هيئة الاستثمار تستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم بيئة الاستثمار
تاريخ النشر: 11th, September 2024 GMT
قال حسام هيبة، الرئيس التنفيذي للهيئة العامة للاستثمار والمناطق الحرة، إن الهيئة تقوم حالياً بالتعاون مع وزارة الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات بتحديث منصة تقديم خدماتها لتأهيل الهيئة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المنشأت الاقتصادية العاملة تحت مظلة الهيئة، بغرض المساهمة في إنتاج حلول واستراتيجيات قصيرة وطويلة المدى تدعم بيئة الاستثمار في مصر.
وتعمل حوالي 400 ألف منشأة اقتصادية تحت مظلة الهيئة العامة للاستثمار والمناطق الحرة، من أصل حوالي 6 ملايين منشأة اقتصادية عاملة في مصر.
وقال حسام هيبة، خلال مشاركته في النسخة الخامسة من مؤتمر الاستثمار في مستقبل مصر التي ينظمها الاتحاد العام للغرف التجارية المصرية، إن مصر، رغم تصدرها قائمة الدول الأفريقية في جذب التدفقات الاستثمارية، إلا أنها في سباق شديد وصعب نحو هدف متحرك، وهو جذب استثمارات جديدة إلى السوق المصري، خاصةً في قطاع الرقمنة وتكنولوجيا المعلومات المتجدد باستمرار، والذي يشهد كل فترة ظهور آليات تمويل ونظم استثمارية وإجراءات وتشريعات مبتكرة تناسب طبيعة هذا القطاع.
واستعرض حسام هيبة جهود الهيئة لتهيئة بيئة الاستثمار للشركات التكنولوجية، بدايةً من رقمنة الخدمات وإطلاق التأسيس الإلكتروني للشركات، وتعديل الإجراءات لتيسير إنشاء الشركات الفردية والشركات الافتراضية بالإضافة إلى السماح بضم الأنشطة الخدمية إلى الأنشطة المسموح لها بالعمل داخل المناطق الحرة لأول مرة، وذلك للمساهمة في زيادة صادرات مصر من الخدمات.
كما أشار حسام هيبة إلى استضافة الهيئة للوحدة الدائمة لدعم الشركات الناشئة وريادة الأعمال، والتي تقوم بتنسيق جهود كل الجهات المعنية بهذا القطاع سريع النمو، وتعريف رواد الأعمال بكافة الخدمات والمزايا المُقدمة للشركات الناشئة.
شهد المؤتمر حضور المهندس أحمد الظاهر، الرئيس التنفيذي لهيئة تنمية صناعة تكنولوجيا المعلومات "إيتيدا"، والمهندس محمد عزام، نائب رئيس المجلس العربي للمسئولية المجتمعية، والمهندس خليل حسن خليل، رئيس الشعبة العامة للاقتصاد الرقمي والتكنولوجيا بالاتحاد العام للغرف التجارية، والمهندس حسام مجاهد، رئيس مجلس إدارة جمعية اتصال، وأحمد السبكي، عضو مجلس إدارة غرفة صناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الرئيس التنفيذي للهيئة العامة للاستثمار المناطق الحرة وزارة الاتصالات حسام هیبة
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