شارك الأستاذ الدكتور نضال خضير العبادي، مدير مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في جامعة المستقبل، كرئيس للجنة مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل.
تناولت الأطروحة موضوعاً متقدماً في مجال أمن المعلومات "إخفاء البيانات في الفيديو"، حيث ركزت على تقنيات حديثة لإخفاء المعلومات الحساسة داخل محتوى الفيديو لضمان الأمان والخصوصية في نقل البيانات.
جاءت مشاركة الدكتور نضال خضير العبادي ضمن إطار التعاون العلمي بين الجامعات العراقية وتبادل الخبرات الأكاديمية بين المؤسسات التعليمية، وأشاد بدور الأطروحة في تقديم حلول تكنولوجية مبتكرة في مجال أمن المعلومات.
ساهمت المناقشة في إثراء البحث العلمي وتوجيه الباحث نحو تطوير الأفكار التقنية بشكل يخدم المجتمع الأكاديمي والعلمي في مجال الذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات.
زار الأستاذ الدكتور حسن شاكر مجدي، رئيس جامعة المستقبل، مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في يوم الاثنين [11-11-2024]، برفقة عدد من أساتذة الجامعة وفريق سفراء الاستدامة، وذلك خلال انطلاق فعاليات الفريق.
وخلال الزيارة، ألقى السيد رئيس الجامعة كلمةً أكد فيها على الدور المحوري الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، مشيراً إلى أهمية مواكبة التطورات التكنولوجية لتعزيز التعليم والبحث العلمي وخدمة المجتمع.
وكان في استقبال الوفد الأستاذ الدكتور نضال خضير العبادي، مدير مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، إلى جانب كادر المركز. وقد استعرض الدكتور نضال العبادي خلال اللقاء المهام التي يقوم بها المركز، مسلطاً الضوء على المشاريع البحثية والتطبيقات العملية التي يعكف عليها المركز، والتي تهدف إلى تعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.وتأكيداً على أهمية دعم المبادرات التي تسهم في تحقيق الاستدامة من خلال الابتكار والتكنولوجي.
أصبحت الحوسبة السحابية جزءًا لا يتجزأ من التحول الرقمي، إذ توفر للمؤسسات إمكانيات غير مسبوقة لتحسين الكفاءة التشغيلية وتسريع الابتكار. يعتمد التحول الرقمي بشكل أساسي على القدرة على الوصول إلى الموارد الرقمية بسلاسة وبتكلفة معقولة، وهذا ما توفره الحوسبة السحابية بمرونتها وموثوقيتها.
فوائد الحوسبة السحابية
تقدم الحوسبة السحابية العديد من الفوائد، أبرزها:
• تقليل التكاليف: تتيح للمؤسسات الوصول إلى البنية التحتية المتقدمة دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة في الأجهزة والبرمجيات.
• زيادة المرونة: توفر القدرة على توسيع الموارد أو تقليصها حسب الحاجة، مما يجعلها مناسبة للتعامل مع التغيرات السريعة في حجم العمل.
• الوصول الفوري للبيانات: تمكّن السحابة الموظفين من الوصول إلى البيانات والتطبيقات من أي مكان وفي أي وقت، مما يحسن الإنتاجية ويسهل التعاون.
أنواع الحوسبة السحابية
تتنوع حلول الحوسبة السحابية بناءً على متطلبات الشركات، وتشمل:
• السحابة العامة: تقدم خدماتها للجميع وتستضيف بيانات متعددة المستخدمين عبر الإنترنت، مثل خدمات Google Cloud و Amazon Web Services.
• السحابة الخاصة: تكون مخصصة لمؤسسة معينة، مما يمنحها مزيدًا من الأمان والتحكم في بياناتها.
• السحابة الهجينة: تجمع بين مزايا السحابتين العامة والخاصة، حيث تتيح تخزين البيانات الأكثر حساسية في السحابة الخاصة، بينما تتم العمليات العامة على السحابة العامة.
التحديات المرتبطة بالحوسبة السحابية
ورغم فوائدها، إلا أن هناك بعض التحديات التي تواجه المؤسسات عند اعتماد الحوسبة السحابية، منها:
• الأمان والخصوصية: تثير السحابة مخاوف بشأن سرية البيانات، حيث تُخزن البيانات خارج نطاق سيطرة المؤسسة.
• الامتثال التنظيمي: تحتاج المؤسسات إلى التأكد من توافق حلولها السحابية مع قوانين الخصوصية المحلية والدولية.
مستقبل الحوسبة السحابية
مع تقدم التكنولوجيا، تزداد إمكانيات الحوسبة السحابية من خلال التقنيات الناشئة مثل الحوسبة المتقدمة التي توفر معالجة البيانات في أقرب نقطة من مصدرها، والذكاء الاصطناعي الذي يساعد في تحسين أداء السحابة وتحليل البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي.
قام مجموعة من طلبة كلية العلوم في جامعة المستقبل، بزيارة ميدانية إلى مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وذلك برفقة الدكتور أحمد المحنا. هدفت الزيارة إلى التعرف على آخر المشاريع البحثية والتطبيقات التكنولوجية الحديثة التي يعمل عليها المركز، بما في ذلك الاطلاع على الروبوتات المتطورة التي يتم تطويرها واستخدامها في مجالات متعددة.
خلال الزيارة، استعرض القائمون على المركز العديد من الابتكارات والأبحاث التي يتم تنفيذها، مما أتاح للطلبة فرصة فهم كيفية تطبيق مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحديثة في تحسين المجالات الطبية والصناعية. وقد عبّر الطلبة عن إعجابهم بما شاهدوه من تطور في المشاريع والابتكارات التي تسهم في دفع عجلة التطور التكنولوجي في الجامعة.
تأتي هذه الزيارة في إطار تعزيز التعاون بين الكليات ومراكز الأبحاث في جامعة المستقبل، وتوفير الفرص التعليمية التطبيقية للطلبة للاطلاع على أحدث التقنيات التي يمكن أن تسهم في تطوير مجالات تخصصهم.
المقدمة
تُعد الشبكات العصبية الصناعية (Artificial Neural Networks - ANN) إحدى أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. مستوحاة من كيفية عمل الدماغ البشري، تتكون الشبكات العصبية من مجموعة من الوحدات العصبية المرتبطة ببعضها البعض لتكوين شبكة قادرة على تعلم الأنماط من البيانات. نظرًا لقدرتها على محاكاة العمليات الفكرية البشرية، فقد أصبحت الشبكات العصبية أداة فعالة لحل العديد من المشكلات المعقدة في مختلف المجالات مثل الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغات الطبيعية، والتحليل المالي.
بنية الشبكات العصبية الصناعية
تتألف الشبكات العصبية من مجموعة من المكونات الأساسية التي تعمل معًا لتكوين نظام معقد قادر على التعلم والتكيف مع البيانات. من أبرز هذه المكونات:
1. الوحدات العصبية (Neurons): الخلايا العصبية الاصطناعية هي اللبنات الأساسية للشبكة. تستقبل كل خلية عصبية مدخلات من مصادر متعددة، تعالجها وتنتج مخرجات يتم إرسالها إلى الخلايا الأخرى.
2. الأوزان (Weights): تعبر الأوزان عن القوة النسبية لكل مدخل في عملية المعالجة. يتم تعديل الأوزان أثناء عملية التدريب بناءً على النتائج المتوقعة والأخطاء لتقليل الفجوة بين النتائج الحقيقية والمخرجات.
3. دالة التنشيط (Activation Function): تلعب دالة التنشيط دورًا حيويًا في تحديد ما إذا كانت الخلية العصبية ستنشط أم لا بناءً على المدخلات الموزونة. من أشهر دوال التنشيط المستخدمة: دالة سيجمويد (Sigmoid)، دالة ReLU، ودالة تان (Tanh).
4. المخرجات (Outputs): تمثل المخرجات النتيجة النهائية للشبكة العصبية، وتكون هذه المخرجات هي ما تتعلم الشبكة تحسينه مع مرور الوقت باستخدام التغذية الراجعة.
أنواع الشبكات العصبية الصناعية
توجد العديد من الأنواع المختلفة للشبكات العصبية التي تتكيف مع التطبيقات المختلفة بناءً على هيكلها وطريقة عملها. من بين الأنواع الأكثر شيوعًا:
1. الشبكات العصبية التغذوية الأمامية (Feedforward Neural Networks - FNN): تعتبر الأبسط من بين الأنواع حيث تنتقل الإشارات في اتجاه واحد فقط من المدخلات إلى المخرجات عبر الطبقات المخفية. تُستخدم بشكل شائع في التصنيف والتنبؤ.
2. الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN): تحتوي على حلقات تعيد تدوير البيانات مما يسمح لها بالتعامل مع التسلسلات الزمنية مثل النصوص والأصوات. يمكنها تذكر المعلومات السابقة بفضل آلية الذاكرة، وهي شائعة في معالجة اللغات الطبيعية.
3. الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNN): متخصصة في معالجة الصور والبيانات ذات الأبعاد المتعددة. تستخدم الطبقات التلافيفية لاستخراج الخصائص من البيانات مثل الحواف والتفاصيل الدقيقة، وتستخدم بكثرة في تطبيقات الرؤية الحاسوبية.
4. الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks - DNN): تتألف من العديد من الطبقات المخفية، مما يمنحها قدرة أكبر على التعامل مع المشكلات المعقدة. تُعد هذه الشبكات أساسية في التعلم العميق، وقد أحدثت ثورة في العديد من التطبيقات المتقدمة.
التدريب في الشبكات العصبية
تعتمد الشبكات العصبية على التدريب لتحقيق الأداء الأمثل، حيث تتعلم من البيانات المتاحة باستخدام آليات مثل التغذية العكسية (Backpropagation) لتعديل الأوزان بناءً على الخطأ الذي يحدث بين النتائج المتوقعة والفعلية. خلال عملية التدريب، تحاول الشبكة تقليل دالة التكلفة (Loss Function)، التي تقيس الفارق بين النتائج الحقيقية والمخرجات المتوقعة.
من أهم الأساليب المستخدمة في التدريب:
• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يتم تدريب الشبكة باستخدام بيانات مُعلمة (ذات تسميات) حيث تعرف النتائج الصحيحة مسبقًا، مما يتيح للشبكة تحسين أدائها عبر التغذية الراجعة.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): تُستخدم هذه التقنية عندما لا تتوفر تسميات للبيانات، حيث تتعلم الشبكة اكتشاف الأنماط والعلاقات بين البيانات بشكل مستقل.
التطبيقات العملية للشبكات العصبية
لقد أثبتت الشبكات العصبية فعاليتها في مجموعة واسعة من التطبيقات العملية التي تستفيد من قدرتها على التعلم والتكيف مع البيانات. من بين أبرز التطبيقات:
1. التعرف على الصور والأصوات: تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية في التعرف على الصور، مثل تطبيقات التعرف على الوجوه، بالإضافة إلى تطبيقات التعرف على الكلام مثل المساعدات الرقمية الصوتية.
2. معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تستفيد مهام مثل الترجمة الآلية، تصنيف النصوص، وتوليد اللغة الطبيعية من الشبكات العصبية المتكررة التي تستطيع معالجة التسلسلات الزمنية.
3. الرؤية الحاسوبية: تمثل الشبكات العصبية التلافيفية حجر الأساس في تقنيات الرؤية الحاسوبية، مما مكن أنظمة مثل السيارات ذاتية القيادة من تحليل المشاهد المحيطة واتخاذ القرارات.
4. التحليل المالي والتنبؤ: تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل البيانات المالية واكتشاف الأنماط المخفية، مما يتيح للمؤسسات اتخاذ قرارات مالية أفضل.
التحديات والآفاق المستقبلية
رغم النجاحات الكبيرة التي حققتها الشبكات العصبية، فإن هناك تحديات تواجه هذا المجال، من بينها:
• الحاجة إلى بيانات ضخمة: تعتمد الشبكات العصبية بشكل كبير على كميات كبيرة من البيانات للتدريب.
• الصعوبة في تفسير النتائج: تعتبر الشبكات العصبية بمثابة "صناديق سوداء"، حيث يصعب تفسير كيفية اتخاذها للقرارات.
• المتطلبات الحاسوبية العالية: تحتاج الشبكات العصبية العميقة إلى قدرة حوسبية كبيرة مما يجعل تشغيلها مكلفًا في بعض الأحيان.
الخاتمة
تعد الشبكات العصبية الصناعية من أكثر الأدوات فعالية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وقد أثبتت قدرتها على حل المشكلات المعقدة في العديد من المجالات. مع التطورات المستمرة في بنية الشبكات العصبية وتقنيات التدريب، يُتوقع أن تستمر هذه التكنولوجيا في لعب دور حيوي في تحسين الأنظمة الذكية وتوسيع نطاق تطبيقاتها في المستقبل.
استقبل مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وفداً من طلبة كلية العلوم قسم الأمن السيبراني برفقة مقرر القسم الدكتور عبد الكاظم عبد الكريم. تأتي هذه الزيارة في إطار تعزيز التعاون الأكاديمي بين الأقسام العلمية المختلفة والتعرف على أحدث التقنيات والمشاريع البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي.
خلال الزيارة، تم تقديم شرح مفصل حول الأنشطة والمشاريع التي يعمل عليها المركز، بالإضافة إلى تسليط الضوء على التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني. أبدى الطلبة اهتماماً كبيراً بالابتكارات المقدمة، مما يعزز من فرص التعاون المستقبلي بين المركز والقسم في مجالات البحث والتطوير.
برعاية السيد رئيس جامعة المستقبل المحترم، والسيد مدير مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحترم، يُنظم مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتعاون مع قسم الأمن السيبراني في كلية العلوم ورشة تدريبية حضورية بعنوان "المتحكمات الدقيقة والذكاء الاصطناعي".
ستُعقد الورشة يوم الأحد الموافق 3/11/2024 في تمام الساعة 10:00 صباحاً في مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وسيقدم الورشة المهندس محمد سعد عبيس، الذي سيستعرض تطبيقات المتحكمات الدقيقة واستخداماتها في مجالات الذكاء الاصطناعي.
تهدف الورشة إلى تعزيز فهم المشاركين للتقنيات الحديثة في مجال المتحكمات الدقيقة وكيفية توظيفها في بناء أنظمة ذكية، مما يُسهم في تطوير مهاراتهم العملية والتقنية.
الدعوة مفتوحة لكافة المهتمين والطلاب في مجال الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني.
يعلن مركز المستقبل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في جامعة المستقبل عن إقامة ورشة عمل مخصصة لأعضاء هيئة التدريس بعنوان "Typeset: رفيق الأكاديميين المثالي". سيقدم الورشة الأستاذ الدكتور نضال خضير العبادي، حيث سيتناول خلالها كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم وتطوير البحث العلمي وتحسين مستوى التدريس.
ستركز الورشة على كيفية الاستفادة من برنامج "Typeset" في العديد من الجوانب الأكاديمية، بما في ذلك:
تلخيص وتحليل المحاضرات
توفير الأسئلة الامتحانية
توضيح المفاهيم بدقة
استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأسئلة العلمية المتقدمة
إنشاء عروض تقديمية مبتكرة وغيرها من الميزات التي تساهم في تعزيز الأداء الأكاديمي.
ندعو جميع أساتذة جامعة المستقبل لحضور هذه الورشة المهمة التي ستقدم لهم تجربة جديدة في عالم الأبحاث العلمية والتدريس.