السبت 23 نوفمبر 2024 أبوظبي الإمارات
مواقيت الصلاة
أبرز الأخبار
عدد اليوم
عدد اليوم
علوم الدار

«محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي» تحتفي بأول الحاصلين على الدكتوراه

«محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي» تحتفي بأول الحاصلين على الدكتوراه
3 يونيو 2024 01:25

إبراهيم سليم (أبوظبي)

تنظم جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ثالث وأكبر حفل تخرج لأكثر من 100 طالب من دفعة العام 2024 في 6 يونيو في مركز أبوظبي للطاقة، احتفاء بمرور 5 سنوات على تأسيسها، حيث يمثل خريجوها قادة المستقبل في مجال التكنولوجيا والابتكار والإبداع، مما يعكس النمو المستمر الذي تحرزه هذه المؤسسة التعليمية ومكانتها كشركة رائدة في التميّز في مجال الذكاء الاصطناعي.
وستحتفي الجامعة بتخريج أول خريجي دكتوراه فيها، وذلك بعد إجرائهم أبحاثاً متعمقة في مجالات رائدة في الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، وهم نعمان سعيد، وويليام دو فازلس، وهلال محمد هلال القوابع، والذين أعربوا عن سعادتهم بأن يكونوا ضمن أول الخريجين الحاصلين على الدكتوراه المصنفة ضمن الأفضل في الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، معربين عن فخرهم بهذه الجامعة التي مكنتهم من استثمار شغفهم بالذكاء الاصطناعي ليكونوا في خدمة الإنسانية.
ومن المرتقب أن تحدث الدفعة الأولى من خريجي الدكتوراه في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي أثراً كبيراً في المجتمع والقطاع الصناعي في المستقبل.
وأجرى الطلاب أبحاثهم في مجالات جديدة متعددة في إطار التحضير لأطروحاتهم، وهي أبحاث تتمتع بالقدرة على إحداث تغيير ملموس في العديد من القطاعات الحيوية، من الرعاية الصحية مروراً بالنقل وصولاً إلى الموارد المالية. 

المعرفة اللازمة
فقد أتاحت الجامعة للطلاب المعرفة اللازمة، ومكّنتهم من إدراك حجم المسؤولية الملقاة على عاتقهم، واستكشاف الفرص المتاحة لهم، مما يمهد لهم الطريق لرسم معالم مستقبل يكون فيه الذكاء الاصطناعي البشرية في خدمة الإنسانية من خلال الإبداع والتعاطف والمعايير الأخلاقية الثابتة. 
كما قرر الخريجون الثلاثة البقاء في الدولة بعد تخرجهم، وذلك لتمثيل الجيل الجديد من المواهب التي ستتولى قيادة مجال الذكاء الاصطناعي وتحقيق نقلة نوعية في القطاعات والصناعات الأخرى.

كفاءة الذكاء الاصطناعي
بداية، ركز الطالب الأردني هلال محمد هلال القوابعة، بحثه على كفاءة الذكاء الاصطناعي للحصول على درجة الدكتوراه في تعلّم الآلة، إذ تمحور البحث حول التقنيات المصممة لتحسين كفاءة تعلّم خوارزميات تعلّم الآلة، من دون أن يؤثر ذلك في فعاليتها.
وقال القوابعة: «وجدت العديد من مجالات تعلّم الآلة مثيرة للاهتمام، لأنه في حال لم تتم معالجته الآن، فقد تكون له تداعيات سلبية في المستقبل على قطاعات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، والنقل، والخدمات اللوجستية، والزراعة، لاسيما في المناطق النائية. وأنا أؤمن بأنه لا بد من إتاحة فوائد الذكاء الاصطناعي للجميع».
وركز هلال القوابعة في بحثه على أساليب تعلّم الآلة المعروفة باسم التعلّم القائم على الأزواج والتعلّم القائم على عينات متعددة، وأوضح قائلاً: تعمقت في كيفية تحقيق ذلك عبر معلومات وموارد محدودة. «إذ يمكن أن يكون التعلّم القائم على الأزواج مفيداً في تطبيقات متعددة، مثل اكتشاف الحالات النادرة، ومنع الاحتيال، واسترجاع المعلومات وتصنيفها، فيما يمكن للتعلّم القائم على عينات متعددة أن يساعد في مجالات تشمل اكتشاف الأدوية، وتصنيف الصور، وتصنيف النصوص».
وأكد هلال القوابعة حرصه في المستقبل على مواصلة العمل على معالجة تحديات تعلّم الآلة على الصعيد النظري، وأنه يرغب في مواصلة عمله البحثي في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي التي تم تصنيفها من بين أفضل 20 جامعة عالمياً في مجال الذكاء الاصطناعي، والرؤية الحاسوبية، وتعلّم الآلة، ومعالجة اللغات الطبيعية، وعلم الروبوتات، وذلك وفقاً لتصنيفات CSR.

علاج المصابين بالسرطان
فيما ركز بحث نعمان سعيد «باكستاني» والذي يتمتع بخبرة واسعة في الهندسة الكهربائية، على الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات الضخمة للمساعدة في تشخيص وعلاج المصابين بسرطان الرأس والرقبة، وقد انضم إلى جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي في العام 2021. 
واهتم سعيد بإجراء الأبحاث التي تتمحور حول كيفية تطبيق تعلّم الآلة للمساعدة في تشخيص الإصابة بسرطانات الرقبة والرأس، وهو سابع أكثر أنواع السرطانات شيوعاً على مستوى العالم. وقد حرص على إجراء أبحاث قيّمة في هذا المجال، نظراً إلى الطلب المتزايد على أفضل الخدمات والحلول للمصابين بهذه الأنواع من السرطانات.

تحديات عديدة
وبهذه المناسبة، قال سعيد: «يمكن أن تظهر هذه السرطانات في مختلف الأماكن داخل الرأس وفي الرقبة، مما يطرح تحديات عديدة عند محاولة الكشف المبكر، بسبب اختلاف الأعراض، ولا تكمن التحديات التي يواجهها الأطباء في الكشف عن المرض فحسب، بل في تحديد موقع الإصابة بدقة، وهو ما تهدف نماذج الذكاء الاصطناعي التي نعتمدها إلى معالجته. إذ من الممكن أن تساهم هذه النماذج، التي تهدف إلى تعزيز تشخيص مرضى السرطان والتنبؤ به، بالتخفيف إلى حد كبير من العبء الذي تتحمله أنظمة الرعاية الصحية، كما أن من شأنها أن تساعد الأفراد الذين يتم تشخيص إصابتهم بالمرض».

نموذج مطور
وعمد سعيد إلى تطوير نموذج للذكاء الاصطناعي قادر على تفسير التصوير المقطعي المحوسب والأشعة المقطعية بحثاً عن مؤشرات لسرطان الرأس والرقبة، وقد عزز هذا النظام عبر اللجوء إلى معالجة اللغات الطبيعية لتفسير ملاحظات الأطباء المعنيين، وتحديد سياق إصابة المريض بالمرض، والعوامل المتغيّرة مثل عمر المريض وجنسه ووزنه والعلاجات التي تلقاها سابقاً، وما إذا كان يشرب الكحول أو يدخن.
كما يعتقد سعيد أن بحثه، إلى جانب التقنيات العديدة كالماسحات الضوئية المحمولة بالموجات فوق الصوتية، قد يترك أثراً ملموساً في عدة دول، مثل الهند، حيث الخدمات المقدمة للمرضى المصابين بالأورام محدودة جداً، لاسيما في ظل النقص في عداد الأطباء المتخصصين، ويعمل سعيد حالياً على أبحاث ما بعد الدكتوراه في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، لتعزيز مختلف جوانب هذا البحث.
وقال «أصبحت أبوظبي مدينة تجذب المواهب للعيش فيها والمساهمة في تعزيز مكانتها الريادية هذا المجال».
يُذكر أن أهمية هذا البحث ستبرز يوماً بعد يوم مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، وذلك لأن متطلبات الطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية لا تُعتبر مستدامة، نظراً إلى الطاقة والموارد الحاسوبية التي تحتاج إليها.

تحولات ومخاوف
من جهة أخرى، وفي حين يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات هائلة من شأنها إحداث تحوّلات جذرية في قطاع الرعاية الصحية، نشهد العديد من المخاوف المرتبطة بموارد الحوسبة الهائلة وكميات الطاقة الكبيرة التي يتطلبها لتقديم نتائج فعّالة. لذا، عمل على معالجة هذا التحدي طالبان من خريجي برنامج الدكتوراه لعام 2024، هما ويليام دو فازلس وهلال محمد هلال القوابع، لكن كل من زاوية ومنظور مختلف.
ويعد ويليام دو فازلس، أول طالب فرنسي يتخرج في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، قرر الحصول على درجة الدكتوراه في تعلّم الآلة في أبوظبي، والعمل على استكشاف الفرص المتاحة في القطاع الصناعي في الدولة.
وركز بحثه على خوارزميات التحسين، وهي الآلية التي تتعلم من خلالها نماذج تعلّم الآلة من بيانات التدريب. وقد أولى نوعاً خاصاً من الخوارزميات اهتماماً أكثر من غيره، وهو خوارزميات العتبة الصلبة، والتي تمكّن الذكاء الاصطناعي من تبسيط المعلومات والتركيز على الأكثر أهمية منها، مما يسهّل عمليتيّ تحليل البيانات واستخدامها.

جميع الحقوق محفوظة لمركز الاتحاد للأخبار 2024©