يقوم باحثو إلميناو بتطوير الاستخدام الآمن للذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحيوية

يقوم باحثو إلميناو بتطوير الاستخدام الآمن للذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحيوية

قامت جامعة إلميناو التقنية بدمج نفسها في مجموعة بحثية رائدة تابعة لمؤسسة الأبحاث الألمانية (DFG) التي تتعامل مع تحديات التعلم الآلي. هدفهم هو زيادة الأمان والأداء وكفاءة البيانات لهذه التكنولوجيا. وينصب التركيز بشكل خاص على أنظمة التحكم المعقدة والتطبيقات الهامة للسلامة والتي تغطي المجالات الأساسية مثل أنظمة الطاقة الكهربائية والقيادة الذاتية والروبوتات. سيقود أستاذ الرياضيات في إلميناو كارل وورثمان العلاقة بين التعلم الآلي والدقة الرياضية.

بدأ المشروع البحثي، الذي تتولى تنسيقه جامعة لايبنتس هانوفر، في نهاية شهر إبريل الماضي بورشة عمل دولية. سيتم توفير ما يقرب من 3.5 مليون يورو من التمويل على مدى السنوات الأربع المقبلة، منها 486.400 يورو ستذهب مباشرة إلى TU Ilmenau. وتسلط هذه المبادرة الضوء على الدور المركزي للتعلم الآلي في تطوير الذكاء الاصطناعي والحدود التي تصل إليها الأنظمة التقليدية من حيث متطلبات الأمان أثناء العمليات الجارية.

الاندماج في الصناعة

هناك جانب حاسم آخر للتطورات الحالية وهو دمج التعلم الآلي في التطبيقات الصناعية. تهدف دورة تدريبية داخلية تم إنشاؤها حديثًا بعنوان "التعلم الآلي للتطبيقات الحيوية للسلامة في الصناعة" إلى أخذ مبادئ محددة للسلامة في الاعتبار. ويتم ذلك مع الأخذ في الاعتبار المعايير الحالية والمستقبلية للذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى المعايير الخاصة بالصناعة.

يتعرف المشاركون في التدريب على تأثيرات التعلم الآلي على السلامة الوظيفية. ويتضمن ذلك أيضًا تطبيق المفاهيم الأساسية مثل المتانة والتحيز واليقين بالتنبؤ بالإضافة إلى تطوير دورة حياة السلامة الخاصة بالمشروع. المهندسون الذين يحتاجون إلى دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الإنتاج وتقديم أدلة السلامة هم من بين الجمهور المستهدف لهذا التدريب. يوفر البرنامج إطارًا منظمًا ومجموعة أدوات شاملة للاستخدام الآمن للتعلم الآلي.

الأساسيات التكنولوجية

العنصر الأساسي الذي يدعم التعلم الآلي هو الشبكات العصبية، وهي مجموعة فرعية من هذه التكنولوجيا. الشبكات العصبية مستوحاة بشكل كبير من الروابط بين الخلايا العصبية في الدماغ البشري. تتكون هذه الشبكات الاصطناعية من طبقات متعددة من عقد البيانات المرتبطة ببعضها البعض بواسطة اتصالات موزونة. من خلال تقديم البيانات بشكل متكرر، تتعلم الشبكة العصبية تصنيف المعلومات بشكل أكثر فعالية.

يحدث تعديل الأوزان بين الخلايا العصبية بشكل مستمر، مما يجعل النموذج الذي تم إنشاؤه قابلاً للتطبيق على بيانات غير معروفة. هناك نوع خاص من الشبكات العصبية يسمى "الشبكات العصبية العميقة". يمكن أن تحتوي هذه الشبكات على مئات الآلاف أو حتى الملايين من طبقات الخلايا العصبية، مما يتيح حل المشكلات المتزايدة التعقيد من خلال التعلم العميق. يعد التدريب المستمر وتكييف الاتصالات أمرًا بالغ الأهمية لنجاح عمليات التعلم هذه.

باختصار، يمكن القول أن جامعة إلميناو التقنية وشركائها يقدمون مساهمة كبيرة في مواصلة تطوير التعلم الآلي وتطبيقه الآمن في المجالات الحيوية من خلال الأساليب المبتكرة وبرامج التدريب.

لمزيد من المعلومات حول مجموعة البحث في TU Ilmenau، قم بزيارة tu-ilmenau.de. يمكنك العثور على رؤى تفصيلية حول التدريب الداخلي على iks.fraunhofer.de ومعلومات إضافية عن الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية على iks.fraunhofer.de.