«معلومات الوزراء» يعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات وتحليل البيانات
تاريخ النشر: 19th, November 2024 GMT
أكد مركز المعلومات ودعم اتخاذ القرار بمجلس الوزراء، تبنيه خلال الفترة الحالية تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة؛ لتقديم نماذج تحليلية متقدمة تساعد على التنبؤ بالتوجهات المستقبلية، بما يسهم في دعم صانع القرار، وفقاً لأعلى المستويات التكنولوجية المستخدمة في هذا الإطار، في إطار الحرص على مواكبة أحدث التكنولوجيا واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة كجزء من رؤية الحكومة المصرية نحو توطين هذه التقنيات المتقدمة.
وفي تقرير له، أشار مركز المعلومات إلى أن هذا التوجه يأتي في ظل تقنيات تكنولوجية يشهدها عصرنا الحالي تتطور بشكل مستمر وسريع، وهو ما يجب أن يتواكب معها ويستفيد منها جميع المتعاملين في مجال المعلومات بالشكل الذي يساعد على تقديم خدمة مميزة للمستفيدين وبالصورة التي تخدم مختلف جوانب التنمية.
وأوضح المركز، في تقريره، أن دوره كمركز فكر للحكومة المصرية يفرض ضرورة الاستفادة من كل ما هو جديد من تقنيات تكنولوجية ومعلوماتية يمكن أن يضعها أمام متخذي القرار؛ لمساعدته على أداء دوره بسرعة وكفاءة، وتقديم مختلف التحليلات والمؤشرات المدعومة بالتقنيات والتكنولوجيا الحديثة.
البوابة القانونية للتشريعات المصريةوفي الوقت نفسه، أشار المركز إلى أنه في الآونة الأخيرة تمكن من دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي بهدف الارتقاء بمستوى مخرجاته، ومنها على سبيل المثال البوابة القانونية للتشريعات المصرية، التي تعد أول قاعدة تشريعات حكومية مصرية وعربية وأفريقية يوطن بها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كأساس في آلية البحث، كما تحتوي البوابة على روبوت للدردشة (AI Chatbot) بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Open AI – GPT) لتطوير البوابة القانونية للتشريعات المصرية وتمكين الباحثين من البحث في محتوى التشريعات والأحكام والفتاوى.
ونوه المركز، أنه يعد نماذج محاكاة للتنبؤ بعدد من المتغيرات الاقتصادية والاجتماعية ذات الأولوية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتطوير لوحات معلوماتية ذكية (Smart Dashboards) تتضمن سيناريوهات ونماذج للتنبؤ بالمؤشرات الاقتصادية بالاعتماد على هذه التقنيات، فضلاً عن تحليل التصنيفات الائتمانية باستخدام الذكاء الاصطناعي لعدد من تقارير الرأي الائتماني لمجموعة من الدول الصادرة عن وكالة «موديز»، من خلال عرض التطور الزمني لأبرز الإيجابيات والسلبيات التي تضمنتها التقارير، وإعداد خرائط تفاعلية تعرض العلاقة بين أهم المتغيرات التي شملتها التقارير.
تطوير نظام رقمنة مستندات المكتبةوأكد المركز على استمرار سعيه لتطوير نظام استخلاص الفرص الاقتصادية بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، وتطوير نظام رقمنة مستندات المكتبة وإعداد الملخص والكلمات الدالة بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي (OPEN AI - GPT)، وتطوير نظام إدارة علاقات الخبراء والعملاء، وتحليل مشاركات الخبراء واستخلاص المرئيات بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن ذلك يقوم المركز بتوفير عدد من التطبيقات الذكية المعتمدة على تقنيات الذكاء الاصطناعي ؛ لتحليل المحتوى المعرفي لمنصة المشاركة المجتمعية «حوار»، وتعزيز آليات التواصل مع الخبراء والمواطنين.
بالإضافة إلى ذلك، يتم تطوير مساعد الموظف الذكي (GENIE – AI Chatbot) ؛ للرد على جميع الاستفسارات المعلوماتية للعاملين بالمركز عن اللوائح الداخلية وأدلة الموارد البشرية بالمركز، وذلك لتوفير الوقت والجهد؛ ولضمان بيئة عمل ذكية تساعد على أداء الأعمال بسهولة وإبداع وكفاءة
وأوضح المركز أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة يأتي كونها هدف استراتيجي يسعي من خلاله للتميز، ليكون في مرتبة متقدمة دائما ضمن مراكز الفكر الحكومية على المستوى الإقليمي أو العالمي، مشيراً إلى أنه قد فاز خلال السنوات الخمس الأخيرة بالعديد من الجوائز الدولية في مجالات عمله كافة؛ حيث فاز في يونيو 2022 بجائزة (SAG Award) الأمريكية الممنوحة لإصدارة المركز الرقمية "وصف مصر بالمعلومات" من بين نحو 100 ألف مؤسسة دولية حول العالم.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: اتخاذ القرار التصنيفات الائتمانية التطبيقات الذكية التكنولوجيا الحديثة الحكومة المصرية الفرص الاقتصادية اللوائح الداخلية المؤشرات الاقتصادية المشاركة المجتمعية
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