from حوحو للمعلوميات https://ift.tt/pWPKm9T
via yahya
جميع هده المواضيع تنتمي إلى مدونات عربية معينة لدلك فهي منقولة و مصادرها موجودة في القسائم
في بيان رسمي، أعلنت الشركة عن تطوير طائرة A350-1000ULR لتمكين رحلات مباشرة بين سيدني ونيويورك ولندن لأول مرة على الإطلاق، بمدة طيران تصل إلى 22 ساعة. ووفقًا لإيرباص، فإن هذا الإنجاز "يتحقق بشكل أساسي بفضل دمج خزان وقود إضافي في الجزء الخلفي الأوسط من هيكل الطائرة، مما يعزز أداءها ويزيد مداها بمقدار 1000 ميل بحري".
لكن هل تم اختبارها بالفعل؟ أعلنت شركة الطيران أن طائرة A350-1000ULR أكملت رحلتها التجريبية الأولى في تولوز، فرنسا، حيث حلّقت لمدة ثلاث ساعات و42 دقيقة، ووصلت إلى ارتفاع يزيد عن 41,000 قدم. كما أجرى الطاقم فحوصات عامة لأداء الطائرة واختبروا نظام الوقود الجديد.
وبعد نجاح هذه الرحلة التجريبية، تبدأ حملة اختبارات طيران تستمر شهرين لاعتماد التعديلات. وفي الأسابيع المقبلة، سيتم اعتماد نظام تبريد جديد للمطبخ، يتضمن وحدات تبريد أخف وزنًا وأكثر كفاءة للرحلات الطويلة، كما ستخضع أنظمة تهوية المقصورة والتحكم في درجة الحرارة لاختبارات مكثفة.
يجري تطوير طائرة A350-1000ULR خصيصًا لشركة طيران كانتاس، وقد أكدت الشركة أنها الأولى من بين اثنتي عشرة طائرة طلبتها لتشغيل رحلات طويلة المدى بدون توقف.
ستكون الطائرة الثانية من هذا الطراز أول طائرة تُسلّم إلى كانتاس، ومن المقرر تسليمها في أبريل 2027. وهي حاليًا في مراحل متقدمة من التجميع النهائي، ومن المتوقع أن تغادر ورشة الطلاء خلال الأيام القادمة. بعد ذلك، ستُستكمل تجهيزات مقصورة الدرجة الممتازة ذات الأربع درجات، وسيتم تركيب المحركات.
وقد وضعت هذه النماذج مجتمعة معياراً جديداً في الرحلات الجوية الطويلة، وذلك بفضل الانخفاض الكبير في استهلاك الوقود وانبعاثات الكربون، فضلاً عن إدخال تحسينات على راحة الركاب.
وقد أصبحت مدينة كونمينغ، في مقاطعة يونان الصينية، موقعًا لأولى التجارب واسعة النطاق لهذه الأجهزة. طوّر مكتب إمداد الطاقة في مقاطعة غواندو هذه الروبوتات، التي تلتف حول خطوط الطاقة وتتحرك على طولها أثناء فحص حالة البنية التحتية باستخدام كاميرات وأجهزة استشعار مدمجة. علاوة على ذلك، ووفقًا لصحيفة ساوث تشاينا مورنينغ بوست، فإن مهمتها هي الكشف عن الكابلات التالفة، والمكونات البالية، أو الشذوذات الحرارية التي قد تؤدي إلى أعطال أو انقطاعات في التيار الكهربائي.
لكن من أبرز جوانب هذا النظام استقلاليته، فبخلاف الطائرات المسيّرة التي تعتمد على البطاريات وتخضع لقيود الطيران، تحصل هذه الروبوتات على الطاقة مباشرةً من الخطوط التي تفحصها. وبفضل ذلك، يمكنها العمل لفترات طويلة دون الحاجة إلى إعادة الشحن، والحفاظ على مراقبة شبه متواصلة.
بحسب مطوريها، قطعت هذه الروبوتات الشبيهة بالثعابين مسافة تزيد عن 130 كيلومترًا من خطوط الكهرباء، وأظهرت كفاءة تفوق عمليات الفحص اليدوي بثلاثة أضعاف. علاوة على ذلك، يسمح تصميمها المفصلي لها بتجاوز العوائق في خطوط الكهرباء، كالعوازل والوصلات، والوصول إلى نقاط يصعب على الأنظمة الآلية الأخرى فحصها.
ووفقًا لمعلومات نشرتها وسائل الإعلام الصينية، تأتي هذه المبادرة ضمن التزام البلاد المتزايد بأتمتة إدارة البنية التحتية الحيوية. وإلى جانب هذه الروبوتات الشبيهة بالثعابين، تُدمج شركات الكهرباء الصينية أيضًا كلابًا آلية وطائرات بدون طيار وأنظمة مراقبة ذكية لتعزيز موثوقية الشبكة وتقليل المخاطر المرتبطة بمهام الصيانة.
يستند هذا المقترح إلى مفهوم يُسمى "الشك الصادق"، والذي يهدف إلى ضمان أن تستجيب نماذج اذكاء الإصطناعي بشكل صحيح ليس فقط عندما تعرف الإجابة، بل أيضًا عندما لا تكون متأكدة تمامًا.
حتى الآن، كان تحسين موثوقية النماذج ينطوي على حل وسط. فغالبًا ما يؤدي تقليل الأخطاء إلى امتناع الذكاء الاصطناعي عن الاستجابة في الحالات التي يمتلك فيها معلومات صحيحة، مما يحد من فائدته.
ووفقاً للباحثين، تخلق هذه الظاهرة ما يسمونه "ضريبة المرافق". ولتجنب الأخطاء، ينتهي الأمر بالأنظمة بفقدان جزء كبير من إجاباتها الصحيحة.
يقترح النهج الجديد التخلي عن فكرة أن كل إجابة خاطئة هي مجرد وهم. وبدلاً من ذلك، يميز بين الأخطاء المؤكدة (عندما يكون الذكاء الاصطناعي متأكدًا من خطئه) والاستجابات التي تتضمن بعض الشك أو التلميح.
وبالتالي، إذا استجاب النموذج بعبارات مثل "أعتقد" أو "أفضل تقدير لدي هو"، فلا يُعتبر ذلك فشلاً، بل فرضية مفيدة يمكن للمستخدم تقييمها.
يكمن جوهر النظام في مواءمة ثقة النموذج الداخلية مع كيفية تعبيره عن تلك الثقة. بعبارة أخرى، يجب ألا يُظهر الذكاء الاصطناعي الشك إلا عندما يكون مستوى يقينه الداخلي منخفضًا بالفعل.
سيُمكّن هذا النموذج من الاستجابة بثقة عندما يكون متأكدًا، والتعبير عن الشك عندما يكتشف عدم يقين حقيقي، وتجنب كل من الثقة المفرطة والحذر الزائد.
يُعد هذا المفهوم ذا أهمية خاصة في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة حيث لا تكتفي النماذج بالإجابة على الأسئلة فحسب، بل تستخدم أيضًا أدوات خارجية مثل محركات البحث أو قواعد البيانات.
هنا، يعمل عدم اليقين الحقيقي بمثابة "نظام تحكم داخلي" يحدد متى يستشير المعلومات الخارجية ومتى يعتمد على معرفته الخاصة.
يتمثل أحد التحديات الرئيسية في تدريب النماذج على التعبير عن عدم اليقين بواقعية. وهذا أمر معقد لأن "مستوى معرفة" الذكاء الاصطناعي يتغير أثناء التدريب، مما يصعب معه تحديد متى ينبغي له التردد ومتى لا ينبغي له ذلك.
علاوة على ذلك، ثمة خطر يتمثل في أن يتعلم النموذج محاكاة الشك دون أن يعكس ثقته الداخلية الحقيقية.
ويشير الباحثون إلى أن الحل لا يكمن فقط في زيادة كمية البيانات أو حجم النماذج، ولكن في جعلها أكثر وعياً بقيودها.
جميع الحقوق محفوظه © مدونة عالم جديد
تصميم الورشه