سدايا وIBM.. اتفاق لإنشاء مركز للتميز في الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 11th, September 2024 GMT
ضمن فعاليات القمة العالمية للذكاء الاصطناعي بنسختها الثالثة، وقّعت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي "سدايا" مذكرة تفاهم مع شركة IBM العالمية.
وجرى توقيع الاتفاقية في مركز الملك عبدالعزيز الدولي للمؤتمرات بالرياض، ووقعها د. ياسر بن محمد العنيزان، الرئيس التنفيذي للمركز الوطني للذكاء الاصطناعي ممثلًا عن "سدايا"، والمدير العام لشركة IBM في المملكة العربية السعودية فهد بن عافت العنزي.
وتهدف مذكرة التفاهم إلى العمل نحو إنشاء مركز تميز متخصص في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع التركيز على تنفيذ تطبيقات مبتكرة تلبي احتياجات الجهات الحكومية وفقًا لأفضل المعايير وأطر الحوكمة العالمية.
وكذلك تضمنت أوجه التعاون إطلاق تحدي علام الذي يهدف إلى تطوير حلول ابتكارية، وتحفيز الابتكار من خلال تطوير وتحسين النماذج اللغوية الضخمة LLM في مجال اللغة العربية، وذلك باستخدام نموذج "علام".
.article-img-ratio{ display:block;padding-bottom: 67%;position:relative; overflow: hidden;height:0px; } .article-img-ratio img{ object-fit: contain; object-position: center; position: absolute; height: 100% !important;padding:0px; margin: auto; width: 100%; } سدايا توقع مذكرة تفاهم مع شركة IBM لإنشاء مركز للتميز في الذكاء الاصطناعي - واس
ومن المتوقع أن تسهم هذه الشراكة في تبادل الخبرات وتعزيز القدرات الوطنية، ما يدعم أهداف رؤية السعودية 2030 في بناء مجتمع معرفي، وتعزيز مكانة المملكة كمركز عالمي للتقنيات المتقدمة.
ويأتي هذا التعاون ضمن جهود "سدايا" لتوفير نموذج علام على المنصات العالمية كأفضل نموذج توليدي عربي، ضمن فئته وفقًا للتقييم المعياري (Arabic MMLU) المتخصص باللغة العربية على المنصات العالمية، ما سيسهم في تمكين المطورين والمستخدمين لحلول وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتعلق باللغة العربية بالمملكة ومختلف أنحاء العالم.
وسبق أن أعلنت "سدايا" وشركة IBM استضافة نموذج "علام" على منصة Watsonx والسحابة الحكومية "ديم".
ومن خلال هذه المبادرة، ستتمكن الجهات من الاستفادة من خدمات متقدمة وفريدة من نوعها، ما يسهم في تعزيز الابتكار التقني بالمنطقة.
وتضمنت أوجه التعاون بين "سدايا" وIBM أيضًا إنشاء مركز تميز متخصص في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإطلاق تحدي علام الذي يسعى إلى اكتشاف المواهب والكفاءات المتميزة في مجال الذكاء الاصطناعي.
المصدر: صحيفة اليوم
كلمات دلالية: العودة للمدارس العودة للمدارس العودة للمدارس واس الرياض المملكة العربية السعودية أخبار السعودية سدايا تحدي علام الذكاء الاصطناعي التوليدي الذکاء الاصطناعی
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