بكين تتخلص من 180 ألف سيارة قديمة ملوثة للبيئة

بها أكثر من 5 ملايين سيارة مسؤولة عن نصف انبعاثات التلوث

بكين تتخلص من 180 ألف سيارة  قديمة ملوثة للبيئة
TT

بكين تتخلص من 180 ألف سيارة قديمة ملوثة للبيئة

بكين تتخلص من 180 ألف سيارة  قديمة ملوثة للبيئة

قال مكتب البيئة في العاصمة الصينية إن «بكين تخلصت من 180 ألف سيارة قديمة ملوثة للبيئة في الأشهر الأربعة الأولى من عام 2017؛ في إطار جهودها لمعالجة التكدس، والحد من الضباب الدخاني».
وألزمت خطة عمل نشرت عام 2015 بكين بالتخلص من إجمالي مليون سيارة متقادمة خلال الفترة من 2013 إلى 2017. ويتعين على بكين التخلص من 300 ألف سيارة هذا العام للوفاء بهذا الهدف.
وقال مكتب حماية البيئة التابع لبلدية بكين إن العاصمة بها 5.7 مليون سيارة مسؤولة عن نصف انبعاثات ثاني أكسيد النيتروجين بالمدينة، وهي مصدر رئيسي للضباب الدخاني.
وقال وزير البيئة تشن جينينغ في وقت سابق هذا العام إن «حركة المرور مسؤولة عن 31 في المائة من إجمالي انبعاثات الجسيمات في بكين». وتعهدت المدينة باتخاذ تدابير استثنائية هذا العام للوفاء بأهداف الحد من تلوث الهواء في الفترة من 2013 إلى 2017، عقب الارتفاع الكبير في الضباب الدخاني بالمنطقة في شهري يناير (كانون الثاني) وفبراير (شباط) الماضيين. وبلغ متوسط قراءة مؤشر للتلوث يقيس متوسط تركيز الجسيمات المجهرية (بي إم 2.5) 95 ميكروغراماً لكل متر مكعب في بكين، في أول شهرين من عام 2017، بزيادة 69.6 في المائة، مقارنة بالفترة نفسها من العام الماضي. وتوصي منظمة الصحة العالمية بأن تكون هذه التركيزات عند 10 ميكروغرامات فقط.
وتهدف المدينة إلى خفض المتوسط إلى نحو 60 ميكروغراماً هذا العام، وهو يمثل خفضاً بأكثر من 25 في المائة عن مستويات عام 2012.



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».