أخبار ar.wedoany.com، حصلت شركة Sherpa.ai الإسبانية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي على تمويل بقيمة 18 مليون دولار أمريكي، وذلك لتطوير منتجات ذكاء اصطناعي قادرة على التدريب دون الوصول إلى البيانات الخام للمستخدمين على الإطلاق. تستهدف الشركة بشكل أساسي العملاء الأكثر حساسية تجاه وجهة البيانات، مثل البنوك والمستشفيات والحكومات، ويتوافق نهجها التقني مع موضوع "الذكاء الاصطناعي السيادي" الذي يشهد اهتمامًا متزايدًا في الوقت الراهن.
تعتمد التقنية الأساسية لشركة Sherpa.ai على التعلم الموحد (Federated Learning). في هذا النموذج، لا يتم تجميع البيانات في موقع مركزي للتدريب، بل يتم توجيه النموذج "نحو" البيانات. تقوم كل مستشفى أو بنك بتدريب النموذج محليًا، وتشارك فقط خبرات التعلم بدلاً من السجلات الأصلية. وتشير Sherpa.ai إلى أن أبحاثها يمكن أن تقلل حجم البيانات المنقولة بين المواقع بنسبة تصل إلى 99%. يُعد هذا الحل بالغ الأهمية في القطاعات الخاضعة للوائح خصوصية صارمة، حيث غالبًا ما تعيق متطلبات الامتثال للبيانات تقدم مشاريع الذكاء الاصطناعي التقليدية. صرح المؤسس والرئيس التنفيذي للشركة، شابي أوريبي-إيتكسيباريّا، بأن الهدف هو تمكين الشركات من "الاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى التخلي عن السيطرة على بياناتها أو خصوصيتها أو سيادتها."
من الجدير بالذكر أن شركة Forgepoint Capital، المستثمرة في مجال الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي من وادي السيليكون في الولايات المتحدة، قد شاركت في جولة التمويل هذه، إلى جانب استمرار المستثمرين الحاليين Mundi Ventures وEkarpen وAllegra Holdings وSETT في الاستثمار. بالنسبة لشركة تأسست على فكرة استغلال القلق الأوروبي من إبقاء بيانات الذكاء الاصطناعي داخل القارة، فإن الحصول على اعتراف من الولايات المتحدة يحمل دلالة مهمة. كما تشير قائمة عملاء Sherpa.ai إلى نفس الاتجاه. فقد وقعت الشركة مؤخرًا عقودًا مع شركة Indra الإسبانية، وبنكي Caja Laboral وUnicaja، ومجموعة الأمن Prosegur، وشركة الجينوميات Centogene، بالإضافة إلى المعاهد الوطنية الأمريكية للصحة (US National Institutes of Health, NIH). إن قيام شركة أوروبية تركز على الخصوصية ببيع منتجاتها لوكالة فيدرالية أمريكية هو بحد ذاته دليل على قوة تقنيتها.
يُعد مصطلح "الذكاء الاصطناعي السيادي" علامة تجارية مزدحمة، كما أن التعلم الموحد ليس مفهومًا جديدًا تمامًا. لكن النسخة التي تقدمها Sherpa.ai تكتسب ثقلًا بفضل الأبحاث المتينة التي تقوم عليها. فقد نشرت الشركة أوراقًا بحثية محكمة حول كيفية تدريب نماذج اللغة الكبيرة عبر مجموعات بيانات خاصة متعددة، وتتعاون مع المعاهد الوطنية الأمريكية للصحة (NIH) وكلية لندن الجامعية (University College London) لتطبيق هذه التقنية في تشخيص الأمراض النادرة. حجم التمويل الحالي معتدل، والمنافسة في هذا المجال شديدة. فمن مشاريع النماذج الوطنية إلى الشركات الناشئة المتخصصة في الأمن والخصوصية، تلتزم العديد من الكيانات بتطوير ذكاء اصطناعي يحترم حدود البيانات. ومع ذلك، فإن الطلب في السوق حقيقي ومستمر في النمو. مع تشديد الحكومات للوائح المتعلقة بأماكن تخزين البيانات، ستكون حلول الشركات القادرة على تدريب النماذج دون لمس البيانات على الإطلاق أكثر إقناعًا. ترهن Sherpa.ai بجولة التمويل البالغة 18 مليون دولار على هذا المستقبل.
