في عصر تكنولوجيا السيارات الحديثة، تعتبر سلامة الأنظمة الحيوية وجهًا محوريًا يتطلب اهتمامًا خاصًا. لذا، كان من الضروري تطوير أساليب مبتكرة لتوليد سيناريوهات اختبار تلتزم بالمعايير الدولية. في هذا السياق، جاء نظام RegulaRAG كاستجابة فعالة لتحديات توليد السيناريوهات المتوافقة مع التنظيمات، مقدماً حلاً مبتكراً يعتمد على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) ويعزز من جودة النتائج.

RegulaRAG هو نظام يرتكز على تقنية استرجاع معززة (Retrieval-Augmented Generation - RAG) يجمع بين تقنيتين متقدمتين: SmartChunking، والتي تعني تقسيم المعلومات بشكل ذكي، وتحسين الفقرات والجداول بوعي مرجعي من خلال التنقل في الرسوم البيانية. هذا النظام يتيح لنا تقييم أدائه ضد تنظيم الأمم المتحدة رقم 152 (UN Regulation No. 152) الخاص بأنظمة الطوارئ.

تتضمن دراستنا ثلاث خطوات رئيسية:
(i) بحث تدريجي من ثلاث خطوات لتحديد معلمات الاسترجاع الأقرب دون البحث الشامل.
(ii) مقارنة مباشرة مع خمسة أنظمة RAG أخرى.
(iii) اختبار متانة يقوم بتوسيع مجموعة البيانات مع محتوى مشتت.

تم تقييم النتائج باستخدام مقياس تسجيل مُعدل مخصص، وأظهرت جميع التجارب أن RegulaRAG حقق أعلى متوسط درجة ميتا (Meta-Score) بلغ 82.99، متفوقًا على النظام الثاني بأكثر من 43%. علاوة على ذلك، أظهر السجل الأداء الثابت للنظام حتى مع زيادة عدد المصادر التنظيمية، بينما تدهورت جودة الأنظمة المنافسة بشكل حاد.

تُظهر هذه الابتكارات كيف يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وتحديداً النماذج اللغوية الضخمة، أن تُحدث تغييرًا جذريًا في طريقة اختبار الأنظمة الحيوية وضمان السلامة. ما هي آرائكم حول دور الذكاء الاصطناعي في التنظيمات المستقبلية؟ شاركونا في التعليقات.