{
  "ar": {
    "title": "مهندسان سوريان يطوّران نظام ذكاء اصطناعي لتحديد الكواكب الصالحة للحياة",
    "content": "<p>دمشق-العاصمة نيوز</p>\n\n<p>ابتكر المهندسان البراء إسماعيل وبراء دوه جي نظام ذكاء اصطناعي يُدعى \"Lumos\"، يساهم في التحليل السريع للكواكب التي تحمل بصمات حيوية، عبر واجهة تفاعلية تمنح المستخدمين تجربة استكشاف مميزة.</p>\n\n<h2>فكرة المشروع</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>أوضح إسماعيل أن فكرة المشروع نشأت من متابعة الفريق لأحدث التطورات في مجال استكشاف الفضاء، خاصة بعد إطلاق تلسكوب جيمس ويب الفضائي من قبل وكالة ناسا، والذي أتاح تدفقاً هائلاً من البيانات الفلكية، مع توظيف الذكاء الاصطناعي لمعالجتها وتحديد الكواكب الواعدة التي قد تحتوي على \"بصمات حيوية\" مثل الماء والميثان، أي الكواكب التي تحمل عوامل مساعدة للحياة، مضيفاً: \"استلهمنا المنهجية العلمية من أحدث الأبحاث التي أثبتت إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه المهمة\".</p>\n</div></div>\n\n<p>وأشار إسماعيل إلى أنه تم اختبار ومقارنة نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة مثل (XGBoost وCNN) لتحقيق دقة وسرعة أعلى، وبهدف سد الفجوة بين الأبحاث والجمهور، حرص الفريق على تطوير واجهة تفاعلية تعليمية تتيح للمستخدم تجربة استكشاف مشوقة.</p>\n\n<h2>نظام تحليل الذكاء الاصطناعي</h2>\n\n<p>بين براء دوه جي أن النظام يعتمد على عالم افتراضي يضم أكثر من 700 ألف طيف ضوئي يحاكي خصائص كواكب مختلفة، بعضها يحتوي على بصمات حيوية. وتم تدريب شبكة عصبونية متخصصة (Autoencoder) كفلتر ذكي لتنقية الإشارات الضعيفة من الضوضاء والتلوث، ثم استُخدمت البيانات النظيفة لتدريب نماذج تصنيف متقدمة مثل (Random Forest وXGBoost) للتعرف بدقة على البصمات الكيميائية لعناصر مثل الماء والميثان والأوزون.</p>\n\n<h2>أبرز النتائج</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>أوضح دوه جي أن النظام حقق دقة بلغت 96% في اكتشاف البصمات الحيوية، كما أظهر نموذج XGBoost سرعة تدريب تفوق الأبحاث السابقة بحوالي 3.5 مرات، مما يجعله حلاً واعداً وفعالاً للمستقبل.</p>\n</div></div>\n\n<h2>واجهة اللعبة التعليمية</h2>\n\n<p>فيما يخص واجهة اللعبة التعليمية، أشار دوه جي إلى استخدام محرك الألعاب Unity لتحويل النتائج الرقمية المعقدة إلى تجربة بصرية تفاعلية، تتيح للمستخدم التحليق عبر نموذج ثلاثي الأبعاد دقيق لنظام \"TRAPPIST-1\" الشمسي، مع إمكانية اختيار أي كوكب لاستكشافه والتعرف على احتمالية وجود الماء على سطحه.</p>\n\n<p>وأشرف على تنفيذ المشروع كل من الدكتور ياسر الصفدي والدكتورة عفاف الشلبي، حيث يُتوقع أن يُحدث المشروع نقلة نوعية في دراسة الكواكب خارج المجموعة الشمسية.</p>\n\n<p>يُذكر أن المشروع شارك مؤخراً في الدورة الأولى لمعرض \"تكسبو لاند\" للتكنولوجيا والابتكار، الذي استضافته مدينة المعارض بدمشق خلال الفترة من 17 إلى 20 تشرين الأول الجاري.</p>",
    "tags": ["ذكاء اصطناعي", "الكواكب الصالحة للحياة", "تلسكوب جيمس ويب", "استكشاف الفضاء", "نظام Lumos", "تكنولوجيا", "سوريا", "معرض تكسبو لاند"]
  },
  "en": {
    "title": "Syrian Engineers Develop AI System to Identify Habitable Planets",
    "content": "<p>Damascus - Capital News</p>\n\n<p>Engineers Al-Bara Ismail and Bara Douhi have developed an artificial intelligence system called \"Lumos\" that enables rapid analysis of planets bearing biosignatures through an interactive interface offering users an engaging discovery experience.</p>\n\n<h2>Project Concept</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>Ismail explained that the project idea emerged from the team&apos;s monitoring of the latest advancements in space exploration, especially following NASA&apos;s launch of the James Webb Space Telescope, which ushered in a new era of massive astronomical data flow. The team employs AI to process this data and identify promising planets that may contain biosignatures like water and methane—planets with factors conducive to life. He added, \"We drew inspiration from the latest scientific papers demonstrating the feasibility of using AI for this task.\"</p>\n</div></div>\n\n<p>Ismail also noted that advanced AI models such as XGBoost and CNN were tested and compared to achieve higher accuracy and speed. To bridge the gap between research and the public, the team developed an educational interactive interface that offers an enjoyable and exciting exploration experience.</p>\n\n<h2>AI Analysis System</h2>\n\n<p>Bara Douhi stated that the system is based on a virtual world containing over 700,000 light spectra simulating properties of various planets, some with biosignatures. A specialized neural network (Autoencoder) was trained to act as a smart filter, removing weak signals from noise and contamination. The cleaned data was then used to train advanced classification models like Random Forest and XGBoost to accurately detect chemical signatures of elements such as water, methane, and ozone.</p>\n\n<h2>Key Results</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>Douhi highlighted that the system achieved 96% accuracy in detecting biosignatures, with the XGBoost model training approximately 3.5 times faster than previous research in this field, making it a promising and efficient solution for the future.</p>\n</div></div>\n\n<h2>Educational Game Interface</h2>\n\n<p>Regarding the educational game interface, Douhi mentioned using the Unity game engine to transform complex numerical results into an interactive visual experience, allowing users to fly through a precise 3D model of the \"TRAPPIST-1\" solar system, with the option to select any planet for close exploration and learn about the likelihood of water presence on its surface.</p>\n\n<p>The project was supervised by Dr. Yasser Al-Safadi and Dr. Afaf Al-Shalabi and is expected to bring a qualitative leap in the study of exoplanets.</p>\n\n<p>Notably, the project recently participated in the first edition of the \"Techspo Land\" Technology and Innovation Exhibition, hosted at the Damascus Exhibition City from October 17 to 20.</p>",
    "tags": ["Artificial Intelligence", "Habitable Planets", "James Webb Telescope", "Space Exploration", "Lumos System", "Technology", "Syria", "Techspo Land Exhibition"]
  },
  "fr": {
    "title": "Deux ingénieurs syriens développent un système d’IA pour identifier les planètes habitables",
    "content": "<p>Damas - Capital News</p>\n\n<p>Les ingénieurs Al-Bara Ismail et Bara Douhi ont créé un système d’intelligence artificielle nommé « Lumos » qui permet une analyse rapide des planètes portant des signatures biologiques via une interface interactive offrant aux utilisateurs une expérience de découverte enrichissante.</p>\n\n<h2>Concept du projet</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>Ismail a expliqué que l’idée du projet est née du suivi des dernières avancées en exploration spatiale, notamment après le lancement par la NASA du télescope spatial James Webb, qui a inauguré une nouvelle ère de flux massif de données astronomiques. L&apos;équipe utilise l’IA pour traiter ces données et identifier des planètes prometteuses pouvant contenir des signatures biologiques telles que l’eau et le méthane — des planètes avec des facteurs favorables à la vie. Il a ajouté : « Nous nous sommes inspirés des dernières publications scientifiques démontrant la possibilité d’utiliser l’IA pour cette tâche. »</p>\n</div></div>\n\n<p>Ismail a également indiqué que des modèles avancés d’IA comme XGBoost et CNN ont été testés et comparés pour atteindre une précision et une vitesse accrues. Pour combler le fossé entre la recherche et le public, l’équipe a développé une interface éducative interactive offrant une expérience d’exploration ludique et captivante.</p>\n\n<h2>Système d’analyse par IA</h2>\n\n<p>Bara Douhi a précisé que le système repose sur un monde virtuel comprenant plus de 700 000 spectres lumineux simulant les propriétés de différentes planètes, certaines avec des signatures biologiques. Un réseau neuronal spécialisé (Autoencoder) a été entraîné pour agir comme un filtre intelligent, éliminant les signaux faibles du bruit et de la contamination. Les données nettoyées ont ensuite servi à entraîner des modèles de classification avancés tels que Random Forest et XGBoost pour détecter avec précision les signatures chimiques d’éléments comme l’eau, le méthane et l’ozone.</p>\n\n<h2>Résultats clés</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>Douhi a souligné que le système a atteint une précision de 96 % dans la détection des signatures biologiques, avec un modèle XGBoost entraîné environ 3,5 fois plus rapidement que les recherches précédentes dans ce domaine, ce qui en fait une solution prometteuse et efficace pour l’avenir.</p>\n</div></div>\n\n<h2>Interface de jeu éducative</h2>\n\n<p>Concernant l’interface du jeu éducatif, Douhi a mentionné l’utilisation du moteur de jeu Unity pour transformer les résultats numériques complexes en une expérience visuelle interactive, permettant aux utilisateurs de voler à travers un modèle 3D précis du système solaire « TRAPPIST-1 », avec la possibilité de sélectionner n’importe quelle planète pour une exploration rapprochée et découvrir la probabilité de présence d’eau à sa surface.</p>\n\n<p>Le projet a été supervisé par le Dr Yasser Al-Safadi et la Dr Afaf Al-Shalabi et devrait apporter une avancée qualitative dans l’étude des exoplanètes.</p>\n\n<p>Il est à noter que le projet a récemment participé à la première édition du salon « Techspo Land » de la technologie et de l’innovation, organisé à la Cité des Expositions de Damas du 17 au 20 octobre.</p>",
    "tags": ["Intelligence Artificielle", "Planètes Habitables", "Télescope James Webb", "Exploration Spatiale", "Système Lumos", "Technologie", "Syrie", "Salon Techspo Land"]
  },
  "tr": {
    "title": "Suriyeli Mühendisler Yaşanabilir Gezegenleri Belirlemek İçin Yapay Zeka Sistemi Geliştirdi",
    "content": "<p>Şam - Capital News</p>\n\n<p>Mühendisler Al-Bara İsmail ve Bara Douhi, \"Lumos\" adlı yapay zeka sistemi geliştirdi. Bu sistem, biyolojik izler taşıyan gezegenlerin hızlı analizini yaparak kullanıcılara zengin bir keşif deneyimi sunan etkileşimli bir arayüz sağlıyor.</p>\n\n<h2>Proje Fikri</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>İsmail, projenin fikrinin uzay keşfi alanındaki en son gelişmelerin takibinden doğduğunu belirtti. NASA&apos;nın James Webb Uzay Teleskobu&apos;nun fırlatılması, astronomik verilerin yoğun akışını başlattı ve yapay zekanın bu verileri işleyerek su ve metan gibi \"biyolojik izler\" taşıyan umut vadeden gezegenleri belirlemede kullanılması mümkün oldu. \"Bu görev için yapay zekanın kullanılabileceğini gösteren en güncel bilimsel makalelerden ilham aldık\" dedi.</p>\n</div></div>\n\n<p>İsmail, daha yüksek doğruluk ve hız elde etmek için XGBoost ve CNN gibi gelişmiş yapay zeka modellerinin test edilip karşılaştırıldığını belirtti. Araştırmalar ile halk arasındaki uçurumu kapatmak amacıyla, ekip kullanıcıya eğlenceli ve heyecan verici bir keşif deneyimi sunan etkileşimli eğitim arayüzü geliştirdi.</p>\n\n<h2>Yapay Zeka Analiz Sistemi</h2>\n\n<p>Bara Douhi, sistemin biyolojik izler taşıyan bazı gezegenlerin özelliklerini simüle eden 700 binden fazla ışık spektrumunu içeren sanal bir dünyaya dayandığını belirtti. Zayıf sinyalleri gürültü ve kirlilikten temizleyen akıllı bir filtre olarak işlev gören özel bir sinir ağı (Autoencoder) eğitildi. Temizlenen veriler, su, metan ve ozon gibi elementlerin kimyasal izlerini doğru şekilde tanımak için Random Forest ve XGBoost gibi gelişmiş sınıflandırma modellerini eğitmek için kullanıldı.</p>\n\n<h2>Öne Çıkan Sonuçlar</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>Douhi, sistemin biyolojik izleri tespit etmede %96 doğruluk sağladığını ve XGBoost modelinin önceki araştırmalara kıyasla yaklaşık 3,5 kat daha hızlı eğitim verdiğini vurguladı. Bu da sistemi gelecek için umut verici ve etkili bir çözüm haline getiriyor.</p>\n</div></div>\n\n<h2>Eğitici Oyun Arayüzü</h2>\n\n<p>Eğitici oyun arayüzü hakkında Douhi, karmaşık sayısal sonuçları etkileşimli görsel bir deneyime dönüştürmek için Unity oyun motorunun kullanıldığını belirtti. Kullanıcılar, \"TRAPPIST-1\" güneş sistemi modelinde üç boyutlu hassas bir şekilde uçabilir, herhangi bir gezegeni seçip yakından keşfedebilir ve yüzeyinde su bulunma olasılığını öğrenebilir.</p>\n\n<p>Proje, Dr. Yasser Al-Safadi ve Dr. Afaf Al-Shalabi tarafından denetlendi ve Güneş Sistemi dışındaki gezegenlerin incelenmesinde niteliksel bir atılım yapması bekleniyor.</p>\n\n<p>Proje, 17-20 Ekim tarihleri arasında Şam Fuar Şehri’nde düzenlenen ilk \"Techspo Land\" Teknoloji ve İnovasyon Fuarı’na katıldı.</p>",
    "tags": ["Yapay Zeka", "Yaşanabilir Gezegenler", "James Webb Teleskobu", "Uzay Keşfi", "Lumos Sistemi", "Teknoloji", "Suriye", "Techspo Land Fuarı"]
  },
  "ku": {
    "title": "Injînêrên Sûrî AI-yek Pêşkeş Dikin Bo Nîşandan Planêtên Jiyanê Dîtin",
    "content": "<p>Damaskus - Capital News</p>\n\n<p>Injînêrên Al-Bara Ismail û Bara Douhi pergala zîhniya serkeftî ya \"Lumos\" çêkirin ku alîkar dike li ser planêtên ku nişanên jiyanê hene zû analiz bikin, bi rûpela têkildar ku bikarhêneran destûr dide ku ceribandina lêkolînê bi kêf biken.</p>\n\n<h2>Ragihandina Projeya</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>Ismail îzah kir ku projeyê ji şopandinê ya tîmê li ser pêşketina herî dawîn a lêkolînên erdê û asmanê hatî afirandin, bi taybetî piştî şandina teleskopa asmanî ya James Webb ji hêla NASA ve, ku destpêka serdemeke nû ya daneyên astronomîk ên pirr zêde bû. Ew AI tê bikaranîn bo xebitandinê û diyar kirina planêtên hêvîdar ku dikarin nişanên jiyanê wek av û méthan hene. Ew got: “Me rêbaza zanistî ji dawî yên lêkolînên nû hildan ku îmkanên bikaranîna AI ji bo vê karê îşaret dikin.”</p>\n</div></div>\n\n<p>Ismail jî ragihand ku modelên AI yên pêşkeftî wek XGBoost û CNN hatine ceribandin û hevpar kirin bo gihîştina rastî û lezê zêde, û ji ber ku di navbera lêkolîn û giştî de cûreke vala hebû, tîmê xwest rûpela têkildar û perwerdehiyê pêşve bixe ku bikarhêneran ceribandina lêkolînê bi kêf û hêsan bike.</p>\n\n<h2>Sîstema Analîza AI</h2>\n\n<p>Bara Douhi got ku sîstema li ser cîhaneke virtuale ya ku zêdetir ji 700 hezar spektruma ronahiyê tê de ye, ku taybetmendiyên planêtên cuda nîşan dide, hin jî nişanên jiyanê hene. Piştî wê, torê nerwî ya taybet (Autoencoder) hate fêrkirin da ku wek filtreke zîhni kar bike û alîkarî bikaribîne ku nîşanên zêde yên tûj ji nav qelaw û tûjîyê derxîne. Paşê daneyên paqij hate bikaranîn bo fêrkirina modelên klasîfîkasyona pêşkeftî wek Random Forest û XGBoost da ku nişanên kimyewî yên taybet ên wek av, méthan û ozon bi rastî nas bikin.</p>\n\n<h2>Encamên Serekî</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>Douhi ragihand ku sîstema di dîtina nişanên jiyanê de 96% rastî gihîşt, û modela XGBoost 3.5 caran zûtir fêr bûye ji lêkolînên berê, ku wê wê yekê bibe çareseriyeke hêvîdar û karîger bo pêşeroj.</p>\n</div></div>\n\n<h2>Rûpela Lîstika Perwerdehiyê</h2>\n\n<p>Li gorî Douhi, li rûpela lîstika perwerdehiyê ji motora lîstikê Unity tê bikaranîn da ku encamên hejmarî yên giran biguherîne bo ceribandina vekolînê ya têkildar, ku bikarhêneran destûr dide ku di modela 3D ya hêkariya \"TRAPPIST-1\" de bi balafirê bin, her planêtê hilbijêre û li ser ew dîtinê bike ka av li ser rûyê wê heye an na.</p>\n\n<p>Proje ji hêla Dr. Yasser Al-Safadi û Dr. Afaf Al-Shalabi ve hatî sererast kirin û tê hesibandin ku guhertoya girîng di lêkolîna planêtên derveyî pergala tavê de dê bibe.</p>\n\n<p>Di dawiyê de, projeyê di pêşangeha yekem a \"Techspo Land\" ya teknolocî û nûjeniyê de beşdar bû, ku di Navenda Pêşangehan a Damaskusê de di navbera 17 û 20 Cotmehê de hate lidarxistin.</p>",
    "tags": ["Zîhnîya Serkeftî", "Planêtên Jiyanê", "Teleskopa James Webb", "Lêkolîna Asmanê", "Sîstema Lumos", "Teknolojî", "Sûrî", "Pêşangeha Techspo Land"]
  },
  "ru": {
    "title": "Сирийские инженеры разработали ИИ-систему для определения обитаемых планет",
    "content": "<p>Дамаск - Capital News</p>\n\n<p>Инженеры Аль-Бара Исмаил и Бара Доухи создали систему искусственного интеллекта под названием «Lumos», которая помогает быстро анализировать планеты с биосигнатурами через интерактивный интерфейс, предоставляющий пользователям увлекательный опыт исследования.</p>\n\n<h2>Идея проекта</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>Исмаил пояснил, что идея проекта возникла из наблюдения команды за последними достижениями в области исследования космоса, особенно после запуска космического телескопа Джеймса Уэбба NASA, который открыл новую эру огромных астрономических данных. Использование ИИ для обработки этих данных позволяет выявлять перспективные планеты с биосигнатурами, такими как вода и метан — планеты с условиями, способствующими жизни. Он добавил: «Мы вдохновлялись последними научными статьями, которые доказали возможность применения ИИ для этой задачи.»</p>\n</div></div>\n\n<p>Исмаил отметил, что были протестированы и сравнены передовые модели ИИ, такие как XGBoost и CNN, для достижения более высокой точности и скорости. Чтобы преодолеть разрыв между исследованиями и общественностью, команда разработала образовательный интерактивный интерфейс, предлагающий пользователям увлекательный опыт исследования.</p>\n\n<h2>Система анализа ИИ</h2>\n\n<p>Бара Доухи рассказал, что система основана на виртуальном мире с более чем 700 тысячами световых спектров, моделирующих свойства различных планет, некоторые из которых содержат биосигнатуры. Были обучены специализированные нейронные сети (Autoencoder), выполняющие роль умного фильтра для очистки слабых сигналов от шума и загрязнений. Затем очищенные данные использовались для обучения продвинутых моделей классификации, таких как Random Forest и XGBoost, для точного распознавания химических сигнатур элементов, таких как вода, метан и озон.</p>\n\n<h2>Основные результаты</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>Доухи подчеркнул, что система достигла точности 96% в обнаружении биосигнатур, а модель XGBoost обучалась примерно в 3,5 раза быстрее, чем в предыдущих исследованиях, что делает её перспективным и эффективным решением для будущего.</p>\n</div></div>\n\n<h2>Образовательный игровой интерфейс</h2>\n\n<p>Что касается образовательного игрового интерфейса, Доухи отметил использование игрового движка Unity для преобразования сложных цифровых результатов в интерактивный визуальный опыт, позволяющий пользователям перемещаться по точной 3D-модели солнечной системы «TRAPPIST-1» с возможностью выбора любой планеты для детального изучения и оценки вероятности наличия воды на её поверхности.</p>\n\n<p>Проект курировали доктор Яссер Аль-Сафади и доктор Афаф Аль-Шалаби. Ожидается, что проект станет качественным прорывом в изучении экзопланет.</p>\n\n<p>Отметим, что проект недавно участвовал в первом издании выставки технологий и инноваций «Techspo Land», которая проходила в выставочном центре Дамаска с 17 по 20 октября.</p>",
    "tags": ["Искусственный интеллект", "Обитаемые планеты", "Телескоп Джеймса Уэбба", "Исследование космоса", "Система Lumos", "Технологии", "Сирия", "Выставка Techspo Land"]
  },
  "fa": {
    "title": "مهندسان سوری سامانه هوش مصنوعی برای شناسایی سیارات قابل سکونت توسعه دادند",
    "content": "<p>دمشق - Capital News</p>\n\n<p>مهندسان البراء اسماعیل و براء دوه جی سامانه هوش مصنوعی به نام «Lumos» ابداع کرده‌اند که به تحلیل سریع سیارات دارای نشانه‌های زیستی کمک می‌کند و از طریق یک رابط تعاملی، تجربه‌ای جذاب برای کاربران فراهم می‌آورد.</p>\n\n<h2>ایده پروژه</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/2ade97ca9f691a6c0b03e22752949511ef99cba2.jpg\"></figure><div>\n<p>اسماعیل توضیح داد که ایده پروژه از دنبال کردن آخرین پیشرفت‌ها در حوزه اکتشاف فضا شکل گرفته است، به ویژه پس از پرتاب تلسکوپ فضایی جیمز وب توسط ناسا که عصر جدیدی از داده‌های عظیم نجومی را آغاز کرد. این تیم از هوش مصنوعی برای پردازش این داده‌ها و شناسایی سیارات امیدوارکننده‌ای که ممکن است دارای «نشانه‌های زیستی» مانند آب و متان باشند، استفاده می‌کند؛ یعنی سیاراتی که عوامل مساعد برای زندگی دارند. او افزود: «ما روش علمی را از جدیدترین مقالات تحقیقاتی الهام گرفتیم که امکان استفاده از هوش مصنوعی برای این وظیفه را اثبات کرده‌اند.»</p>\n</div></div>\n\n<p>اسماعیل اشاره کرد که مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند XGBoost و CNN برای دستیابی به دقت و سرعت بالاتر آزمایش و مقایسه شده‌اند. به منظور پر کردن شکاف بین تحقیقات و عموم، تیم رابط تعاملی آموزشی را توسعه داده است که تجربه‌ای سرگرم‌کننده و هیجان‌انگیز برای کاوش فراهم می‌کند.</p>\n\n<h2>سامانه تحلیل هوش مصنوعی</h2>\n\n<p>براء دوه جی بیان کرد که این سامانه بر پایه دنیای مجازی‌ای است که بیش از ۷۰۰ هزار طیف نوری را شامل می‌شود و ویژگی‌های سیارات مختلف را شبیه‌سازی می‌کند که برخی دارای نشانه‌های زیستی هستند. یک شبکه عصبی تخصصی (Autoencoder) به عنوان فیلتر هوشمند آموزش داده شده تا سیگنال‌های ضعیف را از نویز و آلودگی پاک کند. سپس داده‌های پاک‌شده برای آموزش مدل‌های طبقه‌بندی پیشرفته مانند Random Forest و XGBoost به منظور شناسایی دقیق نشانه‌های شیمیایی عناصری مانند آب، متان و اوزون استفاده شده است.</p>\n\n<h2>نتایج برجسته</h2>\n\n<div><figure><img src=\"uploads/news/842910cc5a17efb2d16b805461ed3526b956f6ac.jpg\"></figure><div>\n<p>دوه جی اظهار داشت که سامانه دقت ۹۶ درصدی در شناسایی نشانه‌های زیستی به دست آورده و مدل XGBoost حدود ۳.۵ برابر سریع‌تر از تحقیقات پیشین آموزش دیده است که این امر آن را به راهکاری امیدوارکننده و مؤثر برای آینده تبدیل می‌کند.</p>\n</div></div>\n\n<h2>رابط بازی آموزشی</h2>\n\n<p>در خصوص رابط بازی آموزشی، دوه جی اشاره کرد که از موتور بازی Unity استفاده شده تا نتایج عددی پیچیده به تجربه بصری تعاملی تبدیل شود که به کاربر اجازه می‌دهد در مدل سه‌بعدی دقیق منظومه شمسی «TRAPPIST-1» پرواز کند، هر سیاره‌ای را برای کاوش نزدیک انتخاب کند و احتمال وجود آب روی سطح آن را بیاموزد.</p>\n\n<p>این پروژه تحت نظارت دکتر یاسر الصفدی و دکتر عفاف الشلبی اجرا شده و انتظار می‌رود تحولی کیفی در مطالعه سیارات فراخورشیدی ایجاد کند.</p>\n\n<p>شایان ذکر است که این پروژه اخیراً در نخستین دوره نمایشگاه فناوری و نوآوری «Techspo Land» که در شهر نمایشگاهی دمشق از ۱۷ تا ۲۰ اکتبر برگزار شد، شرکت کرده است.</p>",
    "tags": ["هوش مصنوعی", "سیارات قابل سکونت", "تلسکوپ جیمز وب", "اکتشاف فضا", "سامانه Lumos", "فناوری", "سوریه", "نمایشگاه Techspo Land"]
  }
}