سؤال برلماني حول آليات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بمصر
تاريخ النشر: 18th, November 2023 GMT
توجهت الدكتورة ندى ألفي ثابت، عضو مجلس النواب، بسؤال برلماني، إلى المستشار حنفي جبالي رئيس المجلس، موجه إلى رئيس الوزراء ووزير الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات، حول آليات الاستفادة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مصر
وقالت النائبة، هناك فرص كثيرة للاستفادة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مصر لتحسين الأداء الاقتصادى ورفع مستوى معيشة المواطنين، لافتة إلى أنه من المتوقع أن يسهم الذكاء الاصطناعى فى اقتصاد المنطقة بنحو 320 مليار دولار بحلول 2030 .
وأشارت إلى أن هناك تحديات ومتطلبات أخرى يجب تنفيذها لتعظيم الاستفادة من تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى بلادنا، من أبرزها: عقد اتفاقيات حكومية مع كبرى شركات التكنولوجيا العملاقة لتدريب وتأهيل خبرات مصرية متقدمة فى تطبيقات الذكاء الاصطناعى وتشجيع الشركات الناشئة على العمل بهذا المجال وتقديم حوافز إضافية لها، مثل سرعة الإفراج الجمركى عن المنتجات اللازمة لتشغيل التطبيقات، ومنحها إعفاءات ضريبية. وتشجيع المستثمرين على ضخ أموال فى هذا الميدان، ومنحهم حوافز على غرار المانيا وامريكا وشرق أوروبا.
وأفادت عضو مجلس النواب، أنه يمكن لمصر استخدام الذكاء الاصطناعي في تعزيز القطاع الصناعي. فمثلا، يمكن استخدام الروبوتات الذكية فى عمليات التصنيع لتسريع العمل وتقليل الهدر، مما يؤدى إلى زيادة إنتاجية المصانع وتوفير فرص عمل جديدة، كما أن دمج التطبيقات الذكية فى بعض التخصصات، كالزراعة والرى، يسهم فى تقليل المياه المهدرة وإعادة توزيع مياه الرى على المحاصيل بشكل مناسب.
ونوهت إلى أنه يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قطاع الصحة بمصر من خلال استخدامه في تحليل البيانات الطبية وتشخيص الأمراض بدقة عالية، استخدام الروبوتات للمساعدة في العمليات الجراحية وتقليل المخاطر.
ولفتت إلى أنه يمكن استخدام التحليلات الذكية فى توجيه السياسات الحكومية وتحسين إدارة الموارد العامة، ومساعدة الجهات الحكومية على جمع البيانات وإتاحتها بشكل أسهل ومن ثم تعظيم الاستفادة منها.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: سؤال برلماني الذكاء الاصطناعي بمصر الذکاء الاصطناعی تطبیقات الذکاء الاستفادة من
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
كيا ريو هاتشباك بـ 500 ألف جنيه