طور باحثون في كلية الهندسة بجامعة بنسلفانيا خوارزمية مفتوحة المصدر جديدة تحمل اسم FireANTs، تجمع بين سرعة الذكاء الاصطناعي ودقة الحسابات الهندسية لمعالجة المطابقة الدقيقة للصور الطبية المعقدة. وتأتي هذه الخوارزمية كبديل عن النماذج التقليدية التي تعتمد كلياً على البيانات المدربة مسبقاً، حيث تستبدل التنبؤات الإحصائية بأسلوب رياضي يحسب التناظر بين الصور بدقة عالية دون الاعتماد على التخمين بناءً على أمثلة سابقة. تعمل التقنية على حل مشكلة المطابقة الكثيفة للبيانات، وهي عملية أساسية في الأشعة الطبية لاكتشاف التغيرات الدقيقة في الأنسجة عبر الزمن، مثل تقلص حجم الدماغ الذي قد يشير إلى بداية تدهور معرفي. واختبر الفريق الخوارزمية عبر أكثر من اثنتي عشرة مجموعة بيانات تشمل أكثر من خمسة عشر ألف زوج من الصور، وتباينت بين أعضاء جسدية مختلفة وأجهزة تصوير متعددة وأنواع حيوانية متنوعة، مما أثبت قدرة النموذج على التعميم عبر تحديات تصويرية واسعة النطاق. تميز FireANTs بسرعة معالجة استثنائية تفوق أسلافها بنسب تتراوح بين المئات والآلاف من المرات، مع الحفاظ على نفس دقة النتائج. حيث تقلص وقت التحليل من أسبوع كامل إلى دقائق معدودة، وفقاً لنتائج الدراسة المنشورة في مجلة Nature Communications. ويعود هذا التسارع إلى نهج هندسي مبتكر يعالج فضاءات الانحناء الرياضية دون الحاجة إلى عمليات نقل موازٍ مكلفة حسابياً، مما يحول المسار المعقد إلى مسار خطي مبسط يقلل الجهد الحسابي بشكل كبير. يُعد هذا التطور نقلة نوعية في سير العمل السريري، خاصة في قسم الأشعة حيث يتطلب المتابعة الدورية للمرضى سرعة معالجة تتناسب مع الجدول الزمني للعيادات. ويمكّن الخوارزمية المفتوحة المصدر الباحثين من تحليل مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، مما يفتح آفاقاً جديدة في التشخيص المبكر، وخرائط الجغرافيا المكانية، والروبوتات. كما يشير المعدون إلى أن الجمع بين السرعة والدقة يضع معايير صارمة ولكن ضرورية لتبني الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الممارسة الطبية، مما يوفر أدوات تحليل متقدمة يمكن الاعتماد عليها سريرياً دون تكاليف حاسوبية باهظة.