"سدايا" تدرب 7898 شخصًا على البيانات والذكاء الاصطناعي بالربع الأول من 2024
تاريخ النشر: 5th, June 2024 GMT
وضعت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي "سدايا" منذ إنشائها عام 2019م على سلم أولوياتها الاهتمام في بناء القدرات الوطنية لتحقيق مستهدفات رؤية السعودية 2030 عبر برامج ومعسكرات تدريبية تهدف إلى تطوير الكوادر الوطنية في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي, فعملت خلال الربع الأول من عام 2024م على تدريب أكثر من 7898 مواطناً ومواطنة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي عبر 1600 ساعة تدريبية موزعة على 11 برنامجًا ومعسكرًا تدريبيًا.
وتحظى مثل هذه البرامج التطويرية التي تطلقها "سدايا" بدعم واهتمام صاحب السمو الملكي الأمير محمد بن سلمان بن عبدالعزيز آل سعود ولي العهد رئيس مجلس إدارة الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)، انطلاقًا من حرصه - حفظه الله - على دعم المبدعين وبناء القدرات الوطنية وتسخير الإمكانات لتطوير مهاراتهم وإثراء معارفهم في تقنيات البيانات والذكاء الاصطناعي.
وكانت سدايا قد أعلنت عن إطلاق "برنامج سدايا المستقبل"؛ بهدف استقطاب المتميزين من خريجي تخصصات علوم الحاسب الآلي والتقنية من جامعات وكليات المملكة وبرنامج خادم الحرمين الشريفين للابتعاث، لبناء قدراتهم وتطوير مهاراتهم للعمل في "سدايا" في مجال تقنيات البيانات والذكاء الاصطناعي، كذلك أعلنت عن إطلاق أكاديمية الذكاء الاصطناعي التوليدي بالتعاون مع شركة "إنفيديا"؛ لبناء جيل قادر متمكن في تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعاون مع أفضل الجهات التقنية في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، ووضع بصمة سعودية مميزة في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وذلك انطلاقاً من تطلعات المملكة لتكون عنصراً فاعلاً في المنظومة العالمية وتسخير الذكاء الاصطناعي لخير البشرية. كما أطلقت الإطار الوطني للمعايير المهنية للبيانات والذكاء الاصطناعي ليشكل مرجعاً وطنيا لمهن الذكاء الاصطناعي في سوق العمل ويحدث باستمرار لضمان تغطية جميع الوظائف الناشئة وما يرتبط بها من محددات ومؤهلات ومهارات وتغطية الفجوات المهارية المرتبطة بها بما ينعكس إيجاباً على استدامة الموارد البشرية في القطاع وتطويرها بما يضمن تغطية الفجوات الوظيفية في المجال المتجدد بطبيعته.
وجرى في ذلك الصدد إطلاق الإطار السعودي الأكاديمي لمؤهلات الذكاء الاصطناعي "ذكاء التعليم" الموجه لمؤسسات التعليم والتدريب كمرجع لبناء وتقديم البرامج التعليمية في الذكاء الاصطناعي والذي يركز على جانب مواصفات خطط البرامج الأكاديمية والتدريبية في مجال الذكاء الاصطناعي، والإسهام في بناء ورعاية المؤهلات في هذا المجال وفق أفضل الممارسات والمعايير بناءً على مقارنات مع جهات مرجعية عالمية، وأعلنت عن تدشين معمل "أكاديمية سدايا" في جامعة الباحة؛ بغرض تأهيل طلاب الجامعة والمختصين في المنطقة، والتعاون في تعزيز الوعي في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي والتقنيات الممكنة لها.
وفي سبيل بناء قدرات القوى الوطنية بمجال البيانات والذكاء الاصطناعي عملت "سدايا" على مدى 3 أشهر على تدريب 169 من منسوبي وزارة الداخلية في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي ضمن جهود "سدايا" في تأهيل القدرات الوطنية لتعزيز عمل القطاعات الأمنية والمدنية التابعة لوزارة الداخلية باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، واحتفت بتخريج 6911 من طلبة المرحلتين المتوسطة والثانوية في برنامج مبرمجي ذكاء المستقبل، و 59 مواطناً ومواطنة في معسكر حوكمة البيانات، و229 مواطناً ومواطنة في معسكر تعلم الآلة، و215 مواطناً ومواطنة في معسكر LLM، و40 مواطناً ومواطنة في معسكر بنية المفاتيح العامة وشهادات المواقع الآمنة، ومعسكر إدارة البيانات 53 مواطناً ومواطنة.
وقد أطلقت سدايا برنامج أكاديمية الذكاء الاصطناعي التوليدي لتدريب القدرات الوطنية في مجال هندسة الذكاء الاصطناعي بمعايير عالمية بالشراكة مع شركة إنفيديا والذي تدرب فيه 25 من الكوادر الوطنية المختصة في الذكاء الاصطناعي, ونفذت ورشة عمل حول الذكاء الاصطناعي التوليدي بالتعاون مع شركة Dell، لرفع الوعي تجاه التقنيات واستهدف 70 متدرباً ومتدربة.
وتعد "أكاديمية سدايا" إحدى مبادرات "سدايا" التي تستهدف رفع مستوى الكفاءات الوطنية في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي وصناعة قدرات بشرية قادرة على قيادة سوق العمل من خلال العديد من البرامج والأنشطة الواعدة، حيث تسعى الأكاديمية إلى تنمية رأس المال البشري وبناء قدرات وطنية تتمتع بكفاءة عالية وربطها بمهن المستقبل التي يحتاجها الوطن، وتنطلق الأكاديمية في جهودها من جملة من الأهداف تتمثل في تطوير البرامج الموجهة للكفاءات الوطنية في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي، وإعداد وتنفيذ برامج مبادرات تطوير المهارات، وتعزيز الشراكات مع الجهات الأكاديمية والجامعات في مجال تدريب الكوادر وبناء الكفاءات، ومتابعة دراسة وتحليل سوق العمل لاستباق وتلبية الاحتياجات من المهارات.
وسعت إلى تقديم مبادرات نوعية تدعم برامج الوعي في البيانات والذكاء الاصطناعي وذلك بالتعاون مع كبرى شركات التقنية في العالم، وعملت على نشر المعرفة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال الوصول إلى جامعات المملكة، وإقامة منتديات معرفية تجمع أساتذة الجامعات والطلاب لزيادة المعرفة بهذه التقنيات، وقدمت برامجًا متخصصة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي لتدريب القيادات السعودية في عدد من الجهات الحكومية.
المصدر: صحيفة عاجل
كلمات دلالية: سدايا الذكاء الاصطناعي فی مجال البیانات والذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی التولیدی تقنیات الذکاء الاصطناعی القدرات الوطنیة الوطنیة فی مجال برامج ا
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة