مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط يقبل 34 ورقة بحثية من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي

بعد نجاح مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط لعام 2022، يعمل أعضاء الهيئة التدريسية والباحثون والباحثون ما بعد الدكتوراه والطلاب من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي على تقديم 34 ورقة بحثية إلى النسخة الخامسة والثلاثين من مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط لعام 2023 الذي ينظمه معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات/مؤسسة الرؤية الحاسوبية والذي سيُعقد في فانكوفر في كندا. ووفق أحدث الحسابات، تم قبول 20 ورقة بحثية أكاديمية قدمها أعضاء الهيئة التدريسية والباحثون والباحثون ما بعد الدكتوراه والطلاب من الجامعة إلى المؤتمر نفسه.

ويأتي رئيس قسم الرؤية الحاسوبية والأستاذ المشارك فيها الدكتور فهد خان في طليعة الباحثين من الجامعة الذين نُشرت أعمالهم في المؤتمر، إذ شارك في تأليف 11 ورقة بحثية تم قبولها. وتم قبول 10 أوراق بحثية للأستاذ المشارك في قسم الرؤية الحاسوبية سلمان خان والمؤلفين المشاركين معه و9 أوراق بحثية للأستاذ المشارك المساعد في قسم الرؤية الحاسوبية شيجيان لو والمؤلفين المشاركين معه.

بالإضافة إلى ذلك، يساهم أعضاء الهيئة التدريسية من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي في دعم المجتمع الأكاديمي في المؤتمر. على سبيل المثال، تعمل الأستاذة المشاركة الزائرة في قسم الرؤية الحاسوبية شياودان ليانغ كرئيسة للجنة المظالم في المؤتمر لعام 2023 فيما يشغل كل من فهد خان وسلمان خان منصب عضو مجلس فيه.

نماذج الانتشار والنماذج الأساسية

قدم الباحثون من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي عدداً من الأوراق البحثية التي تم قبولها والتي تتطرق إلى موضوع نماذج الانتشار، من ضمنهم الأستاذان فهد خان وسلمان خان اللذان نشرا بالتعاون مع خمسة مؤلفين مشاركين ورقةً بعنوان: “توليد صور الأفراد من خلال إزالة التشويش من نموذج الانتشار“. يقترح الأستاذان خان والمؤلفون المشاركون في هذه الورقة وسيلة مُبتكرة لحل مشكلة معقّدة وهي تحويل الصور عالية الجودة للبشر إلى سلسلة من الخطوات الوسيطة والبسيطة. وتتميز النتائج التي تم الحصول عليها بأنها صور فريدة من نوعها يتم توليدها من معلومات تستند إلى وضعية الفرد وأسلوبه، وهي صور تقدم نتائج أفضل مقارنة مع المعايير المحددة في المجال ويمكن الاستفادة منها في ظل الظروف غير المثالية.

وسيكون لهذا العمل أثر واسع النطاق على توليد الصور الثابتة الجديدة باستخدام عدد محدود من الصور أو صور ذات جودة متدنية، بالإضافة إلى أثره في قطاع البيع بالتجزئة عبر شبكة الإنترنت وقطاع الألعاب الإلكترونية وترميم الصور وغيرها من المجالات.

هذا وتم قبول أوراق بحثية أخرى من تأليف الأستاذَين خان والمؤلفين المشاركين معهما في مجال النماذج الأساسية، من ضمنها عمل تعاوني يشمل جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي وجامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا وجامعة أستراليا الوطنية وجامعة لينشوبينغ وجامعة كارنيجي ميلون بعنوان: PromptCAL: تعلم التقارب التبايني من خلال توجيهات مساندة للاكتشاف العام للفئات الجديدة.

يقترح الفريق البحثي طريقة أفضل للتعلم غير الموجّه باستخدام البيانات غير المسمّاة والتي تنتمي إلى صنف من الأشياء لا يوجد فعلياً في النموذج الحالي، وهي مهارة أساسية لتحقيق التعلم غير الموجّه الفعلي في سيناريوهات العالم الحقيقي المتنوعة. ويُطلق على هذا الحل اسم PromptCAL وقد أثبت أنه أكثر فاعلية في اكتشاف الأصناف الجديدة مقارنة مع نماذج التعلم الحالية المتطورة للمعايير العامة والمعايير الدقيقة.

ومن المتوقع أن يساهم عمل الفريق بشكلٍ كبير في توسيع قدرات نُظم تعلم الآلة للاستجابة إلى الطبيعة النشطة والديناميكية للمهام في العالم الحقيقي مثل القيادة الذاتية والروبوتية والرعاية الصحية والأمن.

لمتابعة آخر أخبار الباحثين واكتشاف أحدث البحوث من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، يمكنكم متابعة حساباتنا على لينكد إن وتويتر وإنستغرام.

تنظم مؤسسة الرؤية الحاسوبية ومعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط. ستتوفر وقائع المؤتمر للعموم من خلال الموقع الإلكتروني لمؤسسة الرؤية الحاسوبية، فيما ستُنشر النسخ النهائية على موقع IEEE Xplore بعد انتهاء المؤتمر.