حكومة أبوظبي تطلق استراتيجيتها الرقمية 2025-2027
تاريخ النشر: 21st, January 2025 GMT
أبوظبي - وام
أعلنت حكومة أبوظبي إطلاق «استراتيجية حكومة أبوظبي الرقمية 2025-2027»، لتعزيز مسيرة التحول في الإمارة نحو حكومة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث تهدف الاستراتيجية التي تتولى تنفيذها دائرة التمكين الحكومي - أبوظبي بالتعاون مع الجهات الحكومية في الإمارة، إلى تحقيق الريادة العالمية للإمارة في الحكومة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مع استثمارات تقدر قيمتها بـ 13 مليار درهم حتى نهاية العام الجاري والعامين المقبلين، بما يطور ويعزز منظومة الابتكار وتبني التكنولوجيا في إمارة أبوظبي.
وتستهدف الاستراتيجية تأسيس بنية تحتية متينة تشكّل أساساً رقمياً مرناً وقابلاً للتطوير، للوصول إلى تبني الحوسبة السحابية السيادية بنسبة 100% في مختلف العمليات الحكومية وأتمتتها ورقمنتها بنسبة 100%، وكذلك إنشاء منصة رقمية موحّدة لإدارة الموارد المؤسسية، بما يسهم في تبسيط العمليات ورفع مستويات الإنتاجية والكفاءة. وكجزء من برنامج «الذكاء الاصطناعي للجميع» ضمن الاستراتيجية، تستثمر حكومة أبوظبي في تدريب وتمكين مواطني الإمارة في استخدامات الذكاء الاصطناعي المختلفة، إلى جانب استخدام أكثر من 200 حل مبتكر للذكاء الاصطناعي في كافة الخدمات الحكومية، ما يعزز مكانة إمارة أبوظبي كمركز عالمي للابتكار المدعوم بالذكاء الاصطناعي. كما ستسهم الاستراتيجية في تطوير المعايير والأسس الرقمية القوية التي تضمن أعلى معايير الأمن السيبراني، المهيئة للتنبؤ بالتحديات المستقبلية ومعالجتها بكفاءة عالية.
وبهذه المناسبة، قال أحمد تميم هشام الكتّاب، رئيس دائرة التمكين الحكومي: إن استراتيجية حكومة أبوظبي الرقمية 2025-2027 تُجسّد رؤية قيادتنا الرشيدة لحكومة رائدة في الذكاء الاصطناعي من خلال دمج حلوله في مختلف عملياتها للمساهمة بضمان بناء مستقبل يتسم بالاستباقية والمرونة العالية، ومدعوماً بالتكنولوجيا بشكل كامل. وعن طريق دمج الذكاء الاصطناعي والتقنيات السحابية والرؤى المبنية على البيانات في أسس ومنهجيات عمل حكومة أبوظبي، فإننا سنحدث تحولاً نوعياً في تجربة المتعاملين وتقديم الخدمات الحكومية، بما يعزز كفاءة العمليات الحكومية والإنتاجية، ويدفع عجلة التنمية الاقتصادية المستدامة.
وتستند «استراتيجية حكومة أبوظبي الرقمية» إلى ما يزيد على عقد من التحول الرقمي، حيث ارتقت أبوظبي في مسارها من الحكومة الإلكترونية إلى الحكومة الذكية وصولاً إلى الحكومة الرقمية، وتتجه اليوم للوصول إلى حكومة رائدة في الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمواطنين والمقيمين والشركات عبر مختلف القطاعات.
وتشمل أبرز المبادرات التي جرى إطلاقها مؤخراً الجيل الثالث لمنصة الخدمات الحكومية «تم 3.0»، و«برنامج أبوظبي لتجربة متعاملين بلا جهد»، ما يمهد الطريق للجيل المقبل من الحلول والتقنيات الرقمية، المبنية على الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المستدامة والحوسبة السحابية وتحليل البيانات.
ومن المتوقع أن تسهم الاستراتيجية بأكثر من 24 مليار درهم من إجمالي الناتج المحلي لإمارة أبوظبي بحلول العام 2027، ما سيسهم أيضاً في توفير أكثر من 5,000 فرصة عمل تدعم جهود التوطين. ومن خلال مبادرات رئيسية، بما في ذلك الشراكات مع جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي لتعزيز المهارات، و«مجلس أبحاث التكنولوجيا المتطورة» للوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة، وتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مع مجموعة G42، والشركاء العالميين، تعمل أبوظبي على ترسيخ مكانتها العالمية كمركز للحوكمة الرقمية والتنمية المستدامة.
المصدر: صحيفة الخليج
كلمات دلالية: تسجيل الدخول تسجيل الدخول فيديوهات أبوظبي الذکاء الاصطناعی حکومة أبوظبی
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