الدار البيضاء، 10 نونبر 2026
باستضافتها المؤتمر الدولي للتحسين الحاسوبي ICOMP 2026 لأول مرة في إفريقيا، تعزز المدرسة المغربية لعلوم المهندس حضورها العلمي وموقعها في أبحاث الذكاء الاصطناعي
استضافت المدرسة المغربية لعلوم المهندس EMSI من 3 إلى 6 نونبر بالدار البيضاء، الدورة الثالثة من المؤتمر الدولي للتحسين الحاسوبي International Conference on Computational Optimization – ICOMP 2026 الذي انعقد للمرة الأولى في القارة الإفريقية.
ويعد التحسين الحاسوبي مجالا يركز على تطوير الأساليب الرياضية والخوارزمية بهدف رفع كفاءة الحلول والعمليات الحسابية، ويكتسي أهمية متزايدة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، خصوصا مع تزايد تعقيد النماذج وحاجتها إلى قدرات حاسوبية أكبر.
ونظمت هذه الدورة بتعاون بين جامعة إنوبوليس وجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي MBZUAI والمدرسة المغربية لعلوم المهندس، من خلال مختبرها متعدد التخصصات للبحث والابتكار LPRI وجمعت في المغرب نخبة من الباحثين المتخصصين في الأسس الرياضية والخوارزمية للذكاء الاصطناعي.
وعلى مدى أربعة أيام، تحول حرم EMSI بالدار البيضاء أنفا إلى فضاء للقاء وتبادل الخبرات بين باحثين وأكاديميين ومتخصصين دوليين، ناقشوا أحدث التطورات في مجال التحسين الحاسوبي وتطبيقاته في الذكاء الاصطناعي.
ويشكل احتضان هذا الموعد العلمي الدولي محطة جديدة في مسار انفتاح المدرسة المغربية لعلوم المهندس على شبكات البحث العلمي العالمية.
وقال الدكتور محمد الطباع مدير المختبر متعدد التخصصات للبحث والابتكار LPRI بالمدرسة المغربية لعلوم المهندس:
«تمثل استضافة ICOMP 2026 في المغرب، للمرة الأولى على مستوى القارة الإفريقية، محطة مهمة بالنسبة إلى EMSIومختبرها LPRI.
ويعكس هذا المؤتمر حرصنا على تعزيز التعاون العلمي الدولي والإسهام في تقدم البحث في مجالي الذكاء الاصطناعي والرياضيات التطبيقية. كما يتيح لطلبتنا والباحثين الشباب فرصة مميزة للتواصل مع متخصصين ذوي صيت عالمي والانفتاح على آفاق جديدة في البحث العلمي.»
وبعد إنوبوليس في روسيا سنة 2024، ثم أبوظبي في دولة الإمارات العربية المتحدة سنة 2025، واصل ICOMP توسعه الدولي باختيار الدار البيضاء لاحتضان دورته الثالثة. ويعكس هذا المسار الاهتمام المتزايد بالمنظومات العلمية الصاعدة، كما يبرز المكانة التي يمكن للمغرب أن يحتلها في النقاشات والتبادلات الدولية المرتبطة بالتكنولوجيات المتقدمة.
أسماء بارزة في أبحاث الذكاء الاصطناعي تجتمعفي المغرب
تميز ICOMP 2026 بمستوى برنامجه العلمي وبمشاركة أسماء معروفة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحسين الرياضي.
ومن أبرز المتدخلين في المؤتمر مايكل جوردان، الأستاذ بجامعةكاليفورنيا في بيركلي وأحد أبرز الأسماء العالمية في مجالي التعلمالإحصائي والذكاء الاصطناعي ، وكونستانتين ميشينكو، الباحث في الذكاء الاصطناعي لدى Mistral والمتخصص في أساليب التحسين المطبقة على التعلم الآلي.
كما ضم البرنامج العلمي باحثين بارزين آخرين، من بينهم أنطونيو أورفييتو من ELLIS Institute Tübingen ومعهد Max Planck للأنظمة الذكية، وأناتولي يوديتسكي من جامعة غرونوبل ألب، وأناستازيا كولوسكوفا من جامعة زيورخ، وأجانثان تالاياسينغام من الجامعة الوطنية الأسترالية، وبيتر ريختاريك من جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية KAUST
ويعكس تنوع هذه الخبرات طبيعة ICOMP الذي يعمل على التقريب بين الأبحاث الأساسية في الرياضيات التطبيقية والتحديات الجديدة التي يفرضها التطور المتسارع للذكاء الاصطناعي.
كما يتيح اجتماع باحثين من جامعات ومراكز بحث دولية تبادل المقاربات العلمية وتداول المعرفة بين مجتمعات بحثية مختلفة.
واجهة دولية للبحث العلمي في EMSI
من خلال استضافة ICOMP 2026، تؤكد EMSI توجهها نحو تعزيز مكانة البحث العلمي في مشروعها الأكاديمي، والمساهمة في بناء منظومة بحثية منفتحة على المستوى الدولي.
وتستند هذه الدينامية، على الخصوص، إلى المختبر متعدد التخصصات للبحث والابتكار LPRI الذي يديره الدكتور محمد طابع، إذ تعكس مساهمته في تنظيم المؤتمر التزام المدرسة بتطوير البحث في الذكاء الاصطناعي والتحسين والرياضيات التطبيقية.
وتبرز مشاركة LPRI في هذا الحدث، إلى جانب جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي وجامعة إنوبوليس، قدرة EMSI على الانخراط في تعاون علمي دولي والمشاركة في مبادرات تجمع باحثين من مؤسسات أكاديمية مرجعية.
ويشكل هذا الانفتاح رافعة مهمة لربط الأبحاث المنجزة في المغرب بالأعمال التي تطورها المراكز العلمية الدولية، كما يسهم في تقوية الصلات بين تكوين المهندسين والبحث الأساسي والتطبيقات التكنولوجية، في وقت أصبحت فيه الأدوات الرياضية والمعلوماتية من الركائز الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي.
التحسين الحاسوبي… مجال أساسي لمستقبلالذكاء الاصطناعي
احتل التحسين الحاسوبي موقعا محوريا في النقاشات العلمية للمؤتمر، بالنظر إلى دوره الأساسي في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
فالأداء الذي تحققه النماذج الحالية يعتمد على أساليب رياضية وخوارزميات تؤثر كفاءتها بصورة مباشرة في قدرات التعلم، وحجم القدرة الحاسوبية المطلوبة، واستهلاك الموارد المعلوماتية.
ومع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي واعتماد تدريبها على بنى تحتية أكثر ضخامة، أصبح تطوير حلول أكثر كفاءة أولوية بحثية. ويتمثل التحدي، على الخصوص، في خفض كلفة العمليات الحسابية، وتسريع تنفيذ الخوارزميات، وإتاحة تقنيات الذكاء الاصطناعي لبيئات استخدام أكثر تنوعا.
وفي هذا السياق، خصص ICOMP 2026 حيزا مهما في برنامجه لعدد من المحاور البحثية الرئيسية، من بينها رفع كفاءة تدريب النماذج وعمليات الاستدلال، والبنى العصبية الجديدة، وضغط النماذج، والخوارزميات الموزعة، وأساليب التحسين واسع النطاق.
وتسعى الأبحاث في هذه المجالات إلى معالجة تحديات عملية، من بينها تحسين أداء النماذج من دون مضاعفة حاجتها إلى القدرة الحاسوبية، وتسهيل تشغيلها على أجهزة محدودة الموارد، وتحسين معالجة كميات كبيرة من البيانات.
ولا تقتصر أهمية هذه الأبحاث على بعدها النظري، بل تفتح آفاقا واسعة في قطاعات متعددة، من الصناعة والخدمات الرقمية إلى الأنظمة المدمجة والتطبيقات العلمية.
فرص للتعلم والتبادل أمام الطلبة والباحثين الشباب
إلى جانب المحاضرات واللقاءات العلمية، خصص ICOMP 2026 حيزا للتكوين والتفاعل مع الأجيال الجديدة من الباحثين، ولا سيما من خلال ASCOMP 2026 وهي مدرسة علمية مرتبطة بالمؤتمر ومخصصة للتحسين الحاسوبي والذكاء الاصطناعي.
وتستهدف هذه المبادرة، بصورة خاصة، طلبة الماستر والدكتوراه والباحثين الشباب، وتوفر لهم إطارا معمقا للتعرف على أساليب التحسين وتطبيقاتها في التعلم الآلي.
ويشمل برنامجها دروسا متخصصة، ولقاءات مع باحثين دوليين، وجلسات لعرض الأبحاث والأعمال العلمية.
وبالنسبة إلى الطلبة والباحثين المغاربة، يتيح تنظيم هذه اللقاءات في الدار البيضاء فرصة للتواصل المباشر مع خبرات علمية دولية، والتعرف على مناهج بحث مختلفة، وفهم أعمق للإشكالات العلمية التي تسهم في رسم ملامح الأجيال الجديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
كما توفر الجلسات المخصصة لأعمال الطلبة فضاء لعرض الأبحاث ومناقشتها وتبادل الآراء بشأنها، بما يمكن الباحثين الشباب من تقديم مقارباتهم العلمية والاستفادة من ملاحظات باحثين وخبراء من خارج محيطهم الأكاديمي المباشر.
وينسجم هذا البعد التكويني مع توجه EMSI الرامي إلى تقريب الطلبة من بيئات البحث العلمي، وإتاحة تجارب علمية لهم تتجاوز الإطار التقليدي للتكوين الأكاديمي.