هندسة الحاسوب 💻 هي المجال الذي يصمم ويطور أنظمة الأجهزة والبرمجيات التي تشغل تقنياتنا المعاصرة، من الهواتف الذكية إلى عجائب الذكاء الاصطناعي 📱🤖. مهندسو الحاسوب يدمجون بين الإلكترونيات وعلوم الحاسوب 🔌⚡، ويبنون مستقبل الابتكار خطوة بخطوة وبايت ببايت، ليجعلوا من المستحيل ممكناً في عالم التكنولوجيا.
يعتبر توظيف الروبوتات كخطوة إلى المستقبل، مجال مثير يجمع بين الإبداع و الابتكار و التكنولوجيا لإنشاء آلات يمكنها أداء مجموعة واسعة من المهام و تحويل العالم الذي نعيش فيه.
التعلم العميق هو مجال متطور ضمن الذكاء الاصطناعي، حيث أحدث ثورة في الطريقة التي يمكن أن تتعلم بها الآلات و تؤدي المهام المعقدّة من خلال نمذجة أعمال الدماغ البشري.
مع اقترابنا من حقبة جديدة في التقدم التكنولوجي، يَعِد تطوّر الصناعة إلى ما بعد 4.0 بتغيير الطريقة التي نعيش بها و نتفاعل مع العالم من حولنا. نطرح في هذا المقال ما أدّى لوصولنا لمرحلة 4.0 و ما هي صورة المرحلة الصناعية المُقبِلة.
لا حصر لتطبيقات التعلم الآلي... مع القدرة على التعلم من البيانات، يمكن للآلات الآن أداء مهام معقدة، و التنبؤات، و حل المشاكل التي كان يُعتقد سابقًا أنها مجال حصري للبشر.
في هذا المقال، نستعرض منهجية مبتكرة للتحكم التكيفي المتعلم التكراري (AILC) في أنظمة التلاعب عن بعد الغير الخطية، والتي تهدف إلى تحسين دقة تتبع الموقع واستقرار النظام في ظل تحديات تشبع المدخلات، التأخيرات الزمنية، والاضطرابات الخارجية.
في خطوة مبتكرة وغير مسبوقة، نجح فريق من الباحثين في دمج تقنيات الحوسبة العالية الإنتاجية مع التصنيع الدقيق على المستوى الذري لتسريع اكتشاف العيوب الكمومية ذات الأداء العالي.
منذ الثورة الصناعية، تغيّرت طرق العمل بشكل كبير، ومع ظهور الذكاء الاصطناعي، نواجه تحديات جديدة تتطلب إعادة تقييم كيفية استخدام هذه التكنولوجيا بفعالية ومسؤولية في أماكن العمل.
في هذا المقال، نستعرض نظامًا مبتكرًا ومنخفض التكلفة يستخدم تقنية SLAM (التوطين والرسم المتزامن) لمساعدة الروبوتات على رسم خرائط للبيئات الغير المعروفة وتحديد مواقعها بدقة دون الحاجة إلى أجهزة استشعار خارجية.
طور باحثون من مدرسة بريتزكر للهندسة الجزيئية في جامعة شيكاغو تقنية جديدة تجمع بين الأجهزة الضوئية ومصفوفات الذرات المحتجزة، مما يفتح آفاقًا واسعة لإنشاء أنظمة كمومية كبيرة وقابلة للتوسع.
