💠 فاز سوم ابتکار «اداپ‌تک» در عربستان: شتاب‌دهی به پیاده‌سازی فناوری‌های انقلاب چهارم صنعتی در بخش صنعت و لجستیک 🔹وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات عربستان سعودی، سومین فاز از برنامه ملی «ابتکار پذیرش فناوری» (AdopTech) را راه‌اندازی کرد؛ طرحی راهبردی که با هدف تسهیل پیاده‌سازی فناوری‌های نوظهور، به‌ویژه هوش مصنوعی، در بسترهای عملیاتی صنایع کلیدی و مراکز لجستیکی طراحی شده است. این مرحله از ابتکار، بر اجرای ۱۵ پروژه منتخب متمرکز است که هر یک به‌عنوان نمونه کاربردی (Use Case) از فناوری‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های تحول‌ساز انقلاب صنعتی چهارم محسوب می‌شوند. 🔹هدف اصلی این مرحله، توانمندسازی شرکت‌های فناور و کارآفرینان نوآور برای ارائه راه‌حل‌های فناورانه‌ای است که به چالش‌های واقعی عملیاتی در حوزه‌های هدف پاسخ دهند. این پروژه‌ها به‌صورت اثبات مفهوم (Proof-of-Concept) و با مشارکت میدانی واحدهای صنعتی و لجستیکی منتخب اجرا خواهند شد؛ رویکردی که بهره‌گیری عملیاتی از فناوری را تقویت کرده و بهره‌وری کسب‌وکارها و رقابت‌پذیری بخش‌های راهبردی اقتصاد عربستان را ارتقا می‌دهد. 🔹از دیگر اهداف کلیدی این ابتکار، تحکیم پیوند میان بخش‌های دولتی و خصوصی در توسعه و استقرار راه‌حل‌های دیجیتال است. در این مسیر، محیطی پویا برای شرکت‌کنندگان فراهم شده تا بتوانند راه‌حل‌های فناورانه خود را در شرایط واقعی آزمایش و بهینه‌سازی کنند؛ فرآیندی که به بلوغ عملیاتی و آمادگی ورود به بازار در مقیاس گسترده کمک می‌کند. 🏷 پیوست خبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 چت جی پی تی ۵ بالاخره رسید! 1️⃣ در دسترس برای همه؛ حتی اشتراک رایگان ها 2️⃣ قدرت استدلال و منطق بیش از ۱۰۰۰ برابر نسخه قبل 3️⃣ دیگه فقط یک Chat GPT 5 هست و لازم نیست برای کارهای مختلف، مدل رو عوض کنین؛ با قابلیت «بهینه سازی» جدید، خودش فقط به اندازه لازم از توکن ها استفاده می کنه! 4️⃣ پیشرفت چشمگیر در کدنویسی؛ با یک کلیک یه اپلیکیشن کامل براتون نوشته میشه! با دسترسی به زبان های برنامه نویسی جدید 5️⃣ پیشرفت فوق العاده در مهارت نوشتن؛ بسیار طبیعی تر و حرفه ای تر، منابع و مراجع رو هم خیلی بهتر ذکر می کنه 6️⃣ به روز رسانی «شخصی سازی کردن»: نه فقط لحن، بلکه حتی رنگ و محیط برنامه رو هم می تونین تغییر بدین 7️⃣ تعداد ایموجی هایی که تو جواب ها استفاده می کنه رو کم کردن که داشت دیگه آزاردهنده میشد و هم چنین دیگه اینقدر مشتاق و پرشور هم نیست و از سوتی هایش هم خیلی کم شده؛ خلاصه اینکه همه جوره سعی شده به شعار OpenAI یعنی «در همه زمینه ها مانند انسانی که مدرک دکتری دارد» عمل شود! #هوش_مصنوعی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 الگوریتم CXAI شرکت ZAC، گامی راهبردی در تحقق هژمونی هوش مصنوعی آمریکا 🔹 برتری راهبردی ایالات متحده در هوش مصنوعی با اتکای به الگوریتم‌های شناختی قابل‌توضیح (CXAI) شرکت آمریکایی Z Advanced Computing (ZAC) که پیشگام توسعه‌ی الگوریتم‌های «هوش مصنوعی شناختی قابل‌توضیح» (Cognitive Explainable AI - CXAI) بر پایه‌ی «یادگیری مفهومی» (Concept Learning) است، نقش کلیدی در پیشبرد راهبرد ایالات متحده برای دستیابی به برتری جهانی در حوزه‌ی هوش مصنوعی ایفا می‌کند، به‌ویژه در رقابت با چین. 🔹الگوریتم CXAI: الگوریتم‌هایی با کارایی فراتر از مدل‌های مرسوم مانند شبکه‌های عصبی عمیق (CNN) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شرکت ZAC توانسته با الگوریتم‌های شناختی خود، تنها با ۵ تا ۵۰ نمونه آموزشی، وظایفی مانند تشخیص سه‌بعدی اشیاء از زوایای مختلف را با دقت بالا انجام دهد. این در حالی است که مدل‌های رایج به هزاران تا میلیاردها نمونه نیاز دارند. ✅ مزیت‌های کلیدی الگوریتم CXAI: ▫️کاهش چشمگیر داده‌های آموزشی موردنیاز ▫️کاهش مصرف منابع محاسباتی (CPU/GPU) ▫️صرفه‌جویی در انرژی و کاهش ردپای کربنی ▫️عملکرد بهینه برای کاربردهای لبه‌محور و موبایلی (Edge/Mobile AI) 🔹تایید موفقیت الگوریتم‌ها در پروژه‌های واقعی: این الگوریتم‌ها در پروژه‌هایی برای نیروی هوایی آمریکا (تصاویر هوایی) و شرکت Bosch/BSH (تشخیص اشیاء در لوازم هوشمند خانگی) به‌طور مؤثر به‌کار گرفته شده‌اند. تیم نخبگان علمی و پشتیبانی مشاوران جهانی: توسعه این فناوری تحت هدایت دکتر سعید تدیون انجام می‌شود، نخبه‌ی ریاضی و مهندس برق فارغ‌التحصیل کورنل. از جمله مشاوران علمی جهانی شرکت می‌توان به نام‌های بزرگی همچون: ▫️پروفسور دیوید لی (برنده نوبل فیزیک) ▫️پروفسور موری غریب (معاون سابق پژوهش مؤسسه Caltech) ▫️دکتر غلام پیمان (مخترع LASIK و برنده مدال ملی فناوری آمریکا) ▫️و پروفسور لطفی زاده (پدر منطق فازی و عضو تالار مشاهیر هوش مصنوعی) اشاره کرد. 🔹کاربردهای متنوع فناوری ZAC: از خودروهای خودران، تصاویر ماهواره‌ای، زیست‌سنجی (Biometrics)، تصویربرداری پزشکی، کشف دارو، تبلیغات هوشمند، تشخیص عیب در تولید، تا شهرها و منازل هوشمند. 🏷 پیوست تحلیلی و اطلاعات بیشتر 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 انقلاب تشخیص پزشکی در عربستان با پیشران هوش مصنوعی 🔹 بازار آزمایشگاه‌های تشخیص پزشکی عربستان سعودی تا سال ۲۰۳۳ به رقم ۴.۴۲۵ میلیارد دلار خواهد رسید | نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR): ۵.۴۰٪ 🔹بر اساس جدیدترین گزارش مؤسسه بین‌المللی IMARC، ارزش بازار آزمایشگاه‌های تشخیص پزشکی در عربستان سعودی در سال ۲۰۲۴ به ۲.۷۵۶ میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۳ با نرخ رشد سالانه ۵.۴۰ درصد، به ۴.۴۲۵ میلیارد دلار افزایش یابد. 🔺چگونه هوش مصنوعی آینده آزمایشگاه‌های تشخیصی عربستان را متحول می‌کند؟ ▫️فناوری‌های تشخیص پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، دقت خدمات سلامت در عربستان را به‌صورت چشم‌گیری افزایش داده‌اند. ارزش بازار هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی این کشور اکنون بالغ بر ۳۰.۲۶ میلیون دلار است و با رشد مستمر همراه است، چرا که آزمایشگاه‌های بیشتری به ابزارهای هوشمند روی آورده‌اند. ▫️بیمارستان‌های اصلی عربستان، اکنون از سامانه‌های هوش مصنوعی برای غربال‌گری سرطان سینه و تشخیص بیماری‌های ریوی بهره می‌برند؛ سامانه‌هایی که منجر به افزایش دقت و کاهش زمان پاسخ‌دهی برای هزاران بیمار در هر ماه شده‌اند. ▫️اجرای اصلاحات کلان تحت چتر چشم‌انداز ۲۰۳۰ عربستان و حمایت‌های مالی دولتی، زمینه‌ساز گسترش فناوری‌های هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها و مراکز آزمایشگاهی شده است. مشارکت‌های بین‌المللی مانند پروژه MiniGPT-Med حاصل همکاری «سدایه» (SDAIA) و دانشگاه ملک عبدالله (KAUST) نیز در همین راستا توسعه یافته‌اند. ▫️حمایت افکار عمومی نیز در این مسیر مؤثر بوده؛ ۷۶٪ از شهروندان سعودی نسبت به ادغام هوش مصنوعی در حوزه سلامت دیدگاه مثبتی دارند، و پزشکان نیز کاهش محسوس خطاهای تشخیصی هنگام بهره‌گیری هم‌زمان از روش‌های سنتی و ابزارهای هوش مصنوعی را گزارش کرده‌اند. ▫️شرکت‌هایی نظیر GE HealthCare و Lunit ابزارهای تصویربرداری پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی را در بیمارستان‌های سعودی مستقر کرده‌اند که شامل اولتراسوند هوشمند و تحلیل لحظه‌ای رادیوگرافی قفسه سینه می‌شود؛ این فناوری‌ها، فرایند تشخیص زودهنگام و درمان را به شکل چشمگیری بهبود داده‌اند. 🔺روندها و محرک‌های کلیدی بازار آزمایشگاه‌های تشخیص پزشکی عربستان سعودی: ▫️سرمایه‌گذاری ۶۵ میلیارد دلاری در حوزه سلامت تحت چشم‌انداز ۲۰۳۰، زیرساخت‌های نوین تشخیصی را شکل داده و موجب افزایش تقاضا برای آزمایش‌های پیشرفته شده است. ▫️شرکت‌هایی نظیر آزمایشگاه‌های پزشکی البُرُج، با توسعه آزمایش‌های مولکولی، در ریاض رشد ۲۰ درصدی تقاضا را تجربه کرده‌اند. ▫️خصوصی‌سازی ۲۹۰ بیمارستان دولتی، موجب رشد شتابنده آزمایشگاه‌های بخش خصوصی شده است. ▫️تمرکز بر تشخیص زودهنگام بیماری‌ها از جمله دیابت که ۱۸٪ جمعیت را درگیر کرده، باعث گرایش به تست‌های با حساسیت بالا شده است. 🔺انقلاب دیجیتال و نفوذ هوش مصنوعی در آزمایشگاه‌ها: ▫️کلینیک «Dr Hua» تحت هدایت هوش مصنوعی توسط شرکت Synyi AI در ماه می ۲۰۲۵ راه‌اندازی شد که توانسته زمان پاسخ‌دهی را تا ۳۰٪ کاهش دهد. ▫️آزمایشگاه‌های دلتا نیز با بهره‌گیری از AI در پاتولوژی، دقت تشخیص را تا ۲۵٪ افزایش داده‌اند. ▫️طرح ۱۰۰ میلیون دلاری برای راه‌اندازی هاب ملی هوش مصنوعی تحت چشم‌انداز ۲۰۳۰ نیز نقشی کلیدی در تسریع پذیرش فناوری‌های نو ایفا کرده است. ▫️۶۰٪ از هزینه‌های سلامت کشورهای شورای همکاری خلیج فارس (GCC) به عربستان اختصاص دارد، و استفاده از آنالیز ابری (Cloud-Based Analytics) در حال عمومی شدن است؛ امری که به تسریع و دقت در تشخیص در مناطق شهری و روستایی کمک شایانی کرده است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🔺محرک‌های جمعیتی و اجتماعی: ▫️با افزایش آگاهی سلامت و شیوع بیماری‌های مزمن، آزمایشگاه‌های تشخیص پزشکی عربستان در حال تجربه جهش در تقاضا هستند. حدود ۲۵٪ بزرگسالان با بیماری‌هایی نظیر دیابت و فشار خون مواجه‌اند و تقاضا برای آزمایش‌های روتین ۱۵٪ رشد داشته است. کمپین‌های ملی سلامت و ترویج پیشگیری، به‌ویژه تحت راهبردهای چشم‌انداز ۲۰۳۰، محرک اصلی این روند هستند. ▫️در دسامبر ۲۰۲۴، بیمارستان تخصصی ملک فیصل، پیشرفته‌ترین آزمایشگاه هماتولوژی منطقه خاورمیانه را راه‌اندازی کرد که مجهز به بزرگ‌ترین مسیر خودکار تشخیص و تحلیل تصویری مبتنی بر هوش مصنوعی است. ▫️آزمایشگاه‌های قابل حمل و نقطه‌ای (Point-of-Care Testing) نیز در حال گسترش‌اند؛ تجهیزاتی که با کاهش ۴۰٪ زمان تشخیص، پاسخگوی نیاز نسل جدیدِ سلامت‌محور و نتیجه‌محور جامعه سعودی هستند. 🔺دسته‌بندی‌های اصلی بازار: ▫️براساس نوع ارائه‌دهنده خدمات: آزمایشگاه‌های مستقل، بیمارستانی، و زنجیره‌ای ▫️براساس نوع آزمایش: پاتولوژی و رادیولوژی ▫️براساس منطقه: شمال و مرکز، غرب، شرق، جنوب ▫️براساس کاربر نهایی: مراجعه‌کنندگان مستقیم، ارجاعات، شرکت‌های خصوصی 🔺رویدادهای اخیر مربوطه: ▫️۲۰۲۵: پذیرش گسترده آزمایش‌های مولکولی نظیر PCR و نسل جدید توالی‌یابی ژنتیکی (NGS) برای تشخیص دقیق بیماری‌های ژنتیکی، عفونی و سرطان‌ها ▫️دسامبر ۲۰۲۴: راه‌اندازی سریع‌ترین خط هماتولوژی تمام‌خودکار MENA با فناوری تحلیل تصویری هوش مصنوعی ▫️فوریه ۲۰۲۵: شرکت NOUL ابزارهای قابل حمل miLab™ را معرفی کرد که شامل تشخیص مالاریا، هماتولوژی خودکار، و غربال‌گری سرطان دهانه رحم است 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 وقتی ربات ها حس لامسه پیدا می کنند! 🔷 محققانی در نیویورک تصمیم گرفتند بافتی شبیه به پوست انسان اختراع و از آن برای ایجاد حس لامسه در ربات ها استفاده کنند. البته می توان از آن در دست و پاهای مصنوعی هم استفاده کرد. 🔷 آنها از یک نوع پارچه رسانا استفاده کردند که مشابه پوست انسان لایه هایی در بالا و پایین آن قرار دارد. وقتی این پوست، با جایی تماس پیدا می کند، جریان الکتریکی در آن ایجاد می شود و آن جریان توسط یک هسته هوش مصنوعی پردازش می شود. این پوست ها را می توان به عصب های مصنوعی هم وصل کرد که آنها نیز با عصب های انسانی رابطه پیدا کرده و بدین ترتیب دست و پاهای مصنوعی با قابلیت لامسه خواهیم داشت. 🔷 برخلاف قسمت های کامپیوتری، بافت پوست آن نسبتا ارزان بوده و در صورت آسیب دیدن، به راحتی می توان آن را تعویض کرد. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 نورورایانش شناختی 🔺 گامی به‌سوی مدل‌های ترکیبی عصب‌-هوش مصنوعی با قابلیت شبیه‌سازی شناخت انسانی 🔹نورورایانش شناختی (Cognitive Computational Neuroscience)، یک حوزه میان‌رشته‌ای نوظهور و در حال گسترش است که با پیوند سه قلمرو علوم اعصاب، روان‌شناسی و هوش مصنوعی، به دنبال طراحی مدل‌های رایانشی‌ای است که عملکردهای شناختی انسان همچون ادراک، حافظه، استدلال و تصمیم‌گیری را بازتولید و شبیه‌سازی کند. پیشرفت‌های اخیر در حوزه‌های تصویربرداری مغزی، تحلیل کلان‌داده‌ها و یادگیری ماشین، امکان ساخت مدل‌های Neuro-AI (هوش مصنوعی عصب‌) را فراهم کرده‌اند که هم درک بهتری از کارکردهای عصبی-شناختی فراهم می‌کنند و هم به‌عنوان سکوی آزمایشی برای نظریه‌های شناختی به‌کار می‌روند. 🔺چالش اصلی: مدل‌های فعلی Neuro-AI هنوز با دوگانگی میان واقع‌گرایی زیستی (Biological Plausibility) و توان محاسباتی مواجه‌اند. شکاف میان داده‌های تجربی دقیق علوم اعصاب و معماری‌های انتزاعی هوش مصنوعی، مانعی جدی برای شبیه‌سازی عمیق شناخت انسانی است. 🔺 اهداف این حوزه تحقیقاتی شامل محورهای زیر است: 1. توسعه مدل‌های نوروبیولوژیکی الهام‌گرفته از شناخت در معماری‌های هوش مصنوعی 2. ادغام داده‌های علوم اعصاب با ساختارهای یادگیری ماشین 3. اعتبارسنجی تجربی مدل‌های نورورایانشی با داده‌های انسانی یا حیوانی 4. مطالعات تطبیقی میان نظام‌های یادگیری زیستی و مصنوعی 5. کاربردهای عملی برای شبیه‌سازی شناخت‌هایی مانند توجه، حافظه و استدلال 6. نقدهای نظری درباره محدودیت‌ها و مسیرهای آینده نورورایانش شناختی 7. پیشرفت‌های روش‌شناختی در تفسیرپذیری، مقیاس‌پذیری و زیست‌واقع‌گرایی مدل‌ها 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠چرخش راهبردی در جنگ سایبری: بهره‌گیری گروه APT28 روسیه از بدافزارهای هدایت‌شونده با هوش مصنوعی 🔹 تحول نوین در تهدیدات سایبری: استفاده از هوش مصنوعی زایا در هدایت بلادرنگ بدافزارها بر اساس گزارش رسمی مرکز ملی واکنش به رخدادهای رایانه‌ای اوکراین (CERT-UA)، گروه شناخته‌شده APT28 (وابسته به روسیه) در تیرماه ۲۰۲۵، بدافزارهای خود را به‌گونه‌ای پیکربندی کرده است که پس از نفوذ به شبکه، به‌صورت بلادرنگ از مدل‌ زبانی بزرگ چینی (Qwen2.5-Coder-32B-Instruct) درخواست دستورالعمل اجرایی دریافت کند. 🔹 برخلاف حملات پیشین که از مدل‌های هوش مصنوعی صرفاً برای ساخت کد مخرب یا ایمیل‌های فیشینگ استفاده می‌شد، در این حمله مدل زبانی به‌صورت مستقیم در فاز فرماندهی و کنترل (Command & Control) حضور فعال دارد. این بدافزار قابلیت تطبیق‌پذیری لحظه‌ای با محیط شبکه هدف را دارد، که شناسایی و دفع آن را برای مدافعان سایبری به‌شدت دشوار می‌سازد. 🔺 ویژگی‌های فنی و چالش‌های امنیتی جدید: 🔹سفارشی‌سازی حمله در لحظه: بدافزار از مدل زبانی کد مخصوص دریافت می‌کند، بدون آنکه رفتار ثابتی داشته باشد. 🔹گریز از سامانه‌های شناسایی سنتی: چون الگوهای رفتاری شناخته‌شده ندارد، تحلیل پس از حادثه نیز سخت می‌شود. 🔹افزایش دسترسی مجرمان سایبری تازه‌کار: ابزارهایی مثل FraudGPT و ChaosGPT در دارک‌وب، امکان ساخت بدافزارهای پیشرفته را حتی برای کاربران فاقد تخصص فراهم کرده‌اند. 🔹نقش پلتفرم‌های متن‌باز مانند Hugging Face: این فضاها علی‌رغم هدف‌گذاری پژوهشی، به تهدیدی بالقوه برای سوءاستفاده‌های امنیتی تبدیل شده‌اند. 🇺🇸 پیشنهاد سیاستی: نوسازی ساختار دفاع سایبری در عصر هوش مصنوعی مرکز مطالعات دفاع از دموکراسی‌ها (FDD) هشدار می‌دهد: اگر ایالات متحده سرمایه‌گذاری فوری در سامانه‌های شناسایی مبتنی بر رفتار و تحلیل‌گرهای آگاه به LLM نکند، تهدیدات هوشمند، پرهزینه و پنهان‌کارانه گسترش می‌یابد. 🔺پیشنهادات کلیدی: 1. ارزیابی پیش از انتشار مدل‌های LLM پیشرفته توسط نهادهایی مثل AI Security Initiative 2. تست امنیتی مستقل مدل‌ها با توجه به سوءاستفاده‌پذیری آن‌ها 3. همکاری با پلتفرم‌های متن‌باز جهت پایش، هشدار و محدودسازی کاربردهای مخرب 🔹نکته نگران‌کننده: بدافزار مورد استفاده در این عملیات، گرچه برای جاسوسی طراحی شده بود، اما ساختار آن به‌راحتی می‌تواند در حملات تخریبی علیه زیرساخت‌های حیاتی مورد استفاده قرار گیرد. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت