تنشر Nature Communications بحث Zapata AI حول الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجل التحسين

توضح المقالة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين التقنيات الحالية لحل مشكلات التحسين الشائعة في البيئات الصناعية.

شركة زاباتا إنفورماتيك القابضة أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي التوليدي الصناعي (Nasdaq: ZPTA)، عن نشر أبحاثها الأساسية حول تحسين المولدات المحسنة (GEO) في المجلة المرموقة الاتصالات الطبيعية جريدة. يقدم البحث، الذي يحمل عنوان “تحسين التحسين التوافقي باستخدام النماذج التوليدية الكلاسيكية والكمية”، التحسين المعزز بالمولد (GEO)، وهي طريقة تحسين جديدة تسخر قوة النمذجة التوليدية لاقتراح حلول مرشحة عالية الجودة لمشاكل التحسين المعقدة. هذه هي الورقة الثانية لـ Zapata AI حول الذكاء الاصطناعي التوليدي التي سيتم نشرها الاتصالات الطبيعية منذ ديسمبر 2023.

تم نشر البحث على الإنترنت بتاريخ 29 مارس ويمكن الاطلاع عليه هنا.

يناقش المقال النتائج التي توصلنا إليها عندما اختبرنا GEO لتحسين المحفظة المالية، ووجدنا أن GEO يعمل بشكل تنافسي وغالبًا ما يتفوق على خوارزميات التحسين الحديثة الحالية، والتي تم تحسينها لعقود من الزمن. يعد تحسين المحفظة مشكلة شائعة بين المستثمرين الذين يهدفون إلى تخصيص رؤوس أموالهم لتعظيم عوائدهم مقابل مستوى معين من المخاطر (أو تقليل مخاطرهم لتحقيق مستوى العائد المطلوب). على الرغم من سنوات من الدراسة، تظل هذه المشكلة تحديًا لتكنولوجيا المعلومات بالنسبة للمؤسسات المالية، وهو التحدي الذي يزداد سوءًا مع زيادة عدد الأصول المعنية. تعكس ورقة GEO نتائج الجهد الرائد لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على تحسين المحفظة ومشكلات التحسين الأخرى.

قال كريستوفر سافوي، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Zapata: “عندما يفكر العديد من قادة الأعمال في الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنهم يفكرون في ماجستير إدارة الأعمال، لكن هذا البحث يوضح إحدى الطرق العديدة التي يمكن من خلالها تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على المشكلات الصناعية بما يتجاوز المهام اللغوية”. منظمة العفو الدولية. “نعتقد أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الحدود التالية في تحليلات الأعمال، سواء كان ذلك من خلال توليد بيانات للمتغيرات التي لا يمكن قياسها بطريقة أخرى أو التوصية بطرق أفضل لحل مشكلات الأعمال، كما هو موضح في هذه المقالة. من المثير جدًا أن نرى هذا التحقق المستمر من صحة عملنا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونحن فخورون جدًا بالباحثين المشاركين.

لقد تم تطبيق توقعات البيئة العالمية على المشاكل الصناعية في العالم الحقيقي منذ نشر الورقة البحثية في البداية. تم تقديمه إلى ArXiv في عام 2021. وفي عام 2022، تم استخدام GEO في العمل مع BMW ومركز هندسة الكم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للعثور على جداول تشغيل أكثر كفاءة لمصانع التصنيع، مما يقلل من وقت الخمول بين خطوات عملية التصنيع مع الاستمرار في تحقيق أهداف الإنتاج. ان بحث وجدت أن GEO يطابق أو يتفوق على خوارزميات التحسين الحديثة في 71% من تكوينات المشكلة. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول GEO هنا.

منذ تطوير GEO، أنشأت Zapata AI مجموعة متنامية من التقنيات الكمومية للذكاء الاصطناعي التوليدي. على سبيل المثال، قام باحثو الذكاء الاصطناعي في زاباتا مؤخرًا بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي المعزز الكمي في عملية الإنتاج مرشحين فعالين للأدوية المضادة للسرطان للمرة الأولى. يمكن أن يقدم علم الكم العديد من الفوائد لمشاكل الأعمال، بما في ذلك ضغط النماذج الكبيرة والمكلفة حسابيًا؛ تسريع العمليات الحسابية التي تستغرق وقتًا طويلاً والمكلفة؛ وتوليد نتائج أكثر تنوعًا وأعلى جودة للذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول كيفية تحسين علم الكم للذكاء الاصطناعي التوليدي في الآونة الأخيرة منشور مدونة Zapata AI.

قال محمد غازي فاكيلي، زميل ما بعد الدكتوراه السابق في Zapata AI ومؤلف المقال مع خافيير ألكازار، كان بي: “تعكس ورقتنا البحثية في Nature Communications العرض الأول لكيفية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية المستوحاة من فيزياء الكم لحل مشكلات التحسين”. كاليسي وأليخاندرو بيردومو أورتيز. “لقد كان من المثير للإعجاب أن نرى GEO يتفوق على الخوارزميات التي تم ضبطها لعقود من الزمن أو يتفوق عليها. نتوقع أن نرى نتائج أكثر إثارة للإعجاب مع نضوج الذكاء الاصطناعي الكمي.

قم بالتسجيل مجانًا في insideBIGDATA النشرة الإخبارية.

انضم إلينا على تويتر: https://twitter.com/InsideBigData1

انضم إلينا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/

انضم إلينا على فيس بوك: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW