إنجازات «محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي» تضعها في مصاف أفضل الجامعات عالمياً

حمل النصف الأول، من عام 2024، نتائج متميزة لـ«جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي»، على الصعيد الأكاديمي العالمي، في ظل التطور الرقمي والتنافس المحموم بين الجامعات العالمية، المتخصصة في الذكاء الاصطناعي.

ونشرت الجامعة، التي تعد أول جامعة للدراسات العليا المتخصصة في بحوث الذكاء الاصطناعي بالمنطقة، 300 ورقة بحثية، بين الأول من يناير وحتى 30 يونيو 2024، نوقشت ونشرت في مؤتمرات أكاديمية عالمية ومجلات متخصصة مرموقة، وشارك في إعدادها 80 عضواً رائداً على مستوى العالم من هيئتها التدريسية، و200 طالب باحث، الأمر الذي جعل الجامعة تتبوأ المركز الأول وسط نظيراتها من الجامعات المتهمة بالتقنيات الرقمية، ما يرسخ مكانتها العلمية، ويصنفها من الجامعات الرائدة عالمياً في مجال الذكاء الاصطناعي.

وظهر تميز الجامعة بصورة كبيرة في المؤتمر الدولي حول تمثيلات التعلّم، الذي أقيم خلال مايو الماضي في رواندا، حيث نشرت الجامعة 39 ورقة بحثية حول الذكاء الاصطناعي.

وتأتي النتائج الجديدة، التي حققتها «جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي»، لتؤكد الترتيب العالمي الذي وضعته «CSRankings»، لقياس مدى تطور الجامعات الأكاديمية حول العالم، وتصنف الجامعة بعد خمس سنوات من تأسيسها، ضمن أفضل 100 جامعة حول العالم في مختلف مجالات علوم الحاسوب، ومن بين أفضل 20 جامعة حول العالم في مجالات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية وتعلّم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية وعلم الروبوتات.

أفضل ورقة بحثية:

وحصلت الجامعة، كذلك، على تنويه التميز، عن خمس أوراق بحثية، نشرت خلال الأشهر الستة الماضية، وبحثت الورقة الأولى التصدي لسوء استخدام النصوص التي تولدها النماذج اللغوية الكبيرة، حيث تعاون الباحثون في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي مع نظراء لهم حول العالم لتطوير سلسلة من الموارد، التي تساهم في التعرّف على النصوص، التي تولّدها النماذج اللغوية الكبيرة، ما قد يؤثر بشكل كبير في قطاعات مختلفة، مثل: الصحافة والأوساط الأكاديمية والتعليم.

وحصدت الورقة البحثية، التي حملت عنوان: «إم 4: التعرّف على النصوص التي تولّدها الآلة باستخدام أنظمة الصندوق الأسود التي تشمل أدوات توليد ومجالات ولغات متعددة»، جائزة أفضل ورقة بحثية مرجعية، في مؤتمر الفرع الأوروبي لجمعية اللغويات الحاسوبية لعام 2024، الذي عُقد في شهر مارس الماضي.

تحليل تسلسل الجينات:

أما ورقة البحث الثانية، التي ناقشت تحسين عملية تحليل تسلسل الجينات للتحكم في الأمراض بشكل أفضل، فتعاون فيها البروفيسور كون زانغ، الأستاذ في قسم تعلّم الآلة ورئيس مركز الذكاء الاصطناعي التكاملي بالإنابة في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، مع غانغشو ليو، وهو الطالب الذي أشرف على مسيرته في برنامج الدكتوراه، وعدد من الباحثين من أفضل الجامعات الأميركية، بهدف تطوير نموذج، يساهم في تحسين دقة الإجراءات، التي تتيح تحديد تسلسل الجينات والتحليلات الناتجة عنها.

واقترح الباحثون في الورقة البحثية الثالثة، التي حملت عنوان: «رؤى جديدة حول خفض التباين في العتبة الصلبة من الرتبة الصفرية: نقل الخطأ في التدرج والتناقضات في التوسع»، نهجاً جديداً لتقليص عدد الأخطاء عند تدريب النماذج، وذلك من خلال تحسين إدارة التباين، ما يسمح بالتوصل إلى نتائج موثوقة أكثر، وبسرعة أكبر، ولا بد من الإشارة إلى أن الاختبارات التي أجراها الفريق على المحافظ المالية، وتحديات الأمن السيبراني، بدت واعدة.

وقاد باحثون من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، خلال الورقة البحثية الرابعة «النموذج اللغوي الكبير متعدد النماذج الأول من نوعه الذي يتيح فهماً مفصلاً للصور»، فريقاً عالمياً، عمل على تطوير نموذج لغوي بصري متقدم، يحمل اسم «جلام إم»، ويدعم التفاعل عالي الموثوقية بين النصوص والصور، ويمتلك هذا النموذج القدرة على توليد استجابات لغوية طبيعية، ترتبط بالأجسام التي تَرِد في الصور على مستوى البيكسل، ما يحسن الشرح الآلي للصور والاستدلال، والقدرة على تبديل الأجسام فيها.

أما ورقة البحث الخامسة، التي حملت عنوان: «طريقة جديدة لتعزيز كفاءة محوّلات رؤية الذكاء الاصطناعي»، فتعاون فيها الدكتور شياودان ليانغ، والبروفيسور شياوجون شانغ، وكلاهما أستاذ في قسم الرؤية الحاسوبية بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، مع نظراء لهما من حول العالم؛ لتطوير تقنية جديدة قادرة على تعزيز فاعلية محوّلات الرؤية، التي تُعتبر عنصراً أساسياً في معظم النماذج الحديثة لتحليل الصور ومقاطع الفيديو.