جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي تقود أبحاث الذكاء الاصطناعي بإصدارات رائدة بحلول منتصف عام 2024

تحرز جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي. ومنذ إنشائها، رسخت الجامعة مكانتها كمؤسسة عالمية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع أكثر من 80 عضوًا من أعضاء هيئة التدريس وأكثر من 200 باحث، نشرت الجامعة أكثر من 300 ورقة بحثية في مجلات ومؤتمرات الذكاء الاصطناعي الرائدة من يناير إلى يونيو 2024.

وفي مايو 2024، قدم باحثو الجامعة 39 ورقة بحثية في المؤتمر الدولي لتمثيلات التعلم. وهذا يضاف إلى سجلهم الرائع في عام 2023، حيث نشروا 612 ورقة بحثية في مؤتمرات دولية كبرى. وشمل ذلك 30 ورقة بحثية في المؤتمر الدولي لرؤية الكمبيوتر و34 ورقة بحثية في مؤتمر رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط التابع لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات.

وتشمل إنجازات جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي أيضًا نشر 44 ورقة بحثية في مؤتمر الأساليب التجريبية في معالجة اللغة الطبيعية و53 ورقة بحثية في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية. وصعدت الجامعة بسرعة لتصبح من بين أفضل 100 جامعة على مستوى العالم في مجالات علوم الكمبيوتر المختلفة. وهي تحتل المرتبة العشرين على مستوى العالم في مجال الذكاء الاصطناعي، والرؤية الحاسوبية، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والروبوتات وفقًا لتصنيف CSRankings.

تناولت إحدى الأوراق البحثية البارزة إساءة استخدام النصوص التي تولدها نماذج لغوية كبيرة. تعاون الباحثون دوليًا لتطوير الموارد التي تساعد في تحديد النصوص التي تولدها الآلات. يعد هذا العمل بالغ الأهمية لقطاعات مثل الصحافة والأوساط الأكاديمية والتعليم. فازت الورقة البحثية بعنوان "M4: التعرف على النصوص التي تولدها الآلات باستخدام أنظمة الصندوق الأسود التي تتضمن مولدات ومجالات ولغات متعددة" بجائزة أفضل ورقة بحثية في مؤتمر الفرع الأوروبي لجمعية اللغويات الحاسوبية في مارس 2024.

تركز ورقة بحثية مهمة أخرى على تحسين تسلسل الجينات لإدارة أفضل للأمراض. شارك البروفيسور كون تشانج من قسم التعلم الآلي في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي في تأليف هذا البحث مع طالب الدكتوراه جانجشو ليو وباحثين مقيمين في الولايات المتحدة. يعزز نموذجهم دقة تسلسل الجينات، مما قد يؤدي إلى تعزيز فهم السرطان ونتائج العلاج.

تقدم ورقة بحثية ثالثة خوارزميات جديدة لتحسين مهام التعلم الآلي المعقدة. تحت عنوان "رؤى جديدة في تقليل التباين العتبي الصعب من الدرجة صفر: نقل الخطأ في التدرجات والتناقضات في التوسع"، تقترح طرقًا لتقليل الأخطاء أثناء تدريب النموذج من خلال تحسين إدارة التباين. أظهرت الاختبارات على المحافظ المالية وتحديات الأمن السيبراني نتائج واعدة.

التطورات في نماذج اللغة البصرية

وتناقش الورقة الرابعة نموذجًا لغويًا متعدد النماذج كبير الحجم هو الأول من نوعه لفهم الصور التفصيلية. فقد طور الباحثون نموذجًا لغويًا بصريًا متقدمًا يسمى "GLAM-M". يسهل هذا النموذج التفاعل الموثوق بين النص والصور من خلال توليد استجابات لغوية طبيعية تتعلق بالأشياء على مستوى البكسل. ويمكن تطبيقه في قطاعات التجارة الإلكترونية والأزياء والمدن الذكية وتجارة التجزئة المنزلية.

تتناول الورقة البحثية الخامسة تعزيز كفاءة محولات الرؤية بالذكاء الاصطناعي. وقد شارك في تأليفها الدكتور شياودان ليانغ والأستاذ شياوجون شانغ من قسم الرؤية الحاسوبية في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، إلى جانب باحثين دوليين، وتقدم تقنية جديدة تعمل على تعزيز كفاءة محولات الرؤية. وخلصت الدراسة إلى أن استبدال بعض طبقات المحولات بطبقات أبسط من الشبكات العصبية الحسية متعددة الطبقات يجعل التدريب أسهل ويحسن الفعالية.

تم تقديم هذا النهج المبتكر شفويا في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط لعام 2024 وتم ترشيحه لجائزة أفضل ورقة بحثية.

تواصل جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي توسيع آفاق أبحاث الذكاء الاصطناعي من خلال الجهود التعاونية والدراسات الرائدة. تساهم مساهماتها المستمرة في تشكيل التقدم في مختلف القطاعات على مستوى العالم.

With inputs from WAM