Fatima Ahmed Khalil Mohammed Al Khouri ha sido aceptada para realizar su doctorado en la Universidad de Inteligencia Artificial Mohamed bin Zayed (MBZUAI) en Abu Dhabi. Anteriormente obtuvo una maestría en aprendizaje automático de MBZUAI, que recibió en junio. Esto se suma a una licenciatura en ingeniería de transporte de Higher Colleges of Technology y una maestría en infraestructura crítica sostenible de la Universidad Khalifa en Abu Dhabi. Fatima también ha trabajado como experta en investigación y desarrollo en Etihad Rail, todo como parte de su misión de mejorar la movilidad de las personas y las empresas. «Siempre me ha apasionado el transporte… influye en la economía, los negocios y nuestra vida diaria de muchas maneras. Es por eso que siento que mi misión es contribuir a hacer que el sistema de transporte de los EAU sea el mejor del mundo», dijo. Fatima entendió el potencial de los vehículos autónomos impulsados por IA para aliviar los desafíos de movilidad en las áreas urbanas y quería dominar este conocimiento y aplicarlo a su objetivo. Pero no fue fácil A diferencia de muchos de sus compañeros en MBZUAI, Fatima no tenía formación en informática, lo que significó varios meses de intenso aprendizaje al principio de su etapa en la universidad. “Cuando empecé, fue un gran desafío porque tuve que aprender los conceptos básicos desde cero, mientras que la mayoría de los demás estudiantes ya tenían experiencia en TI o informática. “Dediqué muchas horas extra de estudio para ponerme al día, pero fue muy gratificante esforzarme y luego poder combinar este nuevo conocimiento con mis áreas de especialización existentes. Quiero seguir aprendiendo más y continuar aplicando la IA para mejorar el transporte”.
Fatima Ahmed Khalil Mohammed Al Khouri “He dedicado muchas horas extras al estudio para ponerme al día, pero fue muy gratificante esforzarme y poder combinar este nuevo conocimiento con mis áreas de especialización existentes. Quiero seguir aprendiendo más y seguir aplicando la IA para mejorar el transporte”. Hacer que las máquinas sean más inteligentes En MBZUAI, Fatima centró su investigación en el uso del aprendizaje automático para reconocer señales de tráfico mediante una “arquitectura de modelo de transformador”. Hay muchas razones que dificultan que las máquinas vean y comprendan correctamente las señales de tráfico. Por ejemplo, el ángulo de visión, las variaciones en la iluminación y el reflejo, las sombras y la proximidad a otras señales crean desafíos. “El objetivo de mi investigación era investigar las diferentes variantes de transformadores de visión y desarrollar una metodología adecuada para mejorar su capacidad de reconocer señales correctamente eliminando variables”, dijo Fatima. Fatima utilizó un conjunto de datos de 1.150 señales de tráfico proporcionado por el Centro de Transporte Integrado de Abu Dhabi (ahora conocido como AD Mobility) y un conjunto de datos alemán que contiene 50.000 imágenes que está disponible públicamente en una biblioteca de datos de aprendizaje automático de código abierto global. El conjunto relativamente limitado de imágenes de Abu Dhabi fue un desafío, pero el conjunto de datos alemán más grande resultó valioso para ayudar a enseñar al algoritmo a extraer los datos más relevantes de entre el «ruido» y las variables. Leer más Ley laboral de los EAU: cancele una queja contra un trabajador ausente en 5 pasos Los funcionarios de GDRFA brindan refrigerio a los trabajadores en los sitios de construcción en Dubai El concurso de belleza Saluki árabe planeado en ADIHEX 2024 en Abu Dhabi Mohammed bin Rashid: Las palabras tienen el poder de transformar las mentes y elevar los espíritus Primer estudio integral «Estoy orgullosa del hecho de que este sea el primer estudio integral de este tipo que utiliza datos de los EAU», dijo Fatima. “Creemos que hemos logrado una precisión muy buena en comparación con otras revistas y publicaciones que han realizado investigaciones similares, y hemos encontrado formas de mejorar la precisión del reconocimiento”. Fatima agregó: “Quiero expresar mi sincero agradecimiento y gratitud a mi país y a nuestros sabios líderes por brindar esta oportunidad de aprender e investigar sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático”, dijo. “Mi objetivo es devolver esta confianza utilizando el poder del aprendizaje automático para resolver desafíos clave en materia de transporte e infraestructura”.
