إي آند مصر توسع شراكتها مع إريكسون في الخدمات المدارة ودعم العملاء
تاريخ النشر: 23rd, January 2025 GMT
أعلنت شركة إي آند مصر وإريكسون (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: ERIC)، عن تمديد اتفاقية الخدمات المدارة ودعم العملاء لمدة خمس سنوات أخرى، وذلك بهدف دعم مزود خدمات الاتصالات لتعزيز تركيزه على العملاء ودمج الذكاء الاصطناعي وتحسين الكفاءة وقابلية التوسع وتوفير التكاليف.
وستواصل إريكسون بموجب هذه الاتفاقية الممددة تولي مسؤولية تنفيذ عمليات الشبكة ودعم العملاء لشركة إي آند مصر، لمساعدتها على تعزيز جودة الخدمة وتحسين تجارب المستخدمين وزيادة القدرة على التوسع لنمو الشبكة في المستقبل، وهذا عبر الاستفادة من قدرات إريكسون الرائدة عالمياً في مجال عمليات الشبكة المتطورة والتحسينات، بالإضافة إلى قدرات الذكاء الاصطناعي والقدرات الرقمية.
قال عمرو فتحي, الرئيس التنفيذي لقطاع التكنولوجيا المعلومات من إي آند مصر: "في إطار سعينا لتطوير الشبكة وتحقيق رؤيتنا لنكون العلامة التجارية الأولى في مجال الاتصالات الرقمية في مصر، نعتمد على إريكسون كشريك موثوق به منذ فترة طويلة من خلال تمديد اتفاقية خدمات الشبكة المدارة. وتسلط هذه الشراكة الضوء على الرؤية المشتركة للاستفادة من تقنيات الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحقيق التقدم في مجال الاتصالات من الجيل التالي, ونسعى للاستفادة من خبرة إريكسون لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الشبكة، وتعزيز جودة الخدمة وتجربة المستخدم لمشتركينا مع تمهيد الطريق لتحقيق النمو المستقبلي“.
قال إيكو نيلسون، نائب للرئيس ورئيس وحدة العملاء العالمية لأعمال شركة إي آند في شركة إريكسون الشرق الأوسط وأفريقيا: "نفتخر بتمديد اتفاقيتنا مع إي آند مصر, الأمر الذي يعزز التزامنا بتوفير جودة خدمة استثنائية. وتتماشى شراكتنا الممتدة مع جهود شركة إي آند مصر لتوفير تجربة مستخدم مرتفعة المستوى لعملائها في ظل تحولها إلى شركة تكنولوجية تدعم المستقبل الرقمي المتصل."
شركة إي آند مصر تتمتع بتاريخ طويل من التعاون مع شركة إريكسون إلى ما يقرب من عقدين من الزمن في العديد من المجالات، وشهدتا معاً تحولاً لجيليين في تكنولوجيا الهاتف المحمول، كما أنهما تستعدان حالياً لإطلاق شبكة الجيل الخامس في مصر.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی شرکة إی آند مصر
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