الذكاء الاصطناعي ينشئ خريطة جديدة للروابط الخفية بين المجرات

AI بالعربي – “متابعات”

كشفت خريطة كونية جديدة عن هياكل مخفية تربط المجرات، ما قد يساعد العلماء على نمذجة تصادم مستقبلي بين مجرة ​​درب التبانة وأندروميدا، الجار الأقرب لمجرتنا، وقال العلماء المشاركون في بيان صادر عن جامعة ولاية بنسلفانيا، إن الخريطة، المصنوعة من الذكاء الاصطناعي قد تلقي مزيدًا من الضوء على تأثير المادة المظلمة في تطور كوننا.

ووفقًا لما ذكره موقع “Space” الأميركي، فإنه بالنسبة للتصادم بين مجرة ​​درب التبانة وأندروميدا، والذي من المتوقع أن يحدث خلال 4.5 مليار سنة، فقد رسمت الخريطة خيوط المادة المظلمة التي تربط بين المجرتين والتي قد تؤثر على الاندماج.

تمثل المادة المظلمة ما يقرب من 80٪ من المادة في الكون، لكنها غير مفهومة جيدًا، فإن المادة المظلمة غير مرئية في الأطوال الموجية للضوء، لذلك لا يمكن رؤيتها بالتلسكوبات، ومع ذلك، يمكن للعلماء رسم خريطة تأثير جاذبية المادة المظلمة على الهياكل الكونية الكبيرة مثل المجرات.

Hacking Cyber Space - UK-RAS Network

قال الباحث المشارك في الدراسة Donghui Jeon، الأستاذ المشارك في علم الفلك والفيزياء الفلكية في ولاية بنسلفانيا، في البيان: “لأن المادة المظلمة تهيمن على ديناميكيات الكون، فهي تحدد مصيرنا بشكل أساسي”، مضيفا “يمكننا أن نطلب من جهاز كمبيوتر تطوير الخريطة لمليارات السنين لمعرفة ما سيحدث في الكون، ويمكننا تطوير النموذج في الوقت المناسب لفهم تاريخ جوارنا الكوني.”

انشأ الباحثون الخريطة باستخدام التعلم الآلي، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي تتعلم فيه أجهزة الكمبيوتر من مجموعة بيانات اختبار لاتخاذ قراراتها الخاصة بشأن التصنيف.

درب العلماء نموذج باستخدام مجموعة كبيرة من محاكاة المجرات تسمى IllustrisTNG ، تضمنت مجموعة التعلم مجرات مشابهة لمجرتنا “درب التبانة”، وذلك بهدف فهم أفضل لخصائص المجرات التي تتنبأ بتوزيع المادة المظلمة.

Related Posts

“مارك زوكربيرغ” يقر بأخطاء ميتا في إعادة توجيه الموظفين نحو الذكاء الاصطناعي

AI بالعربي – متابعات أقر مارك زوكربيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة “ميتا”، بأن الشركة ارتكبت أخطاء خلال إعادة توجيه قوتها العاملة نحو الذكاء الاصطناعي. وجاء ذلك في مذكرة داخلية أرسلها إلى…

أخطاء شائعة في تصميم بيئات التعلم التعزيزي وكيفية تجنبها

AIبالعربي – متابعات تصميم بيئات التعلم التعزيزي يتطلب تجنب عدة أخطاء شائعة لضمان فاعلية النموذج. يعد التعلم التعزيزي مجالاً معقداً، وحتى الممارسين المتمرسين قد يقعون في أخطاء تصميمية تؤثر على…

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مقالات

الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

  • نوفمبر 29, 2025
  • 763 views
الذكاء الاصطناعي يشكل اقتصاداتنا.. ما النتائج؟

الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

  • نوفمبر 22, 2025
  • 807 views
الذكاء الاصطناعي يؤجج حرب التضليل الإعلامي

الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

  • نوفمبر 10, 2025
  • 895 views
الذكاء الاصطناعي أَضحى بالفعل ذكيًا

في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

  • نوفمبر 8, 2025
  • 1015 views
في زمن التنظيمات: هل تستطيع السعودية أن تكتب قواعد لعبة الذكاء الاصطناعي؟

“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

  • أكتوبر 30, 2025
  • 981 views
“تنانين الذكاء الاصطناعي” في الصين وغزو العالم

الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر

  • أكتوبر 12, 2025
  • 1166 views
الذكاء الاصطناعي في الحياة المعاصرة.. ثورة علمية بين الأمل والمخاطر