• أبحاث (130)
• أخبار (511)
• أخبار الخريجين (88)
• أخبار هيئة التدريس (104)
• إعلان (15)
• أهم المقالات (119)
• اكتشافات كاوست (7)
• الشراكة والتعاون (79)
• الطلبة (113)
• المجتمع (5)
• برامج الإثراء (74)
• برنامج الإثراء الشتوي (30)
• بيان صحفي (88)
• فعاليات (64)
• للصحة الذكية (5)

عصر البيانات الضخمة

بقلم ديفيد مورفي, من أخبار جامعة الملك عبدالله

نعيش اليوم في عصر "البيانات الضخمة" الموجودة في العديد من المجالات، كبيانات الأرصاد الجوية، وعلم الجينات، والمحاكاة الفيزيائية المعقدة والأبحاث البيولوجية والبيئية، وتعلم الآلة، والاستشعار، والتصوير، وعلوم الشبكات الاجتماعية والبيولوجيا الحسابية وغيرها. وهذه البيانات الضخمة والمعقدة في تزايد مستمر وتجلب معها مجموعة كبيرة من التحديات والفرص الجديدة في مجال الحوسبة والتي يمكنها أن تقدم حلولاً جديدة لمعالجتها باعتماد عمليات تحسين مبتكرة تستخدم فيها خوارزميات حديثة وتتضمن أدوات حسابية متطورة مثل الحوسبة الموزعة، والمتوازية، والعشوائية، والتزامن، والتحليل.

وفي هذا السياق نظمت جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية في الفترة من 5 إلى 7 فبراير 2018، مؤتمر وورشة عمل البيانات الضخمة وطرق تحسينها والتي استضافت نخبة من رواد الباحثين في هذا المجال من الأوساط الأكاديمية والصناعية، حيث استعرضوا آخر أعمالهم على خوارزميات التحسين الحديثة وأنظمة التوزيع القادرة على معالجة البيانات الضخمة.

نقاشات عالمية

قام بتنظيم المؤتمر كل من البروفسور بيتر ريتشتاريك والبروفيسور ماركو كانيني من قسم العلوم والهندسة الحاسوبية والكهربائية والحسابية في الجامعة. وقام مكتب تمويل الأبحاث التابع لجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية بتوفير الدعم المالي لهذا الحدث. كما شارك أيضاً في رعاية هذا الحدث معهد آلان تورينج البريطاني، مع دعم إضافي مقدم من برنامج التعاون الصناعي في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (KICP) ومكتب الشراكات الصناعية.

تاماس تيرلاكي، أستاذ جامعة ليهي في كلمته الافتتاحية للمؤتمر عن دور خوارزميات النقطة الداخلية (IPMs).

وشهد المؤتمر مشاركة 20 متحدثاً من الصناعة وجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية، ونخبة من الجامعات العالمية مثل جامعة ليهي، ومعهد دي بونتس - باريستيك، ومدرسة لوزان الاتحادية للفنون التطبيقية، والمعهد الوطني بباريس للاتصالات السلكية واللاسلكية، وجامعة أكسفورد، ومعهد جورجيا للتقنية، وجامعة كامبريدج، وجامعة بوليتنيكا بوخارست، إضافة إلى قسم الأبحاث من شركة مايكروسوفت. 

واستهل جلسات المؤتمر البروفيسور تاماس تيرلاكي، أستاذ جامعة ليهي والمؤسس الفخري ورئيس تحرير المجلة العلمية (Optimization and Engineering)، حيث ألقى كلمة رئيسية تحدث فيها عن دور خوارزميات النقطة الداخلية (IPMs)، وهي فئة معينة من الخوارزميات التي تستخدم لحل مشاكل عمليات التحسين الخطية وغير الخطية. وسلط البروفيسور تيرلاكي الضوء أيضاً على أوجه التقدم العلمي والحسابي التي تساعد في معالجة خوارزميات النقطة الداخلية، وخوارزميات التحسين عالية الأداء، ونمذجة عمليات التحسين وتطبيقاتها المختلفة.

غيلوم أوبوزينسكي، الباحث في قسم علوم الحاسب الآلي من معهد دي بونتس – باريستيك أثناء كلمته الرئيسية في مؤتمر وورشة عمل البيانات الضخمة وطرق تحسينها في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية.

 ​

يقول البروفيسور تاماس تيرلاكي: "قُمت بدراسة عمليات التحسين لفترة طويلة، وطبقتها في جميع الخوارزميات لحل المعادلات الخطية بهدف زيادة عمليات التحسين. واليوم، أصبحت الصحافة العلمية ووسائل الإعلام تعي أهمية البيانات الضخمة وعمليات التحسين".

وتحدث غيلوم أوبوزينسكي، الباحث في قسم علوم الحاسب الآلي من معهد دي بونتس - باريستيك، عن طريقة النمذجة الإحصائية للحقل العشوائي المشروط (CRF) باعتماد صيغة لاغرانج (Lagrangian) مزدوجة وفعالة، يقول: "تبين تجاربنا أن الخوارزمية المقترحة تتفوق على خطوط الأساس المتطورة من حيث سرعة التقارب".

دور العشوائية في عمليات التحسين

تحدث البروفيسور بيتر ريتشتاريك من جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية عن أبحاث فريقه في الجامعة وطرق إعادة الصياغة العشوائية لمشاكل الجدوى الخطية والمحدبة. يقول:" نحاول الوصول إلى أساسيات ما يمكن أن تفعله العشوائية في عمليات التحسين".

البروفيسور بيتر ريتشتاريك، الأستاذ المشارك من جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية وأحد منظمي المؤتمر متحدثاً عن أبحاث فريقه في الجامعة.

 ​

واستعرض البروفيسور ولفغانغ هايدريتش، مدير مركز الحوسبة المرئية في الجامعة، عمليات التحسين والبيانات الضخمة في التصوير الحاسوبي. وقدم لمحة عامة عن التطورات الأخيرة والتحديات الحالية في الأبحاث التي تتوسع بسرعة في مجال التصوير الحاسوبي، مع التركيز بشكل خاص على الاستخدام الأمثل لعمليات التحسين والبيانات الضخمة. يقول البروفيسور هايدريتش: "يمكن أن نفكر في المشكلة العكسية الخطية كإحدى مشاكل عمليات التحسين. وقد جرى تطوير الكثير من تقنيات التحسين في السنوات القليلة الماضية، والكثير من الباحثين يحاولون رأب الصدع بين عمليتي التحسين المنتظم والتعلم العميق."

إعادة تصميم الاتصالات

قدم الأستاذ المساعد في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية ماركو كانيني عرضاً تقديمياً عن الحوسبة داخل الشبكة. واستعرض عمله مع فريق أبحاثه لإعادة تصميم الاتصالات من خلال تقنية تعلم الآلة للاستفادة من بيانات الشبكة القابلة للبرمجة. ومن خلال تجاربهم على تقنية تعلم الآلة، تبين أن وظائف التجميع تزيد من فرصة إظهار محدودية القدرة الحسابية التي تحتاجها أجهزة الشبكات لتخفيف الضغط على الشبكة وتحسين الأداء العام للتطبيقات. يقول كانيني: "شبكات الكمبيوتر آخذة في التغيّر -وهناك الآن الكثير من الشبكات المعتمدة على البرمجيات، والشبكات الافتراضية والبيانات القابلة للبرمجة. وتعمل تطبيقات مراكز المعلومات على تقليص البيانات وعمليات الحوسبة باستخدام العديد من الخوادم أثناء تبادل كميات ضخمة من البيانات".

سريكانث كاندولا، الباحث الرئيسي في قسم الأبحاث في شركة مايكروسوفت أثناء كلمته عن منظوره الصناعي حول عملية التحسين والبيانات الضخمة.

 ​

وطرح سريكانث كاندولا، الباحث الرئيسي في قسم الأبحاث في شركة مايكروسوفت منظوره الصناعي حول عملية التحسين والبيانات الضخمة خلال عرضه التقديمي بعنوان "الأجوبة التقريبية للاستفسارات المتوازية المعقدة". وناقش في كلمته منصات تحليل البيانات وحاجة أنظمة التحليل التقريبية المثالية لتحقيق أربعة أهداف على الأقل، هي: تحسين سرعة الاتصال، وتحسين سرعة المدخلات، وتحقيق الحد الأدنى من التكلفة، وضمانات الدقة. يقول كاندولا: "حتى التغيرات الصغيرة في تكتلات البيانات تعتبر مفيدة جداً، حيث تحتاج البيانات والحوسبة إلى النمو؛ كما أن العملية التقريبية يمكنها تحسين سرعة الاتصال. وفي الحوسبة، لا يوجد نموذج مثالي يستطيع أن يخدم الجميع ".

مواضيع متنوعة

كما شهد المؤتمر معرضاً لملصقات الأبحاث وورش عمل بحثية وطرح مجموعة من الموضوعات المتنوعة كان أبرزها تحليلات وخوارزميات تعلم الآلة، والتحليلات التقريبية، وعمليات التحسين المحدب، ومحركات الرسوم البيانية وغيرها، والتي ساهمت جميعها بنجاح هذه المؤتمر وتحقيقه لأهدافه.