تواصل – فريق التحرير

تمكن باحثون من جامعة "براون" الأمريكية بالتعاون مع معهد "ماساتشوستس" للتقنية، من ابتكار نموذج ذكاء اصطناعي يجمع بين خوارزميات إحصائية مع تقنية تعلم الآلة، لتوقع احتمال حصول الأوبئة والكوارث الطبيعية نادرة الحدوث.

وقال الباحثون، إنهم نجحوا في إلغاء حاجة النماذج الحاسوبية إلى كميات كبيرة من البيانات، ما سمح لهم بتحويل التنبؤ بالأحداث النادرة إلى مسألة نوعية بدل الكمية، وذلك من خلال تعلم الآلة القائم على تحليل البيانات الإحصائية، وتصنيف نقاط بيانية جديدة مرتبطة بالأحداث الكارثية، ما يسمح بالوصول إلى نتائج أكثر من بيانات أقل.

نموذج تعلم الآلة

واستخدم الباحثون نموذج تعلم الآلة المدعو "ديب أو نت" كنوع من أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية القائمة على عقد مترابطة في طبقات تشبه الأعصاب في الدماغ البشري.

ويمتاز هذا النموذج بأنه أقوى وأكثر تقدما من النماذج الحاسوبية المشابهة نظرا لاعتماده على شبكتين عصبيتين متوازيتين بدلا من واحدة، لتحليل كميات أكبر من البيانات بسرعة مرتفعة، ما يسمح بدراسة كميات كبيرة من الاحتمالات.

وقال مؤلف الدراسة الدكتور جورج كارنياداكيس، إن وباء كورونا هو مثال واضح على الأحداث نادرة الحصول، فضلا عن أمثلة أخرى تتضمن حصول زلزال في كاليفورنيا أو حريق في المكسيك.

اقرأ أيضًا:

لأول مرة.. باحثون يبتكرون «جلدًا اصطناعيًا» لعلاج الحروق البليغة