بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
احصل على النقاط الرئيسية من قمة GDG MENA-T 2025 في دبي. يغطي هذا الغوص العميق وكلاء الذكاء الاصطناعي من Google، وFirebase Studio، وGemini، ورؤى الرؤية الحاسوبية الواقعية لمجتمع Ultralytics YOLO.
قمّة GDG هي مؤتمر سنوي كبير تنظمه مجموعات مطوّري Google (GDGs) للمطوّرين وعشاق التكنولوجيا والطلاب. تجمع هذه القمة بين مجتمع المطورين المحلي والإقليمي وخبراء مطوري Google (GDEs) ومنظمي مجموعات مطوري Google للتعرف على تقنيات Google ومشاركة المعرفة والتواصل مع الأقران والخبراء، وفي هذا العام، كانت الطاقة في قمة مجموعات مطوري Google في الشرق الأوسط وشمال إفريقيا 2025 في دبي مفعمة بالحيوية.
منذ اللحظة التي وصلت فيها إلى فندق أبتاون دبي الجميل، بإطلالاته الخلابة على المدينة، أدركت أن هذا الحدث سيكون مميزاً. بصفتي أحد منظمي مجموعة GDG من تركيا وممثل شركة Ultralytics، أتيحت لي فرصة فريدة من نوعها لارتداء قبعتين: واحدة لمجتمع المطورين المحليين في تركيا، والأخرى لمجتمع الرؤية الحاسوبية العالمي الذي تخدمه شركتنا. كنت حريصاً على التواصل والمشاركة والغوص في مستقبل التكنولوجيا. ما وجدته كان محادثات أعمق من مجرد اتجاهات على مستوى السطح، حيث استكشفت نسيج الكيفية التي سنبني بها البرمجيات وننشرها في المستقبل. من الخطابات الرئيسية إلى العروض التوضيحية والتواصل، دعونا نلقي نظرة على بعض النقاط الرئيسية من هذا الحدث!
الشكل 1. كبير مهندسي التعلم الآلي لدى شركة Ultralytics، أونورالب سيزر، يحضر قمة GDG MENAT 2025 في دبي مع العديد من منظمي قمة GDG تركيا. الصورة للمؤلف.
كانت هناك ثلاثة مواضيع رئيسية تركت في نفسي انطباعًا متحركًا: التطور السريع لعوامل الذكاء الاصطناعي المترابطة، وبزوغ فجر سير عمل جديد في مجال التطوير السريع للذكاء الاصطناعي، والأهمية الحاسمة لتحسين الذكاء الاصطناعي من أجل الأداء في الوقت الحقيقي في العالم الحقيقي.
تفريغ بروتوكولات الوكيل: من النظرية إلى النشر السحابي
كانت إحدى أكثر الجلسات إقناعاً هي جلسة ميتي أتامل التي تناولت بروتوكولات الوكلاء. لسنوات، تحدثنا لسنوات عن وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مجرد، لكن هذه الجلسة أسست المفهوم في هندسة ملموسة وقابلة للتنفيذ. لقد وضع ميتي إطار العمل الذي سيسمح للوكلاء بأن يصبحوا متعاونين ومفيدين حقًا:
الشكل 2. ميتي أتامل يشرح استخدام a2a في مجموعة أدوات تطوير العوامل.
MCP (بروتوكول سياق النموذج): فكر في هذا على أنه "المترجم العالمي" لوكيل الذكاء الاصطناعي. إنها الطبقة التأسيسية التي تسمح للوكيل بالاتصال بشكل موثوق بالأدوات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات. وبدون معيار مثل MCP، فإن كل عملية تكامل ستكون مهمة مخصصة وهشة. باستخدامه، يمكن للوكلاء الاتصال بالعالم الرقمي بثقة واتساق.
A2A (بروتوكول وكيل إلى وكيل): إذا كان MCP هو الطريقة التي يتحدث بها الوكيل إلى الأدوات، فإن A2A هو الطريقة التي يتحدث بها الوكلاء إلى *بعضهم البعض*. يُمكّن هذا البروتوكول الوكلاء، حتى أولئك الذين يعملون على منصات مختلفة تمامًا، من اكتشاف بعضهم البعض والتعاون وتفويض المهام وتنسيق سير العمل المعقد. هذا هو إطار العمل للمستقبل حيث يمكن لوكيل متخصص أن يوظف وكيلاً آخر للتعامل مع مهمة فرعية محددة، مما يخلق قوة عاملة ديناميكية ومستقلة
ADK (مجموعة أدوات تطوير الوكلاء): هذه هي مجموعة الأدوات التي تجمع كل شيء معًا. توفر ADK البنية والمكتبات والأنماط لتجميع وكلاء أقوياء باستخدام MCP و A2A. إنها الجسر من مفهوم رائع إلى نظام جاهز للإنتاج.
كان الجزء الأكثر إثارة هو الخطوة الأخيرة: النشر. أظهر ميتي كيف يمكن إنشاء وكيل تم إنشاؤه باستخدام ADK في حاويات ونشره دون عناء على Google Cloud Run. لقد أظهر مسارًا واضحًا وقابلًا للتطوير من بناء وكيل ذكي على جهازك المحلي إلى تشغيله في بيئة مُدارة بدون خادم، وجاهز للتعامل مع الطلب في العالم الحقيقي.
حقبة جديدة من التطوير: الذكاء الاصطناعي كمساعد للطيار
أوضحت القمة أيضًا أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد ميزة نضيفها إلى تطبيقاتنا، بل أصبح جزءًا أساسيًا من عملية التطوير نفسها. وقد بدا عرض مجموعة أدوات جوجل الجديدة وكأنه لمحة عن مستقبل أكثر كفاءة بشكل جذري.
كان من أبرز ما يميزه تقديم Firebase Studioوهو بيئة سحابية طموحة قائمة على السحابة. كان العرض التوضيحي مذهلًا: بدءًا من مطالبة بسيطة بلغة طبيعية مثل "أنشئ لي تطبيقًا لمشاركة الصور مع تسجيلات دخول المستخدم"، بدأ Firebase Studio العمل. لقد قام بسقالة المشروع بأكمله، وإعداد مخططات Cloud Firestore الضرورية، وتهيئة قواعد مصادقة Firebase Authentication، وإنشاء كود الواجهة الأمامية. إنها أداة مصممة للتخلص من الإعدادات المملة التي تستهلك الكثير من وقت المطورين، مما يسمح لنا بالتركيز فوراً على المنطق الفريد وتجربة المستخدم الفريدة لتطبيقنا.
الشكل 3. فيكاس أناند يشرح استخدام استوديو فايربيس والتكاملات. الصورة للمؤلف.
إلى جانب ذلك كان جولزوكيل الترميز غير المتزامن للذكاء الاصطناعي من جوجل. يختلف Jules عن الأدوات المضمنة مثل Copilot. يمكن للمرء تفويض مهمة كاملة إليه: "إعادة هيكلة هذه الوحدة لتكون أكثر كفاءة"، أو "إضافة اختبارات الوحدة لهذه الخدمة"، أو "تحديث جميع التبعيات في هذا الريبو وإصلاح أي تغييرات معطلة". ثم تعمل جولز على ذلك في الخلفية، وعند الانتهاء، ترسل طلب سحب لمراجعته. هذا النموذج يحول دور المطور من كاتب تعليمات برمجية سطراً بسطر إلى مهندس ومراجع رفيع المستوى.
ويدعم هذه الأدوات الثورية الجيل التالي القوي من نماذج Google، التي يمكن الوصول إليها من خلال خطط Google One للذكاء الاصطناعي. مع قدرات الاستدلال المحسّنة، والقدرات متعددة الوسائط، ونوافذ السياق الضخمة، توفر هذه النماذج "العقول" التي تجعل من الأدوات الوكيلة جولز ممكنة. أما Firebase Studio من ناحية أخرى فهو مجاني ولكن إذا كنت ترغب في زيادة الحصة فعليك الاشتراك في برنامج Google Developer Program حتى تتمكن من استخدام المزيد منه.
من الاستدلال إلى العمل: تحسين الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي باستخدام NVIDIA
يكمن شغفنا في مجال الرؤية الحاسوبية، لذلك سعدت بحضور محاضرة "بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي" التي قدمتها كاتيا سيرازيتدينوفا، مطور أول في شركة NVIDIA. كانت هذه الجلسة فرصة رائعة لربط دوري كمهندس أول لتعلم الآلة في شركة Ultralytics مباشرةً بأحدث ما توصلت إليه الأجهزة في مجال تسريع الأجهزة، وقد رأيتني أطرح أسئلة محددة حول تحسين خطوط أنابيب التصدير لنماذج YOLO المستخدمة على نطاق واسع.
شاركتنا كاتيا رؤى عملية لا تُقدّر بثمن حول استخراج كل قطرة أداء من النموذج. لقد تعمقنا في استراتيجيات مثل تكميم النماذج (تقليل حجم النموذج مع تقليل فقدان الدقة)، وضمان توافق التصدير عبر الأجهزة المختلفة، والاستفادة من سلاسل أدوات NVIDIA القوية مثل TensorRT لتحسين الإنتاجية بشكل كبير وتقليل زمن الاستجابة. لقد خرجت بمفكرة مليئة بالأفكار الملموسة لأعود بها إلى فريق Ultralytics، وهي أفكار ستساعد مجتمعنا بأكمله على تبسيط النشر وتقليل الاحتكاك والاستفادة بشكل أفضل من تسريع وحدة معالجة الرسومات للتطبيقات المتطلبة في الوقت الحقيقي مثل الروبوتات وتحليلات الفيديو.
الشكل 4. كبير مهندسي التعلم الآلي في شركة Ultralytics، أونورالب سيزر وكبيرة مطوري NVIDIA كاتيا سيرازيتدينوفا. الصورة للمؤلف.
التقاطع بين المجتمع والابتكار
وبعيداً عن الكلمات الرئيسية والعروض التوضيحية المختلفة، كانت القمة تذكيراً قوياً بالسبب الذي يجعل من المصادر المفتوحة قوة في عالم التكنولوجيا: المجتمع. كان "مسار الرواق" قيماً تماماً مثل المحادثات. فقد أجريت محادثات لا حصر لها مع مطورين وباحثين ورواد أعمال يستخدمون أدواتنا كل يوم. لقد طرحوا أسئلة عملية مدروسة وعميقة حول حزمة "Ultralytics" Python بدءًا من تحسين أداء YOLO على الأجهزة المتطورة إلى حالات الاستخدام الإبداعية الواقعية التي لم أفكر فيها من قبل.
لقد كانت القدرة على تقديم الدعم الفوري وطرح الأفكار والحلول وجمع الملاحظات المباشرة وغير المفلترة من مستخدمينا مجزية للغاية. لقد عزز ذلك مدى أهمية مجتمع Ultralytics لمهمتنا. كل طلب ميزة، وكل تقرير عن الأخطاء وكل قصة نجاح تتم مشاركتها يعزز نظامنا البيئي. هذه التفاعلات هي ما يدفع الابتكار الحقيقي.
بناء المستقبل معًا
كانت قمة GDG MENA-T أكثر من مجرد مؤتمر؛ فقد كانت لمحة عن المستقبل. مستقبل يتعاون فيه الوكلاء الأذكياء على السحابة، وتزيد فيه الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من قدراتنا كمطورين، وتعمل نماذجنا بشكل أسرع وأكثر كفاءة من أي وقت مضى. والأهم من ذلك، إنه مستقبل لا تتعايش فيه المجتمعات مفتوحة المصدر والابتكار المؤسسي مع بعضها البعض فحسب، بل يدفع كل منهما الآخر إلى الأمام.
الشكل 5. صورة جماعية لمجموعة GDG وGooglers في ختام الفعالية. الصورة من قبل مصوري GDG MENAT.
شكرًا جزيلًا للمنظمين وفرق عمل برنامج Google Developer Program، وخاصة راميش تشاندر، ونور بوعيادي، وعلاء شاهين، وبيزا سوناي غولر على تنظيم مثل هذا الحدث الملهم والمُثري والعميق تقنيًا. إن الزخم القادم من دبي قوي، ولا أطيق الانتظار لرؤية ما سنبنيه جميعًا بعد ذلك.