HiveMind

HiveMind هو مشروع تابع للاتحاد الأوروبي (European Union - EU) يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والبيانات مع نهج يركز على الإنسان لتسريع عمليات تطوير البرمجيات وصيانتها، ويتعلم باستمرار من خلال ملاحظات المستخدمين ويوفر حلولاً موثوقة بدقة عالية في السياق. بصفتنا شركة Tiga لتكنولوجيا الرعاية الصحية، فإننا نقود عمليات تطوير البرمجيات والصيانة والعمليات الموجهة للبيانات لهذا المشروع في مجال الصحة.

  • بتمويل مشترك من الاتحاد الأوروبي

الميزات والفوائد

تهدف هذه المبادرة الدولية التي تجمع 13 جهة معنية من 9 دول بالتعاون مع معاهد أبحاث وجامعات ومؤسسات تكنولوجية رائدة، إلى تسريع وتحسين عمليات تطوير البرمجيات وصيانتها والعمليات القائمة على البيانات باستخدام عوامل الذكاء الاصطناعي. وباعتبارنا شركة Tiga لتكنولوجيا الرعاية الصحية، فإن مشروع HiveMind، الذي نتولى مسؤوليته عن القطاع الصحي، ينشئ إطار عمل متعدد العوامل يعزز التعاون بين المطورين وعوامل الذكاء الاصطناعي من خلال اعتماد نهج يركز على الإنسان. يمكّن هذا النهج وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين استناداً إلى البيانات التنظيمية من تحسين عمليات البرمجيات وأتمتة ميزات النظام الذكي، وتقليل الأخطاء والشكوك.

إطار عمل متعدد الوكلاء

يتكون HiveMind من وكلاء ذكاء اصطناعي، كل منهم مخصص لدعم الأدوار المختلفة في فرق تطوير البرمجيات. يعمل هؤلاء الوكلاء على تسريع وتحسين عمليات تطوير البرمجيات من خلال التعاون مع المشغلين البشريين. يضمن الوكلاء المخصصون لتلبية الاحتياجات الخاصة للشركات كفاءة عالية في كل مرحلة من مراحل مشاريع البرمجيات.

مواصفات النظام الذكي

تتيح آليات النمذجة والتحليل الذكية للنظام إمكانية اشتقاق المتطلبات تلقائيًا وحل التناقضات. هذه الآليات تمنع الأخطاء في وقت مبكر من عملية تطوير البرمجيات وتقلل من تكلفة التصحيحات اللاحقة. بدعم من النمذجة الرشيقة، يتم تحسين المتطلبات باستمرار.

تطوير التعليمات البرمجية وأتمتة الاختبار

يقوم النظام بأتمتة عمليات كتابة التعليمات البرمجية والتحقق منها واختبارها. تعمل ميزة الأتمتة هذه على تحسين الجودة من خلال تسريع دورة حياة تطوير البرمجيات. من خلال دعم مبادئ البرمجة القائمة على العقود، يتم التأكد من أن الرموز المكتوبة صحيحة ومتسقة.

الضبط الدقيق لبيانات المؤسسة

يزود النظام الشركات بعوامل ذكاء اصطناعي خاصة، مما يتيح ”الضبط الدقيق (fine-tuning)“ لبيانات الشركات. يؤدي الضبط الدقيق إلى نتائج أكثر كفاءة وملاءمة للخصوصية واستهدافاً. يساهم تطوير النماذج المناسبة لاحتياجات المؤسسات في تحسين العمليات بالإضافة إلى اكتساب ميزة تنافسية.

صيانة البرامج الديناميكية

يراقب النظام باستمرار الثغرات الأمنية في مشاريع البرمجيات ويقيّمها ويقدّم اقتراحات إصلاح تلقائية. تعمل هذه التوصيات على تبسيط صيانة البرامج وضمان الحفاظ على معايير الأمان والأداء. تسمح البنية التحتية الديناميكية للمراقبة الديناميكية بتكييف البرامج بسرعة مع الاحتياجات الحالية.

النمذجة الرشيقة (Agile) والتغذية الراجعة المستمرة

يوفر النظام مرونة في عمليات تطوير البرمجيات باستخدام تقنيات النمذجة الرشيقة. تستجيب عوامل الذكاء الاصطناعي، التي تتعلم باستمرار من خلال التغذية الراجعة البشرية، بسرعة لمتطلبات المشروع في كل مرحلة من مراحل مشاريع البرمجيات. يتيح هذا النهج تطوير واختبار وتحسين مشاريع البرمجيات بشكل أسرع. يتيح ذلك إمكانية وضع النماذج الأولية السريعة والاستجابة السريعة لمتطلبات المستخدم.

أمن البيانات والذكاء الاصطناعي التكيفي

يستخدم HiveMind تقنيات تشفير وحماية بيانات متقدمة لضمان خصوصية بيانات المستخدم وأمانها. يوفر النظام حلول ذكاء اصطناعي موثوقة وأخلاقية تتوافق مع لوائح المفوضية الأوروبية بشأن البيانات والذكاء الاصطناعي. تعزز هذه الحلول الممارسات المسؤولة في هندسة البرمجيات وتوفر بنية صديقة للخصوصية تحمي بيانات المستخدم.

تطبيقات عبر الصناعة

يتيح النظام إمكانية اختبار حلول هندسة البرمجيات وتكييفها مع مجموعة واسعة من حالات الاستخدام في قطاعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والسيارات والتصنيع والاستجابة للكوارث. يقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي عمليات نمذجة مخصصة من خلال فهم متطلبات الصناعات المختلفة. وبهذه الطريقة، يتنوع استخدام مناهج تطوير البرمجيات ويتم دعم التعاون بين القطاعات المختلفة.

المصدر المفتوح والمساهمات المجتمعية

وباعتبارها منصة مفتوحة المصدر، تتطور HiveMind باستمرار من خلال مساهمات المجتمع. يتيح استخدام تقنيات التخصيص ”نموذج اللغة الكبيرة (Large Language Model - LLM)“ مفتوحة المصدر ”نموذج اللغة الكبيرة“ للمطورين والمؤسسات في جميع أنحاء العالم المساهمة في المنصة وإنشاء حلول أكثر كفاءة. يخلق هذا النهج نظاماً بيئياً يطور حلولاً مبتكرة ويساهم في هندسة البرمجيات.

آليات التغذية الراجعة والتعلم المتقدمة

تصبح عوامل الذكاء الاصطناعي، التي تتحسن باستمرار من خلال عمليات التعلم بين الإنسان والآلة (Human-Machine Learning - HML)، أكثر دقة وفعالية بمرور الوقت. تتعلم هذه الوكلاء بشكل مستمر من خلال أساليب مثل ”التعلم المعزز البشري داخل الحلقة (Human-in-the-Loop - HITL) مع التغذية الراجعة البشرية“ داخل الحلقة. يعمل هذا التعلم على تحسين أداء هذه العوامل ويؤدي إلى نتائج أفضل.

نماذج اللغة المراعية للسياق والتخصيص

يتيح HiveMind إمكانية تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Model - LLM) بناءً على البيانات التنظيمية. توفر النماذج اللغوية المطورة باستخدام التوليد المعزز للاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG) حساسية عالية للسياق في عمليات تطوير البرمجيات. وبهذه الطريقة، يتم تسريع عمليات البرمجيات وإنتاج حلول أكثر اتساقاً.