💠 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

💠 تحول ساختاری صنایع دفاعی اروپا: محوریت هوش مصنوعی، امنیت سایبری و دفاع نرم‌افزاری 🔹جنگ اوکراین و تنش‌های ژئوپلیتیک موجب شتاب‌گرفتن تحول فناورانه در صنایع دفاعی شده‌اند. سه محور اصلی این دگرگونی: 1. امنیت سایبری به‌عنوان بستر دفاع مدرن 2. استفاده از پهپادها و سامانه‌های بدون‌سرنشین با کاربردهای نظامی و اطلاعاتی 3. هوش مصنوعی به‌مثابه مغز نسل آینده سامانه‌های دفاعی 🔹در این تحول، فناوری‌های غیرنظامی از استارت‌آپ‌های کشاورزی گرفته تا هوش مصنوعی عمومی به هسته کاربردهای نظامی راه یافته‌اند. 🔺 امنیت سایبری؛ شالوده پایداری زیرساخت‌های دفاعی امنیت سایبری از مهم‌ترین چالش‌های ارتش‌های مدرن است و حفاظت از شبکه‌های فرماندهی، کنترل و سامانه‌های تسلیحاتی دیجیتال را ضروری می‌سازد. اتحادیه اروپا با سرمایه‌گذاری حدود ۷.۹ میلیارد یورو تا ۲۰۲۷ در قالب European Defence Fund، حوزه‌هایی مانند امنیت سایبری، هوش مصنوعی و رایانش ابری نظامی را حمایت می‌کند. 🔺 انقلاب پهپادها؛ از مزرعه تا میدان نبرد پهپادهای سبک تجاری حتی با قیمت چند صد یورو اکنون قادرند تانک‌های چند میلیون یورویی را منهدم کنند؛ نمونه بارز آن، جنگ اوکراین است. این واقعیت موجب تغییر بنیادین در راهبردهای خرید تجهیزات نظامی شده است. 📌 استارت‌آپ‌هایی چون Quantum Systems (آلمان) و Tekever (پرتغال) در خط مقدم این تحول قرار دارند. 🔺هوش مصنوعی؛ مغز نسل آینده تسلیحات سرمایه‌گذاری‌های کلان در استارت‌آپ‌هایی چون Helsing (ارزش‌گذاری ۱۲ میلیارد یورویی در آلمان) نشان‌دهنده جایگاه استراتژیک هوش مصنوعی در دفاع آینده است. همکاری شرکت‌هایی مانند Airbus Defence با Helsing برای توسعه پهپادهای Wingman هوشمند، تبلور این پیوند است. 🔺دفاع نرم‌افزاری (Software Defined Defence) مفهوم «دفاع نرم‌افزاری» به معنای اولویت‌دادن به نرم‌افزارهای ماژولار، قابل به‌روزرسانی سریع و هوشمند بر سخت‌افزارهای سنگین سنتی است. این رویکرد به کاهش چرخه نوآوری و انعطاف‌پذیری بالا در توسعه تسلیحات می‌انجامد. 🔹چالش‌های حقوقی و مقرراتی با گسترش سرمایه‌گذاری خارجی در فناوری‌های دوکاربردی (Dual-Use)، کشورهایی مانند آلمان و ایالات متحده مقررات سخت‌گیرانه‌ای در حوزه کنترل صادرات (ITAR/EAR) و سرمایه‌گذاری خارجی (FDI Screening) وضع کرده‌اند. استارت‌آپ‌ها باید در مسیر تعامل با صنایع دفاعی، استانداردهای امنیتی، گواهی‌نامه‌های بین‌المللی (مثل ISO 27001) و مدیریت مالکیت فکری را جدی بگیرند. 🔹نکات کلیدی برای دست‌اندرکاران: ▫️شفاف‌سازی مسیر ورود به صنایع دفاعی ▫️استراتژی ثبت پتنت یا حفظ اسرار تجاری ▫️پیاده‌سازی چارچوب‌های پایش صادرات و امنیت اطلاعات ▫️شبکه‌سازی با بازیگران بزرگ مانند Airbus Ventures 🔹چشم‌انداز: دفاع آینده، دیجیتال، یکپارچه و انعطاف‌پذیر خواهد بود. دفاع نوین در حال فاصله‌گرفتن از مدل‌های متکی بر تجهیزات سنگین و حرکت به‌سوی سامانه‌های سریع، هوشمند و قابل تطبیق با میدان‌های پیچیده است. فناوری‌های عمومی و غیرنظامی (مثل AI، پهپادها، LLMها) به‌سرعت به دارایی‌های استراتژیک بدل می‌شوند. 🏷 پیوست تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 حاکمیت داده و مدل‌های بومی؛ عربستان و دبی در آستانه ورود به بازی بزرگ هوش مصنوعی جهانی 🔹عربستان سعودی و دبی در حال بازتعریف رهبری دیجیتال‌اند؛ نه صرفاً دنبال‌کننده، بلکه معماران آینده‌ای هستند که در آن، حاکمیت داده و هوش مصنوعی، محور بازی قدرت است. 🔹کَش رَفیک، مدیر منطقه‌ای بانک توسعه EDB در خاورمیانه و آفریقا، با تأکید بر اینکه «این صرفاً توسعه زیرساخت نیست، بلکه تغییر ذهنیت و استراتژی است»، خاطرنشان کرد که عربستان و دبی، در حال خلق یک گونه جدید از رهبری دیجیتال‌اند که در آن حاکمیت دیجیتال (Digital Sovereignty) بنیان اصلی به‌شمار می‌رود. 🔹 بر اساس پژوهش EDB، رهبران کسب‌وکار در عربستان و دبی، دو برابر بیشتر از همتایان بریتانیایی خود، ضرورت وجودیِ مالکیت مستقل بر داده و هوش مصنوعی را درک می‌کنند. در شاخص تعهد راهبردی: ▫️عربستان و دبی: ۱۳۵ ▫️ایالات متحده: ۱۱۱ ▫️سنگاپور: ۱۲۴ ▫️بریتانیا: ۷۵ 🔹 اما چالش اصلی، فراتر از فهم ضرورت است: عربستان و دبی با وجود پیشتازی در ادراک راهبردی، هنوز در مسیر توسعه و مالکیت زیرساخت‌های بومی هوش مصنوعی و داده جایگاه پنجم را دارند. یعنی اگرچه حاکمیت را مطالبه می‌کنند، اما مالکیت فناورانه آن هنوز در دسترس نیست. 🔹به گفته رفیق: «حاکمیت بدون مالکیت، نیمی از معادله است. برای تثبیت رهبری، نه‌تنها باید خواهان استقلال بود، بلکه باید بسترهای بومی را طراحی، پیاده‌سازی و اداره کرد.» 🔹عربستان با راه‌اندازی شرکت Humain به‌عنوان بازوی توسعه مدل‌های بنیادین (Foundation Models) بومی و زیرساخت‌های داده‌ای مستقل، گام‌های بلند دولتی برداشته؛ اما شرکت‌های بومی هنوز با این سطح از بلندپروازی هم‌راستا نشده‌اند. 🔹 فرصت محدود است: طبق پیش‌بینی‌ها، تا سه سال آینده، ۹۰٪ کسب‌وکارهای جهانی، پلتفرم‌های اختصاصی هوش مصنوعی و داده خواهند داشت. اگر عربستان و دبی نتوانند شکاف مالکیت را ببندند، مزیت راهبردی آن‌ها به‌سرعت از دست خواهد رفت. 🏷 پیوست و منبع 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 کامپیوترهایی که با سلول های مغز انسان کار می کنند، بالاخره به بازار آمدند! 🔷 سی اِل وان یا کلون، ساخته شده توسط یک شرکت استرالیایی، از سلول های عصبی رشدیافته در آزمایشگاه به عنوان واحد پردازشگر استفاده می کند. (و واقعاً هم کار می کنند!) 🔷 در حال حاضر، هر تراشه ۸۰۰ هزار نورون در داخل خود دارد و این تراشه ها می توانند به طور همزمان با هم نیز کار کنند. هدف آنها این است که بتوانند صدها میلیون نورون را با هم هماهنگ کرده تا با هم کار و رشد کنند، مانند مغز خودمان! 🔷 این تراشه ها در ساخت ربات و پیشرفت های علم پزشکی کاربرد های وسیعی دارند. پیام های الکتریکی به آنها فرستاده می شود، آنها پاسخ می دهند، پاسخ هایشان ضبط شده، برگردانده شده و به کدهای اطلاعاتی تبدیل می شود. آنها با دوپامین تعلیم داده شده اند و کدهای منظم (به عنوان پاداش) و نامنظم (به عنوان تنبیه) به آنها فرستاده می شود. 🔷 آنها قادر به یادگیری، رشد و انجام کارهایی مانند کنترل یک ربات ساده هستند و این می تواند نشان دهد که آنها قادر به درک و احساس هستند که از نظر اخلاقی و فلسفی، اینکه به ربات ها توانایی احساس و تجربه (روح) بدهیم، بحث برانگیز و مورد سوءظن است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🔍 تحلیل و تحقیق متاکاگ از پروژه Humain عربستان 💠 اهداف کلان: عربستان سعودی با راه‌اندازی شرکت دولتی Humain، به‌دنبال تبدیل‌شدن به یکی از قطب‌های اصلی هوش مصنوعی در جهان است. این شرکت، با حمایت صندوق سرمایه‌گذاری عمومی (PIF) و تحت ریاست ولیعهد محمد بن سلمان، مأموریت دارد تا با سرمایه‌گذاری‌های عظیم و همکاری با غول‌های فناوری، زیرساخت‌های پیشرفته‌ای برای توسعه هوش مصنوعی ایجاد کند. 💠 زیرساخت‌های عظیم برای آینده‌ای هوشمند: ▫️ مرکز داده با ظرفیت 1.9 گیگاوات تا سال 2030: Humain برنامه‌ریزی کرده است تا تا سال 2030، مراکز داده‌ای با ظرفیت 1.9 گیگاوات ایجاد کند که این ظرفیت تا سال 2034 به 6.6 گیگاوات افزایش خواهد یافت. 📚منبع [Tech in Asia] ▫️تأمین 18,000 چیپ هوش مصنوعی از Nvidia: در فاز اولیه، این شرکت با همکاری Nvidia، 18,000 چیپ هوش مصنوعی برای مراکز داده خود تأمین خواهد کرد. 📚منبع [Financial Times] ▫️سرمایه‌گذاری 77 میلیارد دلاری: برآورد می‌شود که هزینه کل این پروژه تا سال 2034 به 77 میلیارد دلار برسد. 📚منبع [Financial Times] 💠 همکاری‌های بین‌المللی برای پیشرفت سریع‌تر ▫️توافق‌نامه 10 میلیارد دلاری با AMD: Humain با شرکت AMD توافق‌نامه‌ای به ارزش 10 میلیارد دلار برای توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی امضا کرده است. 📚منبع [Advanced micro Devices,Inc] ▫️همکاری با Amazon Web Services: این همکاری به منظور بهره‌برداری از زیرساخت‌های ابری پیشرفته AWS برای توسعه خدمات هوش مصنوعی در عربستان صورت گرفته است. 📚منبع [About Amazon] ▫️تفاهم‌نامه با Qualcomm: Humain و Qualcomm برای توسعه مراکز داده نسل بعدی و خدمات ابری به توافق رسیده‌اند. 📚منبع [Middle East Air News] 💠 اهداف استراتژیک و چشم‌انداز آینده ▫️ تسلط بر 7٪ از پردازش داده‌های هوش مصنوعی جهان تا 2030: هدف Humain این است که تا سال 2030، 7٪ از پردازش داده‌های مربوط به آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی در جهان را به خود اختصاص دهد. 📚 منبع [Financial Times] ▫️توسعه مدل‌های زبانی عربی پیشرفته: یکی از اهداف کلیدی Humain، توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای زبان عربی است تا نیازهای منطقه‌ای را برآورده کند. 📚منبع [Public Investment Fund] ▫️ایجاد مرکز مهندسی با 500 متخصص در ریاض: این مرکز به طراحی چیپ‌های هوش مصنوعی اختصاص خواهد داشت، هرچند تولید فیزیکی آن‌ها در برنامه نیست. 📚 منبع [Reuters] 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت