Close Menu
  • الاخبار
    • اخبار الخليج
    • اخبار السعودية
    • اخبار العالم
    • اخبار المغرب العربي
    • اخبار مصر
  • اقتصاد
  • التقنية
  • الرياضة
  • السياحة والسفر
  • الصحة والجمال
  • المزيد
    • منوعات
فيسبوك X (Twitter) الانستغرام
الخليج العربي
  • الاخبار
    • اخبار الخليج
    • اخبار السعودية
    • اخبار العالم
    • اخبار المغرب العربي
    • اخبار مصر
  • اقتصاد
  • التقنية
  • الرياضة
  • السياحة والسفر
  • الصحة والجمال
  • المزيد
    • منوعات
الرئيسية»منوعات»«DeepMind».. نموذج ذكاء اصطناعي جديد يتفوق على علماء الرياضيات
منوعات

«DeepMind».. نموذج ذكاء اصطناعي جديد يتفوق على علماء الرياضيات

اسلام جمالبواسطة اسلام جمال8 فبراير، 20252 دقائق
فيسبوك تويتر بينتيريست تيلقرام لينكدإن Tumblr واتساب البريد الإلكتروني
شاركها
فيسبوك تويتر لينكدإن بينتيريست تيلقرام البريد الإلكتروني

​

في خطوة مفاجئة، أعلنت شركة DeepMind، التابعة لشركة Google، عن تطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم AlphaGeometry2، وقد تمكن من تحقيق أداء يفوق أداء الحاصلين على الميداليات الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، وهي إحدى أعرق المسابقات الرياضية لطلاب المدارس الثانوية على مستوى العالم وفقاً لما جاء على موقع «تك كرانش» التقني.

تفوق AlphaGeometry2 في حل مسائل الهندسة

نجح نظام AlphaGeometry2 للذكاء الاصطناعي، الذي طورته شركة DeepMind، في حل 84% من مسائل الهندسة التي ظهرت في المسابقة على مدار الـ 25 عامًا الماضية، متفوقًا على متوسط أداء الفائزين بالميدالية الذهبية، الذي يبلغ 40.9 من أصل 50 نقطة.

تستخدم شركة DeepMind المسابقات الرياضية كمنصة لتطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً، وتؤمن بأن حل مسائل الهندسة المعقدة قد يفتح الباب أمام ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة في مختلف المجالات.

مزيج من الذكاء الاصطناعي والمنطق الرياضي

يجمع نموذج AlphaGeometry2 بين قوة نموذج ذكاء اصطناعي متطور من Google’s Gemini ومحرك رمزي قادر على معالجة القواعد الرياضية المعقدة.

تعزز تقنيات البحث المتوازية المستخدمة في النموذج قدرته على اختبار حلول متعددة في وقت واحد، مما يسرع عملية إيجاد الإثبات الصحيح ويحسن من دقته.

تحديات AlphaGeometry2 ومستقبله

على الرغم من تميز AlphaGeometry2 في مجال الهندسة، إلا أن لا يزال أمامه بعض التحديات؛ إذ يعد التعامل مع المسائل التي تحتوي على عدد متغير من النقاط أو المعادلات غير الخطية من بين هذه الصعوبات، وهو ما يعيق قدرته على التعميم بشكل كامل، بالإضافة إلى ذلك قد انخفض أداؤه عند اختباره على مجموعة أخرى من المسائل الرياضية الأكثر تعقيدًا.

يشير خبراء إلى أن الجمع بين التلاعب بالرموز والشبكات العصبية، كما في نموذج AlphaGeometry2 قد يكون المسار المستقبلي نحو تطوير ذكاء اصطناعي أكثر شمولية، قادر على التفكير المنطقي وإيجاد حلول مبتكرة خارج إطار البيانات التي تم تدريبه عليها.

شاركها. فيسبوك تويتر بينتيريست لينكدإن Tumblr البريد الإلكتروني

المقالات ذات الصلة

أفضل خبير سيو: تحسين محركات البحث مع محمد سمير سعيد

11 أكتوبر، 2026

استخدم الكهرباء للتنقلات اليومية والوقود للسفر لمسافات طويلة: نظام SOUEAST C-DM الهجين يجعل السفر في دبي أكثر ذكاءً.

8 أكتوبر، 2026

أسباب انتشار الحشرات المنزلية وأهم أنواع المبيدات المستخدمة لمكافحتها

19 سبتمبر، 2026

يناقش Chen Jiacai استراتيجية العولمة لشركة GAC في منتدى Fortune Global 500 لعام 2026

19 سبتمبر، 2026

مطلقات للزواج: نصائح للتعارف الجاد باحترام وخصوصية

9 سبتمبر، 2026

أفضل مكاتب دراسة الجدوى في السعودية وأهم معايير الاختيار

27 أغسطس، 2026
اقسام الموقع
  • اخبار التقنية (4٬617)
  • اخبار الخليج (30٬629)
  • اخبار الرياضة (45٬589)
  • اخبار السعودية (22٬430)
  • اخبار العالم (25٬572)
  • اخبار المغرب العربي (25٬541)
  • اخبار مصر (3٬024)
  • اقتصاد (353)
  • الاخبار (9٬034)
  • السياحة والسفر (50)
  • الصحة والجمال (15٬308)
  • المال والأعمال (1)
  • تكنولوجيا (1)
  • منوعات (35٬548)
© 2026 الخليج العربي. جميع الحقوق محفوظة.
  • سياسة الخصوصية
  • اتصل بنا

اكتب كلمة البحث ثم اضغط على زر Enter