برنامج الإمارات لبحوث علوم الاستمطار ينظم الندوة الافتراضية التاسعة من سلسلة “منصة الاستمطار”
تاريخ النشر: 7th, March 2024 GMT
يستضيف اليوم برنامج الإمارات لبحوث علوم الاستمطار الدورة التاسعة من سلسلة الندوات الافتراضية “منصة الاستمطار” بهدف مناقشة الحلول المبنية على الذكاء الاصطناعي للتخفيف من آثار التغير المناخي.
وتبث الندوة مباشرةً عبر صفحات البرنامج الرسمية على مواقع التواصل الاجتماعي عند الساعة 4:30 مساءً بتوقيت دولة الإمارات، وتحمل عنوان “الاتجاهات المستقبلية في مجال الاستمطار ومواجهة التغير المناخي: حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
وتستضيف الجلسة الافتراضية الدكتور سلمان خان، الأستاذ المشارك في قسم الرؤية الحاسوبية لدى جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي. ويعد الدكتور خان عالماً شهيراً حصل على عدد من المنح الدراسية المرموقة، وعمل كمحاضر فخري لدى الجامعة الوطنية الأسترالية.
وأشارت السيدة علياء المزروعي، مديرة برنامج الإمارات لبحوث علوم الاستمطار: “تقدم سلسلة ندوات منصة الاستمطار إضافة لجهودنا الرامية إلى تعزيز تبادل المعرفة والخبرات العلمية ضمن مجال بحوث الاستمطار. وتؤكد جلسة اليوم حرصنا على التعمق في حلول التكنولوجيا المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي المرتبطة بالعلوم البيئية. وبمشاركة خبراء مرموقين مثل الدكتور خان، يمكننا استكشاف الفرص النوعية لحلول الاستمطار المبنية على الذكاء الاصطناعي. ويحافظ البرنامج، بصفته مركزاً عالمياً لبحوث الاستمطار، على التزامه الراسخ برسالته المتمثلة في الارتقاء بالمعرفة ورعاية الوعي العالمي لبحث أهم القضايا البيئية.”
بينما أوضح الدكتور خان في معرض حديثه عن مشاركته: “مع خوضنا للصعوبات التي يفرضها التغير المناخي، يجب علينا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في سعينا لإيجاد حلول بيئية ومناخية مستدامة. وعن طريق مثل هذه المنصات المشتركة كندوات “منصة الاستمطار”، نتطلع للمساهمة في قيادة البحث عن سبل لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العلوم البيئية. أنا فخور بمشاركتي هذه لاستعراض فرص وقدرات حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة في إحداث تغيير نوعي في جهود الاستمطار والتخفيف من آثار التغير المناخي.”
وترسيخاً لمكانته الرائدة كمركز عالمي لبحوث الاستمطار، يستضيف برنامج الإمارات لبحوث علوم الاستمطار سلسلة ندوات “منصة الاستمطار” الافتراضية بهدف تعزيز الوعي بمجالات تعديل الطقس وأحدث المبادرات البحثية. وتستقطب المنصة مشاركة نخبة من الخبراء والعلماء والباحثين الدوليين، حيث ستغطي الندوات التفاعلية كل جوانب ومجالات الاستمطار وتعديل الطقس.
المصدر: جريدة الوطن
كلمات دلالية: برنامج الإمارات لبحوث علوم الاستمطار الذکاء الاصطناعی التغیر المناخی
إقرأ أيضاً:
تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار.
إجلاء جوي عاجل ينقذ حاجًا عراقيًا من أزمة قلبية حادة