ثورة في الصحة الرقمية: سامسونج تطلق نموذجي ذكاء اصطناعي لتحليل الإشارات الحيوية دون الحاجة للسحابة
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG. يتعلم xMAE العلاقة الزمنية بين إشارتَي ECG وPPG باستخدام آلية انتباه متبادل اتجاهي تم تدريبها على 9,400 ساعة من البيانات...
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام DeepSeek-V4-Flashتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 1.5
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG.
يتعلم xMAE العلاقة الزمنية بين إشارتَي ECG وPPG باستخدام آلية انتباه متبادل اتجاهي تم تدريبها على 9,400 ساعة من البيانات المزدوجة، متفوقًا على النماذج السابقة في 15 من 19 مهمة صحية.
يستخدم HiMAE تشفيرًا آليًا هرميًا مقنعًا لاكتشاف البنية الخاصة بالدقة الزمنية في بيانات الساعات الذكية، محققًا استنتاجًا بأقل من ميلي ثانية على معالج الساعة لمهام مثل اكتشاف اضطراب النظم القلبي وتحليل النوم.
What two new AI foundation models did Samsung Research unveil in August 2026 that can analyze biosignals directly on smartwatch hardware witSamsung Research's xMAE and HiMAE models run health AI inference directly on a smartwatch CPU, enabling continuous, private health monitoring without streaming data to the cloud.
موجّه الذكاء الاصطناعي
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What two new AI foundation models did Samsung Research unveil in August 2026 that can analyze biosignals directly on smartwatch hardware wit. Article summary: On August 14, 2026, Samsung Research (via its Digital Health Team at Samsung Research America) publicly introduced two health foundation models designed to analyze biosignals directly on smartwatch hardware without cloud. Topic tags: general, general web, academic, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, char
openai.com
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث (عبر فريق الصحة الرقمية في سامسونج للأبحاث أمريكا) رسميًا عن نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة مصمميْن لتحليل الإشارات الحيوية مباشرة على معالج الساعة الذكية دون الحاجة للاتصال السحابي: xMAE (إعادة البناء متعدد الوسائط المقنع المدرك للفيزيولوجيا لتعلم تمثيل الإشارات الحيوية) وHiMAE (التشفير الآلي الهرمي المقنع) . تم قبول كلا النموذجين في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي الرائدة — ICML 2026 وICLR 2026 على التوالي .
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
ما هي الإجابة المختصرة على "ثورة في الصحة الرقمية: سامسونج تطلق نموذجي ذكاء اصطناعي لتحليل الإشارات الحيوية دون الحاجة للسحابة"؟
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG. يتعلم xMAE العلاقة الزمنية بين إشارتَي ECG وPPG باستخدام آلية انتباه متبادل اتجاهي تم تدريبها على 9,400 ساعة من البيانات المزدوجة، متفوقًا على النماذج السابقة في 15 من 19 مهمة صحية.
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
يستخدم HiMAE تشفيرًا آليًا هرميًا مقنعًا لاكتشاف البنية الخاصة بالدقة الزمنية في بيانات الساعات الذكية، محققًا استنتاجًا بأقل من ميلي ثانية على معالج الساعة لمهام مثل اكتشاف اضطراب النظم القلبي وتحليل النوم.
ثورة في الصحة الرقمية: سامسونج تطلق نموذجي ذكاء اصطناعي لتحليل الإشارات الحيوية دون الحاجة للسحابة
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG. يتعلم xMAE العلاقة الزمنية بين إشارتَي ECG وPPG باستخدام آلية انتباه متبادل اتجاهي تم تدريبها على 9,400 ساعة من البيانات...
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام DeepSeek-V4-Flashتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 1.5
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG.
يتعلم xMAE العلاقة الزمنية بين إشارتَي ECG وPPG باستخدام آلية انتباه متبادل اتجاهي تم تدريبها على 9,400 ساعة من البيانات المزدوجة، متفوقًا على النماذج السابقة في 15 من 19 مهمة صحية.
يستخدم HiMAE تشفيرًا آليًا هرميًا مقنعًا لاكتشاف البنية الخاصة بالدقة الزمنية في بيانات الساعات الذكية، محققًا استنتاجًا بأقل من ميلي ثانية على معالج الساعة لمهام مثل اكتشاف اضطراب النظم القلبي وتحليل النوم.
What two new AI foundation models did Samsung Research unveil in August 2026 that can analyze biosignals directly on smartwatch hardware witSamsung Research's xMAE and HiMAE models run health AI inference directly on a smartwatch CPU, enabling continuous, private health monitoring without streaming data to the cloud.
موجّه الذكاء الاصطناعي
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What two new AI foundation models did Samsung Research unveil in August 2026 that can analyze biosignals directly on smartwatch hardware wit. Article summary: On August 14, 2026, Samsung Research (via its Digital Health Team at Samsung Research America) publicly introduced two health foundation models designed to analyze biosignals directly on smartwatch hardware without cloud. Topic tags: general, general web, academic, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, char
openai.com
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث (عبر فريق الصحة الرقمية في سامسونج للأبحاث أمريكا) رسميًا عن نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة مصمميْن لتحليل الإشارات الحيوية مباشرة على معالج الساعة الذكية دون الحاجة للاتصال السحابي: xMAE (إعادة البناء متعدد الوسائط المقنع المدرك للفيزيولوجيا لتعلم تمثيل الإشارات الحيوية) وHiMAE (التشفير الآلي الهرمي المقنع) . تم قبول كلا النموذجين في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي الرائدة — ICML 2026 وICLR 2026 على التوالي .
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
ما هي الإجابة المختصرة على "ثورة في الصحة الرقمية: سامسونج تطلق نموذجي ذكاء اصطناعي لتحليل الإشارات الحيوية دون الحاجة للسحابة"؟
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
في 14 أغسطس 2026، كشفت سامسونج للأبحاث عن نموذجي xMAE وHiMAE — نموذجَي ذكاء اصطناعي أساسيَيْن للصحة يعملان بالكامل على معالج الساعة الذكية دون أي اتصال سحابي، لتحليل الإشارات الحيوية مثل ECG وPPG. يتعلم xMAE العلاقة الزمنية بين إشارتَي ECG وPPG باستخدام آلية انتباه متبادل اتجاهي تم تدريبها على 9,400 ساعة من البيانات المزدوجة، متفوقًا على النماذج السابقة في 15 من 19 مهمة صحية.
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
يستخدم HiMAE تشفيرًا آليًا هرميًا مقنعًا لاكتشاف البنية الخاصة بالدقة الزمنية في بيانات الساعات الذكية، محققًا استنتاجًا بأقل من ميلي ثانية على معالج الساعة لمهام مثل اكتشاف اضطراب النظم القلبي وتحليل النوم.
xMAE هو نموذج مدرك للفيزيولوجيا يتعلم العلاقة الزمنية بين إشارتَي القلب الحيويّتين: ECG (النشاط الكهربائي للقلب) وPPG (موجة النبض الضوئي التي يقيسها مستشعر تخطيط التحجم الضوئي في الساعة الذكية). يستخدم النموذج آلية انتباه متبادل اتجاهي: أثناء التدريب المسبق، يقوم تدريجيًا بإخفاء أجزاء متصلة من إشارة ECG ويعيد بنائها من إشارة PPG المتزامنة . تعمل وحدات PPG كمفاتيح وقيم، بينما تعمل وحدات ECG كاستعلامات — تصميم يحترم الحقيقة الفسيولوجية بأن النشاط الكهربائي للقلب (ECG) هو الذي يدفع النبض المحيطي (PPG) .
تم تدريب xMAE مسبقًا على حوالي 9,400 ساعة من بيانات ECG–PPG المزدوجة من حوالي 2,400 شخص. ثم تم تقييمه عبر ست دراسات تغطي 19 مهمة فرعية، بما في ذلك التنبؤ بارتفاع ضغط الدم، واكتشاف ضربات القلب الشاذة، وتحديد مراحل النوم، وتقدير تحاليل الدم. تفوق النموذج على جميع نماذج الأساس مفتوحة المصدر السابقة في 15 من 19 مهمة وفقًا لمقياس AUROC . رؤية عملية رئيسية: بعد التدريب المسبق، تتم إزالة فرع ECG ويعمل النموذج على PPG فقط، مما يجعله مناسبًا للنشر على الأجهزة القابلة للارتداء .
HiMAE: تحليل هرمي عبر مقاييس زمنية متعددة
يتبع HiMAE (التشفير الآلي الهرمي المقنع) نهجًا مختلفًا: فهو يحلل بيانات السلاسل الزمنية من الأجهزة القابلة للارتداء — نبضات القلب، مراحل النوم، أنماط النشاط — عبر دقات زمنية متعددة باستخدام مشفر–مفكك تلافيفي هرمي . بدلاً من معالجة جميع المقاييس الزمنية بشكل موحد، يكتشف HiMAE بنية خاصة بكل دقة: أنماط خشنة على المقاييس الأطول (مثل دورات النوم/اليقظة) وأنماط دقيقة على المقاييس الأقصر (مثل نبضات القلب الفردية) . يحقق النموذج استنتاجًا بأقل من ميلي ثانية على معالج الساعة الذكية، مما يتيح تحليلًا مستمرًا على الجهاز دون تفريغ سحابي .
نهج التعلم الذاتي المشترك
كلا النموذجَين هما تشفيران آليان مقنعان (MAE) تم تدريبهما عبر التعلم الذاتي على بيانات الإشارات الحيوية غير المصنفة . الفكرة الأساسية بسيطة لكنها قوية: إخفاء جزء من إشارة الإدخال، ثم تدريب النموذج على إعادة بنائها. يسمح هذا للنموذجين بالتقاط بنية فسيولوجية ذات معنى دون الحاجة لبيانات تدريب مصنفة يدويًا — وهي ميزة حاسمة في الذكاء الاصطناعي الصحي، حيث يمكن أن تكون البيانات السريرية المصنفة نادرة ومكلفة الإنتاج.
الدور في رؤية الرعاية المتصلة من سامسونج
في حدث Galaxy Unpacked في يوليو 2026، قدمت سامسونج استراتيجية الرعاية المتصلة، وهو تحول من مقاييس الصحة المتوسطة للسكان إلى مراقبة صحية وقائية وشخصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي على الجهاز . وصف الدكتور باك نماذج الصحة الأساسية بأنها الممكن الرئيسي — الانتقال "من المتوسطات السكانية إلى شيء شخصي حقًا" باستخدام التعلم الذاتي لاستخراج ميزات ذات معنى من الإشارات الحيوية لكل فرد .
xMAE وHiMAE هما أول نموذجَين ملموسَين من سامسونج للأبحاث يحققان هذه الرؤية: يعملان بالكامل على الساعة الذكية (بدون حاجة للسحابة)، ويتعلمان الأنماط الفسيولوجية الخاصة بكل مستخدم، ويمكن ضبطهما بدقة لمهام مثل تقدير ضغط الدم، واكتشاف اضطراب النظم القلبي، وتحليل النوم مباشرة على الجهاز . معًا، يمثلان خطوة عملية نحو جعل الذكاء الاصطناعي الصحي القابل للارتداء خاصًا ومتوفرًا باستمرار — دون الحاجة لاتصال بالإنترنت.
xMAE هو نموذج مدرك للفيزيولوجيا يتعلم العلاقة الزمنية بين إشارتَي القلب الحيويّتين: ECG (النشاط الكهربائي للقلب) وPPG (موجة النبض الضوئي التي يقيسها مستشعر تخطيط التحجم الضوئي في الساعة الذكية). يستخدم النموذج آلية انتباه متبادل اتجاهي: أثناء التدريب المسبق، يقوم تدريجيًا بإخفاء أجزاء متصلة من إشارة ECG ويعيد بنائها من إشارة PPG المتزامنة . تعمل وحدات PPG كمفاتيح وقيم، بينما تعمل وحدات ECG كاستعلامات — تصميم يحترم الحقيقة الفسيولوجية بأن النشاط الكهربائي للقلب (ECG) هو الذي يدفع النبض المحيطي (PPG) .
تم تدريب xMAE مسبقًا على حوالي 9,400 ساعة من بيانات ECG–PPG المزدوجة من حوالي 2,400 شخص. ثم تم تقييمه عبر ست دراسات تغطي 19 مهمة فرعية، بما في ذلك التنبؤ بارتفاع ضغط الدم، واكتشاف ضربات القلب الشاذة، وتحديد مراحل النوم، وتقدير تحاليل الدم. تفوق النموذج على جميع نماذج الأساس مفتوحة المصدر السابقة في 15 من 19 مهمة وفقًا لمقياس AUROC . رؤية عملية رئيسية: بعد التدريب المسبق، تتم إزالة فرع ECG ويعمل النموذج على PPG فقط، مما يجعله مناسبًا للنشر على الأجهزة القابلة للارتداء .
HiMAE: تحليل هرمي عبر مقاييس زمنية متعددة
يتبع HiMAE (التشفير الآلي الهرمي المقنع) نهجًا مختلفًا: فهو يحلل بيانات السلاسل الزمنية من الأجهزة القابلة للارتداء — نبضات القلب، مراحل النوم، أنماط النشاط — عبر دقات زمنية متعددة باستخدام مشفر–مفكك تلافيفي هرمي . بدلاً من معالجة جميع المقاييس الزمنية بشكل موحد، يكتشف HiMAE بنية خاصة بكل دقة: أنماط خشنة على المقاييس الأطول (مثل دورات النوم/اليقظة) وأنماط دقيقة على المقاييس الأقصر (مثل نبضات القلب الفردية) . يحقق النموذج استنتاجًا بأقل من ميلي ثانية على معالج الساعة الذكية، مما يتيح تحليلًا مستمرًا على الجهاز دون تفريغ سحابي .
نهج التعلم الذاتي المشترك
كلا النموذجَين هما تشفيران آليان مقنعان (MAE) تم تدريبهما عبر التعلم الذاتي على بيانات الإشارات الحيوية غير المصنفة . الفكرة الأساسية بسيطة لكنها قوية: إخفاء جزء من إشارة الإدخال، ثم تدريب النموذج على إعادة بنائها. يسمح هذا للنموذجين بالتقاط بنية فسيولوجية ذات معنى دون الحاجة لبيانات تدريب مصنفة يدويًا — وهي ميزة حاسمة في الذكاء الاصطناعي الصحي، حيث يمكن أن تكون البيانات السريرية المصنفة نادرة ومكلفة الإنتاج.
الدور في رؤية الرعاية المتصلة من سامسونج
في حدث Galaxy Unpacked في يوليو 2026، قدمت سامسونج استراتيجية الرعاية المتصلة، وهو تحول من مقاييس الصحة المتوسطة للسكان إلى مراقبة صحية وقائية وشخصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي على الجهاز . وصف الدكتور باك نماذج الصحة الأساسية بأنها الممكن الرئيسي — الانتقال "من المتوسطات السكانية إلى شيء شخصي حقًا" باستخدام التعلم الذاتي لاستخراج ميزات ذات معنى من الإشارات الحيوية لكل فرد .
xMAE وHiMAE هما أول نموذجَين ملموسَين من سامسونج للأبحاث يحققان هذه الرؤية: يعملان بالكامل على الساعة الذكية (بدون حاجة للسحابة)، ويتعلمان الأنماط الفسيولوجية الخاصة بكل مستخدم، ويمكن ضبطهما بدقة لمهام مثل تقدير ضغط الدم، واكتشاف اضطراب النظم القلبي، وتحليل النوم مباشرة على الجهاز . معًا، يمثلان خطوة عملية نحو جعل الذكاء الاصطناعي الصحي القابل للارتداء خاصًا ومتوفرًا باستمرار — دون الحاجة لاتصال بالإنترنت.
