شراكة استراتيجية بين «أكاديمية الإعلام الجديد» و«كور 42»
تاريخ النشر: 16th, November 2023 GMT
دبي: «الخليج»
أبرمت «أكاديمية الإعلام الجديد»، أول أكاديمية في الإعلام الرقمي في منطقة الشرق الأوسط، اتفاقية شراكة استراتيجية مع شركة «كور 42»، التي تشكلت نتيجة اندماج كل من «جي 42 كلاود» ومعهد «إنسبشن» وشركة إنجازات، بهدف تعزيز قدرات وإمكانات نموذج «جيس»، النموذج اللغوي الكبير باللغة العربية الأكثر تطوراً في العالم، والمساهمة في تحسين قدرته على إنشاء محتوى إبداعي مبتكر باللغة العربية يتناسب خصيصاً مع المتطلبات الحالية لقطاعات الإعلام والتسويق والاتصالات المؤسسية.
وقّع اتفاقية الشراكة الاستراتيجية حسين العتولي مدير أكاديمية الإعلام الجديد، وأندرو جاكسون نائب الرئيس التنفيذي والمدير التنفيذي للذكاء الاصطناعي في شركة «كور 42»، خلال فعاليات الدورة الثانية من الكونغرس العالمي للإعلام 2023 التي تنظمها مجموعة «أدنيك» بالشراكة مع وكالة أنباء الإمارات «وام» في أبوظبي.
وبموجب اتفاقية الشراكة التي تأتي في إطار حرص الطرفين على مواكبة التغيرات المتسارعة في الذكاء الاصطناعي، والاستفادة من الفرص الكبيرة التي يخلقها هذا القطاع السريع التطور ستزود الأكاديمية أداة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة «كور 42» جيس بنصوص اللغة العربية المستخدمة في منشورات ومقاطع الفيديو الخاصة بالأكاديمية، والمنشورة على مواقع التواصل، بهدف تعزيز المحتوى العربي الرقمي، والمساهمة في إنشاء نصوص عالية الجودة بالعربية معتمدة على تقنيات الذكاء الاصطناعي، ما يسهم في تقديم حلول أسرع وأكثر إبداعاً وتميزاً في مجالات مختلفة، تساعد صنّاع المحتوى، لا سيما الجدد منهم على إنشاء محتوى هادف ومتميز.
دور حيويوقال حسين العتولي: للذكاء الاصطناعي دور حيوي في النهوض بالمجتمعات التي تسعى إلى استثمار معطياته والاستفادة من الإمكانات التي يوفرها في تشكيل المستقبل. والأكاديمية ستعمل على تقديم نصوص عربية أكثر إبداعاً وتميزاً في مجالات مختلفة للنموذج اللغوي المتطور «جيس» الذي يعدّ أداة مبتكرة يمكنها إنشاء نصوص عالية الجودة باللغة العربية.
وأشار إلى أن الشراكة الاستراتيجية مع «كور 42» ستقدم الفرصة لصنّاع المحتوى والمبدعين للتفاعل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، من أجل استلهام محتوى إبداعي مبتكر وتحويل أفكارهم إلى واقع، وتشجيعهم على تعلم كل ما هو جديد وتعزيز إنتاجيتهم بالعربية، وهو ما يرسخ الدور المحوري لدولة الإمارات في تعزيز مكانة العربية في العالم الرقمي، كونها لغةً تعبر عن هويتنا، وثقافتنا، وقيمنا، وأصالتنا، وجذورنا.
منظومة رائدةوقال أندرو جاكسون: تأتي شراكتنا الاستراتيجية مع أكاديمية الإعلام الجديد في التوقيت الأمثل، لأن الشركة تسعى إلى تعزيز التعاون مع المبدعين والأكاديميين والمطورين عبر نموذج «جيس»، بهدف تسريع نمو تجربة المستخدم وتحسينها، التي باتت تشمل مزية الانتباه للتحيزات الخطية «ALiBi» التي تمكّن النموذج من استقراء تسلسل طويل لتوفير محتوى أفضل وأدق وأكثر ابتكاراً.
مهارات متطورةوتشارك الأكاديمية في الدورة الثانية من الكونغرس العالمي للإعلام، بعد نجاح مشاركتها في الدورة الأولى، حيث يمكن لزوار منصة الأكاديمية المشاركة في الحوارات والورش التي تقدمها للإضاءة على أبرز تحديات المشهد الإعلامي وأحدث توجهاته عربياً وعالمياً.
مهام متعددةويعدّ النموذج اللغوي الكبير للذكاء الاصطناعي التوليدي باللغة العربية «جيس» الذي أطلق في أغسطس ثمرة تعاون بين جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI)، أول جامعة للدراسات العليا المتخصصة في بحوث الذكاء الاصطناعي في العالم، وشركة «سيريبراس سيستمز».
المصدر: صحيفة الخليج
كلمات دلالية: فيديوهات الإمارات للذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی باللغة العربیة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026