقي: «عذرًا لم أعرف اسمك بعد؟»، فجاءه الرد: «اسمي الأول (إم)، أما اسمي الأخير فهو (ميسنجر)». وسأل صديقي: «هل هذا اسم يوناني؟»، وهنا انطلق «إم» في الضحك.
ويشير ذلك إلى أن «إم» ربما يكون أفضل في قدراته عن جميع التطبيقات السابقة، لكن هذا يعود لوجود عناصر بشرية وراء تتولى إدارة المهام التي يعجز عنها الذكاء الصناعي. وفي بيان لها أعلنت «فيسبوك»: «(إم) لا يزال في مرحلة مبكرة للغاية، ولسنا مهتمين حاليًا بطرحه على عدد كبير من الأشخاص».

* خدمة «نيويورك تايمز»



«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؟