كتب- محمد منصور:

استعرضت فعاليات اليوم الأول من المؤتمر الدولي السنوي للذكاء الاصطناعي والأنظمة والتقنيات الناشئة  (IEEE-ICAISET 2026)، بالمعهد العالي للحاسبات بأكاديمية الشروق، جلسات علمية متخصصة وقد تناولت الجلسة الثالثة عشر أحدث الاتجاهات في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من البحث الدلالي عالي السرعة، مرورًا بالتطبيقات الطبية، وصولًا إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي العام والأنظمة المالية الذكية.

وناقشت الجلسة بحثًا بعنوان الاسترجاع الدلالي فائق السرعة (Zero-Hop) على AWS Lambda باستخدام فهرسة المتجهات داخل الذاكرة، حيث تناول البحث تطوير آليات بحث ذكية تتيح الوصول الفوري للمعلومات عبر الحوسبة السحابية دون الحاجة إلى خطوات معالجة متعددة.

كما ناقشت الجلسة بحثًا بعنوان اكتشاف أنماط التنفس المشابهة لمرض الانسداد الرئوي المزمن باستخدام بيانات الضغط والتدفق غير الجراحية عبر التعلم الآلي، حيث ركز البحث على توظيف الذكاء الاصطناعي في دعم التشخيص المبكر للأمراض التنفسية.

وفي مجال الذكاء الاصطناعي العام، تم عرض دراسة بعنوان الطريق نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI): تصور تفصيلي لتحقيق الذكاء المستقل الشامل، والتي تناولت رؤى بحثية حول المراحل المستقبلية لتطوير أنظمة قادرة على التفكير والتعلم بشكل عام ومستقل.

وتضمنت الجلسة عرض بحث بعنوان إدارة خطوط بيانات سحابية ذاتية التنظيم عبر بوابات MCP، حيث ناقش البحث تحسين تدفق البيانات داخل البيئات السحابية المعقدة مع تعزيز الحوكمة والأمان.

وشهدت  أيضًا تقديم دراسة بعنوان الصيانة التنبؤية باستخدام المحولات (Transformer) لمعايرة الأدوات الحساسة مع مراعاة المخاطر التشغيلية، والتي ركزت على تقليل الأعطال وتحسين دقة المعدات في القطاعات الصناعية والنقل.

وفي مجال العمليات المؤسسية، تم عرض بحث بعنوان OpsAgent: إطار ذكاء اصطناعي وكيل مدعوم بالحوكمة لضمان الاعتمادية التشغيلية الذاتية، حيث تناول تطوير أنظمة قادرة على إدارة وتشغيل البنية التحتية الرقمية بشكل مستقل وموثوق.

كما ناقشت الجلسة بحثًا بعنوان التنبؤ بالتعثرات الائتمانية باستخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر المالية داخل الإقراض الرقمي، حيث استعرض البحث دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز دقة قرارات التمويل وتقليل المخاطر البنكية.

واختُتمت الجلسة بعرض بحث بعنوان مقارنة أداء بين البحث بالمتجهات وقواعد البيانات الرسومية في تطبيقات أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG)، حيث تناول البحث تقييم تقنيات تخزين واسترجاع البيانات الأكثر كفاءة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

وأكد المشاركون أن مستقبل الذكاء الاصطناعي يتجه نحو أنظمة أكثر استقلالية وذكاءً، قادرة على إدارة البيانات، ودعم القرار، وتحسين الأداء في مختلف القطاعات الحيوية من الصحة إلى المال والتقنية.