%99 نسبة تحقق دقة البيانات في إنجاز معاملات «البلديات والنقل»
تاريخ النشر: 15th, April 2024 GMT
هالة الخياط (أبوظبي)
أخبار ذات صلةأكدت دائرة البلديات والنقل أن استخدامها تقنية أتمتة العمليات الروبوتية «RPA» في تعزيز الكفاءة وتبسيط العمليات، أسهم في تحسين دقة البيانات بنسبة 99%، وتمكنت من إنجاز 500 ألف معاملة، ووفرت 63 ألف ساعة عمل، ووفرت وقت وجهد 120 موظفاً.
وبينت الدائرة، في إحصائيات أعلنتها مؤخراً، أنها أنجزت 42 عملية مؤتمتة بالروبوت، وتمكنت من تسريع إنجاز المهام من أيام لدقائق، ما أدى إلى تحسينات كبيرة في الإنتاجية والكفاءة، وتعزيز ريادة الدائرة في تحقيق وتفعيل أفضل الممارسات العالمية في تطوير الأداء والارتقاء بالخدمات العامة
وتعمل الدائرة على توظيف أحدث التقنيات لتحسين خدماتها الرقمية، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتنفيذ المهام والإجراءات الروتينية، وتفريغ الموظفين لتحفيز طاقاتهم الإبداعية والابتكارية التي من شأنها الارتقاء بخدمات البلدية، وتحقيق أعلى نسبة لرضا المتعاملين، وتعزيز مسيرة المضي قدماً نحو التحول الرقمي والحكومة الإلكترونية المتكاملة.
ومن الخدمات التي تم تنفيذها عن طريق الروبوت «RPA»، خدمة اعتماد الإجازات المرضية الخاصة بالموظفين، بالإضافة إلى دعم خدمات الشؤون المالية والتسجيل العقاري.
وأفادت الدائرة إلى أنها تعمل حالياً على توسيع خريطة استخدام هذا النظام على نطاق جميع قطاعاتها والبلديات التابعة لها ومراكزها الفرعية، في خطوة تأتي ضمن البرنامج المتكامل الذي يستهدف أتمتة الإجراءات والعمليات، والارتقاء بالخدمات، وتوظيف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لدعم هدف الدائرة نحو مقومات الحكومة الذكية.
كما يصب هذا البرنامج ضمن منهجية الدائرة في تكريس الروح الإبداعية والابتكارية لدى الموظفين، والخروج بهم من أجواء الأداء الروتيني إلى عالم التجديد والابتكار والأفكار الريادية، حيث يسهم النظام الروبوتي في تسريع إنجازات المعاملات، ويقلص من رحلة الإجراءات، ويتيح المجال لاستثمار وقت الموظف في التفكير الإبداعي والابتكاري والبحث الدائم عن المبادرات الخلاقة الرائدة والمميزة.
الإنجاز
بينت الدائرة أن مخرجات الذكاء الاصطناعي من شأنه تخفيض التكلفة التشغيلية من جهة، وتقليل ساعات العمل المطلوبة لإنجاز المهام والإجراءات وتنفيذ المعاملات والطلبات، بحيث ينعكس ذلك إيجابياً على مستوى الإنتاجية وجودتها كماً وكيفاً.
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: دائرة البلديات والنقل أبوظبي الذكاء الاصطناعي التحول الرقمي الروبوتات
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)
اقتراح أميركي يسمح لإيران بتخصيب اليورانيوم.. ولكن!