استقبلت هيئة الإعلام الإبداعي في أبوظبي خلال أسبوع المحاكاة ضمن الدورة الرابعة من أكاديمية CNN أبوظبي، مشاركة 95 طالباً من أكاديميات CNN في مختلف أنحاء العالم، إلى جانب 45 طالباً من أبوظبي، لتطبيق المهارات التي تعلموها في بيئة تحاكي العمل الصحفي الواقعي.

وافتتحت الشيخة شما بنت سلطان بن خليفة بن زايد آل نهيان، الرئيس والمدير التنفيذي لهيئة المسرّعات المستقلة لدولة الإمارات العربية المتحدة للتغير المناخي، أسبوع المحاكاة بكلمة افتتاحية، ثم ندوة بعنوان «إضاءة الطريق: الذكاء الاصطناعي، والاستدامة، والقصص التي لم تحكى بعد».

وقالت الشيخة شما بنت سلطان بن خليفة بن زايد آل نهيان: «نشهد حالياً تزايد توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستدامة، ما يجمع بين أبرز مواضيع عصرنا، لكن استخدام الذكاء الاصطناعي ليس الحل المناسب لجميع القضايا البيئية، على الرغم من أنه يقدم إمكانات هائلة. تخيلوا مثلاً، مصانع تعتمد الذكاء الاصطناعي لمنع الهدر أو أنظمة ذكاء اصطناعي تضبط شبكات الطاقة في المدن فورياً على الوضع الأمثل. لكن المفارقة أن استهلاك هذه الأنظمة الذكية لقدرٍ كبير من الطاقة يؤدي إلى خلق نوع من عدم المساوة باستفادة بعض المجتمعات من تلك التقنيات، وتحمُّل المجتمعات الأخرى الأعباء البيئية الناتجة عن ذلك، وهنا يبرز دوركم كرواة قصص وصحافيين وصُنّاع محتوى، من خلال رصد هذه الفروقات بين المجتمعات والأنظمة، وتسليط الضوء على التحديات الناشئة».

وتضمنت الدورة الرابعة من أكاديمية CNN أبوظبي جلسات تدريبية بقيادة نخبة من قادة الإبداع والتكنولوجيا الرقمية، منهم معالي عمر بن سلطان العلماء، وزير دولة للذكاء الاصطناعي والاقتصاد الرقمي وتطبيقات العمل عن بعد، وسعادة محمد الحمادي، العضو المنتدب والرئيس التنفيذي لشركة الإمارات للطاقة النووية، وبيل غيتس، الرئيس التنفيذي السابق لشركة مايكروسوفت، والدكتور إنريكو ناتاليزيو، الباحث الرئيسي في معهد الابتكار التكنولوجي، وبيكي أندرسون، مدير تحرير CNN أبوظبي ومذيعة برنامج Connect the World with Becky Anderson.

وشملت الدورة التي بدأت في سبتمبر 2024 أيضاً عدداً من ورش العمل التفاعلية تمحورت حول تزويد الطلاب بالمهارات والمواضيع المطلوبة في مجال الصحافة وسرد القصص، ومنها الأخلاقيات في الصحافة، وفن سرد القصص، ورواية القصص عبر الهاتف المحمول، ومقدمة في الذكاء الاصطناعي، والسرد الرقمي للقصص، وكتابة السيناريو، وعرض القصص، واستكشاف مواقع التصوير مع لجنة أبوظبي للأفلام، وأفضل ممارسات جمع الأخبار والتحقق منها، وفن الكتابة للتلفزيون، وإنشاء حزمة إخبارية مع مراسل CNN، والتقارير مفتوحة المصدر، إضافة إلى ورش عمل افتراضية عن التقارير مفتوحة المصدر والتصوير الإخباري.

واختبر الطلاب المشاركون تجربة محاكاة لمصادر شائعة للمعلومات ومضللة عبر الإنترنت، منها هجمات التصيد الإلكتروني، ومقاطع الفيديو المزيفة والمحادثات الهاتفية وغيرها ضمن الأسبوع الختامي، وعملت مجموعات فرق مكونة من 5 أشخاص على تقصّي الحقيقة، لإنتاج قصصهم مع توظيف المهارات المكتسبة خلال الدورة التي امتدت 11 أسبوعاً. وشارك في الدورة صحفيون من 20 دولة من مبادرات أكاديمية CNN من مختلف أنحاء العالم، ومنها أكاديمية CNN أبوظبي، وأكاديمية CNN في أربيل، وجامعة ولاية جورجيا، ومعهد جورجيا للتكنولوجيا، وكلية هونغ كونغ تشوهاي، وجامعة هوارد، وكلية جامعة دبلن، وجامعة فلوريدا، وجامعة نوتنغهام في ماليزيا. ووصل إلى أبوظبي 95 مشاركاً دولياً للتعاون مع 45 مشاركاً محلياً، ما شكَّل لقاءً عالمياً جمع 140 موهبة شابة.

وقال محمد ضبيع، المدير العام لهيئة الإعلام الإبداعي بالإنابة: «تستمر أكاديمية CNN أبوظبي في تقديم المهارات والمعرفة اللازمة للنجاح في الصناعات الإبداعية، كونها محركاً أساسياً لتطوير المواهب المستقبلية في المجال، إلى جانب التغلب على التحديات التي تواجه الصناعة من انتشار للمعلومات المضللة، والذي يعد جزءاً أساسياً من مستقبل الصحافة ورواية القصص».

وأضاف: «نجحت الأكاديمية في أبوظبي بتوفير فرص استثنائية للطلاب ومن مختلف دول العالم من خلال الثروة المعرفية التي تقدمها لهم، إلى جانب نخبة الخبراء والمتحدثين والقادة الذي تمت استضافتهم على مدى الأسابيع الماضية، ونستمر باستكشاف جميع الفرص التي تعزز من تأثير هذه المبادرة مثل شراكتنا مع كليات التقنية العُليا، وتطوير المواهب الشابة وتأهيلهم لمستقبلهم الإبداعي».

وقال فيل نيلسون، نائب الرئيس التنفيذي للشؤون التجارية الدولية في CNN: «نفخر بالأعمال الملهمة للمشاركين في دورة هذا العام، حيث تكاملت المرافق والبنية الأساسية المذهلة التي قدمها شركاؤنا في أكاديمية CNN أبوظبي، مع نطاق وعمق الدورة التدريبية التي قدمها الصحافيون والخبراء التقنيون في CNN، وشارك في دورة هذا العام العدد الأكبر من الطلاب مقارنةً بالأعوام السابقة للتعلم واكتساب الخبرات والمهارات المطلوبة من خبراء CNN لرسم مسيرتهم المهنية».

وقالت سكينة كاظمي، إحدى المشاركات في أكاديمية CNN أبوظبي 2024: «سعدت بالمشاركة في دورة هذا العام، واكتساب العديد من الأفكار الإبداعية، بوجود شخصيات شكلت جزءاً كبيراً من التاريخ ونستلهم منها المعارف والخبرات».

وقالت ريم المزروعي، إحدى المشاركات في أكاديمية CNN أبوظبي 2024: «تعلمت من الأكاديمية أهمية الصحافة، وتَبني مبدأ الشفافية في مهنتي من خلال اكتساب مهارات عديدة في إعداد المحتوى».

يُذكر أنَّ أكاديمية CNN أبوظبي أُسست في عام 2020 بهدف تمكين الجيل المقبل من الصحافيين، وصقل مهاراتهم في سرد القصص عبر مختلف المنصات بإشراف طاقم CNN من مذيعين ومراسلين ومتخصصين فنيين من جميع أنحاء العالم، بالشراكة مع هيئة الإعلام الإبداعي والتعاون مع كليات التقنية العليا في دولة الإمارات العربية المتحدة، لتوفير التقييم الأكاديمي، ما يعكس اهتمام الهيئة برعاية المواهب الإبداعية في الدولة وتطويرها، وسد الفجوة بين التعليم والقطاع الخاص.

وستُفتح طلبات الدفعة 2025-2026 في نهاية الربع الثاني من عام 2025 عبر موقع أكاديمية CNN على الإنترنت https://www.cma.gov.ae/cnn-academy


المصدر: جريدة الوطن

كلمات دلالية: 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)

أخبار ذات صلة الذكاء الاصطناعي يسلّح جهاز المناعة بـ"صواريخ" لمهاجمة الخلايا السرطانية الذكاء الاصطناعي يقلل إشعاع التصوير الطبي بنسبة 99% المصدر: الاتحاد - أبوظبي

مقالات مشابهة

  • حوارٌ مثيرٌ مع الذكاء الاصطناعي
  • هل تنفجر معدلات النمو الاقتصادي في زمن الذكاء الاصطناعي؟
  • اللجنة العليا المنظمة لدورة الألعاب السعودية تقرر عدم إقامة النسخة الرابعة هذا العام
  • دعوة لمقاربة شاملة لتنظيم الذكاء الاصطناعي
  • الجدل الاقتصادي في شأن الذكاء الاصطناعي 1/5
  • الذكاء الاصطناعي يفضّل الاستشهاد بالمحتوى الصحفي
  • البشر يتبنون لغة الذكاء الاصطناعي دون أن يشعروا
  • الصين تحذر من احتكار الذكاء الاصطناعي
  • أعضاء “مكافحة المخدرات” يجتازون دورة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الإعلام
  • الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية