نظرة شاملة: تسريبات سامسونج جالكسي S26 وتطورات الرسوم البيانية المعرفية

تسريبات سامسونج جالكسي S26 وموعد الكشف عن الهاتف القابل للطي ثلاثي الطيات

كشفت التسريبات الأخيرة عن تفاصيل مهمة تتعلق بتاريخ إطلاق سلسلة هواتف سامسونج جالكسي S26، بالإضافة إلى قرب الكشف عن هاتف سامسونج القابل للطي ثلاثي الطيات. من المتوقع أن يتم الكشف عن هواتف جالكسي S26 في 25 فبراير، خلال حدث يُعقد في سان فرانسيسكو بالولايات المتحدة. يشير التقرير إلى أن السلسلة ستضم ثلاثة طرازات رئيسية: عادي، وبلس، وألترا، مع احتمالية وجود طراز رابع ليحل محل جالكسي S25 إيدج.

What is a Knowledge Graph?

الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)، المعروف أيضًا بـالشبكة الدلالية، هو تمثيل منظم للكيانات في العالم الحقيقي مثل الأشياء والأحداث والمفاهيم، ويوضح العلاقات بينها. عادةً ما يتم تخزين هذه المعلومات في قاعدة بيانات رسوم بيانية وتصورها كبنية رسوم بيانية، مما يعطيها اسم "الرسم البياني المعرفي". يتألف الرسم البياني المعرفي من ثلاثة مكونات رئيسية: العُقد (Nodes)، الحواف (Edges)، والتصنيفات (Labels). يمكن أن تكون أي كائن أو مكان أو شخص عقدة، بينما تُعرف الحافة العلاقة بين العُقد. على سبيل المثال، قد تكون شركة مثل IBM عقدة، ووكالة مثل Ogilvy عقدة أخرى، وستصنف الحافة بينهما العلاقة كعلاقة عميل بين IBM وOgilvy.

في مجال تمثيل المعرفة والاستدلال، يُعتبر الرسم البياني المعرفي قاعدة معرفية تستخدم نموذج بيانات أو بنية رسوم بيانية لتمثيل البيانات والعمل عليها. تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية غالبًا لتخزين أوصاف مترابطة للكيانات (كائنات، أحداث، حالات، أو مفاهيم مجردة) مع ترميز الدلالات أو العلاقات الحرة الأساسية لهذه الكيانات. منذ تطور الويب الدلالي، ارتبطت الرسوم البيانية المعرفية غالبًا بمشاريع البيانات المفتوحة المترابطة، مع التركيز على الروابط بين المفاهيم والكيانات. كما ارتبطت تاريخيًا واستخدمتها محركات البحث مثل جوجل وبينج وياهو، ومحركات المعرفة وخدمات الإجابة على الأسئلة مثل WolframAlpha، سيري من آبل، وأمازون أليكسا، بالإضافة إلى الشبكات الاجتماعية مثل لينكد إن وفيسبوك.

المصدر: IBM | المصدر: Wikipedia

Benefits of Using Knowledge Graphs

توفر الرسوم البيانية المعرفية العديد من الفوائد التي تتجاوز مجرد تخزين البيانات. فهي تساعد في فهم السياق والعلاقات بين أجزاء مختلفة من البيانات، مما يجعلها أداة قوية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات. تتضمن أبرز فوائد استخدام الرسوم البيانية المعرفية ما يلي:

• تحسين دقة البحث والاستكشاف: من خلال تنظيم المعلومات بشكل مترابط ودلالي، تتيح الرسوم البيانية المعرفية لمحركات البحث وأنظمة التوصية تقديم نتائج أكثر دقة وملاءمة للمستخدمين، حيث يمكنها فهم نية البحث بشكل أفضل.
• تكامل البيانات وتوحيدها: تجمع الرسوم البيانية المعرفية البيانات من مصادر متنوعة وذات هياكل مختلفة، وتوفر إطارًا لتوحيدها وربطها، مما يكسر صوامع البيانات ويسهل الوصول إلى رؤى شاملة.
• تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي: تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية كأساس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وأنظمة الاستدلال، مما يمكن الآلات من فهم المعرفة والتفكير فيها بشكل أكثر فعالية.
• دعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية: في بيئة الأعمال، تساعد الرسوم البيانية المعرفية في تحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات الخفية داخل البيانات، مما يمكن الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على فهم أعمق لعملياتها وعملائها.
• اكتشاف المعرفة الجديدة: من خلال ربط نقاط البيانات التي قد تبدو غير مرتبطة في البداية، يمكن للرسوم البيانية المعرفية أن تكشف عن معرفة جديدة وعلاقات غير مكتشفة، مما يؤدي إلى ابتكارات واكتشافات.

المصدر: Ontotext | المصدر: Quantexa

Future Trends in Knowledge Graphs

تشهد الرسوم البيانية المعرفية تطورات سريعة، مما يشير إلى مستقبل واعد في دمج البيانات وتحليلها. من أبرز الاتجاهات المستقبلية في هذا المجال:

• الرسوم البيانية المعرفية المعززة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: ستصبح الرسوم البيانية المعرفية أكثر تكاملاً مع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، خاصة الشبكات العصبية الرسوم البيانية (GNNs) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، لتحسين بناء الرسوم البيانية والاستدلال عليها ومحاذاتها بشكل تلقائي.
• زيادة الاعتماد على الرسوم البيانية المعرفية الظاهرية: بدلًا من تخزين المعلومات في قواعد بيانات رسوم بيانية مخصصة، ستعتمد الرسوم البيانية المعرفية الظاهرية بشكل أكبر على قواعد البيانات العلائقية أو بحيرات البيانات الأساسية للإجابة على الاستعلامات الرسوم البيانية، مما يوفر مرونة وكفاءة أكبر.
• تطبيقات واسعة في قطاعات مختلفة: ستتوسع استخدامات الرسوم البيانية المعرفية لتشمل مجالات أعمق في الرعاية الصحية، والتمويل، والبحث العلمي (مثل علم الجينوم والبروتيوميات)، حيث تساعد في تنظيم العلاقات المعقدة واكتشاف رؤى جديدة.
• محاذاة الكيانات (Entity Alignment) المتقدمة: مع تزايد عدد الرسوم البيانية المعرفية، ستصبح تقنيات محاذاة الكيانات أكثر أهمية لتحديد الكيانات المتطابقة عبر رسوم بيانية مختلفة، مما يضمن تكامل البيانات واتساقها.
• الرسوم البيانية المعرفية الشخصية وبرامج تدوين الملاحظات: سيتم استخدام الرسوم البيانية المعرفية بشكل متزايد في تطبيقات تدوين الملاحظات والأنظمة الشخصية لمساعدة المستخدمين على بناء رسوم بيانية معرفية خاصة بهم، مما يعزز تنظيم المعلومات الشخصية والوصول إليها.

المصدر: DATAVERSITY | المصدر: DeepLearning.AI

تأكيد التسريبات ومستقبل هاتف سامسونج القابل للطي ثلاثي الطيات

تأتي هذه التسريبات من تقرير صادر عن منفذ كوري جنوبي، وتتوافق مع شائعات سابقة عن تأخيرات في الإطلاق مقارنة بإطلاق جالكسي S25 الذي تم في 22 يناير. كما يكرر التقرير شائعة سابقة تفيد بأن الطرازات العادية والبلس والألترا ستستخدم شرائح Exynos الخاصة بشركة سامسونج. أما بخصوص هاتف سامسونج القابل للطي ثلاثي الطيات، والذي تم التلميح إليه لأول مرة خلال إطلاق جالكسي S25 في يناير، فيبدو أنه قريب جدًا من الظهور لأول مرة قبل نهاية العام. سيكون هذا أول هاتف من سامسونج يحتوي على مفصلتين بدلاً من واحدة. وقد تم رصد الهاتف وهو يمر بالخطوات التنظيمية اللازمة ليتم الاعتراف به كجهاز يدعم تقنية البلوتوث، وهي خطوة تشير عادة إلى قرب إطلاق المنتج. وفقًا لمصادر مطلعة، سيتوفر الهاتف ثلاثي الطيات في الولايات المتحدة والصين وكوريا الجنوبية والإمارات العربية المتحدة في البداية، وقد يُباع في بلدان إضافية في وقت ما من عام 2026، لكن هذا غير مؤكد حاليًا. وقد تم عرض الهاتف رسميًا لأول مرة في وقت سابق من هذا الأسبوع في معرض K-Tech Showcase في كوريا الجنوبية، لكنه كان معروضًا داخل واجهة زجاجية، لذا لم يقدم الكشف الكثير من المعلومات الجديدة.