وزيرة التضامن تزور محافظة قنا.. وتكرم 5 من أبناء مصر لحصولهم على مراكز متقدمة في الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 28th, January 2024 GMT
أجرت نيفين القباج وزيرة التضامن الإجتماعي، صباح اليوم الأحد، زيارة لمحافظة قنا استهلتها بلقاء السيد اللواء أشرف الداودي محافظ قنا بالقاعة الزجاجية للمحافظة، وذلك بحضور الدكتور أحمد عكاوي رئيس جامعة جنوب الوادي، والدكتور حازم عمر نائب المحافظ، والسادة أعضاء مجلسي النواب والشيوخ عن المحافظة.
وقامت وزيرة التضامن الاجتماعي بتكريم خمسة أطفال من أبناء مصر من دور الرعاية لحصولهم على مراكز متقدمة في مسابقة الذكاء الاصطناعي" الروبوت" مما أدي إلى تصعيدهم للمشاركة في مسابقة دولية تقام في الأول من مارس المقبل.
ومن المقرر أن تشهد وزيرة التضامن الاجتماعي خلال الزيارة إعلان نتائج بحث تحت عنوان "جرائم الثأر في صعيد مصر.. آليات التدخل وسبل المواجهة "تحت مظلة المركز القومي للبحوث الاجتماعية والجنائية، وكذلك افتتاح مجمع خدمات الأسرة والطفولة بقنا الجديدة.
كما ستطلق وزيرة التضامن الاجتماعي ومحافظ قنا قافلة وزارة التضامن الاجتماعي "بالوعي مصر بتتغير للأفضل" في قرى ومراكز محافظة قنا، حيث تشتمل مراكز " قنا وقوص ونجع حمادي"، وذلك بالتعاون مع وزارة الصحة وبنك ناصر الاجتماعي وعدد من الجمعيات الأهلية والشركاء من المحليات بهدف إيصال الخدمات للمناطق الأولى بالرعاية.
IMG-20240128-WA0030 IMG-20240128-WA0029 IMG-20240128-WA0027 IMG-20240128-WA0028المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: وزيرة التضامن الاجتماعي وزارة التضامن الاجتماعي الذكاء الاصطناعي وزارة التضامن أعضاء مجلسي النواب والشيوخ المركز القومي للبحوث الاجتماعية والجنائية ى مصر
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