شركة Altara الناشئة للذكاء الاصطناعي تجمع 7 ملايين دولار لتوحيد البيانات في المجال العلمي

جمعت الشركة الناشئة Altara مبلغ 7 ملايين دولار لتطوير منصة ذكاء اصطناعي تعالج واحدة من أكثر المشكلات إيلامًا في البحث العلمي: تشتّت البيانات. ففي المختبرات وأقسام البحث والتطوير (R&D) في الشركات حول العالم، تبقى المعلومات موزعة بين جداول البيانات الإلكترونية وأنظمة مؤسسية عتيقة وقواعد بيانات غير متوافقة. وقد أنشأت Altara أداة تدمج هذه المصادر المعزولة، وتتيح للعلماء والمهندسين التركيز على ما يتقنونه أكثر من غيره، أي العلم، لا إدارة البيانات.

عنق الزجاجة في البحث والتطوير والهندسة

في العلوم الفيزيائية والهندسة، يولّد كل مشروع كميات هائلة من البيانات: نتائج التجارب، ومعايير المعدات، والسجلات التاريخية، وسجلات الإنتاج، وقيم المعايرة. لكن المشكلة أن هذه المعلومات متناثرة بين مخازن وصيغ مختلفة. فقد تكون ملاحظات المختبر في ملفات Excel محلية تعود إلى العقد الثاني من الألفية. وتُحفظ بيانات الأجهزة في أنظمة مغلقة (proprietary) لا يستطيع أحد استبدالها دون تعطيل العمل. أما الأرشيفات التاريخية فتقبع في السحابة، أو على خوادم الشركة، أو حتى على أقراص احتياطية قديمة.

والنتيجة متوقعة: يضيّع الموظفون الجدد أسابيع في البحث عن المعلومات. ويتعذر تكرار التجارب القديمة لأن بياناتها ضائعة في متاهة من الأنظمة. ويضطر العلماء إلى نسخ المعلومات يدويًا بين الأدوات، فتضيع ساعات في أعمال روتينية. وبحسب تقديرات Altara نفسها، ينفق المهندسون ما يصل إلى 30% من وقت عملهم لا في التحليل وحل المشكلات، بل في نقل البيانات وتنظيمها.

كيف تدمج Altara البيانات المبعثرة

تعمل المنصة بمثابة مترجم ذكي ومنسّق. فهي تتصل بالأنظمة القائمة في الشركة دون استبدالها أو إعادة بنائها، وتوفر واجهة موحدة وواضحة لجميع مصادر البيانات.

أبرز إمكانات المنصة:

• الاكتشاف التلقائي للبيانات في مصادر مختلفة وربطها ضمن رسم بياني موحد
• تشخيص أعطال المعدات استنادًا إلى الأنماط التاريخية والحالات الشاذة
• رصد القيم المتطرفة والحالات الشاذة في نتائج التجارب خلال ثوانٍ معدودة
• التنبؤ بالأعطال المحتملة وتقديم توصيات تلقائية للتحسين

ويستخدم النظام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) والتعلم الآلي كي «يفهم» سياق كل مختبر وخصوصياته. ومع مرور الوقت يزداد الذكاء الاصطناعي فائدة، إذ يتكيّف مع المصطلحات المهنية والاختصارات وسير العمل الخاص بالشركة.

رأس المال الجريء يرى سوقًا ضخمة

يعكس استثمار الـ7 ملايين دولار اهتمامًا متزايدًا من رأس المال الجريء بالعلوم الفيزيائية والهندسة بوصفها آفاقًا جديدة لأتمتة الذكاء الاصطناعي. فمصنّعو أشباه الموصلات، وشركات الأدوية، ومطوّرو البطاريات، ومنتجو المواد، جميعهم يواجهون المشكلة نفسها: كيف يُسرَّع دورة التطوير وتُخفَّض تكاليف البحث والتطوير.

ولأن التحول الرقمي في قطاع الأجهزة (hardware) يتأخر كثيرًا عن قطاع البرمجيات، نشأت في السوق فجوة ضخمة أمام الأدوات التي ترتّب البيانات وتسرّع سير العمل.

ماذا يعني ذلك للعلم

يؤكد الاستثمار في Altara اتجاهًا مهمًا: العلوم الفيزيائية والهندسة تصبح آفاقًا جديدة لأتمتة الذكاء الاصطناعي. فالشركات بدأت أخيرًا تدرك أن الوقت الضائع في إدارة البيانات يكلّف أكثر من ثمن الأداة نفسها.

وبالنسبة للمختبرات العلمية، يعني ذلك فرصة لطرح الابتكارات في السوق بوتيرة أسرع وخفض نفقات البحث والتطوير. أما بالنسبة لرأس المال الجريء، فهي فرصة للاستثمار في شركات تعالج مشكلات حقيقية يواجهها المهندسون والعلماء، لا سيناريوهات افتراضية من نسج الخيال التقني.