تتجه جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية إلى تضمين الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات الحيوية، بالنظر إلى أهمية هذه التقنية المتربعة على قمة هرم التقنيات الثورية في العالم، ودورها المستقبلي المؤثر على نمط الحياة بشكل عام، وعمدت "كاوست" لأن تكون مؤسسة أكاديمية فاعلة في هذا الجانب من خلال زيادة القدرات البشرية والتوسع في مجال الأبحاث متعددة التخصصات والابتكارات على مستوى المملكة العربية السعودية والمنطقة تدعمها بنية تحتية بتقنيات متقدمة يشغلها خبراء من مختلف الجنسيات تحت مظلة مبادرة الذكاء الاصطناعي بالجامعة بإدارة البروفيسور يورغن شميدهوبر الشهير عالميًّا بـ"أبي الذكاء الاصطناعي الحديث"؛ فضلًا عنما تملكه الجامعة من شراكات تعاونية مع مؤسسات القطاعين العام والخاص.
ومن الأبحاث المتعلقة بمجال الذكاء الاصطناعي بتطوير من أستاذ علوم الحاسب الآلي المساعد بجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية الدكتور محمد الحسيني، خوارزمية متقدمة تحاكي الإبداع البشري من خلال تقنية التعلم دون صور، والقدرة على الاستنتاج وتحويل الكلمات إلى صور بالتعاون مع الدكتور محمد الفقي، من جامعة سنترال فلوريد؛ إذ تمهد هذه الخوارزمية الطريق أمام "التخيل الاصطناعي" والتصنيف الآلي للأنواع النباتية والحيوانية الجديدة.
ويُعد التخيل أحد أبرز خصائص الذكاء البشري التي تُمَكننا ليس فقط من إنشاء منتجات إبداعية مثل الفن والموسيقى؛ بل وتساعدنا على فهم واستيعاب العالم المرئي أيضًا.
ويعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات تدريبية لتطوير قدرته في التعرف على الأشياء والاستجابة لبيئته، ويكتسب البشر هذه القدرة أيضًا بالخبرة المتراكمة، ولكن البشر يستطيعون فعل شيء لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفعله؛ إذ يمكنهم بديهيًّا استنتاج التصنيف المحتمل لشيء لم يصادفوه من قبل، بتخيل كيف سيبدو هذا الشيء من وصف مكتوب عنه أو عن طريق الاستدلال من شيء مشابه.
وفي الذكاء الاصطناعي، تزداد حاليًا أهمية هذه القدرة على تخيل الأشياء غير المشاهَدة من قبل، مع طرح تلك التكنولوجيا في تطبيقات واقعية معقدة؛ إذ يمكن أن يكون للتصنيف أو التعرف الخاطئ على الأشياء الجديدة عواقب كارثية.
وتهدف أبحاث "الحسيني" و"الفقي" إلى تطوير ما يسمى "خوارزمية التعلم دون صور" (ZSL) للمساعدة في التعرف على الأشياء غير المشاهدة من قبل؛ وفقًا لأوصاف على مستوى الفئات دون توافر أمثلة تدريبية.
وصمم الباحث نموذج عملية التعلم المرئي للفئات "غير المشاهدة من قبل"، بربط خوارزمية التعلم دون صور بالإبداع البشري، مع ملاحظة أن الخوارزمية تقوم على التعرف على الأشياء غير المشاهدة من قبل؛ في حين أن الإبداع يتعلق بإنشاء "شيء محبب لم ير من قبل".
ويرى بعض العلماء حول العالم أن الخيال هو ما يقف وراء قدرة الإنسان على الإبداع الذي بدوره ساعد البشرية على التطور منذ أقدم العصور؛ في حين أن الذكاء الاصطناعي سيكون محتاجًا لامتلاك القدرة على التخيل أيضًا من أجل أن يتطور.
وفي بحث آخر، استخدمت "كاوست" الذكاء الاصطناعي لكشف أسرار الآثار الحجرية الغامضة في المملكة العربية السعودية حيث تُعد الهياكل الحجرية الضخمة والغامضة التي تُعرف بالـ"مستطيلات" في شمال غربي المملكة من أقدم الآثار في العالم ويعود تاريخها إلى 7000 عام، ولكنها لم تحظَ بدراسة كافية من قبل.
في هذا الإطار، أسهم فريق بحثي من الجامعة في تسريع وتيرة الاستكشافات الأثرية في المملكة، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وعلى مدار أكثر من عقد، استخدم علماء الآثار المصادر المتاحة لصور الأقمار الاصطناعية يدويًّا، والبحث عن برنامج مثل خرائط جوجل؛ للحصول على أدلة عن المواقع الأثرية المحتملة، ثم بعد ذلك القيام بإجراء زيارات ميدانية لهذه المواقع.
وفي هذا المشروع، استخدم فريق "كاوست" منهج خوارزميات التعلم الآلي العميق المدربة على مجموعة من البيانات التي جرى تعريفها يدويًّا بواسطة هابيوت، وفي اللحظة التي جرى فيها تدريب الخوارزميات عليها، أصبح من الممكن عزل مئات الخصائص المتشابهة المماثلة على نطاق واسع، وبمجرد اكتشاف هيكل جديد؛ فإن الأداة المستخدمة يمكنها تحويل وحدات البيكسل المتشابهة إلى إحداثيات جيوديسية (أقصر خط طول بين نقطتين)، عبر استخدام نظام الإحداثيات العالمي (جي بي إس) (GPS)، ودمج تلك النتائج في خريطة إلكترونية وقاعدة بيانات لتحليلها.
وتتميز المساحة الشاسعة الخاضعة للدراسة في المملكة بوجود آلاف الهياكل الحجرية الضخمة. ونظرًا لأن مساحة السعودية تغطي تقريبًا 2 مليون كيلو متر مربع؛ فإن عمليات البحث التقليدية وطرق الاكتشاف قد تستغرق أشهر وربما سنوات للانتهاء منها، مقارنة بالخمس ساعات التي تستغرقها منهجية الفريق الذي يستعين بالذكاء الاصطناعي.
ولن تساعد التقنية الجديدة لـ"كاوست" في تسريع عملية الاستكشاف فقط؛ لكنها تقدم إجابة عن الأسئلة المطروحة عن الحجم، والمساحة، وأماكن توزيع بقايا الآثار القديمة، وأيضًا تسهم في معرفة إذا ما كان اكتشاف موقع وجود هيكل قديم في منطقة ما؛ يعني احتمالية العثور على هيكل مشابه أو مرتبط به في منطقة مجاورة.
ولا تتوقف المنافع التي حققتها تقنية "كاوست" عند اكتشاف المناطق الأثرية فحسب؛ لكنها تساعد في تحقيق أهداف رؤية المملكة 2030، من خلال الحفاظ على الإرث الفريد في المملكة، بتوثيقه وتسليط الضوء عليه؛ فضلًا عن دعم قطاع السياحة.
وتناولت أبحاث "كاوست" تطوير الإبداع الفني للذكاء الاصطناعي من خلال ورقة بحثية قدّمها الأستاذ المساعد لعلوم الحاسب الآلي بالجامعة الدكتور محمد الحسيني، ولاقت قبولًا لافتًا في المؤتمر الدولي للإبداع الحاسوبي (ICCC) 2022، الذي يُعد المؤتمر الأول حول الذكاء الاصطناعي الإبداعي الحاسوبي.
وارتكز مجال إنتاج الفن التشكيلي معتمدًا على تقنيتي الذكاء الاصطناعي وتعليم الآلة؛ من خلال استخدام شبكات (CWAN) لإنتاج أعمال فنية جديدة أو أصلية، ويتم ذلك من خلال تدريب الشبكات على أنماط الفن التشكيلي الموجودة عبر تعريضها لمستودع كبير من اللوحات الفنية من مختلف المدارس والأساليب الفنية، من 5000 عام حتى وقتنا الحاضر.
واستطاع الباحث وفريقه إنتاج أعمال فنية مبدعة بدرجة أكبر مقارنة بأساليب الذكاء الاصطناعي الحالية الأخرى، وهو استنتاج مدعوم بالنتائج التجريبية؛ بما في ذلك تقييمات الأعمال الفنية، التي شارك فيها 341 شخصًا. وتوضح النتائج أن شبكات (CWAN) يمكنها أن تنتج أعمالًا فنية جديدة بصورة أفضل بكثير مقارنةً بأحدث الأساليب الأخرى.
وعن دور الذكاء الاصطناعي في دعم الاستدامة، يُجري الأستاذ المساعد في الهندسة الكيميائية في مركز الأغشية المتطورة والمواد المسامية في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية الدكتور غيورغي سيكيلي، أبحاثًا في مجال التصنيع المستدام تعتمد على إحصائية مثبتة؛ مفادها أن الصناعة القائمة على المواد الكيميائية تهدر فعليًّا أكثر من 50% من الطاقة لصناعة منتجاتها سواء كانت سلعة كيميائية أو بوليمر للهاتف المحمول أو مركبًا دوائيًّا دقيقًا، ويحدث معظم هذا الهدر في الطاقة خلال عمليات تنقية أو عزل الجزيء المطلوب من المزيج المعقد الذي أنتج فيه، ويمكن ملاحظة ذلك في تقنيات الفصل الصناعية التقليدية، مثل عملية التقطير الحراري كثيفة الاستهلاك للطاقة.
يركز بحث سيكيلي على تطوير تقنية يمكنها خفض استهلاك الطاقة بنسبة 90% من خلال استبدال عمليات الفصل الكيميائي الحراري بتقنية الأغشية المسامية الانتقائية -لتصفية المنتج المطلوب ببساطة في درجة الحرارة المحيطة- وبالتالي تحقيق زيادة هائلة في الكفاءة، قال سيكيلي: "تستهلك عمليات الفصل بتقنية الأغشية جزءًا بسيطًا من الطاقة مقارنة بتقنيات الفصل التقليدية".
ويُعد تحويل عمليات فصل المنتجات التي تعتمد على الحرارة في الصناعة المعتمدة على الطاقة إلى عمليات تعتمد على تقنية الأغشية عالية الكفاءة تحديًّا واجهه سيكيلي لأول مرة عندما حصل على درجة الدكتوراه في الهندسة الكيميائية، وتخصص في تقنيات فصل الأدوية، يقول: "كنت جزءًا من برنامج أوروبي جمع الشركاء الصناعيين والأكاديميين؛ في محاولة للتعامل مع مشاكل الفصل الكيميائي للمنتجات في الصناعة".
ويواصل البروفيسور "سيكيلي" التركيز على مشاكل الصناعة، حتى إن بعض حلوله لفصل الأغشية هي قيد الاستخدام التجاري الآن؛ لكنها عملية بطيئة تستغرق شهورًا من التجارب في المختبر، وقد ينطوي عليها زيادة في تكلفة استهلاك الموارد وتوليد النفايات.
ويشير الباحث إلى أن الذكاء الاصطناعي هو نهج جديد لمعالجة مشاكل البيانات في الماضي، إذ كان الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى مجموعات هائلة من البيانات، وهو ما لم يكن لدينا؛ لذلك لم تكن هناك إمكانية لاستخدامه في تقنية الفصل الكيميائي، واليوم واستنادًا إلى التطورات الحديثة في علوم الحاسب الآلي، أصبح بالإمكان تطبيقه على مجموعة بيانات تجريبية أصغر والقيام بالكثير من العمليات".
ويمكن تطبيق تقنية تعليم الآلة للمساعدة في تطوير أو تحديد مادة الفصل المثالية في عدد من التجارب المختارة التي أجريت في المختبر، أو من مجموعة البيانات الصغيرة الموجودة مسبقًا.
يشار إلى أن مجموعة "سيكيلي" أنشأت مؤخرًا قاعدة بيانات مفتوحة يمكن لأي شخص الوصول إليها عبر الإنترنت واستخدامها في مشكلات الفصل بالأغشية بتقنية الترشيح النانوي بالمذيبات العضوية.
وقال سيكيلي: "توقع الحاسب الآلي أن الغشاء سيحتفظ بنسبة 100% من مركب الباتشولول، وعندما اختبرنا هذا الغشاء؛ وجدنا أن نسبة فصله للباتشولول كانت 100%، أي أن الذكاء الاصطناعي كان دقيقًا جدًّا بنسبة 100% في مشكلة في العالم الحقيقي".
وبناءً على هذه النتيجة، أصبح لدى البروفيسور سيكيلي في كاوست أداة حاسوبية مقنعة لدفع أبحاثه في مجالات التصنيع المستدامة إلى الأمام.