«سدايا» تحتضن مواهب الشباب في الذكاء الاصطناعي عبر معسكرات «LLM»https://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/4569541-%C2%AB%D8%B3%D8%AF%D8%A7%D9%8A%D8%A7%C2%BB-%D8%AA%D8%AD%D8%AA%D8%B6%D9%86-%D9%85%D9%88%D8%A7%D9%87%D8%A8-%D8%A7%D9%84%D8%B4%D8%A8%D8%A7%D8%A8-%D9%81%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D8%B9%D8%A8%D8%B1-%D9%85%D8%B9%D8%B3%D9%83%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%C2%ABllm%C2%BB
«سدايا» تحتضن مواهب الشباب في الذكاء الاصطناعي عبر معسكرات «LLM»
سيحصل المشاركون في هذه المعسكرات و«الداتاثون» على فرصة لتعزيز مهاراتهم (سدايا)
تكثف «الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)» جهودها لوضع المملكة في مقدمة الدول الرائدة في مجال النماذج اللغوية الكبيرة، من خلال إطلاق مبادرة تدريبية غير مسبوقة تضم 32 معسكراً تحت مظلة «معسكرات LLM».
سيُفتح باب التسجيل في المعسكر الأول من هذه المبادرة حتى يوم 30 سبتمبر (أيلول) الحالي، مع الهدف الطموح لتطوير مهارات 800 من الشباب السعودي، خصوصاً حديثي التخرج من التخصصات التقنية. وستنطلق فعاليات المعسكر الأول في 8 أكتوبر (تشرين الأول) 2023، وذلك على مدى 4 أسابيع، بشكل افتراضي.
«سدايا» تطلق 32 معسكراً تدريبياً تحت اسم «معسكرات LLM» بهدف تطوير مهارات 800 شاب سعودي (سدايا)
تشمل محتويات المعسكر مقدمة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، والشبكات العصبية، والتعلم العميق، وتحليل بيانات النصوص. وفي ختام المعسكر، سيكون المتدربون قد حصلوا على الأدوات والمهارات التي تؤهلهم للحصول على شهادات احترافية في هذا المجال.
إضافة إلى ذلك، أطلقت «سدايا» مسابقة «داتاثون البيانات المفتوحة»، وهي مسابقة تهدف إلى تطوير المهارات في علوم البيانات وتحفيز الابتكار. يُستقبل التسجيل في هذا الحدث حتى 30 سبتمبر 2023، وهو موجه إلى 200 مشارك من بين الطلاب، والخريجين، وروّاد الأعمال.
يمكن المشاركة عبر الموقع الرسمي لـ«سدايا»... (سدايا)
ويعدّ هذا «الداتاثون» فرصة فريدة للمشاركين لاستعراض وتطوير أفكارهم في مسابقة تستمر لمدة يومين، تحت إشراف خبراء في المجال، قبل تقديم حلولهم في اليوم الثالث.
للراغبين في الانضمام إلى هذه المبادرات يمكنهم عبر الموقع الرسمي لـ«سدايا» تسجيل بياناتهم، والانطلاق في هذه الرحلة المثيرة نحو عالم البيانات والذكاء الاصطناعي.
قالت حكومة تايوان، يوم الأربعاء، إن استثناءها من القيود الأميركية الجديدة على صادرات رقائق وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي سيُسهم في «تعزيز الثقة» بضوابط تايبيه.
الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنواع الفرعية لمرض السكري
يسعى العلماء إلى إعادة تعريف كيفية إدارة الحالات المزمنة مثل السكري مما يوفر أملاً لملايين الأشخاص حول العالم (أدوبي)
لطالما تم تصنيف مرض السكري إلى نوعين رئيسيين. النوع الأول الذي يظهر غالباً في مرحلة الطفولة، والنوع الثاني الذي يرتبط بالسمنة ويتطور في وقت لاحق من الحياة. ومع ذلك، بدأ الباحثون يدركون أن النوع الثاني من السكري أكثر تعقيداً مما كان يعتقد سابقاً، مع وجود أنواع فرعية تختلف بناءً على العمر، والوزن، والعوامل الفسيولوجية.
في خطوة مبتكرة، طور باحثون من جامعة ستانفورد خوارزمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تستخدم بيانات من أجهزة مراقبة الغلوكوز المستمرة (CGMs) لتحديد 3 من أكثر الأنواع الفرعية شيوعاً للنمط الثاني من السكري. هذا التطور يعد بإمكانية تخصيص العلاج وتحسين الرعاية، بالإضافة إلى توسيع نطاق الوصول إلى التكنولوجيا الصحية.
إعادة التفكير في النمط الثاني من السكري
يمثل النمط الثاني من السكري نحو 95 في المائة من جميع حالات السكري. توضح الدكتورة تريسي مكلوغلين أستاذة الغدد الصماء بجامعة ستانفورد «أن الأمر أكثر تعقيداً من ذلك، وهناك فسيولوجيات مختلفة تؤدي إلى الحالة». وتضيف أن تصنيف الأنواع الفرعية للنمط الثاني يمكن أن يساعد في تحديد المخاطر المرتبطة بمضاعفات مثل أمراض القلب، أو الكلى، أو الكبد، وتخصيص العلاجات لتحسين النتائج. وتشرح: «كان هدفنا إيجاد طريقة أكثر وصولاً وفورية للناس لفهم صحتهم وتحسينها».
يقول الباحثون إن الدقة العالية للخوارزمية تصل إلى 90 % في تحديد الأنواع الفرعية (أدوبي)
كيف تعمل التكنولوجيا؟
تُستخدم اختبارات تشخيص السكري التقليدية لقياس مستويات الغلوكوز في الدم من خلال تحليل بسيط للدم، لكنها تقدم معلومات محدودة عن العمليات الفسيولوجية الأساسية. توفر أجهزة مراقبة الغلوكوز المستمرة (CGMs)، المتاحة دون وصفة طبية، صورة أكثر تفصيلاً من خلال تتبع مستويات السكر في الدم في الوقت الفعلي.
يشرح مايكل سنايدر، أستاذ علم الوراثة في جامعة ستانفورد وأحد قادة الدراسة، كيفية تحليل الخوارزمية لبيانات الغلوكوز. من خلال تحديد أنماط ارتفاع وانخفاض مستويات السكر في الدم بعد استهلاك الغلوكوز، يمكن للأداة الكشف بدقة تصل إلى 90 في المائة عن الأنواع الفرعية مثل مقاومة الإنسولين ونقص خلايا بيتا. ويشرح سنايدر أنه يمكن استخدام الأفراد للأداة من أجل اتخاذ تدابير وقائية، موضحاً كيف يمكن للتحذيرات المبكرة من مقدمات السكري أن تدفع لتغييرات في نمط الحياة مثل تحسين النظام الغذائي أو ممارسة الرياضة.
النتائج الرئيسية
شملت الدراسة 54 مشاركاً، منهم 21 لديهم مقدمات السكري و33 شخصاً أصحاء. قارن الباحثون بيانات «CGM» مع نتائج اختبارات تحمل الغلوكوز التقليدية التي تُجرى في العيادات. لم تطابق الخوارزمية هذه النتائج فقط، بل تجاوزتها من حيث الدقة. حددت الدراسة 3 أنواع فرعية رئيسية:
- مقاومة الإنسولين: عدم استجابة الخلايا بشكل فعال للإنسولين، مما يؤدي إلى تراكم الغلوكوز.
- نقص خلايا بيتا: عجز البنكرياس عن إنتاج كمية كافية من الإنسولين بسبب خلل في خلايا بيتا.
- نقص الإينكرتين: فشل هرمونات الأمعاء في تحفيز إفراز الإنسولين بشكل كافٍ بعد الوجبات.
تتطلب كل نوعية علاجاً مخصصاً، مما يجعل هذه التكنولوجيا نقطة تحول في رعاية السكري.
تمكن للأجهزة المحمولة المزودة بـ«CGM» والمدعومة بالذكاء الاصطناعي توفير رؤى في الوقت الفعلي لجعل الرعاية الشخصية أكثر سهولة وفعالية (أدوبي)
فوائد تتجاوز السكري
يمتد فهم هذه الأنواع الفرعية ليشمل فوائد تتجاوز إدارة السكري. أشارت مكلوغلين إلى أن مقاومة الإنسولين، حتى من دون التقدم إلى السكري، تمثل عامل خطر كبير لحالات مثل أمراض القلب والكبد الدهني.
علاوة على ذلك، تتيح سهولة استخدام «CGM» للأفراد مراقبة صحتهم من أي مكان. وأوضحت أن هذه التكنولوجيا تعد أداة قيّمة للأشخاص الذين يواجهون تحديات اقتصادية أو يعيشون في مناطق معزولة مؤكدة إمكانياتها في سد فجوات الوصول إلى الرعاية الصحية.
الصورة الأكبر
تمثل هذه الدراسة، التي نُشرت في مجلة «Nature Biomedical Engineering» خطوة كبيرة نحو الطب الدقيق. بدعم من مؤسسات مثل المعاهد الوطنية للصحة ومركز أبحاث السكري في جامعة ستانفورد. وتسلط الدراسة الضوء على أهمية دمج التكنولوجيا مع الرعاية الصحية لمعالجة الحالات المزمنة مثل السكري. ومع استمرار مكلوغلين وسنايدر في اختبار الخوارزمية على مرضى السكري من النوع الثاني، يتصور العالمان مستقبلاً تصبح فيه هذه الأدوات معياراً في رعاية السكري.
