تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > بحث>تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخ...>الوصف

تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في محاكاة وإنتاج المشاهد المصورة ثنائية وثلاثية الأبعاد لتغيرات المناخ، وتوظيفها في التغطية المصورة للتغيرات المناخية في المنصات التقنية المتخصصة والمواقع الصحفية الإلكترونية

العنوان بلغة أخرى: Artificial Intelligence Techniques Used in Simulation and Producing Two- and Three-Dimensional Visual Scenes of Climate Change and Employing them in Visual Coverage of Climate Change on Specialized Platforms and Electronic Journalistic Websites
المصدر: المجلة المصرية لبحوث الإعلام
الناشر: جامعة القاهرة - كلية الإعلام
المؤلف الرئيسي: عباس، هبة محمود مصطفى (مؤلف)
المجلد/العدد: ع89
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 635 - 693
ISSN: 1110-5836
رقم MD: 1511337
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
التغيرات المناخية | المنصات الرقمية | الصحافة الإلكترونية | تقنيات الذكاء الاصطناعي
كلمات المؤلف المفتاحية:
المحاكاة | الذكاء الاصطناعي | تغير المناخ | Artificial Intelligence | Simulation | Climate Change
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

18

حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى رصد تقنيات الذكاء الاصطناعي، المستخدمة في المحاكاة والمعالجة المصورة ثنائية وثلاثية الأبعاد لقضايا تغير المناخ، ومدى توظيفها في المنصات التقنية المتخصصة المعنية بمعالجة المناخ والمعالجة الصحفية المصورة لقضايا تغير المناخ على مواقع الصحف الإلكترونية. تمثلت عينة المنصات التي تم رصد تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في إنتاج المشاهد المصورة ثنائية وثلاثية الأبعاد لتغيرات المناخ فيها، في منصتين هما: منصة ClimateNeRF، ومنصةThis Climate Does Not Exist. وتمثلت عينة مواقع الصحف الإلكترونية التي تم رصد توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في إنتاج ومعالجة المشاهد المصورة للتغيرات المناخية ثنائية الأبعاد فيها، في موقع صحيفة مترو البريطانية Metro، وموقع صحيفةThe Times of India ، وموقع صحيفة يو أس أيه توداي الأمريكية USAToday. اعتمدت الدراسة على منهج المسح الإعلامي، وأداة التحليل الكيفي للشكل، وتحليل المضمون، واعتمدت الدراسة على نظرية المحاكاة Simulation Theory توصلت الدراسة إلى عدة نتائج أبرزها؛ تمثلت تقنيات المحاكاة التي تم رصدها في منصتي الدراسة في؛ ClimateNeRf المعتمدة على تقنية مجال الإشعاع العصبيStable, ClimateGAN, Neural Radiance Field, (NeRF) 3D styliza, Swapping Autoencoder, Diffusion، وشبكات الخصومة التوليدية Generative Adversarial Networks(GANs)، و360 KITTI. بينما وظفت صحيفة مترو البريطانية Metro، تقنيات الذكاء الاصطناعي، في محاكاة وإنتاج صور ثابتة ثنائية الأبعاد، تعكس المعالجات التي تمت عليها، بتقنيات الذكاء الاصطناعي، التأثيرات السلبية المستقبلية لتغيرات المناخ، لعبت الصحيفة على استراتيجيات مستقبلية. وكانت أغلب معالجات المحاكاة التي جسدت التأثيرات السلبية المستقبلية لتغيرات المناخ في صحيفة مترو البريطانية، يغلب عليها ارتفاع منسوب مياه البحر (الفيضانات). فيما قدم موقع صحيفة The Times of India الصادرة بالإنجليزية، صورًا ثابتة، تمثل مشاهد في بعض الدول، تم معالجتها بالذكاء الاصطناعي؛ لتبدو بوصفها محاكاة أفضل سيناريو مناخي للمدينة، ثم تم معالجة هذه المشاهد نفسها، مرة أخرى بالذكاء الاصطناعي؛ لتعكس تصورًا مستقبليًا للتأثيرات السلبية لتغيرات المناخ في هذه الدول؛ من خلال هذه المشاهد المصورة؛ كأسوأ سيناريو مناخي - على حد تعبير موقع الصحيفة، في التعليق على كل صورة من الصور التي تعكس التأثيرات السلبية المستقبلية لتغير المناخ. فيما قدَّم موقع صحيفة يو أس أيه توداي USA Today خمس صور محاكاة بتقنية الذكاء الاصطناعي GAN في إطار عرض تجربة منصة This Climate Does Not Exist. تشير نتائج رصد التقنيات التي تم توظيفها في مواقع الصحف موضع الدراسة مقارنة بتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تتيحها منصات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في معالجة قضايا تغير المناخ، إلى أن مواقع الصحف، قد وظفت تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ لمحاكاة نماذج مصورة للتهديدات المستقبلية لتغير المناخ ثنائية الأبعاد؛ من خلال تطبيق تقنية Midjourney في كل من موقعي صحيفة مترو البريطانية Metro و The Times of India الصادرة بالإنجليزية بينما اعتمد موقع صحيفة يو أس إيه توداي الأمريكية USA Today على نماذج مصورة، تعكس التهديدات المستقبلية للآثار السلبية لتغير المناخ؛ من خلال نماذج منصة This Climate Does Not Exist، وعلى الرغم من أن المنصة استخدمت تقنية شبكات الخصومة التوليدية GANs في إنتاج معالجات جاءت في محاكاة مصورة متحركة، فإن موقع الصحيفة، اعتمد في معالجته المصورة على صور ثابتة، وليس نماذج مصورة متحركة كما في المنصة. كانت منصة ClimateNeRf، هي الأسبق على مستوى المنصات موضع الدراسة، بل ومواقع الصحف موضع الدراسة، في محاكاة التأثيرات السلبية لتغير المناخ على المستوى التقني؛ حيث وظفت تقنية ClimateNeRf المعتمدة على تقنية مجال الإشعاع العصبي (NeRF)، التي تنتج مشاهد مصورة ثلاثية الأبعاد D3 من خلال المحاكاة، وعلى مستوى المعالجة من حيث الكم؛ حيث أنتجت عددًا كبيرا من المعالجات في إطار تأثيرات سلبية متعددة لتغير المناخ وعلى مستوى الكيف؛ من خلال تصنيف تلك المعالجات في فئات.

The current study has aimed to monitor the artificial intelligence techniques used in the two- and three-dimensional graphic simulation and treatment of climate change issues and the extent of their use in the photo journalistic treatment of climate change issues. The sample of platforms that monitored the artificial intelligence techniques used in producing two- and three-dimensional visual scenes of climate change are represented in two platforms: 1-ClimateNeRF platform 2- This Climate Does Not Exist website A sample of electronic newspaper websites employing artificial intelligence techniques used in producing and processing visual scenes of two-dimensional climate changes includes: The website of the British newspaper Metro, The Times of India newspaper website, USA Today newspaper website The study depends on media survey methodology, qualitive shape analysis tool, content analysis, and simulation theory. The study reached several results: The simulation techniques monitored in the two study platforms were; ClimateNeRf depending on Neural Radiance Field (NeRF), GAN1 Climate, Stable Diffusion2, Swapping Autoencoder, 3D stylization, GANs Generative Adversarial Networks, kitti. The British newspaper Metro employed artificial intelligence techniques in simulating and producing two-dimensional still images, but the treatments carried out on them, using artificial intelligence techniques, reflect the future negative effects of climate change, the newspaper played on future strategies. Most of the simulations that embodied the future negative impacts of climate change in the British newspaper Metro were dominated by rising sea levels (floods). The website of the English-language newspaper The Times of India provided still images, representing scenes in some countries, that were processed with artificial intelligence. To look like the best simulation of climate scenario for the city, these same scenes were then processed again with artificial intelligence; to reflect a future vision of the negative effects of climate change in these countries through these comic scenes. The USA Today website presented five images processed with artificial intelligence (GAN) technology as part of simulated the This Climate Does Not Exist platform experience. The results of the techniques that were employed on the newspaper websites under study, compared to the artificial intelligence techniques provided by artificial intelligence platforms specialized in addressing climate change issues, indicate that the newspaper websites have employed artificial intelligence techniques to produce 2D visual models of future climate change threats; by applying the Midjourney technology to both the websites of the British newspaper Metro and The Times of India published in English. The website of the American newspaper USA Today relied on pictorial models that reflect the future threats of the negative effects of climate change. Through the models of the This Climate Does Not Exist platform, the newspaper’s website relied on static images, not animated models as on the platform. The ClimateNeRf platform was the first to address and simulate the negative impacts of climate change at the technical level. It employed ClimateNeRf technology, which produces and simulates 3D image scenes at the quantum processing level. It produced a large number of treatments within the framework of multiple negative impacts of climate change at the qualitative level.
ISSN: 1110-5836

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.