​منح من «غوغل» لباحثين في «كاوست» دعماً للذكاء الاصطناعي

«غوغل» تقدم 5 منح لأساتذة باحثين من «كاوست» لدعم جهودهم في مجالات أبحاث تعلم الآلة والنماذج اللغوية الكبيرة «LLMs» (شاترستوك)
«غوغل» تقدم 5 منح لأساتذة باحثين من «كاوست» لدعم جهودهم في مجالات أبحاث تعلم الآلة والنماذج اللغوية الكبيرة «LLMs» (شاترستوك)
TT

​منح من «غوغل» لباحثين في «كاوست» دعماً للذكاء الاصطناعي

«غوغل» تقدم 5 منح لأساتذة باحثين من «كاوست» لدعم جهودهم في مجالات أبحاث تعلم الآلة والنماذج اللغوية الكبيرة «LLMs» (شاترستوك)
«غوغل» تقدم 5 منح لأساتذة باحثين من «كاوست» لدعم جهودهم في مجالات أبحاث تعلم الآلة والنماذج اللغوية الكبيرة «LLMs» (شاترستوك)

بهدف دعم أبحاث الذكاء الاصطناعي تقدم «غوغل» منحاً بقيمة 100 ألف دولار لباحثين من قسم العلوم والهندسة الحاسوبية والكهربائية والحسابية في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست). تهدف «غوغل» إلى تعزيز الأبحاث في مجال تعلم الآلة متعدد اللغات والنماذج، خصوصاً في استخدام النماذج اللغوية التوليدية الكبيرة (LLMs) في ظل تطور الذكاء الاصطناعي. سيستفيد باحثو «كاوست» من هذه المنح في مواضيع تشمل الصحة، وفهم اللغة عبر الثقافات، والاستدامة، والخصوصية، والتعليم.

وأعربت سارة الحسيني، رئيسة قسم السياسات العامة لدى «غوغل». في المملكة العربية السعودية عن أمل شركتها في مواصلة تعزيز الإنجازات في مجال تعلم الآلة متعدد اللغات والنماذج: «الذي سيعود بالنفع على المنطقة والعالم بأسره».

من جهتها، أشادت جامعة «كاوست» باعتراف «غوغل» بجودة المواهب في قسم العلوم والهندسة الحاسوبية والكهربائية والحسابية التابعة لها. وقال البروفيسور جيانلوكا سيتي، عميد قسم العلوم والهندسة الحاسوبية والكهربائية والحسابية في «كاوست» إن هذه المنح ستتيح لأعضاء الهيئة الأكاديمية تعزيز الجهود في مجال تعلم الآلة متعدد اللغات والنماذج، وتطوير النماذج اللغوية الكبيرة في المجالات التي يمكنها إحداث تأثير مجتمعي هائل.

سيتناول الباحثون مواضيع تشمل الصحة وفهم اللغة عبر الثقافات والاستدامة والخصوصية والتعليم (غوغل)

أبرز الحاصلين على المنح

قال البروفيسور برنارد غانم، الأستاذ المشارك في الهندسة الكهربائية والحاسب الآلي (ECE) وعلوم الحاسب الآلي (CS)، إن المنحة ستساعد في دعم تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من متابعة التعلم من تدفقات البيانات. وأوضح أن هذه النماذج ستستمر في تعلم مفاهيم جديدة، كما تظهر بشكل طبيعي بمرور الوقت.

كما حصل على المنحة البروفيسور طارق النفوري هو أستاذ في الهندسة الكهربائية والحاسب الآلي والباحث الرئيسي في مختبر نظم المعلومات في «كاوست». وأوضح أن المنحة ستسهم في دمج تعلم الآلة في جوهر عمليات الشبكة اللاسلكية بإحداث تحسينات كبيرة في تجربة المستخدم، وكفاءة الشبكات، وقابليتها للتوسع، ودفع حدود ما هو ممكن في مجال الاتصالات الحديثة.

وتهدف أبحاث البروفيسور النفوري إلى إنشاء بنية تحتية مرنة وفعالة للشبكات اللاسلكية المفتوحة (RAN) التي تستفيد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة لتحسين أداء الشبكات اللاسلكية وقابليتها للتكيف.

ومن بين الحاصلين على منحة «غوغل» البروفيسور محمد الحسيني، الأستاذ المساعد في علوم الحاسب الآلي، عن عمله الرائد في مجال تعلم الآلة، وتحديداً في تقنيات الحوسبة البصرية من خلال مختبره (VISION CAIR). وتتمحور أبحاثه حول تطوير نماذج ذكاء اصطناعي شاملة يمكنها تفسير البيانات البصرية واللغوية وتوليدها عبر لغات وسياقات ثقافية متعددة، مما يعالج التنوع في التجارب العاطفية البشرية.

وحصل على المنحة أعضاء هيئة تدريس آخرين في «كاوست»، مثل البروفيسور دي وانغ، الأستاذ المساعد في علوم الحاسب الآلي والباحث الرئيسي في مختبر الخصوصية والوعي والمسؤولية والثقة (PART)، والبروفيسور شين غاو، رئيس وأستاذ برنامج علوم الحاسب الآلي والمدير المساعد المكلف لمركز العلوم البيولوجية الحاسوبية (CBRC) وقائد مجموعة المعلوماتية الحيوية الهيكلية والوظيفية في الجامعة.

أحد المباني في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية «كاوست» (شاترستوك)

مركز عالمي لـ«كاوست»

تحتل «كاوست» المرتبة 17 على الصعيد العالمي في تصنيفات علوم الحاسب الآلي (CSRankings)، وهي تصنيفات تقيس مخرجات أقسام الحاسب الآلي في أبرز المنشورات العلمية المرموقة بين عامي 2014 - 2024 في مجالات الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة والحوسبة البصرية، وتحديداً الرؤية الحاسوبية والرسوميات الحاسوبية والتصوير التحليلي.

ويتصادف توقيت هذه المنح مع إعلان «كاوست» عن تأسيس مركزها الجديد للتميز في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يسعى إلى تسريع التميز في أبحاث الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطويرها في السعودية من خلال ابتكار نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي للأغراض العامة، وتدريب أفضل الممارسات التي تغذي الحلول المتخصصة لأولويات للبحث والتطوير والابتكار في المملكة.


مقالات ذات صلة

«غوغل» تعزز تجربة زوار ومتابعي أولمبياد باريس عبر تقنيات وتحديثات خاصة

تكنولوجيا تقدم «غوغل» التحديثات في الوقت الفعلي والخرائط التفاعلية وخدمات البث ومساعدي الذكاء الاصطناعي لمتابعي الأولمبياد (غوغل)

«غوغل» تعزز تجربة زوار ومتابعي أولمبياد باريس عبر تقنيات وتحديثات خاصة

بمساعدة التكنولوجيا المتقدمة والمنصات الرقمية لـ«غوغل»، يمكن لمشجع أولمبياد باريس في جميع أنحاء العالم البقاء على اتصال واطلاع طوال المباريات.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا «كراود سترايك» هي شركة تكنولوجيا أميركية عملاقة تقدر قيمتها بأكثر من 80 مليار دولار (شاترستوك)

«كراود سترايك»: 97 % من أجهزة استشعار «ويندوز» عادت للعمل

بعد أسبوع من الأزمة المعلوماتية العالمية التي تسببت بها، أعلنت «كراود سترايك» عودة 97 في المائة من أجهزة استشعار «ويندوز» للعمل.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا من السهل على مجرمي الإنترنت اعتراض أو فك تشفير أو اختراق البيانات التي يتم نقلها عبر شبكات الـ«واي فاي» المجانية (شاترستوك)

25 % من شبكات الـ«واي فاي» المجانية في أولمبياد باريس غير آمنة

يلعب توافر نقاط الـ«واي فاي» المجانية دوراً مهماً، وخاصة أثناء الأحداث العامة الكبيرة، لكنها تطرح مخاطر التهديدات الإلكترونية.

نسيم رمضان (لندن)
خاص ينتظر أن يشهد أولمبياد باريس عشرة أضعاف الحوادث السيبرانية التي استهدفت أولمبياد طوكيو (شاترستوك)

خاص 4 مليارات حادث سيبراني متوقع في أولمبياد باريس

فريق «استخبارات التهديدات» والذكاء الاصطناعي في طليعة أسلحة أول مركز موحد للأمن السيبراني في تاريخ الأولمبياد.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يمكن أن يسهّل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة (شاترستوك)

الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بـ3 مرات في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمر

ابتكر باحثون بجامعة كمبردج نموذجاً للتعلم الآلي يمكنه التنبؤ بتطور مشاكل الذاكرة والتفكير الخفيفة إلى مرض ألزهايمر بدقة أكبر من الأدوات السريرية.

نسيم رمضان (لندن)

الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بـ3 مرات في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمر

يمكن أن يسهّل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة (شاترستوك)
يمكن أن يسهّل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة (شاترستوك)
TT

الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بـ3 مرات في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمر

يمكن أن يسهّل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة (شاترستوك)
يمكن أن يسهّل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة (شاترستوك)

يمثل الخرف تحدياً كبيراً لجهات الرعاية الصحية حول العالم، وتقدر التكلفة السنوية لرعايته بنحو 820 مليار دولار، بحسب تحليل لدراسة العبء العالمي للمرض لعام 2019. وتشير الإحصاءات إلى أن أكثر من 50 مليون شخص عالمياً يعانون الخرف، مع توقعات بارتفاع الحالات ثلاث مرات تقريباً على مدى السنوات الخمسين المقبلة.

يعد الاكتشاف المبكر لمرض ألزهايمر الذي يعد السبب الأكثر شيوعاً للخرف، أمراً بالغ الأهمية للعلاج الفعال. وغالباً ما تعتمد طرق التشخيص الحالية على اختبارات غازية ومكلفة، مثل فحوص التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني والبزل القطني. هذه الأساليب ليست متاحة دائماً في جميع المراكز الطبية؛ مما يؤدي إلى التشخيص الخاطئ وتأخير العلاج.

يتطور ألزهايمر ببطء ويتفاقم تدريجياً على مدار أعوام عدة وفي نهاية المطاف يؤثر على أغلب المناطق بالدماغ (شاترستوك)

تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي

في تطور واعد، ابتكر باحثون من قسم علم النفس بجامعة كمبردج نموذجاً للتعلم الآلي يمكنه التنبؤ بتطور مشاكل الذاكرة والتفكير الخفيفة إلى مرض ألزهايمر بدقة أكبر من الأدوات السريرية الحالية.

بنى فريق البحث النموذج باستخدام بيانات من أكثر من 400 فرد من مجموعة بحثية في الولايات المتحدة. بعدها تحققوا من صحة النموذج باستخدام بيانات المرضى في العالم الحقيقي من 600 مشارك إضافي من المجموعة الأميركية نفسها وبيانات من 900 فرد يحضرون عيادات الذاكرة في بريطانيا وسنغافورة.

أظهرت خوارزمية الذكاء الاصطناعي قدرتها على التمييز بين ضعف الإدراك الخفيف المستقر وتلك التي تتطور إلى مرض ألزهايمر في غضون ثلاث سنوات. ومن المثير للإعجاب أنها حددت بشكل صحيح الأفراد الذين سيصابون بمرض ألزهايمر في 82 في المائة من الحالات وأولئك الذين لن يصابوا به في 81 في المائة من الحالات باستخدام الاختبارات المعرفية وفحص التصوير بالرنين المغناطيسي فقط.

يهدف فريق البحث إلى توسيع نموذجهم ليشمل أشكالاً أخرى من الخرف مثل الخرف الوعائي والجبهي الصدغي (شاترستوك)

تعزيز دقة التشخيص

أثبت نموذج الذكاء الاصطناعي أنه أكثر دقة بثلاث مرات تقريباً في التنبؤ بتقدم مرض ألزهايمر من الطرق السريرية القياسية، والتي تعتمد عادةً على علامات مثل ضمور المادة الرمادية أو الدرجات المعرفية. وقد يؤدي هذا التحسن الكبير إلى تقليل معدل التشخيص الخاطئ وتمكين التدخل المبكر؛ مما قد يحسّن نتائج المرضى.

كما استخدم الباحثون النموذج لتصنيف المرضى المصابين بمرض ألزهايمر إلى ثلاث مجموعات بناءً على البيانات من زيارتهم الأولى لعيادة الذاكرة. شملت المجموعات أولئك الذين ستظل أعراضهم مستقرة (نحو 50 في المائة)، وأولئك الذين سيتقدمون ببطء (نحو 35 في المائة)، وأولئك الذين سيتدهورون بسرعة (نحو 15 في المائة). تم التحقق من صحة هذه التوقعات من خلال بيانات المتابعة على مدى ست سنوات. يمكن أن يسهل التعرف المبكر على المرضى الذين من المرجح أن يتقدموا بسرعة العلاج في الوقت المناسب والمراقبة الدقيقة.

الآثار المترتبة على رعاية المرضى

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لهذا النموذج الذكي في قدرته على تبسيط مسارات رعاية المرضى. بالنسبة لـ50 في المائة من الأفراد الذين تكون أعراض فقدان الذاكرة لديهم مستقرة وربما بسبب عوامل أخرى مثل القلق أو الاكتئاب، يمكن للنموذج أن يساعد في توجيههم إلى المسارات السريرية المناسبة، وتجنب علاجات الخرف غير الضرورية. لا يعمل هذا التمييز على تحسين رعاية المرضى فحسب، بل يخفف أيضاً من القلق المرتبط بالتشخيصات غير المؤكدة.

وقد سلطت البروفيسورة زوي كورتزي، المؤلفة الرئيسية للدراسة، الضوء على التأثير المحتمل لهذه الأداة قائلة إنه تم ابتكار أداة، على الرغم من استخدامها فقط لبيانات من الاختبارات المعرفية وفحوص التصوير بالرنين المغناطيسي، فإنها أكثر حساسية من الأساليب الحالية في التنبؤ بما إذا كان شخص ما سيتقدم من أعراض خفيفة إلى مرض ألزهايمر. وأضافت كورتزي أن من شأن هذا أن يحسّن بشكل كبير من رفاهية المريض، ويُظهر الأشخاص الذين يحتاجون إلى أقرب رعاية، مع إزالة القلق عن هؤلاء المرضى الذين نتوقع أن يظلوا مستقرين.

ابتكر الباحثون أداة أكثر حساسية من الأساليب الحالية في التنبؤ بما إذا كان شخص ما سيتطور من أعراض خفيفة إلى مرض ألزهايمر (شاترستوك)

الاتجاهات المستقبلية

أكد الدكتور بن أندروود، استشاري الطب النفسي، على أهمية الحد من عدم اليقين التشخيصي. وأضاف: «في العيادة، أرى كيف أن عدم اليقين بشأن ما إذا كانت هذه قد تكون العلامات الأولى للخرف يمكن أن يسبب الكثير من القلق للأشخاص وأسرهم، فضلاً عن كونه محبطاً للأطباء الذين يفضلون كثيراً تقديم إجابات قاطعة».

يهدف فريق البحث الآن إلى توسيع نموذجهم ليشمل أشكالاً أخرى من الخرف، مثل الخرف الوعائي والخرف الجبهي الصدغي، مع دمج أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك علامات فحص الدم. وأعربت البروفيسورة كورتزي عن تفاؤلها بالمستقبل قائلة إن «رؤيتنا هي توسيع نطاق أداة الذكاء الاصطناعي لدينا لمساعدة الأطباء السريريين في تعيين الشخص المناسب في الوقت المناسب لمسار التشخيص والعلاج المناسب».