شراكة بين "فودافون عُمان" وجامعة السلطان قابوس لتعزيز الابتكار في الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 20th, April 2025 GMT
◄ بدر الزيدي: الشراكة تجمع البحث الأكاديمي مع الخبرة العملية لإيجاد حلول واقعية
مسقط- الرؤية
أبرمت فودافون عُمان شراكة استراتيجية مع جامعة السلطان قابوس تهدف إلى تعزيز البحث العلمي وتوسيع آفاق الابتكار، بما يسهم في بناء منظومة رقمية متقدمة تواكب تطلعات الاقتصاد الوطني.
ومن خلال هذه الاتفاقية، سيتم إطلاق "جائزة فودافون للابتكار"، التي تمنح الطلاب منصة لتطوير أفكارهم وترجمتها إلى حلول تقنية قابلة للتطبيق، إلى جانب رعاية مقعد دراسي لدرجة الدكتوراة في الذكاء الاصطناعي وتعليم الآلة والحلول الرقمية.
وقال المهندس بدر الزيدي الرئيس التنفيذي لفودافون عُمان: "الابتكار لا يتحقق بالتكنولوجيا وحدها، بل بالبيئة التي تجمع بين الفكرة والإمكانات، وبين المعرفة والتطبيق، وشراكتنا مع جامعة السلطان قابوس تمثل خطوة نحو بناء هذه البيئة؛ حيث يلتقي البحث الأكاديمي بالخبرة العملية لإيجاد حلول واقعية تسهم في تقدم القطاع، ومن خلال مبادرات مخصصة لدعم جهود البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحديثة، نعمل على إعداد كفاءات وطنية قادرة على قيادة التحول الرقمي في عُمان".
وتعكس هذه الشراكة أهمية التعاون بين القطاع الأكاديمي وقطاع الأعمال في توجيه البحث العلمي نحو مجالات تتماشى مع احتياجات السوق، وتدعم التقدم التقني، ومع تسارع تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي والحلول الرقمية، تبرز الحاجة إلى مبادرات تربط المعرفة بالتطبيق العملي، وتهيئ كوادر قادرة على مواكبة متغيرات الاقتصاد الوطني.
وتشير الدراسات العالمية إلى أن الذكاء الاصطناعي والأتمتة قد يسهمان بما يصل إلى 15.7 تريليون دولار أمريكي في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030، وفي ظل الحراك المتسارع في منطقة الشرق الأوسط نحو توظيف هذه التقنيات، تواصل سلطنة عُمان تعزيز قدراتها الرقمية ضمن إطار رؤية عُمان 2040، التي تركز على بناء اقتصاد متنوع يقوده التحول الرقمي، ويستند إلى المعرفة والتطور التقني كركائز رئيسية للتنمية.
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2025
يدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي مرحلةً أكثر نضجًا في عام 2025، حيث يتم تحسين النماذج لزيادة دقتها وكفاءتها، وتقوم الشركات بدمجها في سير العمل اليومي.
يتحول التركيز من ما يمكن أن تفعله هذه الأنظمة إلى كيفية تطبيقها بشكل موثوق وعلى نطاق واسع. ما يبرز هو صورة أوضح لما يتطلبه بناء ذكاء اصطناعي توليدي ليس قويًا فحسب، بل موثوقًا أيضًا.
جيل جديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
تتخلى نماذج اللغات الكبيرة عن سمعتها كعملاق متعطش للموارد. فقد انخفضت تكلفة توليد استجابة من نموذج بمقدار 1000 ضعف خلال العامين الماضيين، مما جعلها تضاهي تكلفة البحث البسيط على الويب. هذا التحول يجعل الذكاء الاصطناعي الفوري أكثر قابلية للتطبيق في مهام الأعمال الروتينية.
يُعدّ التوسع مع التحكم أيضًا من أولويات هذا العام. لا تزال النماذج الرائدة (Claude Sonnet 4، وGemini Flash 2.5، وGrok 4، وDeepSeek V3) كبيرة الحجم، ولكنها مصممة للاستجابة بشكل أسرع، والتفكير بوضوح أكبر، والعمل بكفاءة أكبر. لم يعد الحجم وحده هو العامل المميز. المهم هو قدرة النموذج على التعامل مع المدخلات المعقدة، ودعم التكامل، وتقديم مخرجات موثوقة، حتى مع ازدياد التعقيد.
شهد العام الماضي انتقادات كثيرة لهلوسة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في إحدى القضايا البارزة، واجه محامٍ من نيويورك عقوبات لاستشهاده بقضايا قانونية من اختراع ChatGPT. هذا أمرٌ تكافحه نماذج اللغات الكبيرة هذا العام. حيث تُستخدم معايير جديدة لتتبع هذه الإخفاقات وتحديد كميتها، مما يُمثل تحولًا نحو التعامل مع الهلوسة كمشكلة هندسية قابلة للقياس بدلاً من كونها عيبًا مقبولًا.
مواكبة الابتكار السريع
أحد الاتجاهات الرئيسية لعام 2025 هو سرعة التغيير. تتسارع إصدارات النماذج، وتتغير القدرات شهريًا، ويخضع ما يُعتبر أحدث التقنيات لإعادة تعريف مستمرة. بالنسبة لقادة المؤسسات، يُنشئ هذا فجوة معرفية قد تتحول بسرعة إلى منافسة.
البقاء في الطليعة يعني البقاء على اطلاع دائم. تُتيح فعاليات، مثل معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، فرصة نادرة للاطلاع على مستقبل التكنولوجيا من خلال عروض توضيحية واقعية، ومحادثات مباشرة، ورؤى من القائمين على بناء هذه الأنظمة ونشرها على نطاق واسع.
تبني المؤسسات
في عام 2025، سيتجه التحول نحو الاستقلالية. تستخدم العديد من الشركات بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في أنظمتها الأساسية، لكن التركيز الآن منصبّ على الذكاء الاصطناعي الوكيل. هذه نماذج مصممة لاتخاذ الإجراءات، وليس فقط توليد المحتوى.
وفقًا لاستطلاع رأي حديث، يتفق 78% من المديرين التنفيذيين على ضرورة بناء منظومات رقمية لوكلاء الذكاء الاصطناعي بقدر ما هي للبشر خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة. يُشكّل هذا التوقع كيفية تصميم المنصات ونشرها. هنا، يُدمج الذكاء الاصطناعي كمشغل؛ فهو قادر على تشغيل سير العمل، والتفاعل مع البرامج، ومعالجة المهام بأقل قدر من التدخل البشري.
كسر حاجز البيانات
تُعدّ البيانات أحد أكبر العوائق أمام التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. اعتمد تدريب النماذج الكبيرة تقليديًا على استخراج كميات هائلة من النصوص الواقعية من الإنترنت. ولكن في عام 2025، سيجفّ هذا النبع. أصبح العثور على بيانات عالية الجودة ومتنوعة وقابلة للاستخدام أصعب أخلاقيًا، ومعالجتها أكثر تكلفة.
لهذا السبب، أصبحت البيانات الاصطناعية أصلًا استراتيجيًا. بدلاً من استخراج البيانات من الإنترنت، تُولّد البيانات الاصطناعية بواسطة نماذج لمحاكاة أنماط واقعية. حتى وقت قريب، لم يكن واضحًا ما إذا كانت البيانات الاصطناعية قادرة على دعم التدريب على نطاق واسع، لكن أبحاث مشروع SynthLLM، التابع لشركة مايكروسوفت، أكدت قدرتها على ذلك (إذا استُخدمت بشكل صحيح).
تُظهر نتائجهم إمكانية ضبط مجموعات البيانات الاصطناعية لتحقيق أداء يمكن التنبؤ به. والأهم من ذلك، اكتشفوا أيضًا أن النماذج الأكبر حجمًا تحتاج إلى بيانات أقل للتعلم بفعالية، مما يسمح للفرق بتحسين نهج التدريب الخاص بها بدلًا من إهدار الموارد على حل المشكلة.
جعله يعمل
يشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي نموًا متزايدًا في عام 2025. أصبحت نماذج اللغات الكبيرة الأكثر ذكاءً، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المنظمون، واستراتيجيات البيانات القابلة للتطوير، الآن عوامل أساسية للتبني العملي. وللقادة الذين يخوضون هذا التحول، يقدم معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أوروبا رؤية واضحة لكيفية تطبيق هذه التقنيات وما يتطلبه نجاحها.
مصطفى أوفى (أبوظبي)
لجنة أمن محلية الخرطوم.. طوف أمني مشترك بالسوق المحلي والمركزي بقوة مشتركة من الشرطة وجهاز المخابرات والاستخبارات