مايلستون سيستمز تُحدث ثورة في الذكاء الاصطناعي عبر منصة هافنيا بالشراكة مع إنفيديا

 

قفزة نوعية في المدن الذكية.. كيف تعيد “هافنيا” تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي عالميًا؟

شركة مايلستون سيستمز تطلق تحديثات متقدمة لمنصة هافنيا بالتعاون مع إنفيديا، تشمل البيانات الاصطناعية وخدمة التدريب كخدمة، لتعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي في المدن الذكية.

في خطوة تعكس تسارع التحول نحو اقتصاد البيانات والذكاء الاصطناعي، كشفت Milestone Systems عن حزمة تحديثات استراتيجية لمنصتها “هافنيا”، وذلك خلال مشاركتها في مؤتمر NVIDIA GTC بمدينة سان خوسيه، بالتعاون مع NVIDIA.
هذه الخطوة لا تمثل مجرد تطوير تقني، بل تعكس تحولًا هيكليًا في كيفية بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بما يدعم اقتصاد المدن الذكية ويعيد تشكيل سلاسل القيمة الرقمية عالميًا.

 منصة متكاملة لإعادة تعريف دورة حياة الذكاء الاصطناعي

تأتي التحديثات الجديدة لمنصة “هافنيا” لتؤسس نموذجًا متكاملًا يربط بين البيانات وعمليات التدريب والنشر في بيئة موحدة. ويتيح هذا التكامل للمطورين تقليل تحيز البيانات، وتحسين جودة النماذج، وتسريع نشرها في تطبيقات واقعية، خاصة في قطاع المدن الذكية.

تعتمد المنصة على مفهوم “مصنع بيانات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي”، وهو إطار متقدم يدمج عمليات إعداد البيانات وتعزيزها وتقييمها ضمن منظومة واحدة، بما يعزز الكفاءة التشغيلية ويقلل التكلفة الزمنية لتطوير الحلول.

سد فجوة السيناريوهات النادرة

أحد أبرز التحولات التي أعلنتها الشركة هو إدماج البيانات الاصطناعية إلى جانب البيانات الواقعية، في خطوة تستهدف معالجة أحد أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي: نقص تمثيل الحالات النادرة.

في البيئات الحضرية، يصعب الاعتماد فقط على البيانات التاريخية، نظرًا لتقلبات الواقع من الظروف المناخية غير المتوقعة، أنماط المرور غير التقليدية، اختلاف خصائص المدن جغرافيًا.

ومن خلال تقنيات متقدمة مثل “كوزموس”، يمكن للمطورين محاكاة هذه السيناريوهات، ما يؤدي إلى

• تحسين دقة النماذج

• تقليل التحيز

• تعزيز القدرة على التنبؤ

وتؤكد الشركة أن البيانات الاصطناعية لا تحل محل الواقعية، بل تعمل كمكمل استراتيجي لها.

 نموذج اقتصادي جديد لتسريع الابتكار

ضمن التحديثات، طرحت مايلستون نموذج “التدريب كخدمة”، والذي يمثل نقلة نوعية في تبسيط عمليات تطوير الذكاء الاصطناعي.

يوفر هذا النموذج عدة مميزات مبتكرة منها توفير وصول مباشر إلى بيانات عالية الجودة، بيئة تدريب متكاملة دون تعقيد تقني، إمكانية تخصيص النماذج حسب الاحتياجات، اقتصاديًا، يساهم هذا التوجه في

• خفض تكاليف البنية التحتية

• تسريع زمن الوصول إلى السوق (Time-to-Market)

• زيادة إنتاجية فرق التطوير

وتشير التقديرات إلى إمكانية تسريع تطوير الحلول التحليلية بما يصل إلى 30 ضعفًا.

 مستقبل التحليلات الذكية

بالتعاون مع NVIDIA، أطلقت “هافنيا” خدمة نماذج اللغة البصرية كخدمة، وهي نماذج متقدمة مصممة خصيصًا لتحليل الفيديو في المدن الذكية.

كما أظهرت نتائج الأداء الاتي

• زيادة 19.4% في دقة تحليل حركة المرور

• تحسن 8.9% في اكتشاف الخصائص البصرية

• ارتفاع 4.4% في دقة التنبيهات

هذه المؤشرات تعكس قيمة اقتصادية مباشرة، حيث تسهم في تحسين إدارة البنية التحتية، تقليل الحوادث، تعزيز كفاءة الخدمات العامة.

 مرونة وسيادة البيانات

تعتمد المنصة على بنية سحابية هجينة تشمل Amazon Web Services، Nebius، هذه الاستراتيجية تمنح الشركات مرونة في اختيار البنية التحتية، و تحكمًا كاملًا في البيانات الحساسة، وامتثالًا أفضل للتشريعات المحلية.

وهو عامل حاسم خاصة في الأسواق الأوروبية والشرق أوسطية التي تركز على “سيادة البيانات”.

 الذكاء الاصطناعي كمحرك للنمو الحضري

تعكس هذه الخطوة توجهًا عالميًا نحو تحويل الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية أساسية في المدن الذكية، وليس مجرد أداة تقنية.

ومن المتوقع أن تسهم هذه التطورات في تعزيز الاستثمارات في قطاع التكنولوجيا الحضرية، خلق فرص جديدة للشركات الناشئة، دعم التحول الرقمي الحكومي.

كما أن تقليل تكلفة تطوير النماذج وتسريع نشرها يفتح الباب أمام دخول لاعبين جدد إلى السوق، ما يعزز المنافسة والابتكار.