تواصل جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، أول جامعة للدراسات العليا المتخصصة في بحوث الذكاء الاصطناعي، ترسيخ مكانتها العالمية، وذلك من خلال مجموعة من البحوث الرائدة على نطاق واسع وبوتيرة سريعة تجعلها من المؤسسات الرائدة في مجالها.

ونشر الباحثون في الجامعة، وهم أكثر من 80 عضواً رائداً على مستوى العالم من هيئتها التدريسية وأكثر من 200 باحث ومئات الطلاب، ما يزيد عن 300 ورقة بحثية نشرت في مجلّات ومؤتمرات مرموقة في مجال الذكاء الاصطناعي من بداية العام وحتى نهاية يونيو 2024. وشملت هذه الإنجازات، نشر 39 ورقة بحثية في المؤتمر الدولي حول تمثيلات التعلّم لعام 2024 الذي عقد في شهر مايو.

وتأتي هذه الإنجازات لتضاف إلى سجل النجاحات التي حققتها الجامعة في عام 2023، حيث نشرت 612 ورقة بحثية في أفضل المؤتمرات العالمية، بما في ذلك 30 ورقة في المؤتمر الدولي للرؤية الحاسوبية، و34 ورقة بحثية في مؤتمر الرؤية الحاسوبية، والتعرف إلى الأنماط التابع لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات ومؤسسة الرؤية الحاسوبية، و44 ورقة بحثية في مؤتمر الأساليب التجريبية في معالجة اللغات الطبيعية، و53 ورقة بحثية في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية.

تفوق

يذكر أن الجامعة أصبحت اليوم، وبعد 5 أعوام منذ تأسيسها، من 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 «وفق ترتيب CSRankings».

وشملت الأوراق 5 أوراق بحثية متميّزة نشرها الباحثون في الجامعة خلال الأشهر الـ6 الماضية، الأولى هي التصدي لسوء استخدام النصوص التي تولدها النماذج اللغوية الكبيرة، وتعاون 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 على قطاعات مختلفة، مثل الصحافة والأوساط الأكاديمية والتعليم.

ورقة بحثية

وحصدت الورقة البحثية، التي نشرت تحت عنوان: «إم 4: التعرف على النصوص التي تولدها 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 من هذا العام.

أما ورقة البحث الثانية وهي تحسين عملية تحليل تسلسل الجينات للتحكم بالأمراض 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 الأمريكية، بهدف تطوير نموذج يساهم في تحسين دقة الإجراءات التي تتيح تحديد تسلسل الجينات والتحليلات الناتجة عنها. وقد يساهم هذا البحث الرائد في تعزيز فهم بعض الأمراض، مثل السرطان، وربما يحسّن العلاجات المتوفرة لها، ويعزز من نتائجها.

خوارزميات

واقترح الباحثون في الورقة البحثية الثالثة «خوارزميات جديدة تحسن مهام تعلّم الآلة المعقدة» خلال ورقة بحثية تم نشرها 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.