رواد الأعمال الطلابيون متفائلون بشأن الذكاء الاصطناعي قبل أمريكا 250

وأضاف كافولا: “لقد سمح لنا الذكاء الاصطناعي بتطوير المنتج بشكل أسرع بكثير وسمح لنا بحل المشكلة التي يواجهها الأشخاص بطريقة أكثر كفاءة”. “أعتقد، شخصيًا، أنها ستساعد الكثير من الشركات على الخروج من الأفكار فقط… ومساعدة الأشخاص على بناء المزيد من الأشياء التي يريدها العملاء بالفعل، وهو ما أعتقد أنه الهدف الأكبر في نهاية اليوم.”

لوكاس جارسيا: جامعة كليمسون

وصف جارسيا نفسه بأنه ابن لمهاجرين أرجنتينيين هاجرا إلى الولايات المتحدة عندما شهد وطنهم انحداراً اقتصادياً حاداً في عام 2001. ويعمل والده الآن أستاذاً في قسم الكيمياء في جامعة كليمسون في ولاية كارولينا الجنوبية، حيث يكتسب جارسيا الاهتمام بمشروعه Crystal-XG، وهو مشروعه الذي حاز على جوائز في مراحله المبكرة. وقال جارسيا إنه ممتن لـ America250 لتسليط الضوء على الابتكار والعيش في بلد مليء “بالعقول اللامعة والشركات الرائعة والعلماء والمهندسين”.

وأضاف: “أعتقد أن الولايات المتحدة هي أفضل دولة في العالم”. “من الواضح تمامًا أن الفرص التي لدينا في الولايات المتحدة، وبالتالي أعتقد أن حملة American250 رائعة، وإدراك حقيقة أننا نعيش في بلد، ونحن محظوظون جدًا، كمواطنين أمريكيين، لأن لدينا كل هذه الفرص من حولنا. ولا أعتقد أنه ينبغي لنا أن نأخذ ذلك كأمر مسلم به”.

قال جارسيا إنه كان يجري بحثًا لعدة سنوات قبل ذلك حضور كليمسون، وشعر بالإحباط في أحد الصيف عندما كان يعمل في مختبر لتركيب البلورات. وبحلول نهاية الصيف، قال إنه لم يكن لديه سوى حوالي 10 نتائج بلورية قابلة للنشر لعرضها في 500 تجربة تم إجراؤها. وهنا خطرت ببال جارسيا فكرة أنه “إذا كان بعض أفضل البشر تدريبًا لا يعرفون ما يفعلون، فمن المحتمل أن يعرف الكمبيوتر أو خوارزمية التعلم الآلي ما يفعلونه”.

وقال: “أدركت أنها كانت عملية غير فعالة حقًا. وليس ذلك فحسب، بل أدركت أن هناك تطبيقات واسعة النطاق في الأدوية، وعلوم المواد، والطاقة، والحفز الكيميائي”.

ولحل أوجه القصور، قال جارسيا إنه أنشأ خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها إنتاج النتائج في أقل من دقيقة، مقارنة بالأشهر الستة التي يمكن أن يستغرقها دون النموذج حتى يصبح الجزيء المرشح متبلورًا بالكامل. يوجد الآن مختبران أمريكيان و11 تنبؤًا عالميًا باستخدام خوارزمية جارسيا.

وقال: “يقوم العلماء بإدخال الجزيء الذي يريدون بلورته. ولذلك يقوم نموذجنا بتحويل هذا الجزيء إلى لغة كيميائية يمكنه فهمها، ومن هناك، سيجد إلى حد كبير المسار الاصطناعي اللازم لبلورته”. “لذلك فهو يتصور كيف يبدو هذا الجزيء في الفضاء الثلاثي، وله بعض الخصائص الديناميكية الحرارية والكيميائية المختلفة التي نحسبها، ومن ثم، فإنه يجد أفضل مسار لبلورته.”

وشدد جارسيا على أمله في أن تساعد خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة به، من خلال خفض التكاليف وعدم الكفاءة، في تنشيط صناعة الأدوية في الولايات المتحدة، وهي صناعة أشار إلى أنها تضررت بشدة بسبب تخفيضات التمويل الفيدرالي.

وقال: “نحن مهتمون للغاية بمساعدة بعض مختبرات الأبحاث هذه هنا داخل الولايات المتحدة”. “صناعة الأدوية – نريد حقًا إعادتها إلى الولايات المتحدة، كما تعلمون، الاختراقات الكيميائية، والاختراقات العلمية، وما إلى ذلك، جلب علاجات جديدة للمرضى، هذا هو الشيء الرئيسي الذي أريد أن أقوده إلى الوطن.”

سانجانا كافولا وأدهيرا تيبور: جامعة رايس

سانجانا كافولا وأديرا تيبور من جامعة رايس في تكساس. لقد عملوا كفريق واحد لتطوير نظام استقبال المرضى الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي ومنصة التشغيل الآلي لمكتب الاستقبال يسمى كايروس التي تم تصميمها لعيادات الأسنان. وأرجعت تيبور الفضل إلى البنية التحتية “القوية” للولايات المتحدة في دفع نجاح شركتها الناشئة والابتكار على نطاق أوسع في البلاد.

قال الطالب خلال إحدى المقابلات: “تحتل الولايات المتحدة موقعًا فريدًا عندما يتعلق الأمر بالابتكار، لا سيما باعتباري طالبًا مؤسسًا مثل سانجانا ومثلي – إنه حقًا شيء هنا حيث تبدأ الفكرة من مشكلة شخصية جدًا، ويمكن أن تصبح شركة حقيقية، لأن البنية التحتية موجودة بشكل أساسي لدعم ذلك حقًا”.

وأضافت: “هناك الكثير من المسابقات الجامعية للشركات الناشئة، والموجهين الذين تمكنا من الوصول إليهم، والعملاء الأوائل المستعدون للتجربة معنا، والمستثمرون المستعدون للمراهنة على المؤسسين الشباب. إن هذا النظام البيئي بشكل عام، الذي توفره أمريكا، قوي للغاية بشكل لا يصدق، خاصة بالنسبة لنا”.

قالت تيبور إنها أدركت في البداية العبء الإداري الواقع على العاملين في مجال الرعاية الصحية عندما كانت تعمل في عيادة أسنان والدتها في وادي ريو غراندي. مع تقدمها في السن وبدأت العمل بشكل أكبر في تكنولوجيا الرعاية الصحية، قالت تيبور إنها استمرت في العودة إلى تلك التجربة المباشرة وأدركت أنها “أثرت حقًا” على حصول المرضى على رعاية جيدة.

وقالت: “أتذكر أنني شعرت وكأن الجميع كانوا يقومون بعشرة أشياء في وقت واحد، ولذلك كان مكتب الاستقبال دائمًا يشعر بالإرهاق الشديد”. “الهواتف لا تتوقف حقًا، والكثير من المرضى يحاولون فقط تحديد موعد. يأتي الكثير من التأمين، ويأتي الأشخاص شخصيًا، ويبحثون عن المساعدة، وحالات الطوارئ العامة التي قد تستمر في الظهور.”

انضم تيبور إلى كافولا لإنشاء ملف نظام لحل المشكلة. وقال كافولا إن كايروس يعمل عن طريق توصيل برنامج الذكاء الاصطناعي ببرامج إدارة الممارسات الحالية في العيادات، مثل Open Dental أو Dentrix أو Epic Systems. قال الطالبان إنهما قاما بتخصيص نظام كايروس ليناسب نظام كل عيادة للتكيف مع مسارات العمل المختلفة. وتستخدم ثماني عيادات الآن كايروس، ومن المقرر أن تتبنى المزيد من هذه التكنولوجيا في الأشهر المقبلة، وفقًا للزوجين، اللذين تتمركز عملياتهما إلى حد كبير في تكساس.

وقال الطلاب إن العيادات تستخدم Kairos لجدولة المواعيد ومعالجة المكالمات وإدارة سير عمل التأمين، من بين مهام أخرى.

وقال كافولا: “مع كايروس، ما نفعله هو أننا نقدم نظامًا شاملاً لاستقبال المرضى في عيادات الرعاية الصحية”.

ليو جوان وأيوش بانيرجي: معهد جورجيا للتكنولوجيا

عمل Guan وBanerjee كفريق واحد لتطوير Fractal Semi بعد أن أدركا أن المشكلة الأساسية في ابتكار أشباه الموصلات هي أن التصنيع الأمريكي فشل في مواكبة تصميم الرقائق، بسبب الاعتماد المفرط على المنتجين الخارجيين.

وأوضح بانيرجي أن رقائق أشباه الموصلات المتقدمة يتم تصنيعها من خلال وصفات معقدة تتكون من مئات الخطوات. وقال إن الكثير من هذه المعرفة “عالقة” حاليًا في الخارج، ويتم تخزينها في منشآت خارج الصين، مما يخلق خطرًا على سلسلة التوريد للأمن القومي مع تخلف مسابك أشباه الموصلات الأمريكية. وأشار الطلاب إلى شركة تايوان لتصنيع أشباه الموصلات باعتبارها المورد الرئيسي لأشباه الموصلات المتقدمة في الولايات المتحدة، مما يعني أنه تم الاستعانة بمصادر خارجية إلى حد كبير للتصنيع في الخارج لرقائق الذكاء الاصطناعي والدفاع المتطورة.

لسد فجوة سلسلة التوريد وتحفيز التصنيع المحلي، يعمل غوان وبانيرجي على نموذج للذكاء الاصطناعي لمحاكاة العملية. ومن خلال تكرار المسبك افتراضيًا، يأملون في تبسيط العملية بشكل جذري، وخفض التكاليف على الشركات المصنعة الأمريكية. ستساعدهم الجائزة البالغة قيمتها 25 ألف دولار من American250 على فهم خطوة واحدة في عملية أشباه الموصلات، والتي يقولون إنها ستسمح لهم باستقراءها.

يتضمن جزء لا يتجزأ من Fractal Semi خططًا لدمج أجهزة الاستشعار في آلات تصنيع أشباه الموصلات الموجودة داخل المسابك. وسيسمح القيام بذلك للباحثين بجمع البيانات حول كيفية بناء رقائق أشباه الموصلات، مما يسمح لهم بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. ويأمل الثنائي أن يؤدي ذلك إلى تقليل عمليات التجربة والخطأ المكلفة والطويلة التي غالباً ما يواجهها المهندسون عند العمل على تطوير الرقائق المتطورة.

وقال جوان: “من خلال وجود نموذج ذكاء اصطناعي يعرف فيزياء كيفية إنشاء أشباه الموصلات، يمكن أن يساعدك بشكل أساسي على اكتساب المعرفة حول كيفية إنشاء واحد دون إجراء التجربة والخطأ الذي يمكن أن يكون مكلفًا للغاية”، مضيفًا أن التجربة والخطأ “يمكن أن تستغرق خمس سنوات ومليارات الدولارات”.

وشدد الطلاب على الدور الثوري الذي لعبه الذكاء الاصطناعي في مجال التكنولوجيا، سواء من خلال تسريع الابتكار أو إضفاء الطابع الديمقراطي عليه. وأشادوا بالولايات المتحدة باعتبارها دولة توفر فرصًا فريدة لرواد الأعمال، وأثنوا على زمالة Palantir التقنية، وبرنامج Nvidia التأسيسي، وحتى المنصة التي توفرها OpenAI، على “رد الجميل”.

لقد أتى عصر الذكاء الاصطناعي، فكيف ينبغي تنظيمه؟

وأشار بانيرجي إلى أن “هناك الكثير من الفرص للابتكار وإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة بنا، باستخدام الموارد التي قدمتها هذه الشركات العظيمة”. “لا أعتقد أن هذا ممكن في بلدان أخرى حول العالم، على الأقل في الوقت الحالي.”

“الذكاء الاصطناعي مهم للغاية، لأنه في الأساس، إذا قمت بتدريب الذكاء الاصطناعي بشكل جيد بما فيه الكفاية، فإنه يفهم الواقع نوعًا ما، أليس كذلك؟” وأضاف قوان. “لذا، أعتقد أن هذا يضعك في مرحلة لا تحتاج فيها حقًا إلى إجراء تجارب حية بعد الآن، حيث يمكنك الحصول على هذه الأشياء التي تسمى التوائم الرقمية التي تحاكي ما يحدث في الواقع. … اكتشاف أشياء جديدة يصبح أسهل كثيرًا مع الذكاء الاصطناعي وأقل تكلفة بكثير.”