صندوق بروكفيلد الكندي سيستثمر 20 مليار يورو في الذكاء الاصطناعي بفرنسا
تاريخ النشر: 9th, February 2025 GMT
يعتزم صندوق الاستثمار الكندي بروكفيلد استثمار 20 مليار يورو في فرنسا بحلول 2030 لتطوير مراكز بيانات، على هامش قمة الذكاء الاصطناعي في باريس.
وتشكل مراكز البيانات التي غالباً ما تكون عبارة عن مبان عملاقة مصممة للسماح بتدريب الذكاء الاصطناعي، موضوع منافسة شديدة بين البلدان لاستضافتها.وكشفت الرئاسة الفرنسية الخميس أن دولة الإمارات ستبني مركز بيانات عملاقاً في فرنسا باستثمار يتراوح بين 30 و50 مليار يورو.
وحسب صحيفة "لا تريبون دو ديمانش"، يخطط بروكفيلد لإنفاق 15 مليار يورو على مراكز البيانات الجديدة، "وفي مقدمها مشروع ضخم في كامبراي، شمال فرنسا، بقوة قصوى تبلغ غيغاواط واحد".
وكشفت الصحيفة الاتفاق في 31 يناير(كانون الثاني) بين الرئيس الفرنسي إيمانويل ماكرون ورئيس الصندوق بروس فلات.
ويُتوقع تخصيص المليارات الخمسة المتبقية لـ"بنى تحتية مرتبطة" بالمشروع، بينها ما يهم إنتاج الطاقة، إذ من المعروف أن مراكز البيانات تستهلك كميات كبيرة من الطاقة.
بفضل قوة الحوسبة القصوى التي تصل إلى غيغاواط واحد، فإن مشروع بروكفيلد في كامبراي يضاهي مركز البيانات الذي تخطط لإقامته دولة الإمارات في مجمع يركز على الذكاء الاصطناعي.ومن المفترض أن يكون الأخير الأكبر في أوروبا، لكن موقعه لم يُحدد في هذه المرحلة.
وأعلنت وزيرة الذكاء الاصطناعي الفرنسية كلارا شاباز أيضاً أن 35 موقعاً "جاهزة للاستخدام" لاستضافة مراكز بيانات جديدة في البلاد، ومن المقرر أن تشغل هذه المشاريع مساحة تُقدّر بنحو 1200 هكتار، وسيُكشف موقعها في بداية الأسبوع المقبل.
وتضمّ فرنسا حالياً أكثر من 300 مركز بيانات، ما يجعلها السادسة عالمياً بين الدول المستضيفة لمراكز البيانات، بعد الولايات المتحدة، وألمانيا، والمملكة المتحدة، والصين وكندا، حسب تقرير للمجلس الاقتصادي والاجتماعي والبيئي.
ومن المتوقع صدور إعلانات أخرى في قمة باريس للذكاء الاصطناعي التي تستمر حتى الثلاثاء في العاصمة الفرنسية، في "ستاسيون إف"، حاضنة الشركات الناشئة التي أسسها الملياردير الفرنسي كزافييه نيل، المستمثمر في التكنولوجيا.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: عام المجتمع اتفاق غزة سقوط الأسد إيران وإسرائيل غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية فرنسا الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی مراکز البیانات ملیار یورو
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)
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟