تمتد مشاريع الذكاء الاصطناعي الأوروبية إلى التصوير الطبي ومكاتب التوظيف وأدوات التعاون الحكومي، وفقًا لتقرير صادر عن NVIDIA في 22 أكتوبر 2026. وتجمع المبادرات بين النماذج المفتوحة والبنية التحتية المُدارة محليًا، رغم تفاوت مراحلها بين مجموعات بيانات منشورة وأطر شراء متاحة وأنظمة لا تزال قيد التطوير.
أبرز النقاط
- تركز المبادرات في القطاع العام في أنحاء أوروبا على التحكم في البنية التحتية والمعلومات الحساسة وحوكمة النماذج.
- تشمل المشاريع في بولندا وألمانيا أنظمة قيد التطوير لخدمات التوظيف والتصوير الطبي وأعباء العمل المصنفة.
- توفر مجموعات بيانات محلية لشخصيات اصطناعية للمطورين أدوات لتقييم النماذج على شرائح سكانية مختلفة دون استخدام البيانات الخاصة لأشخاص حقيقيين.
جدول المحتويات
- مشاريع الذكاء الاصطناعي الأوروبية تضع الحوكمة إلى جانب التطبيق
- بولندا تطور أنظمة للرعاية الصحية والتوظيف
- ألمانيا تسعى إلى مساعدين داخليين وأعباء عمل مصنفة
- المجموعات السكانية الاصطناعية تدعم اختبار النماذج محليًا
- فرنسا تتيح مسارًا للشراء بينما تبني اليونان البنية التحتية
- Codefest تدعم مزيدًا من تطبيقات القطاع العام
- الخلاصة
مشاريع الذكاء الاصطناعي الأوروبية تضع الحوكمة إلى جانب التطبيق
توضح منصة AI@EC التابعة للمفوضية الأوروبية كيف تسهم متطلبات الحوكمة في تشكيل البرمجيات التي تقوم عليها تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاع العام. وتعمل شركة deepset، ومقرها برلين، على توسيع Haystack Enterprise Platform، التي تدعم AI@EC، لربط تطوير الوكلاء وتشغيلهم بعمليات التحسين والإشراف.
يضيف التحديث وسائل لتقييم جودة الاستجابات ومقارنة تكاليف التشغيل والتحقيق في المشكلات. ويدعم NVIDIA Triton Inference Server خدمات استرجاع المعلومات والترتيب الشائعة. وقالت NVIDIA إن المتطلبات التي أظهرتها AI@EC تشمل ضوابط الوصول وسجلات التدقيق ووسائل الحماية لاستخدامات مثل تلخيص الوثائق وتحليل السياسات عبر اللغات.
بولندا تطور أنظمة للرعاية الصحية والتوظيف
تدعم Deloitte مبادرتين بولنديتين لهما أدوار مختلفة في الخدمات العامة. ويعمل مركز الصحة الإلكترونية على تطوير منصة للخدمات الذكية باستخدام NVIDIA DGX BasePOD وMONAI للتصوير الطبي. وتهدف المنصة إلى مساعدة الأطباء على تحديد الحالات غير الطبيعية في صور الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي، وإعطاء الحالات العاجلة أولوية؛ ولا يثبت التقرير أن أوقات الانتظار قد انخفضت بالفعل.
وبشكل منفصل، تعمل وزارة الأسرة والعمل والسياسة الاجتماعية على تطوير مصنع للوكلاء يستهدف أكثر من 400 مكتب عمل. وستدعم الحوسبة المُسرّعة من NVIDIA نماذج تشمل PLLuM وGPT OSS وInkling للبحث في الوثائق وإعداد الملخصات وتوفير مساعدين رقميين للموظفين الذين يقدمون الخدمات للباحثين عن عمل.
ألمانيا تسعى إلى مساعدين داخليين وأعباء عمل مصنفة
تطرح Materna منصة Sinfonie، وهي منصة داخلية تتيح للموظفين طرح أسئلة صوتية لاسترجاع المعرفة المؤسسية. وقد طُورت انطلاقًا من مشروع لإدارة حكومية في إحدى الولايات الألمانية، وتجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والميزات الصوتية والصور الرمزية ثلاثية الأبعاد، مع إتاحة NVIDIA Audio2Face لتحريكها.
ويعمل تعاون منفصل يضم secunet وNVIDIA وRed Hat وdeepset على تطوير خدمة سحابية سيادية للمؤسسات التي تتعامل مع معلومات مصنفة. وتستند الخدمة المزمع إنشاؤها إلى أساس SINA Cloud من secunet، الذي تشمل مكوناته الأمنية تصاريح للاستخدام في البيئات المصنفة. غير أن ذلك لا يثبت حصول العرض المقترح بأكمله على التصريح.
ويخطط الشركاء للجمع بين الحوسبة من NVIDIA ونماذج Nemotron، وRed Hat OpenShift AI، وتنسيق Haystack، والبنية التحتية التي تشغلها secunet في مراكز بيانات ألمانية.
المجموعات السكانية الاصطناعية تدعم اختبار النماذج محليًا
أصدرت Locai Labs مجموعة Nemotron-Personas-UK التي تضم مليون شخصية اصطناعية تمثل الاختلافات الديموغرافية والجغرافية في أنحاء المملكة المتحدة. وتشمل التطبيقات المحتملة تقييم الرعاية الصحية والتحقق من تفاوت أداء النماذج بين الفئات العمرية ومستويات التعليم والمناطق.
وفي ألمانيا، تعمل المبادرة البحثية Soofi على تطوير نماذج للصناعة والحكومة. ويشمل عملها Nemotron-Personas-Germany: مليون سجل، يحتوي كل منها على ست شخصيات اصطناعية، مستندة إلى تعداد عام 2022 وتشمل 16 ولاية و400 منطقة. وقالت NVIDIA إن مجموعة البيانات أُنشئت باستخدام NeMo Data Designer دون معلومات خاصة بأشخاص حقيقيين.
يمكن استخدام الإصدارين الخاصين بالبلدين مع NeMo User Sim لإجراء التقييم والتدريب القائمين على المحاكاة. وتتعاون NVIDIA أيضًا مع SpeakLeash في بولندا وجامعة ليوبليانا في سلوفينيا لإضافة محتوى وطني، مع التخطيط لإعداد مجموعات بيانات محلية.
فرنسا تتيح مسارًا للشراء بينما تبني اليونان البنية التحتية
اختارت CANUT الفرنسية شركتي LINAGORA وDocaposte لإنشاء مساحة عمل تعاونية قائمة على Twake.ai. ويمكن لأكثر من 2,500 مؤسسة مؤهلة استخدام إطار الشراء دون إجراء مناقصات منفصلة. ويجمع العرض بين البريد الإلكتروني والوثائق المشتركة وميزات التعاون، مع بنية تحتية مستضافة في فرنسا وتحويل الكلام إلى نص بدعم من NVIDIA. وتُعد Région Occitanie الشريك المفضل لتوسيع نطاق النشر؛ لكن أهلية هذه المؤسسات لا تعني أنها جميعًا اعتمدت الحل.
وفي اليونان، تعمل KIEFER على تطوير مصنع للوكلاء باستخدام بنية DGX SuperPOD التحتية مع DGX GB200، ونماذج Sophea ذات الأوزان المفتوحة، وأدوات يونانية اللغة للاسترجاع والكلام والمساعدات. ويهدف المشروع إلى إتاحة المعرفة المؤسسية على نحو أيسر، مع تمكين المؤسسات من تحديد أماكن تشغيل الوكلاء وكيفية التعامل مع المعلومات.
Codefest تدعم مزيدًا من تطبيقات القطاع العام
كما حددت NVIDIA فرق Pleias وZehnlab.ai وDisseqt وAlgoritmica GmbH وABA Technology بوصفها الفرق الخمسة الأولى في Open Models Codefest التابعة لها. ويستهدف البرنامج تطبيقات تشمل الاستدلال الطبي والتعليم الخصوصي وحوكمة النماذج. وقد وفرت Deutsche Telekom وT-Systems البنية التحتية الحاسوبية للفرق المشاركة لتدريب النماذج اللغوية ونشرها.
الخلاصة
يُظهر التقرير أن الذكاء الاصطناعي في القطاع العام يتخذ أشكالًا متعددة، بدلًا من التقدم عبر عملية تطبيق موحدة. فإلى جانب مجموعات البيانات المنشورة وإتاحة المشتريات، توجد بنية تحتية مخطط لها وخدمات قيد التطوير، ويتكرر التركيز على التحكم المحلي والتقييم في مختلف المشاريع.
اقرأ المزيد من الأخبار
إخلاء المسؤولية
تقدم هذه المقالة من FinanceVelix معلومات عامة، وليست نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية مخصصة. يمكن أن تتغير أسعار السوق وأسعار الفائدة والظروف الاقتصادية؛ وتنطوي الاستثمارات على مخاطر الخسارة. وتعكس الحقائق المواد المتاحة وقت النشر وقد تتغير. تحقق بشكل مستقل من المعلومات المهمة واستشر مختصًا مؤهلًا عند الحاجة. ولا يُعد ذكر أي أصل أو شركة أو خدمة تزكيةً لها.
