أحمد الظنحاني: تجاربي للكشف المبكر عن الحوادث

يعد أحمد عبد الله الظنحاني، الذي يدرس الدكتوراه في هندسة الكمبيوتر بجامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا، في مجال الذكاء الاصطناعي، أحد الطلبة المجتهدين الساعين إلى تنفيذ استراتيجية الإمارات في هذا المجال، من خلال تحليل البيانات المختلفة المصادر للكشف المبكر عن الأحداث وفهمها من خلال نتائج أكثر صحة ودقة تفيد الجهات المتخصصة. وفي هذا الحوار يوضح الظنحاني أهمية هذا المجال، والدوافع التي شجعته على دراسته والنبوغ فيه، وطرق الإفادة من تحليل البيانات المختلفة لتجنب الحوادث.
ماهي دوافع وأسباب دراسة الذكاء الاصطناعي؟
- الذكاء الاصطناعي مجال مر عليه عقود من الزمن، لكن مع تطور قدرات أجهزة الحوسبة وانتشارها عند الأفراد، ووجود كميات بيانات ضخمة، وضحت الفوائد الكثيرة لاستخدام تلك التقنيات، وزادت أهميتها وسَهُل الوصول إليها، إذ أدرس الآن الدكتوراه في جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا، تخصص هندسة كمبيوتر، بعدما نلت فيها درجة الماجستير.
وبدأت التفكير في دراسة هذا المجال المهم منذ فترة، ولكن الاستراتيجية التي أطلقتها الدولة في هذا الخصوص، كانت الحافز الأكبر لتشجيعي لدراسة الذكاء الاصطناعي، وتطوير قدراتي ومهاراتي بصورة أكبر، والاجتهاد في أمر يفيدني، ويقدم خدمة لوطني في المقام الأول.
ما مدى الرؤية العلمية لهذا المجال؟
- الذكاء الاصطناعي يعتمد على أسس رياضية وإحصائية، بعضها ليس جديداً، وبُني عليها للاستفادة من قوة الحوسبة التي توصلنا إليها مؤخراً، ولتحليل أنواع بيانات جديدة لم تتوفر سابقاً. لكن لايزال هنالك الكثير لتطوير تقنيات جديدة تفيد بشكل أكثر سلاسة وقدرة على بناء النتائج المرغوبة باستخدام البيانات المتوفرة.
أهم البحوث العلمية التي تنجزها في مجال الابتكار؟
- يرتبط بحثي بتحليل البيانات الآتية من مصادر مختلفة، لاكتشاف وقوع الأحداث مبكراً حال حدوثها، وفهم معنى الحدث، وإشعار مراكز التحكم بالأحداث المهمة مثل الكوارث الطبيعية وحوادث السيارات.
ويمكن للبيانات التي تحوي معلومات الأحداث أن تكون رقمية ومرتبة بطريقة واضحة، أو نصية بغير ترتيب واضح، وتكون طرق التعامل مع كل نوع مختلفة من ناحية التقنيات و«اللوغاريتمات» المستخدمة.
حدثنا عن فكرة ونتائج البحث؟
- تعتمد الفكرة على دمج البيانات الآتية من مصادر مختلفة لإيجاد نتائج أكثر صحة، وأكثر اكتمالاً بمعلومات إضافية وبأخطاء أقل، ولكن تقنيات التعامل مع كل نوع من البيانات تكون مختلفة بدورها.
بطبيعة الحال، يصعب الدمج بينهما لإيجاد نتائج أفضل، إضافة إلى التعامل مع البيانات المتناقضة وغير المؤكد صحتها وغير الدقيقة في معلوماتها.
وما هي الحلول العلمية التي تقدمها؟
- مجال دمج البيانات له باع طويلة أيضاً، وحلوله مختلفة، لكن وجود البيانات النصية البشرية المصدر مثلما نرى في شبكات التواصل الاجتماعي، أتاح فرصاً وتحديات جديدة وجب حلها في مجال تحليل ودمج البيانات، إذ أطلقت أبحاث اسم «المستشعرات البشرية» على حسابات مواقع التواصل الاجتماعي لأن تحليلها أثبت القدرة على استشعار وقوع الحدث بزمن ينافس المستشعرات الإلكترونية.
ماهي خطتك المستقبلية في المجال؟
- نقوم حالياً بتجارب للاكتشاف المبكر لوقوع الحوادث بالتعاون مع هيئة النقل البريطانية، نستخدم فيها بيانات الطرق في لندن، وتغريدات من موقع «تويتر»، جُمعت في الفترة الزمنية نفسها. ونتوقع أن دمج بيانات الطرق مع ما يكتبه الناس عن الشوارع، سيعطينا صورة أفضل ومكتملة أكثر عن حال الطريق.
ما الهدف من هذا المشروع؟
- يعد المشروع مكملاً لمشاريع ينفذها فريقنا في المركز البحثي مثل قياس مستوى السعادة في الدولة، من طريق تحليل مواقع التواصل الاجتماعي، وبناء شبكة تواصل محفزة للتعليم.
هل من تكريمات أو جوائز نلتها؟
- حُزت خلال عملي في المركز البحثي ودراستي في الجامعة على جوائز في تطوير التطبيقات لوزارتي التعليم والداخلية، وشاركت بتطوير ألعاب إلكترونية متاحة في متاجر الهواتف الذكية، ودرست ورش عمل عن تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي، إضافة إلى تطوير تحديات في مسابقة «مهارات الإمارات».