كشف فريق "مايكروسوفت للأبحاث" (Microsoft Research) عن قائمة تضم 10 اختراقات علمية رائدة تم تحقيقها خلال العام الماضي، وفقا لـ microsoft

وتتنوع هذه الابتكارات بين حلول مناخية غير تقليدية، وقفزات في الحوسبة الكمومية، وأنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بالكوارث بدقة غير مسبوقة.

ويؤكد التقرير أن العام الجاري لم يكن مجرد عام لتطور النماذج اللغوية فحسب، بل كان عاماً تداخل فيه الذكاء الاصطناعي مع العلوم الأساسية (AI4Science) لحل معضلات استعصت طويلاً على البشرية.

وفيما يلي أبرز ما جاء في القائمة:

"Majorana 1".. الحلم الكمومي يقترب

في سابقة علمية نشرتها مجلة Nature، نجح باحثو مايكروسوفت في تخليق خصائص كمومية نادرة مهدت الطريق لابتكار شريحة كمومية جديدة أُطلق عليها اسم Majorana 1، يُعد هذا الإنجاز خطوة حاسمة نحو بناء حاسوب كمومي مستقر وموثوق وقابل للتوسع، مما يبشر بحل مشكلات معقدة في الكيمياء والفيزياء تعجز عنها الحواسيب التقليدية.

"Aurora".. ثورة في التنبؤ بالطقس

أطلقت مايكروسوفت نموذج الذكاء الاصطناعي Aurora، الذي يمثل نقلة نوعية في علوم الغلاف الجوي. يتميز النموذج بقدرته على التنبؤ بأحوال الطقس والظواهر الجوية المتطرفة بدقة وسرعة تفوق النماذج العددية التقليدية، وبتكلفة حسابية أقل بكثير، مما يجعله أداة حيوية في مواجهة التغير المناخي.

أسمنت صديق للبيئة.. بفضل الطحالب

في محاولة للحد من انبعاثات الكربون الهائلة الناتجة عن صناعة البناء، كشف الباحثون عن طريقة مبتكرة لخلط مسحوق الطحالب المجففة مع الأسمنت. أظهرت النتائج المنشورة في دورية Matter أن هذا الخليط يقلل من "احتمالية الاحتباس الحراري" (GWP) بنسبة 21% مقارنة بالأسمنت التقليدي، مما يقدم حلاً مستداماً لقطاع الإنشاءات.

حاسوب ضوئي تناظري (AOC).. الحساب بسرعة الضوء

طور الباحثون "حاسوباً ضوئياً تناظرياً" (Analog Optical Computer) يستخدم فوتونات الضوء بدلاً من الإلكترونات التقليدية لمعالجة البيانات. يهدف هذا الابتكار إلى حل مشكلات التحسين المعقدة (Optimization Problems) وتسريع عمليات الذكاء الاصطناعي بكفاءة طاقة عالية جداً، متجاوزاً حدود الإلكترونيات الرقمية الحالية.

كشف الفيضانات عبر الغيوم وفي الظلام

طور "مختبر مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي من أجل الخير" نموذجاً للتعلم العميق يستفيد من صور الرادار عبر الأقمار الصناعية. يتميز هذا النظام بقدرته على اختراق الغطاء السحابي والعمل في ظلام الليل الدامس لرسم خرائط دقيقة للمناطق المتضررة من الفيضانات، مما يسرع عمليات الإغاثة والاستجابة للكوارث.

ثورة في علم الأمراض الرقمي (GigaPath)

بالتعاون مع شركاء أكاديميين، قدمت مايكروسوفت نموذج GigaPath، وهو نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه على مليار صورة نسيجية. يهدف النموذج إلى مساعدة الأطباء في تشخيص السرطان والأمراض المعقدة بدقة وسرعة فائقة، مما يفتح آفاقاً جديدة في الطب الدقيق.

اكتشاف مواد جديدة عبر MatterSim

قدم الباحثون نموذج MatterSim، الذي يستخدم التعلم العميق لمحاكاة سلوك المواد في ظل ظروف العالم الحقيقي. يسرع هذا النموذج عملية اكتشاف مواد جديدة لاستخدامها في البطاريات، الطاقة النظيفة، والصناعات المتقدمة، مختصراً سنوات من التجارب المعملية.

تقليل "الضوضاء" في النماذج اللغوية (Differential Transformer)

لتحسين كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LLMs)، طور الباحثون هيكلية جديدة تسمى Differential Transformer. تعمل هذه التقنية على إلغاء "الضوضاء" في البيانات، مما يسمح للنموذج بالتركيز فقط على المعلومات ذات الصلة، وهو ما يعزز دقة الإجابات ويقلل من استهلاك الموارد.

استرجاع المعلومات البيانية (GraphRAG)

تقنية جديدة تعزز قدرة النماذج اللغوية على فهم البيانات المعقدة والمترابطة (مثل المستندات القانونية أو الطبية) من خلال تحويلها إلى "رسوم بيانية معرفية" (Knowledge Graphs)، مما يجعل استجابات الذكاء الاصطناعي أكثر عمقاً وفهماً للسياق.

تسريع اكتشاف الأدوية للأمراض المعدية

بالتعاون مع "معهد اكتشاف الأدوية الصحية العالمية" (GHDDI)، استخدمت مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع اكتشاف جزيئات دوائية جديدة تستهدف الأمراض المعدية التي تؤثر بشكل غير متناسب على الدول النامية، محققة اختصارا زمنيا كبيرا في مراحل البحث الأولية.