زار الشيخ نهيان بن مبارك آل نهيان، وزير التسامح والتعايش، جناح «مركز تريندز للبحوث والاستشارات» وتوقّف عند ما يحويه من رموز ثقافية تقرأ الماضي بعين المستقبل، وإصدارات ونتاج بحثي، مثمناً فكرة استحضار الماضي وربطه بالحاضر والمستقبل في جناح المركز، كما أشاد بجهود «تريندز» وحضوره الفاعل في الأنشطة والفعاليات الثقافية محلياً وعالمياً.
كما زار الجناح الشيخ محمد بن خليفة بن محمد بن خالد آل نهيان، واطلع على أقسام جناح «تريندز»، الراعي البلاتيني للمعرض. وزار الجناح أيضاً الشيخ الدكتور سالم بن ركاض العامري عضو المجلس الوطني الاتحادي سابقاً، ورئيس مجلس إدارة جمعية الإمارات للسرطان، وسيف الناصري وكيل البلديات في أبوظبي، و أنطوان ديلكور، سفير مملكة بلجيكا لدى دولة الإمارات، الذي أكد أهمية معارض الكتب والفعاليات الثقافة في نشر المعرفة وتعزيز التواصل والتفاعل بين الشعوب
وقد واصل «تريندز» فعالياته وحضوره في المعرض عبر جناحه المعزَّز بالذكاء الاصطناعي، حيث زاره عدد كبير من المسؤولين والكتّاب والباحثين والإعلاميين وجمهور المعرض.
وضمن فعاليات المركز في المعرض عقدت جلسة علمية موسعة بعنوان: «الذكاء الاصطناعي ومستقبل الإعلام: بين التمكين والتحيّز – الفرص، التحديات، المخاطر، والحياد»، بمشاركة باحثين وإعلاميين.
واستهلت الجلسة بعرض علمي قدمته الأكاديمية الروسية الدكتورة أوريكا شافتكوفا، أستاذة الإعلام في جامعة الصداقة بين الشعوب في روسيا، والتي شاركت عن بُعد عبر تقنية الاتصال المرئي. واستعرضت شافتكوفا أبرز نتائج دراستها البحثية الحديثة، التي نُشرت بالتعاون مع مركز تريندز، حول تأثير الذكاء الاصطناعي في ممارسات العمل الإعلامي.
وأشارت الدكتورة أوريكا شافتكوفا إلى التحديات المتنامية التي يفرضها تسارع دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في غرف الأخبار، موضحة أن هذه التقنيات، على الرغم مما توفره من كفاءة وسرعة في معالجة البيانات، تظل قاصرة عن فهم السياقات الاجتماعية والثقافية المعقدة. كما حذرت من ظاهرة «التحيّز الخوارزمي»، التي قد تسهم في إعادة إنتاج أنماط التمييز والانتقائية داخل المحتوى الإعلامي، ما يستلزم تعزيز الوعي النقدي بالخوارزميات لدى العاملين في المجال والجمهور على حد سواء.
المصدر: صحيفة الخليج
كلمات دلالية: فيديوهات الشيخ نهيان بن مبارك آل نهيان تريندز مركز تريندز للبحوث والاستشارات
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
اتحاد الكرة يوضح: أسباب اختيار طولان لمهمة عاجلة