❖ الدوحة - الشرق

أطلقت ساس، الشركة الرائدة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا (UDST)، هاكاثون التوقّعات لمدة ثلاثة أيام حيث اجتمع 50 طالبًا موهوبًا من كليّة الحوسبة وتكنولوجيا المعلومات لمواجهة تحديات واقعيّة من سوق العمل باستخدام تحليلات البيانات المتقدمة وتعلم الآلة.

وعبّر الدكتور زكريا معمر، عميد كليّة الحوسبة وتكنولوجيا المعلومات في جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا عن فخره بهذا التعاون قائلاً: "تعزّز هذه المبادرة التعلم التطبيقي عبر تمكين الطلاب من الأدوات والتقنيات المتطورة للتحليل واستخدام الذكاء الاصطناعيّ. من خلال مساهمة طلابنا في تحديات واقعية عبر مبادرات مثل هاكاثون التوقّعات من ساس، نحن لا نطور مهاراتهم العملية فقط، بل نمكّن الجيل القادم من المبتكرين ليكونوا شركاء في تحقيق رؤية قطر لمستقبل مستدام واقتصاد مبنيّ على المعرفة. يعكس التعاون بين الجامعة وقطاع الصناعة التزامنا بتطوير المواهب القادرة على الريادة في الاقتصاد الرقمي ومواجهة التحديات المعقدة التي تواجه مجتمعنا".

ركزت فعالية الهاكاثون على أربعة مسارات محورية تشمل المالية، والدفاع المدني، والبيئة، واللوجستيات، مما يمنح الطلاب فرصة فريدة لتطبيق تقنيات التوقّع على القضايا العالمية والإقليمية الملحة. أظهرت المبادرة إمكانيات الابتكار الذي يقوده الشباب في تشكيل حلول مرنة تعتمد على البيانات لبناء مستقبل افضل واكثر استدامة.

تم إطلاق الهاكاثون من خلال ورشة عمل حول استخدام منصة التنبؤ المرئي من ساس "SAS Visual Forecasting"، وهي منصة قوية ذات كود منخفض/بدون كود سمحت للطلاب بتطوير نماذج أولية لحلول التوقّع بسرعة باستخدام بيانات عينة ذات صلة بالقطاع.

تم تقييم كل مشروع من قبل لجنة خبراء بناءً على مدى فعالية النموذج في معالجة المشكلة التجارية وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. كذلك تم استخدام التصوير البياني لتقديم أداء النموذج بوضوح، وتطبيق التقنيات المبتكرة، واستقرار ودقة التوقعات وضمنت عملية التقييم الصارمة ان الفرق الفائزة تميزت من النواحي التقنية والتحليلية والابداعية.

وفاز فريق"Pip Install"، وهو فريق نسائي بالكامل، بالمركز الأول بفضل منصة استشرافية مصممة لمساعدة طلاب الجامعات والمستشارين الأكاديميين على اتخاذ قرارات مهنية أكثر ذكاءً ووعياً. كان هدف الفريق هو سد الفجوة بين المسارات الأكاديمية واتجاهات سوق العمل الفعلية.

فيما ركز فريق "SolarIntel" على معالجة أحد التحديات الرئيسية في مجال الطاقة المتجددة، ألا وهو عدم القدرة على التنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية بسبب تقلبات الطقس. وقد استفاد حلهم من نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المُدربة على بيانات الإشعاع والطقس التاريخية لتحسين التنبؤات الشمسية قصيرة المدى بشكل ملحوظ. ومن خلال تحسين دقة التنبؤات، يُساعد نهجهم على تقليل استهلاك البطاريات، وتقليل الاعتماد على المولدات الاحتياطية، وتجنب العقوبات المالية في أسواق الطاقة، مما يُسهم في أنظمة طاقة أكثر كفاءة وموثوقية واستدامة.

كما قدم فريق "HackaForecast" حلاً تنبياً فعالاً يهدف إلى مساعدة المطارات على تعزيز الكفاءة التشغيلية والتخطيط الاستراتيجي. لمعالجة مشكلة عدم دقة توقعات ركاب الترانزيت، والتي غالباً ما تؤدي إلى مشكلات في التوظيف وتخصيص الموارد وإدارة الطاقة الاستيعابية، استخدم الفريق منصة التنبؤ المرئي من ساس "Sas Viya" لبناء نماذج حركة مرور عالية الدقة. وطبّق الفريق تقنيات مثل ARIMA، والتنعيم الأسّي، والتحليل الموسمي لتوليد توقعات موثوقة.