تساهم الشبكات الذكية في تحسين استخدام الطاقة ومشاركة الطاقة على المستوى المحلي، من أجل خفض الضغط على خدمات الطاقة والحد من تعطلها. وتعتمد هذه الشبكات عادةً على البيانات الغنية للمستخدم من أجل تحسين الشبكة. غير أن هذه الطريقة تعرّض المستخدمين الأفراد إلى خطر انتحال الشخصية.
استلهم الباحثون في فريق البروفيسور مارتن تاكاش في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي من نجاح الأنظمة الذكية في قطاع الرعاية الصحية ليستخدموا مبادئ التعلم المتحد بهدف تحسين الشبكات الذكية بشكلٍ فاعل وحماية بيانات المستخدم في الوقت عينه.
تشمل اهتمامات الدكتور تاكاش البحثية الحالية: تصميم خوارزميات تعلم الآلة وتحليها، بما في ذلك مشكلات التحسين المحدبة/ غير المحدبة على نطاق واسع في التعلم الموزع والمتحد، وتطبيقات تعلم الآلة، والحوسبة عالية الأداء.
قبل انضمامه إلى جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، عمل الدكتور تاكاش أستاذاً مساعداً في قسم الهندسة الصناعية والنظم في جامعة “ليهاي” في بنسلفانيا في الولايات المتحدة الأمريكية. وخلال تلك الفترة، حصد الدكتور تاكاش عدة جوائز مرموقة منها جائزة أفضل أطروحة لشهادة الدكتوراه من “جمعية الأبحاث التشغيلية” في عام 2014؛ وجائزة “ليزلي فوكس” (جائزة المركز الثاني لعام 2013) من “معهد الرياضيات وتطبيقاتها”؛ وجائزة أفضل ورقة بحثية للطلاب من “جمعية إنفورمس للحوسبة” – المركز الثاني لعام 2012
From optimal decision making to neural networks, we look at the basics of machine learning and how.....
يحتفي العالم في 18 ديسمبر من كل عام باليوم العالمي للغة الضاد في لفتَتٍ يقف فيها العالم.....
A team from MBZUAI used instruction tuning to help multimodal LLMs generate HTML code and answer questions.....