مهندسون فيتناميون شباب يتصدرون ساحة الذكاء الاصطناعي العالمية لمدة عامين متتاليين

يواصل فريق هندسة الذكاء الاصطناعي التابع لـ VNPT الحفاظ على مكانته الرائدة في AI City Challenge 2025، وهي مسابقة دولية مرموقة في معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي، مسجلاً بذلك العام الثاني على التوالي الذي يفوز فيه ممثل فيتنام بالجائزة الكبرى.

أُقيم مؤخرًا حفل إعلان نتائج تحدي مدينة الذكاء الاصطناعي 2025 (الذكاء الاصطناعي في المدن الذكية) في إطار المؤتمر الدولي للرؤية الحاسوبية (ICCV 2025) في هاواي (الولايات المتحدة الأمريكية). بعد فوزه في عام 2024، فاز فريق هندسة الذكاء الاصطناعي في VNPT هذا العام بالمركز الأول في فئة معالجة وتمييز الأشياء من بيانات صور الكاميرات ذات الزاوية فائقة الاتساع على الأجهزة الطرفية (الذكاء الاصطناعي الطرفي). تتطلب هذه المشكلة نظام ذكاء اصطناعي يتميز بسرعة معالجة آنية، مباشرةً على الأجهزة المدمجة، مع ضمان دقة عالية في تمييز الأشياء من بيانات الصور شديدة التشوه، بما يلبي الاحتياجات العملية.

يُعد تحدي مدينة الذكاء الاصطناعي 2025 من أبرز المسابقات السنوية المرموقة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي المُطبّق في المدن الذكية. تضم مسابقة هذا العام أربع فئات أكثر تعقيدًا من المواسم السابقة، وتجذب أكثر من 30 ألف فريق من دول تتمتع بتطور قوي في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل الولايات المتحدة الأمريكية والصين وكوريا وتايوان وغيرها.

  يتصدر فريق الهندسة في VNPT الطريق بفضل دقة الذكاء الاصطناعي وسرعة المعالجة على الحافة.

تحدي تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي على الحافة

أُدرجت مشكلة معالجة الأجسام والتعرف عليها من بيانات صور الكاميرات ذات الزاوية فائقة الاتساع في تحدي مدينة الذكاء الاصطناعي منذ عام ٢٠٢٤، مما يعكس التوجه نحو تطبيق الرؤية الحاسوبية على أنظمة مراقبة حركة المرور الحالية. وبفضل التطبيق العملي العالي، تُعدّ هذه الفئة دائمًا السباق الذي يضم أكبر عدد من الفرق في المسابقة بأكملها. هذا العام، ازدادت صعوبة هذه الفئة، حيث يتعين على الفرق، بالإضافة إلى معالجة الصور المشوهة والمشوهة بدقة، تحسين العملية بأكملها لضمان عمل النموذج بكفاءة على الأجهزة الطرفية.

  يطبق فريق الهندسة في VNPT العديد من التقنيات لتحديد المركبات بسرعة ودقة.

طُلب من الفرق تحسين نماذجها لتعمل بكفاءة على جهاز جيتسون أورين، وهو جهاز صغير يقع عند نقطة جمع البيانات (يُسمى جهاز الحافة)، ويتمتع بحد أقصى للطاقة يبلغ 30 واط، وقوة حوسبة أقل بكثير من الخادم المركزي. هذا يعني أنه لم يعد بإمكان الفرق استخدام نماذج كبيرة الحجم، بل كان عليها تبسيط البرنامج وتحسينه ليعمل بشكل أسرع، ويستهلك موارد أقل، مع الحفاظ على دقة التعرف على المركبات. جعلت هذه التغييرات من تحدي مدينة الذكاء الاصطناعي 2025 أحد أصعب المواسم حتى الآن، لا سيما مع استفادة الفرق من تجربة العام الماضي وارتفاع مستوى المنافسة بشكل ملحوظ.

استفد من تجربة تحسين النموذج في العالم الحقيقي

في مشاكل مراقبة حركة المرور، غالبًا ما تكون البنية التحتية للحوسبة واتصالات الشبكة محدودة، مما يجعل تطوير نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة وفعالة تحديًا كبيرًا. وهذا أيضًا هو السبب في أن الذكاء الاصطناعي الطرفي أصبح توجهًا حتميًا. فبدلًا من إرسال جميع البيانات إلى خادم مركزي للمعالجة، يُوضع النموذج مباشرةً في جهاز التجميع (مثل الكاميرا)، مما يُساعد على سرعة الاستجابة، وتقليل زمن الوصول، وتوفير عرض النطاق الترددي، وضمان أمن البيانات، خاصةً في أنظمة المراقبة واسعة النطاق.

وفقًا للنتائج المُعلنة في تحدي مدينة الذكاء الاصطناعي 2025، حلّ فريق الهندسة في VNPT في المركز الأول، متفوقًا على مئات الفرق من كبرى شركات التكنولوجيا ومعاهد البحث والجامعات حول العالم. يُسهم هذا الإنجاز في تعزيز منظومة الذكاء الاصطناعي لمراقبة حركة المرور والأمن الحضري في البلاد، حيث تُنشر كاميرات فائقة الاتساع على نطاق واسع لتوسيع نطاق المراقبة، وتقليل النقاط العمياء، وتقليل عدد الأجهزة المُثبتة، وتحسين كفاءة عمليات البنية التحتية الحضرية. بفضل خبرته التي تزيد عن سبع سنوات في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور ونشرها محليًا، اكتسب فريق الهندسة في VNPT القدرة على الموازنة بين الدقة والسرعة وتكاليف التشغيل، وهي عوامل تُحدد فعالية تطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات الواقعية.  

لقد قام فريق VNPT بتطوير وإتقان أكثر من 40 نموذجًا للذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور.

حاليًا، طوّر فريق VNPT وأتقن أكثر من 40 نموذجًا مختلفًا للذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور، مثل التعرف على لوحات الترخيص، وقياس تدفق حركة المرور، وكشف الخوذات، بالإضافة إلى نماذج خاصة بفيتنام، مثل كشف المركبات التي تحمل ثلاثة أشخاص، أو التي تحمل بضائع ضخمة، أو كشف الحرائق والأسلحة في مجال الأمن ومراقبة المدن. هذه النماذج مُحسّنة للعمل على مجموعة متنوعة من الأجهزة، من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات المعالجة المركزية (CPUs) إلى وحدات المعالجة العصبية (NPUs)، لتلبية مختلف متطلبات الأنظمة والعملاء.

لضمان النشر الفعال على نطاق واسع، وخاصةً في نموذج التشغيل المحلي وعلى الحافة مع مئات الكاميرات في وقت واحد، طوّر مهندسو VNPT أساليب معالجة مثالية تتيح التشغيل المتزامن لمئات تدفقات بيانات الفيديو . يُسهّل هذا النهج توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي، ويوفر الموارد، ويُناسب ظروف البنية التحتية في العديد من المناطق.

بتطبيق هذه الخبرة على تحدي مدينة الذكاء الاصطناعي 2025، طبّق الفريق مزيجًا من التقنيات، مثل ضغط النموذج لتقليل الحجم وموارد المعالجة، وتحسين تدفق معالجة الصور لتقليل زمن الوصول، وتحسين لغة البرمجة وبنية الكود لتشكيل سلسلة المعالجة الشاملة لتحقيق أعلى أداء. يُساعد هذا النهج النموذج على الحفاظ على دقته مع زيادة سرعة الاستدلال والنشر على الأجهزة الطرفية محدودة الإمكانيات.

منصة أبحاث الذكاء الاصطناعي متعددة التخصصات للتعلم العميق

لا يقتصر الأمر على امتلاك فريق من الموظفين الشباب الموهوبين والبنية التحتية القوية للحوسبة، بل إن إحدى المزايا المهمة لـ VNPT لامتلاك نظام بيئي شامل لمنتجات الذكاء الاصطناعي يلبي المعايير الدولية ويفوز بجوائز عالية في المسابقات المرموقة هي منصة البحث المتعمق في مجال الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات.

فيما يتعلق بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في معالجة الصور، بالإضافة إلى أنظمة المدن الذكية وأنظمة المرور، يُشجع مركز VNPT أيضًا تطبيقات البحث في المجال الطبي. في سبتمبر 2025، أعلنت المجموعة عن بحث علمي في مؤتمر MICCAI 2025، وهو المؤتمر العالمي الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في الطب. ركز البحث على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص سرطان الغدة الدرقية، والذي أُجري باستخدام بيانات ما يقرب من 10,000 مريض في 3 مناطق من البلاد على مدى 4 سنوات. يلعب المشروع دورًا أساسيًا في تطوير أنظمة دعم تشخيصية آلية مناسبة لخصائص السكان والحالات الطبية في البلاد، مما يُساعد على تحسين الدقة، وتقصير وقت التشخيص، وتخفيف أعباء العمل على الأطباء، وتوسيع نطاق الوصول إلى الخدمات الطبية عالية الجودة على مستوى القاعدة الشعبية.

  نشر فريق هندسة الذكاء الاصطناعي التابع لـ VNPT أبحاثًا في العديد من المؤتمرات العلمية المرموقة.

في مجال معالجة اللغة والكلام، أعلن معهد VNPT أيضًا عن أبحاث في مؤتمر EMNLP 2025، وهو مؤتمر متخصص في معالجة اللغة الطبيعية، مصنف ضمن الفئة A*، ومؤتمر ICASSP 2025، وهو مؤتمر متخصص في معالجة الكلام، مصنف ضمن الفئة A1. وتُطبّق هذه الأبحاث تقنيات التعلم الآلي المتقدمة في تطوير نماذج لغوية واسعة النطاق (LLM) والذكاء الاصطناعي التوليدي، بهدف تحسين قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم السياق الفيتنامي، والعواطف، والفروق الدقيقة، وهي عوامل معقدة ونادرًا ما تُنمذج في سياقات دولية. وبفضل ذلك، تزداد أهمية اللغة الفيتنامية في مجتمع أبحاث معالجة اللغة الطبيعية العالمي، مما يفتح المجال أمام بناء نماذج لغوية قوية وفريدة ومناسبة للشعب الفيتنامي.

المصدر: https://vnpt.com.vn/gioi-thieu/tin-tuc/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-tiep-dung-dau-san-choi-ai-toan-cau.html