الحافة العصبية: محرك طموحات بريطانيا في الذكاء الاصطناعي

تقف المملكة المتحدة (United Kingdom) على أعتاب ثورة ذكاء اصطناعي، وهي موجة تعد بإعادة تشكيل الصناعات، وتبسيط الخدمات العامة، وإعادة تعريف الحياة اليومية. ومع ذلك، مثل أي تحول تكنولوجي عميق، لا يتوقف نجاحها فقط على الخوارزميات الرائعة أو مجموعات البيانات الضخمة، بل يعتمد أيضًا على البنية التحتية الأساسية – الطرق الرقمية السريعة ومراكز القوة التي تحقق إمكانات الذكاء الاصطناعي. تبرز عقبة حرجة: الحاجة إلى حوسبة ليست قوية فحسب، بل فورية. تتبنى Latos Data Centres رؤية لمعالجة هذا الأمر، داعية إلى نوع جديد من البنية التحتية للحوسبة يطلقون عليه اسم ‘الحافة العصبية’ (neural edge)، والتي من المتوقع أن تصبح حجر الزاوية لمستقبل المملكة المتحدة القائم على الذكاء الاصطناعي.

ينشأ المفهوم من تحدٍ أساسي. فبينما كانت مراكز البيانات الضخمة والمركزية هي محركات عصر الحوسبة السحابية، فإنها غالبًا ما تسبب زمن انتقال (latency) – وهو التأخير المتأصل في نقل البيانات ذهابًا وإيابًا عبر مسافات طويلة. بالنسبة للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة، لا سيما تلك التي تتطلب تحليلًا واستجابة فورية، فإن هذا التأخير هو أكثر من مجرد إزعاج؛ إنه نقطة فشل حرجة. غالبًا ما تفتقر الحوسبة ‘الطرفية’ (edge) التقليدية، المصممة لتقريب المعالجة من مصدر البيانات، إلى القوة الحسابية الهائلة والبنية المتخصصة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة والمستهلكة للطاقة والتي أصبحت شائعة بشكل متزايد. تمثل ‘الحافة العصبية’، كما تتصورها Latos، تطورًا كبيرًا: مرافق محلية عالية الكثافة مصممة خصيصًا للتعامل مع أعباء العمل الصعبة للذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، مما يضع فعليًا قدرات الحوسبة الفائقة أقرب بكثير إلى حيث تشتد الحاجة إليها.

سد الفجوة: لماذا تعتبر معالجة الذكاء الاصطناعي المحلية أمرًا بالغ الأهمية للمملكة المتحدة

إن الدافع نحو الذكاء الاصطناعي المتطور ليس مجرد طموح؛ بل يحمل وزنًا اقتصاديًا هائلاً. تؤكد التوقعات، مثل توقعات Microsoft بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضيف 550 مليار جنيه إسترليني إضافي إلى اقتصاد المملكة المتحدة خلال العقد المقبل، على الإمكانات التحويلية المطروحة. لقد أدركت الحكومة نفسها قوة الذكاء الاصطناعي، وحددت طموحات للاستفادة منه لإصلاح الخدمات العامة، وتعزيز الكفاءة داخل الخدمة المدنية، وتعزيز قدرات إنفاذ القانون والمستجيبين للطوارئ. ومع ذلك، فإن تحقيق هذه الطموحات يتطلب أكثر من مجرد تصريحات سياسية؛ إنه يتطلب بنية تحتية قادرة على دعم الوصول الواسع والمنصف إلى معالجة الذكاء الاصطناعي عالية السرعة.

لننظر في قيود النموذج المركزي البحت. تخيل أدوات تشخيصية حرجة في المستشفيات تعتمد على بيانات تُرسل لمئات الأميال لتحليلها، أو مركبات ذاتية القيادة تتنقل في بيئات حضرية معقدة مع تأخيرات حتى ولو كانت جزئية في اتخاذ القرار. النموذج الحالي، على الرغم من قوته في العديد من المهام، يواجه صعوبة عندما تكون الفورية غير قابلة للتفاوض. تقترح ‘الحافة العصبية’ تحولًا أساسيًا، يتجاوز مجرد التخزين المؤقت للبيانات أو المعالجة الأساسية في المحيط. إنها تتصور مراكز معالجة بيانات مدمجة، ولكنها قوية للغاية، موزعة جغرافيًا، وقادرة على تشغيل الشبكات العصبية المعقدة ونماذج تعلم الآلة محليًا.

تشمل الخصائص الرئيسية التي تميز ‘الحافة العصبية’ ما يلي:

• الحوسبة عالية الكثافة (High-Density Computing): يجب أن تحزم هذه المرافق قوة معالجة كبيرة، غالبًا ما تستفيد من أجهزة متخصصة مثل GPUs (وحدات معالجة الرسومات) أو TPUs (وحدات معالجة الموترات)، في مساحات صغيرة نسبيًا.
• زمن انتقال منخفض (Low Latency): من خلال تقليل المسافة المادية التي يجب أن تقطعها البيانات للمعالجة بشكل كبير، تقلل الحافة العصبية من التأخيرات، مما يتيح استجابات شبه فورية ضرورية للتطبيقات في الوقت الفعلي.
• طاقة وتبريد معززان (Enhanced Power and Cooling): يؤدي تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة إلى توليد حرارة كبيرة. تتطلب مرافق الحافة العصبية توصيل طاقة متقدم وحلول تبريد مصممة للتعامل مع أعباء العمل المكثفة هذه بكفاءة وموثوقية.
• قابلية التوسع والنمطية (Scalability and Modularity): تحتاج البنية التحتية إلى التكيف مع الطلب المتزايد. تسمح التصميمات النمطية بإضافة السعة بشكل تدريجي، ومواءمة الاستثمار مع الاستخدام الفعلي.
• القرب (Proximity): يضمن التموضع الاستراتيجي بالقرب من المراكز السكانية أو المحاور الصناعية أو البنية التحتية الحيوية توفر قوة المعالجة بدقة حيث يتم إنشاء البيانات وتكون الرؤى مطلوبة.

هذه البنية الموزعة وعالية الأداء هي التي تعد بإطلاق العنان للموجة التالية من ابتكارات الذكاء الاصطناعي عبر الاقتصاد والمجتمع البريطاني. إنها تتجاوز قيود كل من السحابة التقليدية والحوسبة الطرفية الأساسية، مما يخلق أساسًا سريع الاستجابة ومرنًا وقويًا للخدمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

إطلاق العنان للإمكانات عبر القطاعات الرئيسية

إن الآثار المترتبة على توفر معالجة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي بسهولة، والتي تسهلها شبكات الحافة العصبية، عميقة وبعيدة المدى. من المتوقع أن تشهد قطاعات مختلفة تحولًا جذريًا.

إحداث ثورة في الخدمات العامة

يجد التزام حكومة المملكة المتحدة بالاستفادةمن الذكاء الاصطناعي لتحويل القطاع العام عامل تمكين قوي في مفهوم الحافة العصبية. وبعيدًا عن تبسيط المهام الإدارية، فإن التطبيقات المحتملة واسعة:

• تحول الرعاية الصحية (Healthcare Transformation): تخيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي تساعد الأطباء في تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي) في الوقت الفعلي داخل العيادات المحلية أو المستشفيات، مما قد يؤدي إلى تشخيصات وخطط علاج أسرع. يمكن للتحليلات التنبؤية، التي تعمل على خوادم طرفية محلية، مراقبة بيانات المرضى من الأجهزة القابلة للارتداء، وتحديد المشكلات الصحية المحتملة قبل أن تصبح حرجة، مما يتيح التدخلات الاستباقية. يمكن تحسين الاستجابة للطوارئ من خلال تحليل حركة المرور في الوقت الفعلي وتخصيص الموارد المدعوم بالذكاء الاصطناعي المحلي.
• المدن الأكثر ذكاءً (Smarter Cities): يمكن لعقد الحافة العصبية معالجة البيانات من أجهزة الاستشعار في جميع أنحاء المدينة لإدارة تدفق حركة المرور ديناميكيًا، مما يقلل من الازدحام والتلوث. يمكن تحسين شبكات الطاقة في الوقت الفعلي بناءً على أنماط الطلب المحلية وتوليد الطاقة المتجددة. يمكن تعزيز السلامة العامة من خلال التحليل الذكي للقطات كاميرات المراقبة (CCTV)، وتحديد الحوادث المحتملة أو المساعدة في حالات الطوارئ من خلال تنسيق استجابة أسرع – كل ذلك تتم معالجته محليًا للسرعة والكفاءة.
• الأمن المعزز وإنفاذ القانون (Enhanced Security and Law Enforcement): يمكن أن يساعد التحليل في الوقت الفعلي لتدفقات البيانات، من المعابر الحدودية إلى الأماكن العامة، في اكتشاف التهديدات ومنعها. يمكن لنماذج الشرطة التنبؤية (المستخدمة بشكل أخلاقي ومسؤول) أن تساعد في تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية. يمكن أن تعالج معالجة البيانات الحساسة محليًا أيضًا مخاوف الأمان والخصوصية المرتبطة بنقل البيانات الأولية عبر مسافات طويلة.
• التطورات التعليمية (Educational Advancements): يمكن لمنصات التعلم المخصصة تكييف المناهج وطرق التدريس في الوقت الفعلي بناءً على تقدم الطلاب الفردي ومشاركتهم، تتم معالجتها محليًا داخل المؤسسات التعليمية أو المراكز الإقليمية لضمان الاستجابة.

لكي تكون هذه التطبيقات فعالة ومنصفة حقًا، يجب أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية متاحة بشكل موحد وتعمل بأقل قدر من التأخير. توفر الحافة العصبية العمود الفقري المعماري لجعل هذه الرؤية حقيقة واقعة، مما يضمن عدم اقتصار قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة على المراكز المركزية ولكن توزيعها بفعالية في جميع أنحاء البلاد.

تحصين وتسريع الخدمات المالية

القطاع المالي، الذي يعد بالفعل مستخدمًا مهمًا للذكاء الاصطناعي، سيستفيد بشكل كبير من السرعة والقوة التي توفرها حوسبة الحافة العصبية. بينما تشير التقديرات إلى أن حوالي 75٪ من المؤسسات المالية في المملكة المتحدة تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل لمهام مثل تحليل المخاطر واكتشاف الاحتيال، فإن الدفع نحو القدرات في الوقت الفعلي يفتح آفاقًا جديدة:

• التخصيص الفائق (Hyper-Personalisation): يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على البنية التحتية الطرفية تقديم نصائح مالية مخصصة حقًا وتوصيات بالمنتجات في الوقت الفعلي، بناءً على أنماط المعاملات الفورية للعميل وسلوكه المالي، مما يتجاوز بكثير قدرات أنظمة المعالجة الدفعية الحالية.
• منع الاحتيال الفوري (Instantaneous Fraud Prevention): يتطلب اكتشاف ومنع المعاملات الاحتيالية تحليلًا في جزء من الثانية. تسمح معالجة الحافة العصبية بتشغيل نماذج اكتشاف الاحتيال المعقدة بالقرب من نقطة المعاملة، مما قد يوقف الأنشطة غير المشروعة قبل اكتمالها، ويوفر حماية فائقة مقارنة بالأنظمة التي تعتمد على المعالجة المركزية مع التأخيرات المتأصلة.
• التداول الخوارزمي وإدارة المخاطر (Algorithmic Trading and Risk Management): يتطلب التداول عالي التردد أقل زمن انتقال ممكن. يمكن لمرافق الحافة العصبيةالموجودة بالقرب من البورصات المالية أن تزود المتداولين بالمعالجة فائقة السرعة اللازمة لتنفيذ الخوارزميات المعقدة وإدارة محافظ المخاطر في ظروف السوق في الوقت الفعلي.
• تفاعل معزز مع العملاء (Enhanced Customer Interaction): يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين المتطورين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، القادرين على فهم السياق وتقديم الدعم المعقد، العمل بشكل أكثر فعالية مع المعالجة المحلية، مما يضمن تفاعلات أسرع وأكثر سلاسة مع العملاء دون تأخيرات محبطة.
• تبسيط الامتثال (RegTech): يمكن إجراء المراقبة في الوقت الفعلي للمعاملات والاتصالات مقابل المتطلبات التنظيمية المعقدة بشكل أكثر كفاءة على الحافة، مما يساعد المؤسسات على الحفاظ على الامتثال بشكل استباقي.

في مجال التمويل، السرعة تعادل الأمان والميزة التنافسية. إن تقليل زمن الانتقال من خلال نشر الحافة العصبية ليس مجرد تحسين تدريجي؛ إنه عامل تمكين أساسي للمنتجات المالية وتدابير الأمان من الجيل التالي، مما يحمي كلاً من المؤسسات وعملائها.

تمكين تطبيقات وتجارب المستهلكين

تتشابك الحياة اليومية للمستهلكين بشكل متزايد مع الذكاء الاصطناعي، غالبًا بطرق تتطلب معالجة فورية للسلامة والراحة وتجربة مستخدم مثالية. تعتبر الحافة العصبية حاسمة لتحقيق الإمكانات الكاملة لهذه التطبيقات:

• الرعاية الصحية التنبؤية والشخصية (Predictive and Personalised Healthcare): تولد الأجهزة القابلة للارتداء بيانات صحية باستمرار. يمكن لمعالجة هذه البيانات محليًا عبر عقد الحافة العصبية تمكين المراقبة الصحية في الوقت الفعلي، وتنبيه المستخدمين أو المهنيين الطبيين إلى الحالات الشاذة على الفور. تخيل أنظمة ذكية تعدل تذكيرات الأدوية أو تقترح تغييرات في نمط الحياة بناءً على ردود الفعل الفسيولوجية الفورية.
• المنازل الذكية حقًا (Truly Smart Homes): غالبًا ما تعتمد أجهزة المنزل الذكي الحالية على المعالجة السحابية، مما يؤدي إلى تأخيرات (على سبيل المثال، التأخير بين طلب تشغيل الضوء من مكبر صوت ذكي وتشغيل الضوء فعليًا). يمكن لحوسبة الحافة العصبية تمكين استجابات شبه فورية، وتكامل سلس بين الأجهزة المختلفة (أنظمة الأمان، والإضاءة، والتدفئة، والأجهزة)، وأتمتة أكثر تطوراً بناءً على سلوك الشاغلين في الوقت الفعلي والظروف البيئية، كل ذلك تتم معالجته بشكل آمن داخل المنزل أو عقدة حي محلية.
• المركبات ذاتية القيادة (Autonomous Vehicles): ربما يكون التطبيق الاستهلاكي الأكثر حساسية لزمن الانتقال، حيث تتطلب السيارات ذاتية القيادة تحليلًا مستمرًا وفي الوقت الفعلي لبيانات أجهزة الاستشعار (الكاميرات، الليدار، الرادار) للتنقل بأمان، وتحديد المخاطر، واتخاذ قرارات قيادة حرجة في أجزاء من الثانية. الاعتماد فقط على المعالجة السحابية عن بُعد غير ممكن بسبب انقطاع الاتصالات المحتمل والتأخيرات غير المقبولة. تعد البنية التحتية للحافة العصبية، التي يمكن تضمينها على جانب الطريق أو في المراكز الإقليمية، ضرورية لمعالجة هذه الكمية الهائلة من البيانات محليًا، مما يضمن سلامة وموثوقية النقل المستقل.
• الترفيه الغامر (Immersive Entertainment): تتطلب تجارب الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) التي تمزج بسلاسة بين العالمين الرقمي والمادي قوة معالجة هائلة مع أقل قدر من التأخير. يمكن لحوسبة الحافة العصبية التعامل مع العرض المعقد والتتبع في الوقت الفعلي اللازمين لإنشاء تجارب غامرة مقنعة ومريحة، يتم تقديمها مباشرة للمستخدم دون تأخير ملحوظ.
• التجزئة الذكية (Intelligent Retail): يمكن للتحليل في الوقت الفعلي لسلوك المتسوقين داخل المتاجر (مع احترام الخصوصية) تمكين التسعير الديناميكي، أو العروض المخصصة التي يتم تسليمها فورًا إلى هاتف المتسوق، أو أنظمة الدفع الآلي التي تعمل بسلاسة. تسمح المعالجة الطرفية بحدوث هذه التفاعلات على الفور، مما يعزز تجربة العملاء.

لكي تنتقل هذه التقنيات التي تواجه المستهلك من كونها مجرد حداثة إلى الانتشار الواسع، يجب أن تكون موثوقة وسريعة الاستجابة وآمنة. إن المعالجة منخفضة زمن الانتقال وعالية الطاقة التي توفرها الحافة العصبية ليست مرغوبة فحسب؛ بل هي مطلب أساسي لتشغيلها الآمن والفعال.

Latos Data Centres: تصميم الحافة العصبية بحلول حجمية

إدراكًا للحاجة المتزايدة لهذا النوع الجديد من البنية التحتية، تروج Latos Data Centres بنشاط لمفهومها ‘لمراكز البيانات الحجمية’ (volumetric data centres) كمسار عملي نحو بناء قدرات الحافة العصبية في المملكة المتحدة. يبتعد هذا النهج عن بناء مراكز البيانات التقليدية واسعة النطاق نحو حلول أكثر مرونة وقابلية للتكيف.

تكمن الفكرة الأساسية وراء مراكز البيانات الحجمية في نمطيتها وكثافتها (modularity and density). فهي مصممة كوحدات مدمجة ومصممة مسبقًا تدمج موارد الطاقة والتبريد والحوسبة بكفاءة. يوفر هذا العديد من المزايا المحتملة:

• النشر السريع (Rapid Deployment): مقارنة بدورات التخطيط والبناء الطويلة لمراكز البيانات التقليدية، يمكن تصنيع الوحدات النمطية خارج الموقع ونشرها بسرعة أكبر بكثير، مما يسمح للمؤسسات بالاستجابة بشكل أسرع لمتطلبات الذكاء الاصطناعي المتزايدة.
• قابلية التوسع (Scalability): يمكن للشركات البدء بنشر أصغر وإضافة المزيد من الوحدات الحجمية مع زيادة احتياجات معالجة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يمكن أن يكون نموذج ‘الدفع حسب النمو’ (pay-as-you-grow) هذا أكثر فعالية من حيث التكلفة من بناء مرافق كبيرة باستثمار أولي كبير بناءً على التوقعات المستقبلية.
• محسّنة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي (Optimised for AI Workloads): تم تصميم هذه الوحدات خصيصًا للتعامل مع استهلاك الطاقة العالي وتبديد الحرارة المميز لأجهزة حوسبة الذكاء الاصطناعي الكثيفة، مما يضمن التشغيل الموثوق للمهام الصعبة.
• التموضع المرن (Flexible Placement): يمكن أن تسمح بصمتها الأصغر المحتملة وطبيعتها المستقلة بالنشر في نطاق أوسع من المواقع، أقرب إلى المستخدمين النهائيين أو نقاط الحاجة المحددة، بما يتماشى مع الطبيعة الموزعة للحافة العصبية.

يؤكد Andrew Collin، المدير الإداري لشركة Latos Data Centres، على الدور الحاسم لهذه البنية التحتية: ‘مفهومنا لـ ‘الحافة العصبية’ حيوي لدعم نمو الذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة. لا يمكن للمنظمات الاستفادة الكاملة من إمكاناته إلا عندما تصبح التكنولوجيا الكامنة وراءه منتشرة وسريعة. أي اختناقات أو زمن انتقال غير ضروري يمكن أن يؤدي إلى زيادة المخاطر أو ضياع الفرص.’ ويضع النهج الحجمي كإجابة مباشرة لهذه التحديات: ‘الجيل الجديد من مراكز البيانات الحجمية التي نخطط لها سيعالج هذه القضايا. إنها غير مزعجة وفعالة من حيث التكلفة ومصممة لتوفير قوة الحوسبة لتمكين تبني الذكاء الاصطناعي في السوق الشامل.’

ترسم هذه الرؤية صورة لمشهد رقمي مستقبلي في المملكة المتحدة تنتشر فيه مراكز المعالجة المحلية القوية هذه، وتعمل بالتنسيق مع البنية التحتية السحابية الحالية لإنشاء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر استجابة وقدرة. ومع ذلك، سيعتمد نجاح مثل هذا النهج على التغلب على التحديات المتعلقة بالحصول على المواقع، وتوافر الطاقة، والاتصال بالشبكة، وضمان إمكانية إدارة هذه المرافق الموزعة بكفاءة وأمان.

الإبحار في المسار إلى الأمام: النظام البيئي والاستثمار والمستقبل

إن الانتقال نحو بنية تحتية للحافة العصبية لا يتعلق فقط بنشر الأجهزة. إنه ينطوي على تفاعل معقد بين التكنولوجيا والاستثمار والسياسة والمهارات. يسلط الصعود السريع للذكاء الاصطناعي، الذي يؤكده توقع Accenture بأنه بحلول عام 2032 قد يقضي الناس وقتًا أطول في التفاعل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر من التطبيقات التقليدية، الضوء على الطلب المتسارع على القوة الحاسوبية الأساسية.

يتطلب بناء هذا المستقبل:

• الابتكار المستمر في الأجهزة (Continued Hardware Innovation): هناك حاجة إلى التقدم في الرقائق الخاصة بالذكاء الاصطناعي (GPUs, TPUs, المعالجات العصبية) لزيادة قوة المعالجة مع تحسين كفاءة الطاقة، مما يجعل عمليات النشر الطرفية الكثيفة أكثر جدوى.
• تحسين البرامج والخوارزميات (Software and Algorithm Optimisation): تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها إلى التحسين للنشر على الأجهزة الطرفية، وتحقيق التوازن بين الأداء وقيود الموارد الحاسوبية.
• اتصال شبكي قوي (Robust Network Connectivity): تعد الشبكات عالية السرعة والموثوقة (بما في ذلك 5G المتقدمة و 6G المستقبلية) ضرورية لربط عقد الحافة العصبية ببعضها البعض، وبالمستخدمين، وبموارد السحابة المركزية عند الضرورة.
• استثمار كبير (Significant Investment): سيتطلب نشر شبكة حافة عصبية واسعة النطاق استثمارًا كبيرًا من كل من القطاع الخاص (مثل Latos) والمبادرات العامة المحتملة. تعد خطة حكومة المملكة المتحدة لتحديد استراتيجية طويلة الأجل للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مدعومة بالتزام استثماري لمدة 10 سنوات في وقت لاحق من عام 2025، خطوة حاسمة في هذا الاتجاه.
• معالجة فجوات المهارات (Addressing Skills Gaps): ستتطلب إدارة وتطوير التطبيقات لهذه البنية التحتية الموزعة للذكاء الاصطناعي قوة عاملة ماهرة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وهندسة الشبكات والحوسبة الطرفية.
• التعامل مع المخاوف الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية (Navigating Ethical and Privacy Concerns): مع زيادة توطين المعالجة وانتشارها، تعد الأطر القوية لخصوصية البيانات والأمن ونشر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على ثقة الجمهور.

تمثل ‘الحافة العصبية’ أكثر من مجرد نوع جديد من مراكز البيانات؛ إنها تدل على تحول نموذجي في كيفية ومكان حدوث الحوسبة. من خلال تقريب معالجة الذكاء الاصطناعي القوية من الحدث، فإنها تعد بإزالة الاختناقات الحرجة، وإطلاق العنان للإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي عبر المملكة المتحدة. بينما لا تزال التحديات قائمة، فإن الدفع المنسق من قبل شركات مثل Latos، إلى جانب التركيز الحكومي والتقدم التكنولوجي المستمر، يشير إلى أن أسس مستقبل بريطانيا الذكي يتم وضعها بنشاط، حافة قوية تلو الأخرى.