على نظام التعلم العام أن يتعلم مهاماً متنوعة باستمرار، ويحسّن فهمه للمهام السابقة وقدرته على تعلم المهام المستقبلية في الوقت نفسه. يتناول عملنا الطرق التي تستطيع إحراز تقدم للوصول إلى هذه الأهداف ويركز على أنظمة الذاكرة المستوحاة من البيولوجيا لتحقيق ذلك.

يُعتبر فهم عمليات النمو التي تؤدي إلى تشكل الأنسجة والأعضاء ابتداءً من بويضة مخصّبة إحدى الأسئلة الأساسية التي تُطرح في علم الأحياء التنموي. وعلى الرغم من أن التقدم المُحرز في أنظمة الاستجهار والتصوير قد مكّن تصوير الثدييات منذ مرحلة تشكل الجنين، لا تزال ثغرة كبيرة تفصل بين جمع البيانات المتعلقة بالخلايا الحية في طور النمو وتحليلها. يهدف هذا المشروع في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي إلى تطوير خوارزميات جديدة في الرؤية الحاسوبية تكون مناسبة لإتمام التحليل التلقائي للأجنة.

تشكل أمراض القلب الخلقية إحدى أكثر العيوب الخلقية شيوعاً وتصيب حوالي مليون طفل حول العالم في السنة. يُستخدم فحص الجنين بالموجات فوق الصوتية للحصول على صور للقلب من جهات مختلفة، ما قد يساعد على اكتشاف أي عيوب في القلب. ولكن تستغرق عملية كشف الأخصائيين البشر عن عيوب القلب وقتاً طويلاً، وهي عرضة للأخطاء وغير موضوعية. ويتم فحص قلب الجنين عادةً أثناء فحوصات الثلث الثاني من الحمل، إذ يمكن في هذه المرحلة مراقبة معظم أعضاء الجنين. يهدف هذا المشروع إلى تطوير نماذج متطورة لتعلم الآلة من أجل تصنيف صور قلب الجنين المختلفة والتحقق من وجود العيوب. ويمكن لذلك أن يقدم دعماً كبيراً للأطباء عبر تمكينهم من اتخاذ قرارات أكثر دقة وفي الوقت الحقيقي عند التشخيص.

تشكل أمراض القلب مشكلة كبيرة تطال الأشخاص حول العالم وتشمل أنواعاً متعددة من الأمراض. ويطال مرض الشريان التاجي تحديداً الأوعية الدموية التي تمدّ القلب بالدم. يمكن استخدام التصوير بالموجات فوق الصوتية لتشخيص مرض الشريان التاجي، وهي عملية سريعة وقليلة التكلفة ولا تتطلب جراحة. يهدف هذا المشروع إلى أتمتة عملية تشخيص مرض الشريان التاجي باستخدام التصوير بالموجات فوق الصوتية من أجل التخفيف من العبء الذي يواجهه الخبراء السريريون، الذين يندر توفرهم ويتوجب عليهم التعامل مع التباينات الناتجة عن المُراقب البشري. وستنتج عن هذه الأتمتة تشخيصات متسقة وذات موثوقية أعلى.

يمكن تشخيص عدة مشاكل متعلقة بالقلب من خلال تقييم وظائف القلب. ويقيّم الأطباء الأخصائيون وظائف القلب على مدى دورات قلبية متعددة. غير أنّ هذا التقييم يستغرق وقتاً طويلاً وقد تقيّده دقة القياسات الناتجة عن بيانات تصوير القلب وتباينها. بالإضافة إلى ذلك، وعلى الرغم من أن فحص القلب بالموجات فوق الصوتية يُستخدم على نطاق واسع، وهو آمن وقليل التكلفة مقارنة مع فحص القلب باستخدام الأشعة المقطعية أو التصوير بالرنين المغناطيسي، لا يزال يعتمد على مشغِّل الآلة، ما يؤدي إلى تفاوت كبير في جودة الصور. لذلك، قد تقدم حلول تعلم الآلة التلقائية التي تعتمد على البيانات الضخمة لتحليل تخطيط صدى القلب، وبالتالي قياس وظائف القلب المهمة، للأطباء الأدوات اللازمة لدعم مهامهم السريرية اليومية.

يشكل مرض السرطان أحد أسباب الوفاة الرئيسية حول العالم، فيما يشكل سرطان الرأس والعنق أحد أكثر أنواع السرطان شيوعاً. ويتم تشخيص سرطان الرأس والعنق في علم الأورام باستخدام صيغ تصوير مثل التصوير المقطعي المحوسب والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني. ويمضي الأطباء ساعات طويلة، لا بل أياماً، لتحديد منطقة الورم يدوياً. ويستطيع التعلم العميق أن يساعد في أتمتة هذه المهمة لتمكين عملية أسرع وأكثر اتساقاً وبالقدر نفسه من الدقة لتشخيص المرض والتنبؤ بمساره. يدرس هذا المشروع مقاربات مختلفة للتعلم العميق في مجال تشخيص سرطان الرأس والعنق باستخدام بيانات من التصوير المقطعي المحوسب والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني. كما أننا نتنبأ بسير المرض باستخدام بيانات التصوير والسجلات السريرية للحصول على نتائج معقولة من الناحية السريرية في هاتين المهمتين.

وصف مختصر: يركز هذا المشروع على بناء نموذج شامل لفهم الصور والفيديو يستطيع أن يجيب تلقائياً على أسئلة صعبة مثل "ماذا" و"أين" و"كيف" و"كم"، مرتبطة بمختلف المحتويات المرئية. ويكمن الهدف في تطوير أطر متينة وفاعلة للرؤية الحاسوبية يمكن استخدامها لحل مشاكل في العالم الحقيقي.

وصف مختصر: يتوجب على أي نظام لتعلم الآلة يُستخدم لخدمة المرضى ويكون موثوقاً لهذا الغرض، أن يبقى متيناً في وجه تغير المجالات مع مرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك، على أنواع مختلفة من التطبيقات السريرية اليوم أن تعمل بفاعلية على الأجهزة بالرغم من الذاكرة المحدودة والقيود على الموارد. نقترح بعض الطرق التي تحقق مستوى متطوراً من المتانة في وجه التغيرات المستمرة في المجالات وضمن إعدادات تفرض قيوداً على الموارد.

عاد نقل المعرفة بين المهام بفائدة كبيرة على مجتمع الرؤية الحاسوبية على مدى الأعوام السابقة، عبر الحد من الاعتماد على كميات كبيرة من بيانات التدريب المُسماة. وكان لذلك أثر كبير في التصوير الطبي الذي تندر فيه البيانات. وأظهر التعلم المنقول بشكلٍ خاص فعاليته في هذا المجال. أما طبيعة التصوير الطبي متعددة السمات، فتقدم توجهاً محتملاً يمكن من خلاله الاستفادة من علاقات النقل بين الصور التي تتميز بسمات مختلفة ومجالات وصيغ وأعضاء وأمراض مختلفة، بهدف الحصول على عمليات نقل أكثر متانة وفاعلية.

تعتبر متلازمة الضائقة التنفسية لدى حديثي الولادة حالة غالباً ما تصيب الأطفال المولودين ولادة مبكرة، إذ لا يكون تطور الرئتين لدهم قد اكتمل. وهي أكثر اضطرابات الرئة شيوعاً لدى المولودين ولادة مبكرة، ويرتبط معدل الإصابة بها بمعدل الولادة المبكرة وفق تناسب طردي. تُستخدم حالياً الفحوصات الجسدية، وفحوصات الدم لقياس تشبع الدم بالأكسجين، وصور الأشعة السينية من أجل تشخيص المرض. وإنّ التشخيص المبكر للحالة بالغ الأهمية نظراً للوسائل المتوفرة لإدارة المتلازمة. لذلك، قد يساعد تطوير طرق لتشخيص متلازمة الضائقة التنفسية لدى حديثي الولادة بشكلٍ دقيق وفاعل في تحسين فرص العلاج تحسيناً كبيراً.

عنها من ضغط على مؤسسات الرعاية الصحية حول العالم، بات من الواضح أنّ لوسائل الفحص والتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي القدرة على التخفيف من هذا العبء بعض الشيء. وهذا ما دفع الباحثين حول العالم إلى محاولة تطوير نماذج للتعلم العميق تساعد عملية الفحص والتشخيص للكشف عن الإصابة بكوفيد-19، بهدف دعم المجتمع الطبي في سعيه إلى الحد من انتشار الفيروس وإدارة علاج الإصابات.

يُعتبر عمر الجنين أثناء الحمل من المعلومات السريرية الأساسية التي يتم تقديرها خلال فترة الحمل بهدف تقييم نمو الجنين. ويُقدر هذا العمر عادةً عبر قياس الطول التاجي المقعدي في صور الموجات فوق الصوتية أثناء فحص تحديد تاريخ الحمل، ومن ثم ربط النتائج بعمر الجنين ومسار النمو. وفي حين أن التوجيهات السريرية تحدد المعايير التي يجب اتباعها لعرض الطول التاجي المقعدي بشكلٍ صحيح، قد لا يتبع أخصائيو التخطيط الصوتي هذه القواعد بشكلٍ منتظم. نقترح في هذا المشروع حلاً جديداً قائماً على التعلم العميق يستطيع التأكد من التزام صورة الطول التاجي المقعدي بالتوجيهات السريرية، بهدف تقييم جودة الصورة وتسهيل التقدير الدقيق لعمر الجنين. ويتم تقييم العمل باستخدام فحوصات من العالم الحقيقي. وفي حال نجاح العمل، قد يؤثر بشكلٍ كبير على كيفية إجراء أخصائيي التخطيط الصوتي لفحوصات تحديد تاريخ الحمل.

خضعت الشبكات العصبية النبضبة لدراسات معمقة، ليس فقط لدورها الحيوي وإنما لكفاءتها الحاسوبية التي تنبع من معالجة المعلومات باستخدام نبضات ثنائية. كما سنستكشف في إطار هذه الدراسة صلابة هذه الشبكات، وسندرس الجوانب المختلفة لخوارزميات التعلم الموجه للشبكات العصبية النبضية. ويتمحور القسم الأول من البحث حول صلابة الشبكات العصبية النبضية. ونظراً إلى أن هذا المجال يقوم على الأحداث، فمن الصعب تدريب الشبكات العصبية النبضية مقارنة بإجراءات التدريب الخاصة بالشبكات العصبية العميقة التقليدية. بالتالي، سندرس بداية سبل حساب تدرجات الشبكات العصبية النبضية، ونعاين بعد ذلك الهجمات العدائية لهذه الشبكات. بناءً على ذلك، سنبحث في تقنيات الدفاع عن الأمثلة العدائية للشبكات العصبية النبضية.

يتمثل الهدف الرئيسي من هذا المشروع البحثي دراسة عدد من المشكلات الرئيسية في التعلم العميق وتعلم التعلم. وتتمحور الدراسة في قسمها الأول حول القوة الهائلة للشبكات العصبية العميقة. إذ تتجسد إحدى المشكلات الرئيسية في التعلم العميق بفهم الأداء المتميز للشبكات العصبية العميقة في الممارسة العملية. فمن أسباب تفوق الشبكات العصبية العميقة هو إتمامها لفئة كبيرة من الوظائف المعقدة، أي تمتعها بقدرة عالية على التعبير. ولا بد من الإشارة إلى إمكانية قياس قدرة الشبكات العصبية على التعبير من خلال العديد من المقاييس، مثل العدد الأقصى للمناطق الخطية التي يمكن للشبكة العصبية إدراكها. ويتجلى الهدف من البحث في التوصل إلى فهم أفضل لهذه الإجراءات، الأمر الذي قد يساهم في تأسيس بنى الشبكات العصبية في الممارسة العملية، ويؤدي بالتالي إلى أداء أفضل حين يتعلق الأمر بالمشكلات الواقعية.