مايكروسوفت تطور حلولا لتقنية الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة
تاريخ النشر: 26th, January 2024 GMT
طورت شركة مايكروسوفت حلولا لتقنية الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة، وهي التي تتطلب قوة حاسوبية وموارد مالية قليلة، وطورت كذلك نماذج تتمتع بكفاءة وفعالية من ناحية التكلفة، بحسب ما نقلته وكالة رويترز.
وتتضمن هذه المبادرة تشكيل الفريق الجديد المسمى "جين إيه آي" لبناء ما تسميه الشركة النماذج اللغوية الصغيرة.
ومن شأن هذا الأمر أن يسمح لمنتجات وخدمات مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي بتقليل التكاليف والبصمة الكربونية مقارنة بالبدائل المطورة خارجيا، حيث تهدف مايكروسوفت لجعل حلول الذكاء الاصطناعي هذه متاحة بسهولة عبر منصتها.
واعتمدت مايكروسوفت في السابق بصورة كبيرة على شركة "أوبن إيه آي" في تطوراتها بمجال الذكاء الاصطناعي، وذلك باستخدام تقنيات مثل النموذج اللغوي الكبير "جي بي تي 4" في محرك البحث "بنغ" ومولد الصور "دال إي 3" في "بنغ إميج كرياتور".
ويهدف فريق جين إيه آي إلى إنشاء ذكاء اصطناعي يطابق أو يتجاوز وظائف النماذج التي توفرها شركات مثل أوبن إيه آي، مع جعله خاصا للأحجام الصغيرة. وفي المقابل يشير تشكيل فريق الذكاء الاصطناعي التوليدي جين إيه آي إلى تحول محتمل نحو قدر كبير من الاستقلالية في تطوير الذكاء الاصطناعي.
ويؤدي سعي مايكروسوفت إلى تطوير تكنولوجيا ذكاء اصطناعي صغيرة الحجم وبأسعار معقولة، إلى فتح آفاق جديدة للشركة لتقديم حلولها الخاصة، مما يقلل من الاعتماد على الشركات الخارجية.
وأطلقت مايكروسوفت ميزة الاجتماعات الثلاثية الأبعاد داخل منصة تيمز، وخرجت منصة الواقع المختلط للشركة ميش من مرحلة الاختبار، وأدمجتها الشركة ضمن تيمز للسماح للأشخاص بالتجمع في مساحات افتراضية باستخدام نظارة الرأس للواقع الافتراضي أو دونها، وجلبت عملاقة البرمجيات الميتافيرس رسميا إلى مكان العمل مع الإطلاق الكامل لمساحات الاجتماعات الافتراضية.
تقول مايكروسوفت: "إن الاجتماعات في ميش تمنح الموظفين شعورا بالحضور المشترك، حتى عندما يكونون بعيدين جغرافيا، مع مزايا مثل الصوت المكاني الذي يضيف إحساسا بالانغماس".
وتشبه تجربة منصة الواقع المختلط ميش داخل تيمز إلى حد كبير النسخة المؤسسية من "آلت سبيس في آر"، وهي منصة الواقع الافتراضي الاجتماعية التي استحوذت عليها مايكروسوفت في عام 2017 وأغلقتها قبل عام.
وتعمل اجتماعات ميش الثلاثية الأبعاد في تيمز بطريقة أفضل مع نظارات الرأس للواقع الافتراضي، إذ تدعم مايكروسوفت نظارات كويست من ميتا حاليا.
ويمكن للمستخدمين المشاركة في الاجتماعات الافتراضية الثلاثية الأبعاد، كما تحاكي ميزة الصوت المكاني القدرة على إجراء المحادثات الخاصة التي تجريها في المكتب عن طريق الابتعاد عن زملاء العمل الآخرين في المساحة الافتراضية.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی إیه آی
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