شبكة أبوظبي للإعلام تحصد جائزة Oracle للابتكار
تاريخ النشر: 26th, March 2025 GMT
أبوظبي (الاتحاد)
أعلنت «أبوظبي للإعلام» فوزها بجائزة Oracle للابتكار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI Applications Innovation Award) لعام 2024، وذلك تقديراً لريادتها في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن عملياتها الرقمية، مما ساهم في تحسين الكفاءة التشغيلية، وتعزيز تجربة المستخدم.
ويأتي هذا التكريم ضمن إطار جهود «أبوظبي للإعلام» المستمرة في تبنّي أحدث الحلول التكنولوجية، حيث نجحت في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن منظومتها الرقمية، ما أدى إلى تحسين جودة المحتوى، وأتمتة العمليات، وتوفير رؤى تحليلية متقدمة، تسهم في دعم عملية اتخاذ القرار.
وفي تعليق على هذا الإنجاز، قال راشد القبيسي، الرئيس التنفيذي لـ«أبوظبي للإعلام»: «إن الفوز بهذه الجائزة يعكس التزامنا الراسخ بالابتكار والتحول الرقمي، ويؤكد رؤيتنا في تقديم محتوى متطور وذكي يعزز تجربة الجمهور. لقد مكّننا استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من تحقيق كفاءة أكبر في عملياتنا التحريرية والإنتاجية، مما ساهم في تقديم محتوى أكثر تفاعلية وذات قيمة مضافة لمتابعينا».
من جانبه، قال طالب الزعابي، الرئيس التنفيذي للخدمات المساندة في «أبوظبي للإعلام»: «يشكل اعتماد تقنيات Oracle السحابية والذكاء الاصطناعي التوليدي، خطوة محورية في رحلتنا نحو التحول الرقمي. لقد ساهمت هذه الحلول في تحسين عملياتنا التشغيلية، وتعزيز الإنتاجية، ورفع مستوى الدقة والجودة في مختلف أقسام الشركة. هذا الإنجاز يعكس التزامنا بالاستثمار في أحدث التقنيات لدفع عجلة النمو والابتكار».
ويعد فوز «أبوظبي للإعلام» بهذه الجائزة شهادة على نجاحها في تبني أحدث تقنيات Oracle، مما يعزز مكانتها كرائدة في القطاع الإعلامي الرقمي، ويدعم مساعيها في تحقيق استدامة الابتكار، وتقديم محتوى إعلامي متقدم على المستوى الإقليمي والعالمي.
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: شبكة أبوظبي للإعلام راشد القبيسي أوراكل التحول الرقمي أبوظبي للإعلام الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی التولیدی أبوظبی للإعلام
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