internet technology

Apple Opens a Native BCI Pathway on iPhone, iPad & Vision Pro آبل تفتح مسارًا أصليًا لواجهة الدماغ-الحاسوب على آيفون وآيباد وVision Pro   Apple has unveiled a Brain-Computer Interface Human-Interface Device (BCI-HID) protocol inside its Switch Control accessibility suite, formally recognizing brain signals as an input layer alongside touch, voice and typing.  كشفت آبل عن بروتوكول واجهة دماغ-حاسوب (BCI-HID) ضمن ميزة ‎Switch Control‎ للاتصالات المساعدة، معترفةً رسميًا بإشارات الدماغ كنوع إدخال موازٍ للمس والصوت والكتابة. New-York-based Synchron will pilot direct “mind-to-device” control using its Stentrode™ implanted in a blood vessel near the motor cortex. Users with severe paralysis will navigate iPhone, iPad and Apple Vision Pro without moving a muscle or speaking.  ستكون شركة ‎Synchron‎ أول من يربط غرسة ‎Stentrode™‎ مباشرةً بأجهزة آبل، ما يتيح للمصابين بالشلل الحركي التحكم في آيفون وآيباد وVision Pro بمجرد التفكير، من دون أي حركة أو أوامر صوتية. Synchron CEO Dr. Tom Oxley calls the move “a defining moment for human-device interaction,” noting that BCI is “more than an accessibility tool; it’s a next-generation interface layer.”  وصف الدكتور توم أوكسلي، الرئيس التنفيذي لـ Synchron، الخطوة بأنها «لحظة فاصلة في تفاعل الإنسان مع الأجهزة»، مؤكدًا أن BCI «أكثر من أداة وصول؛ إنه طبقة الواجهة التالية». By routing brain signals through Switch Control, Apple extends VoiceOver’s legacy: transforming an edge-case solution into a mainstream feature. For users with ALS, spinal-cord injuries or traumatic brain injury, the protocol promises “mind-to-message” communication without cumbersome middleware.  من خلال تمرير إشارات الدماغ عبر ‎Switch Control‎، تُكمل آبل إرث ‎VoiceOver‎: تحويل حل لحالة قصوى إلى ميزة عامة. وبالنسبة للمصابين بـ ALS أو إصابات الحبل الشوكي أو إصابات الدماغ، يعد البروتوكول بإيصال «الفكرة إلى الرسالة» دون أدوات وسيطة معقدة. Morningstar’s Will Kerwin argues that commercial impact lies years away; trials so far involve only ten Stentrode users, and U.S. FDA clearance is still pending.  يرى ويل كيروين من ‎Morningstar‎ أن الأثر التجاري لا يزال بعيدًا؛ إذ لا تتعدى التجارب العشر حالات حتى الآن وتنتظر التقنية موافقة ‎FDA‎ الأمريكية. Unlike open-skull implants, Synchron’s endovascular approach threads the electrode array through blood vessels, reducing surgical risk and making large-scale deployment more feasible. Still, developers must balance signal quality with non-invasiveness, and secure regulatory approval for widespread clinical use.  على عكس الزرعات التي تتطلب جراحة دماغ مفتوح، يمرر ‎Stentrode‎ الأقطاب عبر الأوعية الدموية، ما يقلّل المخاطر الجراحية ويجعل الانتشار واسع النطاق أكثر واقعية. ومع ذلك، يجب على المطوّرين الموازنة بين جودة الإشارة وعدم التدخل الجراحي والحصول على الموافقات التنظيمية. Experts foresee hands-free texting, drone piloting, neuroadaptive gaming and XR immersion — plus biometric “brainwave fingerprints” that could replace passwords — once BCI throughput and AI decoding improve.  يتوقع الخبراء مستقبلًا يشمل كتابة الرسائل وتسيير الطائرات المسيّرة والألعاب المتكيّفة عصبيًا والواقع الممتد بدون أيدٍ، إضافة إلى «بصمات موجية للدماغ» تحلّ محل كلمات المرور، حالما تتحسّن سرعة نقل البيانات وفك شفرة الإشارات بواسطة الذكاء الاصطناعي. Apple’s BCI-HID protocol vaults neurotechnology from research labs to a billion-device ecosystem, signaling a future where thought joins touch and voice as a primary computing input. Developers, clinicians and accessibility advocates should prepare for a new era of cognitive UX.  ينقل بروتوكول ‎BCI-HID‎ من آبل تكنولوجيا الأعصاب من المختبرات إلى منظومة تضم مليار جهاز، مؤذنًا بمستقبل يصبح فيه التفكير مدخلًا أساسيًا للحوسبة جنبًا إلى جنب مع اللمس والصوت. على المطورين والأطباء والمدافعين عن سهولة الوصول الاستعداد لعصر جديد من تجارب المستخدم الإدراكية.

Technology never stands still, and neither should professionals who work with it. From smarter machines to privacy-centric cryptography, the following four innovations are reshaping today’s digital landscape. Build familiarity with them now to future-proof your career. التكنولوجيا في تطور مستمر، وكذلك ينبغي أن يكون محترفو تقنية المعلومات. بدءاً من الآلات الأذكى وصولاً إلى التشفير الذي يركّز على الخصوصية، تعيد الابتكارات الأربع التالية تشكيل المشهد الرقمي الحديث. تعرّف عليها الآن لتؤمّن مستقبلك المهني. Artificial Intelligence (AI) remains the headline act of IT innovation. The newest wave focuses on domain-specific “small” language models and edge AI chips that execute complex reasoning locally—slashing latency while preserving data sovereignty. These advances make AI a practical co-worker rather than a distant cloud service, enabling use-cases like on-device cybersecurity agents and real-time quality inspection on factory floors. لا تزال الذكاء الاصطناعي يتصدّر مشهد الابتكار في تقنية المعلومات. تركّز الموجة الأحدث على نماذج لغوية صغيرة متخصّصة ورقائق ذكاء اصطناعي للحوسبة الطرفية تُنفّذ الاستدلالات المعقّدة محلياً، ما يقلّل زمن الاستجابة ويحمي سيادة البيانات. تجعل هذه التطورات من الذكاء الاصطناعي زميلاً عملياً في العمل بدلاً من خدمة سحابية بعيدة، مما يتيح حالات استخدام مثل وكلاء الأمن السيبراني داخل الأجهزة وفحص الجودة الفوري في خطوط الإنتاج. Today’s systems mostly sit at the “limited memory” stage—capable of learning from recent data and refining their responses. Social-media recommendation engines and conversational support bots exemplify this layer. By integrating such AI into workflows, IT teams automate routine triage, improve risk scoring and free human talent for strategic tasks. تقع الأنظمة الحالية غالباً في مرحلة «الذاكرة المحدودة»؛ فهي قادرة على التعلّم من البيانات الحديثة وتحسين استجابتها. تمثّل خوارزميات توصية منصّات التواصل وروبوتات المحادثة الداعمة للعملاء أمثلةً واضحة على هذا المستوى. وعند دمج هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سير العمل، تؤتمت فرق تقنية المعلومات المهام المتكررة، وتحسّن تقييم المخاطر، وتُفرج عن طاقات البشر للتركيز على أعمال استراتيجية. While true self-aware AI (often called Artificial General Intelligence) is still theoretical, sharpening memory architectures and multimodal perception will push current systems closer to human-level context awareness—opening new frontiers in autonomous operations and predictive maintenance. بينما لا يزال الذكاء الاصطناعي الواعي بذاته (المعروف أحياناً بالذكاء الاصطناعي العام) نظرياً، فإن تحسين بنى الذاكرة والإدراك متعدد الوسائط سيدفع الأنظمة الحالية نحو وعي سياقي أقرب للبشر، ما يفتح آفاقاً جديدة للتشغيل المستقل والصيانة التنبؤية.   2. Cloud Computing: From Elastic Storage to AI-as-a-Service الحوسبة السحابية: من التخزين المرن إلى الذكاء الاصطناعي كخدمة   Cloud computing has matured into the default backbone for modern IT infrastructures, but 2025 brings two standout trends: serverless architectures and multi-cloud AI platforms. Serverless models automatically allocate resources at the function level, eliminating idle capacity fees and simplifying scalability. Meanwhile, cloud-native AI marketplaces democratize advanced machine learning by letting teams subscribe to pre-trained vision, speech or anomaly-detection APIs on demand. أصبح الحوسبة السحابية العمود الفقري الافتراضي لبنى تقنية المعلومات الحديثة، لكن عام 2025 يجلب اتجاهين بارزين: البنى عديمة الخوادم ومنصّات الذكاء الاصطناعي متعددة السحابات. تعمل النماذج عديمة الخوادم على تخصيص الموارد تلقائياً على مستوى الدالة، ما يلغي تكاليف السعة غير المستغلة ويبسّط قابلية التوسّع. وفي الوقت نفسه، تتيح أسواق الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية ديمقراطية التعلّم الآلي المتقدّم من خلال اشتراك الفرق في واجهات برمجة تطبيقات جاهزة للرؤية الصوت أو كشف الشذوذ حسب الطلب. With pay-as-you-go pricing and global availability zones, even start-ups can tap into GPU clusters for deep-learning experiments without purchasing hardware. IT professionals who master Infrastructure-as-Code tools (e.g., Terraform, Pulumi) and cloud security frameworks will lead the charge in building resilient, compliant environments. بفضل التسعير وفق الاستهلاك ومناطق التوفّر العالمية، بات بإمكان الشركات الناشئة أيضاً الوصول إلى عناقيد وحدات معالجة الرسوميات لإجراء تجارب التعلّم العميق من دون شراء أجهزة. وسيقود محترفو تقنية المعلومات الذين يتقنون أدوات البنية ككود (مثل Terraform وPulumi) وأطر أمن السحابة مسيرة إنشاء بيئات مرنة ومتوافقة. Downtime is expensive, but current AIOps platforms merge log analytics, real-time telemetry and causal inference to spot anomalies before they snowball into outages. By layering machine learning over observability data, these systems predict component failure, recommend fixes and even trigger automated remediation scripts—saving both money and reputation. يُعدّ التوقف عن العمل مكلفاً، ولكن منصّات AIOps الحالية تدمج تحليلات السجلات والقياس عن بُعد في الوقت الحقيقي والاستنباط السببي لاكتشاف الشذوذ قبل أن يتحوّل إلى انقطاع كامل. ومن خلال تراكب التعلّم الآلي على بيانات الرصد، تتنبأ هذه الأنظمة بفشل المكوّنات، وتوصي بالإصلاحات، بل وتشغّل نصوص معالجة تلقائية، ما يوفر المال والسمعة معاً. Leading solutions also fuse business KPIs with infrastructure metrics, letting CIOs quantify how a lagging API or database spike translates into lost sales. As organizations migrate to microservices, mastering tools like OpenTelemetry, Prometheus and advanced incident-response playbooks becomes essential for IT talent. تدمج الحلول الرائدة أيضاً مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال مع مقاييس البنية التحتية، ما يسمح لمديري تقنية المعلومات بحساب تأثير تأخر واجهة برمجة تطبيقات أو ارتفاع قاعدة بيانات على المبيعات المفقودة. ومع انتقال المؤسسات إلى الميكروسيرفيس، يصبح إتقان أدوات مثل OpenTelemetry وPrometheus وكتيبات الاستجابة للحوادث المتقدّمة أمراً أساسياً للمختصين. In an era of heightened regulatory scrutiny, zero-knowledge proofs (ZKPs) offer a cryptographic method to confirm facts—such as identity or account balance—without revealing the underlying data. Blockchain ecosystems spearheaded adoption via zk-SNARKs, but enterprises are now exploring ZKP-based logins to let users authenticate without exposing passwords or biometrics to servers. في عصر الرقابة التنظيمية المشددة، تقدّم براهين العِلم الصفري طريقة تشفيرية لتأكيد الحقائق—مثل الهوية أو رصيد الحساب—من دون كشف البيانات الأساسية. وقد قادت نظم البلوك تشين عملية التبنّي من خلال zk-SNARKs، لكن الشركات بدأت الآن في استكشاف عمليات تسجيل دخول مبنية على ZKP تتيح للمستخدمين المصادقة من دون كشف كلمات المرور أو القياسات الحيوية للخوادم. Challenges remain: generating proofs can be computation-heavy, and a compromised trusted setup could invalidate security. However, ongoing research into transparent setups and hardware-accelerated circuits promises faster, more robust implementations—especially valuable for IoT devices that must prove integrity on congested networks. لا تزال هناك تحدّيات: فإنتاج البراهين يستهلك قدرة حسابية كبيرة، وقد يؤدي اختراق الإعداد الموثوق إلى إبطال الأمان. ومع ذلك، يعد البحث المستمر في الإعدادات الشفافة والدوائر المسرّعة عتادياً بحلول أسرع وأكثر متانة، وهو أمر ذو قيمة خاصة لأجهزة إنترنت الأشياء التي يجب أن تثبت سلامتها عبر شبكات مزدحمة.