به نقل از «الف»

شبکه اینترنت ۶G به هوشمندی انسان خواهد بود؟

تاریخ انتشار: ۱ تیر ۱۳۹۸ | کد خبر: ۲۴۱۴۵۲۴۴

به گزارش ایسنا، با اینکه در طول سال‌های اخیر شرکت‌های مخابراتی مختلف برای توسعه زیرساخت‌های لازم برای برقراری نسل پنجم اینترنت ۵G در رقابت تنگاتنگ به سر می‌برند، حالا به نظر می‌رسد که برخی کشورهای پیشتاز همچون کره جنوبی قصد دارند که از سایر شرکت‌ها و اپراتورهای مخابراتی رقیب خود که هم اکنون در حال توسعه و برقراری شبکه ۵G در کشورهای مختلف هستند، سبقت گرفته و گوی رقابت را از آنها بربایند تا بدین ترتیب بتوانند در راه اندازی و توسعه فناوری‌های مربوط به شبکه ۶G پیشتاز باشند.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

حالا به تازگی پژوهشگران دریافته و اعلام کردند که نسل ششم اینترنت همراه قادر است با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین همچون هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دسترسی از راه دور، لحظه‌ای، سریع و بی سیم را بسیار بهتر از نسل پنجم اینترنت برای کاربران به ارمغان بیاورد و توانمندی‌های مغز انسان را شبیه سازی کند و مجموعه گسترده‌ای از کارهای علمی و صنعتی پیشرفته مورد نیاز کاربران را انجام دهد.

طبق گزارش وب سایت venture beat، در گزارش جدیدی که این کارشناسان منتشر کرده‌اند برآورد شده است که تا سال ۲۰۳۶ میلادی رایانه‌هایی با قدرت محاسباتی معادل مغز انسان تنها به قیمت یک هزار دلار به کاربران فروخته و عرضه خواهد شد این در حالی است که هم اکنون قیمت یک گوشی هوشمند یک هزار دلار است. بنابراین انتظار می‌رود ارتباطات نسل ششم اینترنت ۶G موجب شود دسترسی به این نوع رایانه‌ها با این حجم از توانمندی محاسباتی بسیار سریع‌تر و آسان‌تر از حد تصور کاربران صورت بگیرد و تمامی فعالیت‌های سنگین و طاقت فرسایمحاسباتی را با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و با قابلیت‌های مغز انسان انجام دهد.

چندی پیش بود که گزارش‌هایی مبنی بر تلاش بزرگترین شرکت مخابراتی فعال در کره جنوبی برای برقراری نسل ششم شبکه اینترنت ۶G منتشر شد تا با همکاری اپراتورهای بزرگی همچون نوکیا و ریکسون به توسعه تکنولوژی استانداردها، پروتکل‌ها و قوانین مربوط به نسل بعدی شبکه اینترنت همراه بپردازد و این کشور را تبدیل به نخستین پیشگامان جهان در این صنعت کند.

منبع: الف

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.alef.ir دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «الف» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۲۴۱۴۵۲۴۴ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

ساعت هوشمندی که اختلال در ریتم قلب را زودتر از وقوع پیش‌بینی می‌کند

با برنامه‌ریزی گنجاندن این مدل در یک تلفن همراه هوشمند به طوری که بتواند داده‌های یک ساعت هوشمند را تجزیه و تحلیل کند می‌توان از آن به عنوان یک سیستم هشدار اولیه استفاده کرد.

به گزارش ایسنا، شایع‌ترین اختلال ریتم قلب، فیبریلاسیون دهلیزی (AF) است که به طور قابل توجهی مراجعات بخش اورژانس و خطر بیماری‌های دیگر مانند سکته مغزی و زوال عقل را افزایش می‌دهد. این عارضه زمانی اتفاق می‌افتد که حفره‌های فوقانی قلب یا دهلیز‌ها به‌طور آشفته‌ای می‌تپند و با حفره‌های پایینی یا بطن‌ها هماهنگ نیستند و ریتم قلبی نامنظم و اغلب بسیار سریعی ایجاد می‌کنند.

بازگرداندن بیمار از فیبریلاسیون دهلیزی به ریتم منظم سینوسی می‌تواند به مداخلات فشرده‌ای مانند کاردیوورژن و وارد کردن شوک کم انرژی نیاز داشته باشد. بنابراین، تشخیص یک دوره از فیبریلاسیون دهلیزی قبل از وقوع، مداخلات اولیه را امکانپذیر می‌کند که ممکن است نتایج درمان بیمار را بهبود بخشد.

محققان مرکز سیستم‌های زیست‌پزشکی لوکزامبورگ (LCSB) در دانشگاه لوکزامبورگ مطالعه‌ای را منتشر کرده‌اند که در آن یک مدل یادگیری عمیق برای پیش‌بینی دقیق و ۳۰ دقیقه زودتر از وقوع فیبریلاسیون دهلیزی آموزش دیده است.

در حال حاضر، الکتروکاردیوگرافی (ECG) یا نوار قلب فقط می‌تواند فیبریلاسیون دهلیزی را درست قبل از وقوع آن تشخیص دهد، بنابراین نمی‌توان آن را یک سیستم هشدار اولیه در نظر گرفت.

خورخه گونکالوز (Jorge Goncalves)، نویسنده مسئول این مطالعه می‌گوید: ما از داده‌های ضربان قلب برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق استفاده کردیم که می‌تواند مراحل مختلف مانند ریتم سینوسی، پیش فیبریلاسیون دهلیزی و فیبریلاسیون دهلیزی را تشخیص دهد و احتمال خطر ابتلا به یک اتفاق قریب‌الوقوع را محاسبه کند.

این مدل هشدار فیبریلاسیون دهلیزی (Warning of Atrial fibRillatioN) یا وارن (WARN) نامیده می‌شود، بر روی ضبط ۲۴ ساعته نوار قلب که از ۳۵۰ بیمار در بیمارستان تانگجی، چین جمع آوری شده بود، آموزش داده و آزمایش شد. داده‌ها توسط متخصصین قلب به عنوان ریتم سینوسی، پیش فیبریلاسیون دهلیزی و فیبریلاسیون دهلیزی دسته‌بندی شدند.

برای آموزش مدل برای تشخیص علائم پیش از فیبریلاسیون دهلیزی، محققان از تنوع در فاصله بین امواج در نوار قلب به عنوان منبع اصلی داده استفاده کردند.

با جمع‌آوری نمونه‌های ۳۰ ثانیه‌ای هر ۱۵ ثانیه، مدل یادگیری عمیق احتمال بروز فیبریلاسیون دهلیزی قریب الوقوع را محاسبه کرد. در داده‌های آزمایش، وارن شروع فیبریلاسیون دهلیزی را به‌طور متوسط ۳۱ دقیقه و ۳۳ دقیقه قبل از وقوع، به ترتیب با دقت ۸۳ و ۷۳ درصد پیش‌بینی کرد.

مارینو گاویدیا (Marino Gavidia) نویسنده اول مطالعه می‌گوید: مدل ما با استفاده از فواصل امواج R به R، عملکرد بالایی دارد که می‌توان این داده‌ها را از ضبط کننده‌های سیگنال پالس ساده و مقرون به صرفه مانند ساعت‌های هوشمند دریافت کرد.

محققان پیش‌بینی می‌کنند که این دستگاه می‌تواند در تلفن‌های هوشمند برای پردازش داده‌های به‌دست‌آمده از یک ساعت هوشمند استفاده شود. هدف در درازمدت این است که بیماران بتوانند به طور مداوم ریتم قلب خود را کنترل کنند و به اندازه کافی هشدار دریافت کنند تا بتوانند از درمان‌هایی مانند دارو‌های ضد آریتمی خوراکی برای جلوگیری از شروع فیبریلاسیون دهلیزی استفاده کنند؛ و محققان می‌گویند، این فناوری را می‌توان شخصی‌سازی کرد.

این مطالعه در مجله Patterns منتشر شده است.

منبع: ایسنا

باشگاه خبرنگاران جوان علمی پزشکی فناوری